某天报警:某台机器部署的一个服务突然无法访问。谨记第一反应登录机器查看日志,因为服务挂掉,很可能因OOM。这个时候在机器的日志中发现了如下的一些信息:
1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方,以方便系统快速做出响应。
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本文来自作者 应书澜 在 GitChat 上分享 「深入解读 Java 堆外内存(直接内存)」
堆外内存 堆外内存是相对于堆内内存的一个概念。堆内内存是由JVM所管控的Java进程内存,我们平时在Java中创建的对象都处于堆内内存中,并且它们遵循JVM的内存管理机制,JVM会采用垃圾回收机制统一管理它们的内存。那么堆外内存就是存在于JVM管控之外的一块内存区域,因此它是不受JVM的管控。 在讲解DirectByteBuffer之前,需要先简单了解两个知识点 java引用类型,因为DirectByteBuffer是通过虚引用(Phantom Reference)来实现堆外内存的释放的。 Phant
HeapByteBuffer与DirectByteBuffer,在原理上,前者可以看出分配的buffer是在heap区域的,其实真正flush到远程的时候会先拷贝得到直接内存,再做下一步操作 (考虑细节还会到OS级别的内核区直接内存),其实发送静态文件最快速的方法是通过OS级别的send_file,只会经过OS一个内核拷贝,而不会来回拷贝;在NIO的框架下,很多框架会采用 DirectByteBuffer来操作,这样分配的内存不再是在java heap上,而是在C heap上,经过性能测试,可以得到非常快速的网络交互,在大量的网络交互下,一般速度会比HeapByteBuffer 要快速好几倍。
堆外内存一直是Java业务开发人员难以企及的隐藏领域,究竟他是干什么的,以及如何更好的使用呢?那就请跟着我进入这个世界吧。
在一个风和日丽的下午(标准开头),突然收到用户紧急反馈,线上系统 IoTDB 查询卡住。经过众人一番排查,发现 IoTDB 在读取数据文件时使用到了 FileChannel,而 FileChannel 使用的堆外内存引发了系统 OOM。定位到问题之后,也成功帮助用户解决了问题。由这个线上问题,引出了本文的主题:FileChannel 中堆外内存的使用。
一般情况下,Java 中分配的非空对象都是由 Java 虚拟机的垃圾收集器管理的,也称为堆内内存(on-heap memory)。虚拟机会定期对垃圾内存进行回收,在某些特定的时间点,它会进行一次彻底的回收(full gc)。彻底回收时,垃圾收集器会对所有分配的堆内内存进行完整的扫描,这意味着一个重要的事实——这样一次垃圾收集对 Java 应用造成的影响,跟堆的大小是成正比的。过大的堆会影响 Java 应用的性能。
本篇文章我们将进入 Netty 内存管理的学习,在此之前,我们需要了解 Java 堆外内存的基本知识,因为当你在使用 Netty 时,需要时刻与堆外内存打交道。我们经常看到各类堆外内存泄漏的排查案例,堆外内存使用不当会使得应用出错、崩溃的概率变大,所以在使用堆外内存时一定要慎重,文章将带你一起认识堆外内存,并探讨如何更好地使用它。
对于有Java开发经验的朋友都知道,Java中不需要手动的申请和释放内存,JVM会自动进行垃圾回收;而使用的内存是由JVM控制的。 那么,什么时机会进行垃圾回收,如何避免过度频繁的垃圾回收?如果JVM给的内存不够用,怎么办? 此时,堆外内存登场!利用堆外内存,不仅可以随意操控内存,还能提高网络交互的速度。 背景1:JVM内存的分配 对于JVM的内存规则,应该是老生常谈的东西了,这里我就简单的说下: 新生代:一般来说新创建的对象都分配在这里。 年老代:经过几次垃圾回收,新生代的对象就会放在年
接下来,我们来聊聊访问外部资源的新 API,这些内容来自于 JEP 412: Foreign Function & Memory API (Incubator)。这个提案主要应对的场景就是调用 Java VM 以外的函数,即 Native 函数;访问 Java VM 以外的内存,即堆外内存(off-heap memory)。
JVM 还有个 Thread Local Allocation Buffer (TLAB)的概念。JVM 为每个线程分配一个私有的缓存区域,多个线程分配内存时,为避免操作同一个地址,会需要使用加锁机制,进而影响分配速度。TLAB 分配仍然在堆上,是分配在Eden 区域内的。
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大家在使用 Java NIO 的过程中,是不是也遇到过堆外内存泄露的问题?是不是也苦恼过如何排查?
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非池化/池化内存如何分配的?该撸这块了,奈何到处都在调用PlatformDependent类的方法,要不各种判断,要不分配堆外内存。反正到处都能看到它,得,索性先把这个撸一把。PlatformDependent又依赖了PlatformDependent0,那就一层一层剥好了。
Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域,每个区域存放不同类型的数据。下图所示为java虚拟机运行的时候,主要的内存分区:
非池化内存的分配由UnpooledByteBufAllocator负责,本文梳理下由其负责分配的堆内存和堆外内存如何实现的 。
记得那是一个风和日丽的周末,太阳红彤彤,花儿五颜六色,96 年的普哥微信找到我,描述了一个诡异的线上问题:线上程序使用了 NIO FileChannel 的 堆内内存作为缓冲区,读写文件,逻辑可以说相当简单,但根据监控却发现堆外内存飙升,导致了 OutOfMemeory 的异常。
在Java虚拟机中,我是一个位高权重的大管家,他们都很怕我,尤其是那些Java 对象,我把他们圈到一个叫做Heap的“监狱”里,严格管理,生杀大权尽在掌握。
Java虚拟机在执行java程序的过程中,会把它的内存划分为若干个不同的运行时数据区域,如图所示:
一般建议 parallel scavenge (JDK8默认GC),适用大部分场景。
JVM 可以使用的内存分外 2 种:堆内存和堆外内存,这篇文章主要介绍堆外内存的使用示例
服务在线上环境频繁的Full GC。把相关运行时数据区的监控打开,发现堆外内存一直在上升。
如今,大数据领域的开源框架(Hadoop,Spark,Storm)都使用的 JVM,当然也包括 Flink。基于 JVM 的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中,这就不得不面对 JVM 存在的几个问题:
lz_rec_push_kafka_consume 该项目通过kafka与算法进行交互,通过push推荐平台(lz_rec_push_platform)预生成消息体。
作为《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏,前面几篇文章中我们详细的介绍与探讨了Guava Cache与Caffeine的实现、特性与使用方式。提到JAVA本地缓存框架,还有一个同样无法被忽视的强大存在 —— Ehcache!它最初是由Greg Luck于2003年开始开发,截止目前,Ehcache已经演进到了3.10.0版本,各方面的能力已经构建的非常完善。Ehcache官网上也毫不谦虚的描述自己是“Java's most widely-used cache”,即JAVA中使用最广泛的缓存,足见Ehcache的强大与自信。
与虚拟机栈的作用相似,他们之间的区别是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。
北京理工大学硕士毕业,2015 年加入阿里巴巴,参与阿里巴巴实时计算引擎 JStorm 的开发与设计。2016 年开始从事阿里新一代实时计算引擎 Blink SQL 的开发与优化,并活跃于 Flink 社区,于2017年2月成为ApacheFlink Committer,是国内早期 Flink Committer 之一。目前主要专注于分布式处理和实时计算,热爱开源,热爱分享。
自从写 Flink 系列文章,收到了太多读者的私信,希望我不断更新完善 Flink 专栏,为此,土哥还专门创建了一个文档,用来记录粉丝和读者在使用 Flink 组件时遇到的典型问题。
生产环境网关模块偶发的 OutOfDirectMemoryError 错误排查起来困难且曲折,2021-02-05号也出现过此问题,起初以为是 JVM 堆内存过小 (当时是 2g) 导致,后调整到8g(2月5号调整)。但是经过上次调整后5月7号又出现此问题,于是猜测可能是由于网关模块存在内存泄露导致。
当多线程运行时,每个线程切换后需要知道上一次所运行的状态、位置。由此也可以看出程序计数器是每个线程私有的。
所谓的 JVM 崩溃,一般情况下就是指内存溢出,也就是 OutOfMemoryError 和 StackOverflowError。另外还有一种情况就是堆外内存占用过大,这种情况会导致 JVM 所在机器的内存被撑爆,从而导致机器重启等异常情况发生,我们把这种情况叫做内存泄漏。
堆外内存除了在像netty开源框架中,在平常项目中使用的比较少,在现前的项目中,QPS要求高的系统中,堆外内存作为其中一级缓存是相当有成效的。所以来学习一下,文中主要涉及到这三分部内容
有时候对内存进行大对象的读写,会引起 JVM 长时间的停顿,有时候则是希望最大程度地提高 JVM 的效率,我们需要自己来管理内存(看起来很像是 Java 像 C++祖宗的妥协吧)。据我所知,很多缓存框架都会使用它,比如我以前使用过的 EhCache(给它包装了个酷一点的名字,叫 BigMemory),以及现在项目中的 Memcached。在 nio 以前,是没有光明正大的做法的,有一个 work around 的办法是直接访问 Unsafe 类。如果你使用 Eclipse,默认是不允许访问 sun.misc 下面的类的,你需要稍微修改一下,给 Type Access Rules 里面添加一条所有类都可以访问的规则:
缓冲区(Buffer)就是在内存中预留指定大小的存储空间用来对输入/输出(I/O)的数据作临时存储,这部分预留的内存空间就叫做缓冲区。
从大的方面来说,TaskManager进程的内存模型分为JVM本身所使用的内存和Flink使用的内存,Flink使用了堆上内存和堆外内存。
(以Flink 1.10为蓝本,Flink 1.10对之前的Flink版本的内存模型做了大量优化)
《研发日记》这个系列的诞生初衷,是希望分享 AutoMQ 版本迭代中我们的研发故事,其中会包括技术调研、问题诊断、性能优化等内容。如果你也对 AutoMQ 背后的技术和进展感兴趣的话,欢迎关注我们。
nio是基于事件驱动模型的非阻塞io,这篇文章简要介绍了nio,本篇主要介绍Buffer的实现原理。
上一周我有幸观看了高级架构师李国讲师的直播,内容是关于 Java 内存问题排查和解决。
当调用一次 channel.read 或 stream.read 后,会切换至操作系统内核态来完成真正数据读取,而读取又分为两个阶段,分别为:
想写这个系列很久了,对自己也是个总结与提高。原来在学JAVA时,那些JAVA入门书籍会告诉你一些规律还有法则,但是用的时候我们一般很难想起来,因为我们用的少并且不知道为什么。知其所以然方能印象深刻并学以致用。
下面是 《深入理解 Java 虚拟机 第三版》2.2.7 小节 关于 Java 直接内存的描述。
做Java的大都没有c++ 的那种分配内存的烦恼,因为Java 帮我们管理内存,但是这并不代表我们不需要了解Java的内存结构,因为线上经常出现内存的问题,今天聊一下内存的问题。
垃圾回收GC(Garbage Collection)是现在高级编程语言内存回收的主要手段,也是高级语言所必备的特性。
看到这张图的同学,千万不要到处分享。我们仅限于小范围讨论,因为这张图威力很大,是我花了10年时间才画出来的!
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