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,
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
在liunx系统中 没有进程和线程的区别 统称 “task” 进程标志(task_struct) 进行统一描述
学习步骤如下: 1、Linux 基础 安装Linux操作系统 Linux文件系统 Linux常用命令 Linux启动过程详解 熟悉Linux服务能够独立安装Linux操作系统 能够熟练使用Linux系统的基本命令 认识Linux系统的常用服务安装Linux操作系统 Linu
Linux系统中的load average是SRE工程师经常关注的指标,也是SRE工程师在面试时候经常会被问到的问题,大家用它来判断CPU的工作负载,一般这个值如果是CPU核心数的多倍时,我们就认为CPU负载很高,需要处理,这样的认识对吗?
本文作为Android系统架构的开篇,起到提纲挈领的作用,从系统整体架构角度概要讲解Android系统的核心技术点,带领大家初探Android系统全貌以及内部运作机制。虽然Android系统非常庞大且错综复杂,需要具备全面的技术栈,但整体架构设计清晰。Android底层内核空间以Linux Kernel作为基石,上层用户空间由Native系统库、虚拟机运行环境、框架层组成,通过系统调用(Syscall)连通系统的内核空间与用户空间。对于用户空间主要采用C++和Java代码编写,通过JNI技术打通用户空间的Java层和Native层(C++/C),从而连通整个系统。
在Linux系统中,进程间的同步和通信是一个复杂而关键的话题。为了维护系统资源的正确访问和分配,Linux提供了多种同步机制,其中锁机制是其中之一。然而,当多个进程试图同时访问同一资源时,可能会出现死锁或竞争条件。为了有效地诊断和解决这些问题,Linux提供了lslocks命令,该命令可以显示系统上的活动锁信息,帮助系统管理员和开发者深入了解系统资源的使用情况。
我们首先要明白,线程和进程有什么关系?从概念上来讲,线程是进程的一部分,只是任务调度相关的部分,所以我们才说,“线程是调度的最小单位”。进程拥有着资源,这些资源不属于某一个特定线程,因为所有线程共享进程拥有的资源,所以我们才说,“进程是资源分配的最小单位”。需要特别说明的是,Linux在线程与进程的实现上与概念上有少许差别,这个等下再讨论。
作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!? ❞ 目录 一、前言 二、面试题 三、线程启动分析 四、线程启动过程 1. Thread
Android系统庞大且错综复杂,今天小编将带领大家初探Android系统整体架构,一窥其全貌。
廖威雄,目前就职于珠海全志科技股份有限公司从事linux嵌入式系统(Tina Linux)的开发,主要负责文件系统和存储的开发和维护,兼顾linux测试系统的设计和持续集成的维护。
背景:最近在梳理Android线程调度的相关内容。在梳理过程中,阅读了部分源码,以及相关的介绍文章,甚至重新翻起了《Linux内核设计与实现》,但是距离理解透彻,并且能够用自己的语言清晰无误地阐述出来,感觉还有点远,还有很多细节需要进一步理论结合实际。为了避免在忙乱的生活节奏中,梳理的目标又草草结束。希望自己能够把目标细分一下,先把几个理解清晰的问题给记录下来,通过不断清晰地回答相关的问题,最终能够完成整个原理的清晰理解与阐述。这篇文章,就是针对Android线程优先级方面,一个一个问题的回答,可能有些凌
前几天,读者群里有小伙伴提问:从进程创建后,到底是怎么进入我写的main函数的?
写在前面:今天开始尝试写写除Vim外的其他内容,仍然是以技术为主,可能涉及的内容包括Linux、正则表达式、gdb、makefile等内容,不知道小伙伴们有没有兴趣看呢?不管如何,也算是我自己的知识沉淀吧~
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
Linux的进程排查总体思路和windows的不会偏差太多,具体到细则上存在差异,今天就和师傅们来探讨下Linux下的进程分析及排查。
“ 给一个系统定位问题的时候,知识、经验是关键基础,数据是依据,工具是运用知识处理数据的手段。这里的数据包括:运行日志、异常堆栈、GC日志、线程快照(threaddump/javacore文件)、堆转储快照(heapdump/hprof文件)等。经常使用适当的虚拟机监控和分析的工具可以加快我们分析数据和定位解决问题的速度,但我们在学习工具前,也应当意识到工具永远都是知识技能的一层包装,没有什么工具是“秘密武器”,学会了就能包医百病”
我们很高兴地宣布面向 .NET Core 的 App Services Linux 诊断工具正式发布。借助此功能,我们现在为收集可帮助您调试应用程序代码问题的深度诊断数据提供内置支持。这些数据包括内存转储和分析器跟踪。这些工具使开发人员能够诊断 Linux 上的各种 .NET 代码场景,包括:
Java 19 中 Loom 终于 Preview 了,虚拟线程(VirtualThread)是我期待已久的特性,但是这里我们说的线程内存,并不是这种 虚拟线程,还是老的线程。其实新的虚拟线程,在线程内存结构上并没有啥变化,只是存储位置的变化,实际的负载线程(CarrierThread)还是老的线程。
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。
前言: qemu发生了crash。这种类型的问题比较少见,这里说一下这个问题的分析过程。 分析: 1,coredump 生成的coredump,一种是配置了/proc/sys/kernel/cor
前言: kvm-clock,tsc,hpet,acpi_pm,pit,rtc。。。这些词看着都晕了@@ 虚拟化场景下,容作者在这里一一道来。 分析: 1,Linux clocksource 以Li
在 Windows 和 Linux 的系统监控过程中,寻找占用 CPU 时间最长的线程/进程是一项非常重要的任务。下面将针对这个问题提供 Windows 和 Linux 平台下分别应该如何进行的解答。
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!
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
---其实经过这一段时间的Linux应用编程学习,自己总结发现到,在Linux应用编程当中有四大模块我们一定要掌握(这些是最基础的东西):
Java线程与Linux内核线程的映射关系Linux从内核2.6开始使用NPTL (Native POSIX Thread Library)支持,但这时线程本质上还轻量级进程。
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
结合上面的异常信息,我们可以知道dispatcher的默认配置值为all(AllChannelHandler来处理消息请求),因为测试环境上部署了好几个应用,如果每个应用都占用了500个线程,那Linux机器中默认配置的线程数是不够用的,所以就导致java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
在日益复杂的计算环境中,保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求,如何有效评估系统极限和潜在瓶颈? 压力测试工具:stress,成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
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。
本文是《Go语言调度器源代码情景分析》系列的第19篇,也是第四章《Goroutine被动调度》的第2小节。
可以列出正在运行的虚拟机进程,并显示虚拟机执行主类名称(main函数所在类)以及这些进程的本地虚拟机唯一ID(Local Virtual Machine Identifier,LVMID)。其常用选项见下表;
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
由于Java的并发和线程息息相关,我们今天看一下线程的实现方式,通用的线程实现方式有:
Ariel Miculas,是一位开源贡献者,目前在思科任职软件工程师,最近他在自己的博客上开喷Linux内核:“为什么我贡献了问题和补丁代码,最后贡献者的名单里却没有我?”
在原来配置的基础上,make menuconfig选中如下选项重新配置Linux,使之携带调试信息
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
go 源代码首先要通过 go build 编译为可执行文件,在 linux 平台上为 ELF 格式的可执行文件,编译阶段会经过编译器、汇编器、链接器三个过程最终生成可执行文件。
网上看了很多的嵌入式学习路线,有的比较片面,有的为了博人眼球东拼西凑,几乎把整个行业用得着用不着的技术都写上去了,没有侧重点,简直是劝退指南,还有的纯粹是打广告卖板子招生。
汇编语言对应cpu指令集(二进制机械码),兼容性不好,不能跨平台,arm的汇编和x86汇编差别很大 处理器指令集:https://blog.csdn.net/antony1776/article/details/83743856
今天我们就来爬爬这个网站 https://tu.enterdesk.com/ 这个网站能爬的资源还是很多的,但我就写一个例子,其他的可以根据思路去写。
背景:今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取,并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读,但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取?脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了,想要快速读取文件,肯定得多线程一起读取。那问题来了,一个文件怎么样进行多线程读取,首先得知道每个线程要负责读取的位置,才可以多线程完整的读取一行的数据。
这段时间面试了一些做过性能测试的应聘者,从结果来罕有能让人满意的。整理了一些我常问的性能测试问题,希望对有志于转型性能测试或者正在找性能测试相关工作的同行有所帮助。若对于以下问题有想法也欢迎加我微信进行沟通。 性能测试的意义和作用,说出因为性能不良造成的质量事故? 如何进行性能测试,整体的性能测试流程是什么? 确定需求-制定计划和策略-准备环境(干净的,数据)-编写脚本-设计测试场景-运行-监控执行-分析测试结果 性能测试的难点在哪里?如何克服? 如何选择性能测试工具? 如何确定性能测试团队的人力资源需求
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