(2)stack - 输出当前方法被调用的调用路径, 一个方法被执行的路径非常多,不知道这个方法是从那里被执行,就可以采用
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。
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。
随着系统自身数据量的增长,访问量增加,系统的响应通常会越来越慢,或者是新的功能在性能上无法满足修去,这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程,涉及的方面有:硬件,操作系统,运行环境软件和应用本身。
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?
目前采用微服务架构已经逐渐成为企业架构的标准范式,而大多微服务是基于Spring Cloud框架来进行应用的构建的,所以在开发实践中,甚至生产环境中,会遇到java相关问题,例如系统运行变慢、内存OOM,堆栈异常等问题,这里结合我之前的一些实践提供一些相关工具,和大家一起分享我们的诊断思路和解决技巧。
入参timeoutNanos设置执行任务的超时时间. 一旦超过这个设定的时间,则停止执行任务.
ZGC 启用Large Pages 是一种对应用高性能的折中(吞吐量、低延迟及启动时间),但是却不会带来明显的弊端。除了在应用启动上需要稍微复杂的配置,所需要的系统相关root权限需要手动进行配置。
该命令主要与jmap搭配使用,用来分析jmap转储的转储快照。其中构建了一个微型的http/html服务器。生成dump文件的分析结果后可以通过浏览器进行查看。 通常情况下不采用jhat进行分析,一方面,分析工作需要耗费额外的资源和时间,既然都要在其他机器进行,则不需要限定于上述工具。另外一方面,jhat界面比较简陋,可以用visualVM,eclipse的Memory Analizer 等更加专业的分析工具进行替换。
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:
Arthas 是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等,大大提升线上问题排查效率。
最近因为太忙,时间不够,导致长时间没写笔录,没有好好去总结自己,很不应该,要调整回来。
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。
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。
CMS(标记-清除)——》G1(标记整理)——》ZGC(染色指针,多重映射等技术)
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢?
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,
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty
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!
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》)
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。
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
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
Java中,引用和对象是有关联的。如果要操作对象则必须引用进行。因此,简单的办法是通过引用计数来判断一个对象是否可以回收。简单的说,给对象中添加一个引用计数,每当有一个引用失效时,计数器值减1,任何时刻计数器值为0的对象就是不可能再被利用的,那么这个对象就是可回收对象。那么为什么主流的Java虚拟机里面都没有选择这种算法呢?主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。
JVM大家可能都知道是个什么玩意-Java虚拟机,但是到底是个什么鬼?相信即使工作3-5年的程序员可能也不大了解。
原文地址:https://www.cnblogs.com/superfj/p/8667977.html
JVM大家可能都知道是个什么玩意-Java虚拟机,但是到底是个什么鬼?相信即使工作3-5年的程序员可能也不大了解。 如题所述,今天与大家分享的是如何分析JVM的线程堆栈以及如何从堆栈信息中找出问题。
介绍 在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty 针对目前的容器优化,目前来说没有太多地方,需要考虑如下几个点 线程数 超时时间 jvm优化 针对上述的优化点来说,首先线程数是一个重点,初始线程数和最大线程数,初始线程数保障启动的时候,如果有大量用户访问,能够很稳定的接受请求, 而最大线程数量用来保证系统的稳定性,而超时时间用来保障
首先通过我们内部搭建的日志平台发现我们线上环境一个java应用有大量的http接口请求超时,登录linux服务器查看网络环境没有问题,判断是应用自身运行异常,重启应用后发现异常还在,开始查找问题。
日志记录是软件开发中的一个重要主题,特别是如果您需要分析生产环境中的错误和其他意外事件。实现日志记录通常很容易。但正如您可能经历过的那样,日志记录远比看起来复杂得多。这就是为什么你可以在博客上找到很多关于它的文章。
该说不说!小编做的这些功能,最讨厌的就是优化!某些前辈大佬写的代码小辈我实在不敢恭维!那逻辑!那sql!
版权声明:本文为木偶人shaon原创文章,转载请注明原文地址,非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/84866727
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:
这些问题在日常开发中可能被很多人忽视(比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存,而不会深究问题根源),但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具进行介绍,希望能起抛砖引玉之用。本文参考了网上很多资料,难以一一列举,在此对这些资料的作者表示感谢!关于JVM性能调优相关的资料,请参考文末。
Loaded 类加载数、Bytes 加载的Kb数、Unloaded卸载类数、Bytes 卸载的Kb数、Time 执行类加载和卸载操作的时间
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