lldb工具的安装,linux下netcore如何生成dump文件,查看下文 centos7使用lldb调试netcore应用转储dump文件
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
看了 《Android 的离奇陷阱 — 设置线程优先级导致的微信卡顿惨案》这篇文章,有没有觉得原来大家再熟悉不过的线程,也还有鲜为人知的坑?除此之外,微信与线程之间还有很多不得不说的故事,下面跟大家分享一下线程还会导致什么样的内存问题。 [anon:thread stack guard page] 在分析虚拟内存空间耗尽导致的 crash 问题时,我们在 /proc/[pid]/maps 中发现了新增了不少跟以往不一样 case,内存中充满了大量这样的块: 从 map entry 的名字与内存大小和权
速领:神作《凤凰架构:构建可靠的大型分布式系统》电子版 随着项目不断壮大,OOM(Out Of Memory)成为崩溃统计平台上的疑难杂症之一,大部分业务开发人员对于线上OOM问题一般都是暂不处理,一方面是因为OOM问题没有足够的log,无法在短期内分析解决,另一方面可能是忙于业务迭代、身心疲惫,没有精力去研究OOM的解决方案。 这篇文章将以线上OOM问题作为切入点,介绍常见的OOM类型、OOM的原理、大厂OOM优化黑科技、以及主流的OOM监控方案。 文章较长,请备好小板凳~ OOM问题分类 很多人对于O
内存泄漏(memory leak),指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。
对于系统地介绍Java问题定位类的教程少之又少,即使有这方面的内容,往往也是一笔带过。本教程系统地介绍Java问题定位技术,我相信有一些很少公开的定位技术,在正确使用时,可以产生令人惊讶的效果。
ThreadLocal作为实现“线程封闭”的最主要的编程手段,经常被使用。比如,比如,传统的SimpleDateFormat,不是线程安全的。如果你声明成全局变量,在并发环境下就会产生时间错乱。一种好的解决方式,就是使用ThreadLocal。
前阵子处理这样一个案例,某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM(内存溢出)。
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。
我的程序根据我的计算,内存使用只需要30MB左右。但是观察发现,程序的内存不断上涨。
-O0 、-O1 、-O2 、-O3 编译器的优化选项的 4 个级别,-O0 表示没有优化, -O1 为默认值,-O3 优化级别最高。
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。
虚拟机11.JVM调优_调优方法 ENTER TITLE JVM调优工具 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里 JProfiler:商业软件,需要付费。功能强大。详细说明参考这里 VisualVM:JDK自带,功能强大,与JProfiler类似。推荐。 如何调优 观察内存释放情况、集合类检查、对象树 上面这些调优工具都提供了强大的功能,但是总的来说一般分为以下几
或许,因为开发周期的原因;因为自身知识水平的原因;因为经验的原因;又或者是你接了个烂摊子。我们写出了并不太理想的代码,这都是可以接受的,只要你会去持续优化,这些问题都会得到改善。而有些人是心有余而力不足,“我也想优化,可是怎么去优化呢?”。本篇文章将给你带来一点启示,让你从力不从心到知道怎么去入手优化。
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
1.Bitmap优化 Bitmap非常消耗内存, 而且在Android中,读取bitmap时, 一般分配给虚拟机的图片堆栈只有8M,所以经常造成OOM问题。 所以有必要针对Bitmap的使用作出优化: 1.1. 图片显示:加载合适尺寸的图片,比如显示缩略图的地方不要加载大图。 1.2. 图片回收:使用完bitmap,及时使用Bitmap.recycle()回收。 问题:Android不是自身具备垃圾回收机制吗?此处为何要手动回收。 Bitmap对象不是new生成的,而是通过BitmapFactory生产的。 通过源码可发现是通过调用JNI生成Bitmap对象(nativeDecodeStream()等方法)。 所以, 加载bitmap到内存里包括两部分, Dalvik(ART)内存和Linux kernel内存。 前者会被虚拟机自动回收。 而后者必须通过recycle()方法, 内部调用nativeRecycle()让linux kernel回收。 1.3. 捕获OOM异常:程序中设定如果发生OOM的应急处理方式。 1.4. 图片缓存:内存缓存、硬盘缓存等 1.5. 图片压缩:直接使用ImageView显示Bitmap时会占很多资源, 尤其当图片较大时容易发生OOM。 可以使用BitMapFactory.Options对图片进行压缩。 1.6. 图片像素(质量):android默认颜色模式为ARGB_8888, 显示质量最高,占用内存最大。 若要求不高时可采用RGB_565等模式。 还可以使用WebP; 图片大小:图片长度 * 宽度 * 单位像素 所占据字节数 ARGB_4444:每个像素占用2byte内存 ARGB_8888:每个像素占用4byte内存 (默认) RGB_565:每个像素占用2byte内存 1.7. 考虑使用inBitmap;图片优化之inBitmap 2. 巧用对象引用类型
对程序员来说内存相关的 bug 排查难度几乎和多线程问题并驾齐驱,当程序出现运行异常时可能距离真正有 bug 的那行代码已经很远了,这就导致问题定位排查非常困难,这篇文章将总结涉及内存的一些经典 bug ,快来看看你知道几个,或者你的程序中现在有几个。。。
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。
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?
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
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
"内部类持有了外部类的引用,也就是Hanlder持有了Activity的引用,从而导致无法被回收呗。"
在编写和维护Java应用程序时,内存泄漏是一个重要的问题,可能导致性能下降和不稳定性。本文将介绍内存泄漏的概念,为什么它在Java应用程序中如此重要,并明确本文的目标,即识别、预防和解决内存泄漏问题。
最近在做内存优化方面的需求,总结出了一些常见的问题,之后会一直更新并记录,希望读者也可以进行补充,在评论区可进行补充~~
Java内存泄漏指的是程序在运行中不再使用的内存对象没有被垃圾回收机制回收,造成内存资源的浪费和不足。内存泄漏可能是由以下原因造成的:
作为C/C++开发人员,内存泄漏是最容易遇到的问题之一,这是由C/C++语言的特性引起的。C/C++语言与其他语言不同,需要开发者去申请和释放内存,即需要开发者去管理内存,如果内存使用不当,就容易造成段错误(segment fault)或者内存泄漏(memory leak)。
ThreadLocal 的作用是提供线程内的局部变量,这种变量在线程的生命周期内起作用,减少同一个线程内多个函数或者组件之间一些公共变量的传递的复杂度。但是如果滥用ThreadLocal,就可能会导致
对于C/C++来说,内存泄漏问题一直是个很让人头痛的问题,因为对于没有GC的语言,内存泄漏的概率要比有GC的语言大得多,同时,一旦发生问题,也严重的多,而且,内存泄漏的排查往往十分困难。对于内存泄漏,维基百科的定义是:在计算机科学中,内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存。内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存的控制,从而造成了内存的浪费。内存泄漏的原因通常情况下只能由程序源代码分析出来。如果一个程序存在内存泄
1、首先看一下代码,模拟了一个线程数为500的线程池,所有线程共享一个ThreadLocal变量,每一个线程执行的时候插入一个大的List集合:
Looper.prepare()将Looper存储到ThreadLocal中,保证一个线程只有一个Looper,MessageQuene又是在Looper的构造方法中进行的初始化,而Handler是开发人员自己实例化的可以创建多个。所以一个线程一个Looper一个MessageQuene多个Handler
Java程序是基于GC的,在启动初始,就申请了足量的内存池,再加上JIT等编译器的实时优化,速度并不比直接用C++语言写的慢。Java语言同时由于反射和可观测等特点,再加上JFR这种神器,在发生问题的时候比二进制文件更容易找到它的根源。
我们经常看到的说法是,安卓内存泄漏是因为长生命周期的对象持有了短生命周期的引用导致本应该本回收的内存无法回收 但是什么是长生命周期呢,正常我们知道单例、Application、static是长生命周期,但是为什么Handler也会造成内存泄漏,Handler和这三种情况没有什么关系
让我们仔细看看其中一些场景以及如何处理它们。 Java中的内存泄漏类型 在任何应用程序中,由于多种原因都可能发生内存泄漏: 1. 静态字段 可能导致潜在内存泄漏的第一种情况是大量使用静态变量。 在Java中,静态字段的生命周期通常与正在运行的应用程序的整个生命周期相匹配(除非ClassLoader符合垃圾回收的条件)。 让我们创建一个填充静态 List的简单Java程序 :
Hello folks,在今天的这篇文章中,我将讨论 Java 虛擬機生态体系中的一个至为关键內容—— Memory Leak(内存泄漏)。
在使用没有垃圾回收的语言时(如 C/C++),可能由于忘记释放内存而导致内存被耗尽,这叫 内存泄漏。由于内核也需要自己管理内存,所以也可能出现内存泄漏的情况。为了能够找出导致内存泄漏的地方,Linux 内核开发者开发出 kmemleak 功能。
适用于每个线程需要有自己单独的实例,实例需要在多个方法中共享,但不希望被多线程共享
对于内存泄漏,在Android中如果不注意的话,还是很容易出现的,尤其是在Activity中,比较容易出现,下面我就说下自己是如何查找内存泄露的。
ThreadLocal称为线程本地变量,其为变量在每个线程中都创建了一个副本,每个线程都访问和修改本线程中变量的副本,但每个线程之间的变量是不能相互访问的,ThreadLocal不是一个Thread。
需要注意的是,内存泄漏问题的处理并不总是简单明了的,有时可能需要多次的诊断和解决过程。同时,也需要结合具体的编程语言、开发环境和应用场景选择适合的工具和方法来解决问题。
Activity承载了应用和用户交互的任务,在Activity中有大量的资源引用和上下文Context这样占用内存较大的资源对象,因为Activity一旦因为外部变量的持有,就会造成比较严重的内存泄漏。造成Activity内存泄漏的场景有以下:
ThreadLocal 作为 Java 面试的高频题,陌溪在之前面试的时候也遇到过,所以后面专门针对 ThreadLocal 写了一份笔记,让我们一起来看看~
原文链接:https://www.baeldung.com/java-memory-leaks
前一篇介绍了线上应用故障排查之一:高CPU占用,这篇主要分析高内存占用故障的排查。
内存泄露:指程序中动态分配内存给一些临时对象,但对象不会被GC回收,它始终占用内存,被分配的对象可达但已无用。即无用对象持续占有内存或无用对象的内存得不到及时释放,从而造成的内存空间浪费。
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