在使用feign或者HTTP形式调用接口时，有可能会出现目标接口无法调通，目标服务器拒绝连接的情况。
最近线上环境上出现了一个问题， k8s集群环境Pod中的tomcat容器运行一段时间后直接被killd，但有时一切看起来正常，不能准确判断在什么时机出现被Killd问题。
Linux 内核有个机制叫OOM killer（Out-Of-Memory killer），该机制会监控那些占用内存过大，尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程，为了防止内存耗尽而内核会把该进程杀掉。
前端时间把公司的一个分布式定时调度的系统弄上了容器云，部署在kubernetes，在容器运行的动不动就出现问题，特别容易jvm溢出，导致程序不可用，终端无法进入，日志一直在刷错误，kubernetes也没有将该容器自动重启。业务方基本每天都在反馈task不稳定，后续就协助接手看了下，先主要讲下该程序的架构吧。
值此七夕佳节，烟哥放弃了无数妹纸的邀约，坐在电脑面前码字，就是为了给读者带来新的知识，这是一件伟大的事业！ 好吧，实际情况是没人约。为了化解尴尬，我决定卖力写文章，嗯，一定是我过于屌丝！ 好了，开始说重点。今天讲的这个问题
下面是 Linux 下 4 个日常使用率非常高的监控工具，可以帮助我们准确快速的诊断系统问题。
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。
在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.
（一）Btrace的介绍 BTrace是Java的安全可靠的动态跟踪工具。 他的工作原理是通过 instrument + asm 来对正在运行的java程序中的class类进行动态增强，可以在不用重启的情况下监控系统运行情况，方便的获取程序运行时的数据信息，如方法参数、返回值、全局变量和堆栈信息等，并且做到最少的侵入，占用最少的系统资源。 正如上面描述的一些特性，所以btrace一般是用来排查生产环境jvm问题的一款利器，使用它不用再担心应用程序的日志打的不够全，不够细，也不用为了排查问题一遍遍的重启程序。
作者：当年的春天 来源： http://blog.csdn.net/zhanghan18333611647/article/details/57128279 前言 俗话说安全猛于虎，之前多多
本文介绍Java诸多优化实例：第一，排查堆上、堆外内存泄露；第二，使用arthas、jaeger、tcpdump、jstack做性能优化；第三，排查进程异常退出的原因，如被杀、System.exit、Java调用的C++发生Crash、Java内Crash；第四，排查死锁的原因，如log4j死锁、封装不严谨导致的死锁
每一个 JVM 线程都拥有一个私有的 JVM 线程栈，用于存放当前线程的 JVM 栈帧（包括被调用函数的参数、局部变量和返回地址等）。如果某个线程的线程栈空间被耗尽，没有足够资源分配给新创建的栈帧，就会抛出 java.lang.StackOverflowError 错误。
本文只聚焦于Kafka系统的消息丢失，如果是生产环境出现数据丢失，排查时要先从链路上分段定位，缩小问题范围。
今天下午面的北京链家现场面，虽然凉凉还是总结下面经吧～ 链家： 一面： 拿出手机问我笔试做错的一道笔试怎么分析，提醒了半天我也没想到（实际是拆装箱相关的知识） springbean生命周期 mysql范式 java类加载流程 outofmemory排查（问了具体命令，不会...） linux用过什么命令 linux日志查找特定关键字查询 jmm内存模型 java单例有哪几种 java特性中继承的作用，举例 多线程如何解决死锁 线程池的作用 多线程异常处理 二面： 5min尬聊，跟没面没区别 hr： 5m
导读 本文介绍Java诸多优化实例：第一，排查堆上、堆外内存泄露；第二，使用arthas、jaeger、tcpdump、jstack做性能优化；第三，排查进程异常退出的原因，如被杀、System.exit、Java调用的C++发生Crash、Java内Crash；第四，排查死锁的原因，如log4j死锁、封装不严谨导致的死锁 内存泄漏 内存泄露在C++里排查很简单，用钩子函数勾住内存分配和释放函数malloc和free，统计哪些malloc的内存没有free，就可以找出内存泄露的源头。但在Java
之前把Go服务都迁到Kubernetes上后有些服务的某个 Pod总是时不时的重启一下，通过查业务日志根本查不到原因，我分析了一下肯定是哪里代码不严谨造成引用空指针导致Go发送运行时panic才会挂掉的，但是容器重启后之前输出到stderr的panic是会被清空的，所以才有了这篇文章里后面的分析和方案解决。
目前移动端的使用场景中会用到大量的消息推送，push消息可以帮助运营人员更高效地实现运营目标（比如给用户推送营销活动或者提醒APP新功能）。
业务中断如何定义？对于现在的应用来说，都是高可用的，那么意味着挂了一个其实没什么关系，就像人员的主备，好像暂时还没出现人员的双活情况，双活可能导致的问题就是心跳不同步，信息不到位，从而导致脑裂。
最近小破站崩了的事情相信很多朋友都听说了。 2021年7月13日晚上23:44分，亿级流量的平台崩了🤔
实时订单开发，说实话，最近开发，掉了一半的头发，复杂度，我就点到为止，还是希望大家多看看flink，这个可是开发利器。写这篇文章的目的，就是给大家分享一下实时订单的开发思路和遇到问题如何去解决。我就写的比较简单点，很多花里胡哨的业务逻辑我就隐藏了，以及给下游提供数据，给策略提供数据这些我就不追溯了。
某天晚上集群的一个任务提交一直失败，经过排查日志，发现是zk客户端写入的数据包过大，导致报错。我们来看下，这中间发生了什么。
项目中用到视频上传，两种上传方式，一种直接表单提交，一种内嵌到UEditor中提交，视频文件上传到第三方视频点播服务器，此为前提。
苏宁的技术架构，由苏宁云、基础支撑、后台、中台和前台组成。苏宁云主要为业务开发提供云服务。基础支撑，包括数据连接协议、防火墙、日志、中间件、短信等。在苏宁云和基础支撑之上，业务开发分为前中后台。而 Web 前端，主要集中在前台上。包含 PC 端、移动 WAP 端等。
在C#的CI测试中（目前仅开启了ubuntu）DllImport报错DllNotFoundException。而报错的位置是我对自己搞的一个capi做的C#包装
1.loadrunner压测tps上不去，压测java接口tps 单机只能到100多tps就上不去了，耗时从单次访问的100ms上升到110并发时的1s左右。 2. 压测期间C服务器1 经常不定时挂掉。
上次给老公们说过了死循环cpu飙高的排查过程，今天就带着老公们看看堆内存溢出我们一般怎么排查的。
5 月 28 日消息，携程官网和客户端出现故障，目前全部搜索功能都无法使用，搜索框中出现一段代码，而携程官网显示，“携程网站目前遇到问题，深表歉意，正在紧急修复中…”此外，携程的二级页面均无法打开
某天收到频繁的告警邮件，定时任务调度失败，查看 xxl-job 的执行器列表是空的，但是服务又显示健康，查看历史任务执行记录发现执行器是依次递减，由于是线上服务，只能先重启，然后线程日志也没有，同时尝试访问服务的健康检查接口，发现健康检查接口访问不通，应该是服务已经挂了，但是因为服务配置的是 TCP 健康检查，握手其实没问题，所以没有检测出来服务异常（血淋淋的教训）。
② 主线程在执行任务1时，需等待任务1响应完成后，才能开始任务2，如任务1阻塞，则整个进程不能进行，这样的同步线程对执行效率有很大的影响（如下图）。
内部的API可能是由很多种不同的协议实现的，比如HTTP、Dubbo、GRPC等，但对于用户来说其中很多都不是很友好，或者根本没法对外暴露，比如Dubbo服务，因此需要在网关层做一次协议转换，将用户的HTTP协议请求，在网关层转换成底层对应的协议，比如HTTP -> Dubbo, 但这里需要注意很多问题，比如参数类型，如果类型搞错了，导致转换出问题，而日志又不够详细的话，问题会很难定位
PS:调优还是报表工具，主要是一些细节，并不会记下来，这么多工具，思路很重要，知道有这个工具可以干这个事情，大概可以分析什么东西，内存的问题，大部分情况都是可以预防，问题定位比较直接，工具也比较多。问题出现不好回复。内存慢慢堆积升高，是可以通过监控工具发现的。宕机之前解决。开发时，
作者： yanhengwang，腾讯 PCG 开发工程师 在 golang 中创建 goroutine 是一件很容易的事情，但是不合理的使用可能会导致大量 goroutine 无法结束，资源也无法被释放，随着时间推移造成了内存的泄漏。避免 goroutine 泄漏的关键是要合理管理 goroutine 的生命周期，通过导出 runtime 指标和利用 pprof 可以发现和解决 goroutine 泄漏问题。 笔者维护了一个通过 SSH 连接到目标机器并执行命令的服务，这是一个内部小服务，平时没有问题
在 NodeManager 中有一个Monitor线程，用于一直监控NodeManager的内存使用量，假设NodeManager 设置为3G，用于后面的资源（如 Kafka、Flume）的内存为1G;
上回说到，小E发现了为什么鹿晗和吴亦凡谈恋爱还没有导致新某某博服务器挂掉的秘密(划掉，文末再讲)Linux下的三个秘密，可以让同一台Linux服务器上，混部不同业务的服务进程，并且避免发生网络Socket端口，CPU与RAM资源，以及其他资源权限的三大冲突。
张翔 腾讯云高级工程师。前端性能监控（RUM）产品核心开发，主要负责前端性能监控系统中的上报服务层模块的设计与实现。 | 导语ReadinessProbe（就绪探针） 和 LivenessProbe （存活探针）为 K8s 中的健康检查探针，如果设置不当，可能会给服务带来反作用，甚至会短时间内让服务宕机。RUM 是如何设置，减少超高突发流量带来的不必要麻烦。 前言 腾讯云可观测—前端性能监控的接入层服务目前部署在腾讯云容器服务（TKE）之上，随着业务的增长，在超高突发流量面前出现了几次服务级联故障，在复盘
java TestLinuxDemo
没有人能保证自家的系统永远不挂掉，这次没挂掉，下次不一定还能顶住。为了应对高可用的挑战，在架构设计之时，架构师就会将异地多活、同城双活、容灾、降级、自愈等因素考虑进去。还有另外一些同学，试图前置发现问题，引入混沌工程，以毒攻毒，让系统走向高可用、弹性化。而业务规模和业务类型一定是在往大了走，往复杂走，所以高可用一定是一个长久的问题。 通常与高可用一起被提及的还有一个词，高并发。在高并发场景下，如何保证系统的可用？堆机器？这是最简单粗暴的办法，但是有一定成本。有没有不需要新增资源的办法？有，弹性设计。好处是
记得我在学校的时候，做的那些项目，不是为了应付课程作业，就是为了参加比赛时展示用，因此对项目的质量要求非常低。
在下线过程中，通过 show backends 查看下线节点的 tabletNum ，会观察到 tabletNum 数量在减少，说明数据分片正在从这个节点迁移走。当数量减到0时，系统会自动删除这个节点。但某些情况下，tabletNum 下降到一定数值后就不变化。这通常可能有以下两种原因：
那个傻子是不是疯了？不知道作为所谓的“技术”人员，大家是如何面对的，如何解决？本文将聚焦于 Linux 内存结构、内存分析以及 OOM killer 等 3 个方面以及笔者多年的实践经验总结进行“吹牛逼”，当然，若吹的不好，欢迎大家扔砖、鸡蛋。
在介绍高可用架构的方案之前，先说一下什么是高可用架构，高可用架构应具备但不限于以下特征：
作者：13 GitHub：https://github.com/ZHENFENG13 版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。 文章简介 工作这几年，技术栈在不断更新，项目管理心得也增加了不少，写代码的速度也在提升，感觉很欣慰，毕竟是在一直进步，但是过程中也有许许多多的曲折，也踩过了数不尽的坑坑洼洼，从一个连百度都不知道用的萌新到一个悠哉悠哉的老油子也不容易，很多人应该都有类似的经历和感受，因此博客中也会整理一些曾经碰到过的事故和问题给自己提个醒。 由于接下来要在perfect-ssm项目中引
有些 BUG 是业务逻辑上的错误导致的，一般不会导致程序崩溃，例如：原本要将两个数相加，但不小心把这两个数相减，而导致结果出错。这时我们可以通过在程序中，使用 printf 这类输出函数来进行打点调试。
先澄清一下，整个过程问题都不是我解决的，我在里面就是起了个打酱油的角色。因为实际上我负责这个项目，整个过程也比较清楚。之前也跟具体负责的同事说过，等过段时间带他做做项目复盘。结果一直忙，之前做的事情都快忘了也没带他做复盘。所以趁着还记得，总结一下这个问题，也算一起做个复盘总结了。
昵称：院长 性别：男 爱好：羽毛球，乒乓球，嗨歌，钻研技术 技能：在下方 职位：落魄技术
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
2、查看JVM metaspace: metaspace空间大小一直在256M附近
腾讯云服务器ping不通什么原因？ping不通公网IP地址还是域名？新手站长从云服务器公网IP、安全组、Linux系统和Windows操作系统多方面来详细说明腾讯云服务器ping不通的解决方法：
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