在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该
JVM本质就是一个进程，因此其内存空间（也称之为运行时数据区，注意与JMM的区别）也有进程的一般特点。深入浅出 Java 中 JVM 内存管理，这篇参考下。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。
引言 在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是，会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了)，如下图所示。同时，由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该是足够使用的；但实际运行的情况是，会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了)，如下图所示。由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了？
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，
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，可
在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势，在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代，蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利，推动业务进行云原生化改造，加速企业数字化转型。
《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。
CMS（标记-清除）——》G1（标记整理）——》ZGC（染色指针，多重映射等技术）
jmap -heap 1234 查看进程号为1234的Java程序的整个jvm内存状态
不同的 GC 堆大小动态伸缩有很大很大的差异（比如 ParallelGC 涉及 UseAdaptiveSizePolicy 启用的动态堆大小策略以及相关的 UsePSAdaptiveSurvivorSizePolicy、UseAdaptiveGenerationSizePolicyAtMinorCollection 等等等等的参数参与决定计算最新堆大小的方式以及时机），在这个系列以后的章节我们详细分析每个 GC 的时候再详细分析这些不同 GC 的动态伸缩策略。我们这里仅涉及大多数 GC 通用的堆大小伸缩涉及的参数：MinHeapFreeRatio 与 MaxHeapFreeRatio：
jstat用法 其中-gc可以换成-class 、-gcnew、-gcold等参数；而54992表示的JVM的进程id（可能通过上面的jps命令查看） ;4s表求每4秒打印一次，后面的3表求共打印三次。 打印的各参数含义如下： 1：S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used） 2：EC、EU：Eden区容量和使用量 3：OC、OU：年老代容量和使用量 4：MC、MU：元数据区容量和使用量 5：CCSC、CCSU：压缩类空间容量和使用量 5：YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时 6：FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时 7：GCT：GC总耗时 jstat可以用来判断系统是否出现了内存泄漏，方法是通过一短长时间的观察OU的增长情况，如果OU稳定增长，则有可能出现内存泄漏。
java 程序是运行在jvm 虚拟机里面的，离开jvm虚拟机，那么java程序无法直接在linux平台的运行。 所以java应用程序和os 平台之间是隔着jvm虚拟机的。 所谓的jvm虚拟机，本质上就是一个进程，此时它的内存模型和普通的进程有相同之处，但它又是java程序的管理者，所以它又有自己独特的内存模型. 从os层面来看jvm的进程，其内存模型包含如下几个部分： 内核内存 + jvm的code + jvm的data + jvm的 heap + jvm的stack + unused memory. 其中的heap, stack 就是我们常说的“堆栈” 空间. 我们更多需要从jvm作为java程序管理者的角度来看其内存模型： 此时jvm的内存空间可以分为两大类，分别是 “堆内存” 以及“非堆内存”，其中前者是可以分配给java程序使用的，而后者则是jvm进程自己使用的。 所以“堆内存”是我们要讨论的重点：
1、在Linux中启动项目：java -cp ref-jvm.jar -XX:+PrintGC -Xms200M -Xmx200M ex13.FullGCProblem
一般 Unix 系统中，用户态的程序通过malloc()调用申请内存。如果返回值是 NULL， 说明此时操作系统没有空闲内存。这种情况下，用户程序可以选择直接退出并打印异常信息或尝试进行 GC 回收内存。然而 Linux 系统总会先满足用户程序malloc请求，并分配一片虚拟内存地址。只有在程序第一次touch到这片内存时，操作系统才会分配物理内存给进程。具体我们可以看下如下demo:
列出java进程， -q 只输出进程id -m 输出Java进程（主函数）的参数 -l 可以用于输出主函数的完整路径 -v可以显示传递给JVM的参数
遇到了一个 glibc 导致的内存回收问题，查找原因和实验的的过程是比较有意思的，主要会涉及到下面这些：
可以从以下几个方面监控CPU的信息： （1）中断； （2）上下文切换； （3）可运行队列； （4）CPU 利用率。
之前线上有过一两次OOM的问题，但是每次定位问题都有点手足无措的感觉，刚好利用星期天，以测试环境为模版来学习一下Linux常用的几个排查问题的命令。 也可以帮助自己在以后的工作中快速的排查线上问题。
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！
作者：董伟柯，腾讯 CSIG 高级工程师 问题背景 前段时间，某客户线上运行的大作业（并行度 200 左右）遇到了 TaskManager JVM 内存超限问题（实际内存用量 4.1G > 容器设定的最大阈值 4.0G），被 YARN 的 pmem-check 机制检测到并发送了 SIGTERM（kill）信号终止该 container，最终导致作业出现崩溃。这个问题近期出现了好几次，客户希望能找到解决方案，避免国庆期间线上业务受到影响。 在 Flink 配置项中，提供了很多内存参数设定。我们逐一检查了客户
内存问题，脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思，就是脑袋运算空间太小，撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇，让人脑瓜疼的内存篇。其余参见：
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。
作者：Zane Blog 来自：http://luojinping.com/2017/08/13/服务调优/ 1. 服务异常的处理流程 2. 负载 2.1 查看机器 cpu 的负载 top -b -n
线上问题排查相比于coding，是一个低频的工作，很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候，往往是重要且紧急的，因此问题排查的效率，就显得尤为重要。有些线上问题，比较直观，比如磁盘使用率高、网络流量高这种，借助合适的工具很快能定位到原因；但对于一些复杂的问题，如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等，需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候，需要有正确的解题思路，并辅以合适的工具，才能高效地解决问题。
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！
jdk在安装的时候会提供一些性能分析、故障诊断、JVM监控之类的工具，了解这些工具对我们分析JVM内存、JVM调优有一定的帮助，本篇文章来学习一下。
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
类似Linux的ps，但jps只列出Java进程。可方便查看Java进程的启动类、传入参数和JVM参数。直接运行，不加参数，列出Java程序的进程ID及Main函数名称。
在实际的故障排查、性能监控中，常常是操作系统的工具和Java虚拟机的工具结合使用。
首先可以通过ps命令找到进程id，比如 ps -ef | grep kafka 可以看到kafka这个程序的进程id
StackOverflowError 与 OutOfMemoryError 是两个老生常谈的 Java 错误。Java 中的虚拟机错误 VirtualMachineError 包括以下四种：
1.1 jps 类似Linux的ps,但是jps只用于列出Java的进程 可以方便查看Java进程的启动类,传入参数和JVM参数等 直接运行,不加参数,列出Java程序的进程ID以及Main函数等
JVM性能调优牵扯到各方面的取舍与平衡，往往是牵一发而动全身，需要全盘考虑各方面的影响。在优化时候，切勿凭感觉或经验主义进行调整，而是需要通过系统运行的客观数据指标，不断找到最优解。同时，在进行性能调优前，您需要理解并掌握以下的相关基础理论知识:
从小我就对Java有着深厚的感情，算下来有几十年的Java经验了。当年的Java还是Sun公司的，我有着多年的Servlet经验，CURD经验，在现在已经被自我革新，转而研究人生的哲学。罢了，不吹了。本文是关于Java故障排查的，属上篇。
JVM全称是 Java Virtual Machine ，中文称为 Java虚拟机 。
到目前为止，我们已经对 Jvm 进行了简单的了解，知道了 Jvm 运行时各种各样的内存结构，各种垃圾回收机制以及各种对应的垃圾收集器及其配置。而我们整个 Jvm 系列的最终目标不当仅仅以了解基础理论为终点，理论总应作为实践的工具。接下来，我们开始了解 Java 性能优化的最后一环：Jvm 性能调优。
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。
使用Java语言开发应用程序，虽然JVM帮我们进行了GC收集、清除工作；但是使用不当的话，还是会导致某些对象常驻堆空间无法给垃圾收集器清除，导致内存泄露、内存溢出等情况，今天盘点一下在项目中进行内存泄露分析和GC分析的一些常用、好用的工具。
JDK 提供了一系列用于监控、诊断 Java 进程的工具，它们在 JDK 安装目录的 bin 目录下，有 jps、jcmd、jstack、jinfo、jmap 等。其中jmc、jconsole、jvisualvm 是 GUI 工具，其他大部分都是命令行工具。
类似Linux的ps，但jps只列出Java的进程。可方便查看Java进程的启动类、传入参数和JVM参数。直接运行，不加参数，列出Java程序的进程ID及Main函数名称。
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