在实际的软件开发过程中,内存问题常常是耗费大量时间进行分析的挑战之一。为了更有效地定位和解决与内存相关的难题,一系列辅助工具应运而生,其中备受赞誉的Valgrind工具便是其中之一。事实上,笔者本人曾利用Valgrind工具成功地发现并解决了一个隐藏在软件中的bug,这充分体现了工具在开发过程中的重要性。
top,观察内存占用率(这里图是重启之后一段时间的)但是cpu占用率比较高,很快就降下去了,这里耽误了一下时间,top -Hp pid,确认那个线程占用率高,jstack看了下对应的线程在作甚
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,
内存泄漏(Memory Leak)是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放,造成系统内存的浪费,导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。
学会下面这几个方法,让你轻松玩转内存溢出,我们会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ?因为目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患,
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,可
后文会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ? 目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业 等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。 这两天对JVM内容进行了一个讨论,讨论的内容主要包括如下几个方面。 1)内存溢出和内存泄露的介绍? 2)如何排查和处理内存泄露? 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出:你申请了10个字节的空间,但是你在这个空间写入11或以上字节的数据,出现溢出。 2、内存泄漏:你用new申请了一块内存,后来很长时间都不再使用了(按理应该释放),但是因为一直被某个或某些实例所持
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。
内存泄漏可以在整个系统中以多种形式出现,除了在写代码上的疏忽,忘了关闭该关闭的资源外,更多的时候导致系统发生内存泄露原因可能是设计上决策不对、或者业务逻辑上的疏忽没有考虑到一些边界条件。
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。 这两天在“小怪的java群”里面也对JVM内容进行了一个讨论,讨论的内容主要包括如下几个方面: 1)内存溢出和内存泄露的介绍? 2)如何排查和处理内存泄露? 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出:你申请了10个字节的空间,但是你在这个空间写入11或以上字节的数据,出现溢出。 2、内存泄漏:你用new申请了一块内存,后来很长时间都不再使用了(按理应该释放),但是
答案:如果在实际的调试过程中,怀疑某处发生了内存泄露,可以查看该进程的maps表,看进程的堆段或者mmap段的虚拟地址空间是否持续增加,如果是,说明很可能发生了内存泄露,如果mmap段虚拟地址空间持续增加,还可以看到各个段的虚拟地址空间的大小,从而可以确定是申请了多大的内存,对调试内存泄露类问题可以起到很好的定位作用。
导读|遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题,传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了 OpenCloudOS 社区 Contributor、腾讯后台开发工程师邢孟棒以 mysql-proxy 内存泄露问题作为分析对象,分享其基于 eBPF 动态追踪技术的通用内存泄露(增长)分析方法。
Kmemleak能够检测内核中的内存泄漏,通过检测内核中未被释放但又无法找到其使用位置的内存,进一步定位、修复内存泄漏的问题。
最近参加面试经常被面试官问到有没有遇到过线上人内存溢出(OOM)的问题?遇到过的化你是怎么定位是哪个线程下哪些对象占用你内存太多造成的?提出这个问题其实面试官就是用来考察你到底有没有JVM调优经验。如果你在工作中并没有JVM方面的经验,也没有仔细看过线上定位和OOM问题的文章,那么99.9%这道题你要凉凉!
最近有个客户报了一个问题:如果运行我们的产品,则每天将会增长大概30M的内存,大概4个多月内存就会耗尽。和大多数程序员的反应一样,“不会吧,在其他客户机器上都跑的好好的啊,从来都没有遇到过这样的问题”。最后的结果,也往往告诉程序员一个铁的事实:你的程序确实出问题了!
1 最原始的内存泄露测试 重复多次操作关键的可疑的路径,从内存监控工具中观察内存曲线,是否存在不断上升的趋势且不会在程序返回时明显回落。 这种方式可以发现最基本,也是最明显的内存泄露问题,对用户价值最大,操作难度小,性价比极高。 2 MAT内存分析工具 2.1 MAT分析heap的总内存占用大小来初步判断是否存在泄露 在Devices 中,点击要监控的程序。 点击Devices视图界面中最上方一排图标中的“Update Heap” 点击Heap视图 点击Heap视图中的“Cause GC”按钮 到此为止需检
android native 代码内存泄露 定位方案 java代码的内存定位,暂时我们先不关注。此篇文章,主要围绕c c++代码的内存泄露。 欢迎留言,交流您所使用的内存泄露定位方案。 c c
最近解决了我们项目中的一个内存泄露问题,事实再次证明pprof是一个好工具,但掌握好工具的正确用法,才能发挥好工具的威力,不然就算你手里有屠龙刀,也成不了天下第一,本文就是带你用pprof定位内存泄露问题。
造成内存泄露的根本原因就是我们写的代码中存在某些对象长期占用内存,得不到释放,且这个对象占用的内存会逐步增加,导致 v8 无法回收,从而造成的服务的异常和不稳定,甚至是服务的中断和崩溃。
导读|遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题,传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了腾讯后台开发工程师邢孟棒以 TDSQL实际生产中mysql-proxy内存泄露问题作为分析对象,分享其基于动态追踪技术的通用内存泄露(增长)分析方法。其中将详细介绍内存分配器行为分析、缺页异常事件分析,涵盖应用程序内存分配的常见过程。阅读完本文后,开发者仅需关注少数可能导致内存泄露的代码路径,就能有效提升定位内存泄露(增长)问题的效率。 背景 某个 TDSQL 私有化环境中,
本文以我司生产环境Java应用内存泄露为案例进行分析,讲解如何使用Eclipse的MAT分析定位问题
本文记录我将应用迁移到 dotnet 6 之后,在 Win7 系统上,因为使用 HttpWebRequest 访问一个本地服务,此本地服务开启 https 且证书链在此 Win7 系统上错误,导致应用内存泄露问题。本文记录此问题的原因以及调查过程
http://blog.csdn.net/totogo2010/article/details/8233565
自动管理内存和回收机制,垃圾回收器负责回收程序中已经不使用,但是仍然被各种对象占用的内存,将程序员从繁重、危险的内存管理工中解放出来。
本人普通本科毕业,计算机专业,从事Android开发也有3年了。 2020年因为疫情的原因,整个互联网行业都进入了低谷期,许多公司都进行了裁员,而我所在的公司也不例外。就这样,我离开了工作了3年多的公司。开启了2020年的面试旅程。
有时候不清楚类中的内存泄露是在哪个方法中泄露,而通过Leaks比较难定位,可以借助Xcode的Memory Graph进行定位
在物联网相关的应用开发中或多或少都会用到MQTT,以下这个开源项目是我基于杰杰大佬的mqttclient项目进行二次封装的接口:
最近QC同学在跑游戏的过程中发现玩的时间久了游戏会发生闪退,经过搜集信息后排除了功能性bug的
在Android中,内存泄露的现象十分常见;而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案,最终提供一些常见的内存泄露分析工具,希望你们会喜欢。
📷 前言 在Android中,内存泄露的现象十分常见;而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案,最终提供一些常见的内存泄露分析工具,希望你们会喜欢。 目录 📷 1. 简介 即 ML (Memory Leak) 指 程序在申请内存后,当该内存不需再使用 但 却无法被释放 & 归还给 程序的现象 2. 对应用程序的影响 容易使得应用程序发生内存溢出,即 OOM 内存溢出 简介: 📷 3. 发生内存泄露的本质原因 具体描述 📷 特别注意 从机制上的角度来说,
ThreadLocal能够在线程本地存储对应的变量,从而有效的避免线程安全问题。但是使用ThreadLocal时,稍微不注意就有可能造成内存泄露的问题。那么ThreadLocal在哪些场景下会出现内存泄露?哪些场景下不会出现内存泄露?出现内存泄露的根本原因又是什么呢?如何真正避免内存泄露?
本文介绍了如何使用 Aspects 库实现 iOS 内的内存泄漏检测,通过结合 YFMemoryLeakDetector 工具类,可以更加快速、精准地检测出内存泄露问题,从而帮助开发人员提前发现并修复问题,提高程序的稳定性和可维护性。
1. 站在语言级别的角度来看,数据段其实更喜欢被叫做静态区,因为这个区域存放的都是静态数据和全局数据,其中数据段还可以细分为BSS段和data段,代码段被叫做常量区,其中存放了机器码和一些只读常量,例如常量字符串这些。
最近发现一篇关于使用Chrome进行调试和优化的文章,写的特别全面和友好,虽然Chrome版本比较老了,但是和现在的功能基本没有大变化,还是非常值得参考的。下面是原作者的连接,但是已经打不开了
如今安卓开发不像前几年那么热门,但是高级人才依然紧缺,大家看着这句话是不是很熟悉,因为 web 高级人才也紧缺,c++ 高级人才一样紧缺,那么到了人工智能时代,人工智能时代的高级人才也同样会紧缺!似乎是高级人才的人在其他领域也是高级人才,而不是因为选择了热门才会一帆风顺。文末有免费福利哦
在故障定位(尤其是out of memory)和性能分析的时候,经常会用到一些文件辅助我们排除代码问题。这些文件记录了JVM运行期间的内存占用、线程执行等情况,这就是我们常说的dump文件。常用的有heap dump和thread dump(也叫javacore,或java dump)。我们可以这么理解:heap dump记录内存信息的,thread dump记录CPU信息。
最近在QA环境上验证功能时,发现机器特别卡,查看系统内存,发现可用(available)内存仅剩200多M,通过对进程耗用内存进行排序,发现有一个名为application-manager的容器服务的内存占用达到700多M,该服务使用Gin框架对外提供操作k8s资源的简单功能,解析客户端请求,并将结果返回给客户端。由于是测试环境,访问量极少,但内存一直只增不减,从最初的10M,一直增加到700多M,最终由于OOM而被重启(Pod)。
在管理 Linux 内核时,开发者常常面临着很多问题,比如定位 TCP 协议栈中导致数据包丢失的环节,这些问题可能需要专业的知识和经验才能解决。还有些场景缺乏必要的工具来解决问题,甚至有时即使有相应的工具,也很难使用。
如果大家在 Linux 或者 macOS 下面运行一段可能导致内存泄露的程序,那么你可能会看到下面这样的情况:
本人在之前已经写过四篇关于Windows中如何查找内存泄露的方法,基本上可以帮你找到内存泄露的问题所在。
我认为所有的UI自动化测试都分成基本的三个步骤:定位元素,操作元素和执行断言。大家在做UI自动化不同的主要是方案的选型,封装优化的方式不同。目前移动App的更新迭代速度非常快,所以优先以稳定的流程进行自动化测试脚本编写。
通过下面步骤能够非常easy产生内存泄露(程序代码不能訪问到某些对象,可是它们仍然保存在内存中):
因为 JVM 提供了自动管理内存的能力,当我们用完了对象之后,它们会被自动回收,这也容易让我们产生“开发者不再需要考虑内存管理”的错觉了,其实不然。
前不久,上线了一个新项目,这个项目是一个压测系统,可以简单的看做通过回放词表(http请求数据),不断地向服务发送请求,以达到压测服务的目的。在测试过程中,一切还算顺利,修复了几个小bug后,就上线了。在上线后给到第一个业务方使用时,就发现来一个严重的问题,应用大概跑了10多分钟,就收到了大量的 Full GC 的告警。
在C语言阶段,我们常说局部变量存储在栈区,动态内存中的数据存储在堆区,静态变量存储在静态区,常量存储在常量区,其实这里我们所说的栈区、堆区、静态区以及常量区都是 虚拟进程地址空间 的一部分,其中具体内存区域的划分如下:
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