之前写了JConsole、VisualVM 依赖的 JMX 技术,然后放出了一个用纯 JMX 实现的 web 版本的 JConsole 的截图,今天源码来了。
Flink 的 TaskManager 进程运行在 JVM 上,目前流计算 Oceanus 容器给定的内存上限是 4GB,如果超用就会被管控服务执行 OOMKilled。
概述 jps 命令类似与 linux 的 ps 命令,但是它只列出系统中所有的 Java 应用程序。 通过 jps 命令可以方便地查看 Java 进程的启动类、传入参数和 Java 虚拟机参数等信息。
前面提到了虚拟内存需要映射物理内存才能使用,这个映射关系被保存在内存中的页表(Page Table)。现代 CPU 架构中一般有 TLB (Translation Lookaside Buffer,翻译后备缓冲,也称为页表寄存器缓冲)存在,在里面保存了经常使用的页表映射项。TLB 的大小有限,一般 TLB 如果只能容纳小于 100 个页表映射项。 我们能让程序的虚拟内存对应的页表映射项都处于 TLB 中,那么能大大提升程序性能,这就要尽量减少页表映射项的个数:页表项个数 = 程序所需内存大小 / 页大小。我们要么缩小程序所需内存,要么增大页大小。我们一般会考虑增加页大小,这就大页分配的由来,JVM 对于堆内存分配也支持大页分配,用于优化大堆内存的分配。那么 Linux 环境中有哪些大页分配的方式呢?
最开始的mqnamesrv.sh脚本获取环境变量的部分看不懂其实没啥影响,大略有个印象即可,当然可以截取部分的命令到Linux运行测试一下就明白了,比如准备环境变量等等,最后一句话比较关键。
在实际的业务场景中,我们往往倾向于认为容器环境与虚拟机一样,可以完全自定义不同参数的虚拟 CPU 和虚拟 Memory 资源。其实,从本质上而言,容器更倾向于一种隔离机制环境,其中一个进程的资源( CPU、内存、文件系统、网络等)与另一个进程隔离。这种隔离是可能的,因为 Linux 内核中有一个名为 CGroups 的特性。然而,一些从执行环境收集信息的应用程序在 CGroup 存在之前就已经实现了。像大多数常用的命令行 “top”、“free”、“ps” 等诸如此类的工具,甚至 JVM 都没有针对在容器内执行进行优化,毕竟,容器是一个高度受限的 Linux 进程。
当我们将 JVM 生态中的关键要素,例如,垃圾收集器、堆大小和运行时编译器设置默认值时,许多技术人员(开发、运维人员)或许应该意识到在 Linux 容器生态中(诸如,Docker、Rkt、RunC、Lxcfs 等)内所运行的 Java 进程的实际行为与预期不符。当我们在没有任何调优参数(例如,最为简洁的的启动命令行:“ java -jar myapplication .jar”)的情况下执行 Java 应用程序时,JVM 将自行调整某些特定的参数,以在当前执行环境中获得最佳性能表现。
Linux 内存管理模型不是咱们这个系列的讨论重点,我们这里只会简单提一些对于咱们这个系列需要了解到的,如果读者想要深入理解,建议大家查看 bin 神(公众号:bin 的技术小屋)的系列文章:一步一图带你深入理解 Linux 虚拟内存管理
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。
本文介绍了JVM平台上CPU Profiler的实现原理,希望能帮助读者在使用类似工具的同时也能清楚其内部的技术实现。
研发人员在遇到线上报警或需要优化系统性能时,常常需要分析程序运行行为和性能瓶颈。Profiling技术是一种在应用运行时收集程序相关信息的动态分析手段,常用的JVM Profiler可以从多个方面对程序进行动态分析,如CPU、Memory、Thread、Classes、GC等,其中CPU Profiling的应用最为广泛。
云原生这么多微服务,当然需要一个诊断利器来排查问题。 Arthas 是阿里开源的 Java 诊断工具,深受开发者喜爱。在线排查问题,无需重启;动态跟踪 Java 代码;实时监控 JVM 状态。Arthas 支持 JDK 6+,支持 Linux/Mac/Windows,采用命令行交互模式,同时提供丰富的 Tab 自动补全功能,进一步方便进行问题的定位和诊断。
本文将详细介绍HotSpot的启动过程,启动过程涉及到的逻辑比较复杂,细节也比较多,为了让大家更快的了解这部分知识,我录制了对应的视频放到了B站上,大家可以参考。
如果你之前没接触过,一定会出现疑问三连击,"这是个什么玩意儿?干嘛的?有啥用?"。
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。
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。
由于 python 本身为脚本语言,且经常存在调用第三方库的情况,有的时候用 java 调用 python 不如用 python 调用 java 方便。下面就整理一下在 python 调用 java 过程中需要哪些操作。(默认是 linux 的 Ubuntu 上调用)
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 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。
命令:ps -mp pid -o THREAD,tid,time 或者 ps -Lfp pid
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike,这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程,虽然文章写作于 April 8, 2014,但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此,翻译后献给各位同学。
byte, short, int, long, float, double, char, boolean
之前介绍过C/C++和Python的相互调用,这一次笔者讲解C/C++和Java的相互调用。Java与C的相互调用需要使用JNI,JNI即Java Native Interface(Java本地接口)。Google提供了NDK(Native Development Kit), NDK包含了一套Android的交叉编译环境和开发库,使用它可以编写C/C++程序后编译成Android环境下使用的动态链接库,Java代码使用JNI规范调用C/C++实现的动态链接库。本文先介绍在命令行下使用JNI,随后介绍在Android Studio中使用JNI。
Java与Docker的结合,虽然更好的解决了application的封装问题。但也存在着不兼容,比如Java并不能自动的发现Docker设置的内存限制,CPU限制。
“ 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”
虚拟机技术可以使得一个只有1g物理内存的机器可以运行总共需要4g内存的任务,主要方法是通过虚拟内存和物理内存映射来实现的,当物理内存不够用的时候,可以通过swap内存(存在于磁盘)和物理内存的交换来释放刚交换的物理内存,使其可以重新分配,当需要使用以前换出的内存时,在进行换入操作。
这次给大家带来的是牛客一位昵称为一条咸鱼游啊游的朋友分享的面经,勾玉在这里做出分析解答,一起看看吧~
jps(JVM Process Status Tool)是JDK中的一个小工具,它的功能和UNIX的ps命令类似:可以列出正在运行的虚拟机进程,并显示虚拟机执行主类(Main Class,main()函数所在的类)名称以及这些进程的本地虚拟机唯一ID(LVMID,Local Virtual Machine Identifier),LVMID和操作系统的进程ID是一致的,当同时启动多个虚拟机进程,无法根据进程名称进行定位时,就可以使用jps命令显示主类的功能来区分。
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。
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。
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
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。
随着容器技术变得越来越复杂,越来越多的企业客户选择Docker和Kubernetes作为其应用平台的基础。但是,这些客户在实践中遇到许多问题。本系列文章介绍了阿里云集装箱服务团队帮助客户完成此流程的经验中的一些见解和最佳实践。
JDK7内存模型(图来自于网络):
导读:手上有一个测试服务器,内存是8G,最近开始搭起微服务的软件架构,单个Spring Boot 服务内存占用有点大,比如一个RocketMq的消费者服务(单独运行的服务),启动占用了 500M 内存,导致我后面想运行其他服务,内存不够,触发了 Linux 的 OOM - Killer 机制
1. 概况 程序运行操作系统: CentOS6.5 64bit JDK版本:7 2. 测试 2.1 准备测试程序 测试程序很简单,就一个类一个main函数,大概流程: 先从参数中读取 获取zip文件的时间间隔interval,再从参数中获取zip文件路径。再通过ZipFile类的api来从zip文件中获取文件的全路径名。每次获取一个文件sleep interval时间,便于测试。 代码如下: /** * Usage: App <interval in ms to
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
前面介绍了JVM相关的内存和线程相关的技术。对于JVM也算有了一个比较系统、完整的理论基础。理论总是作为指导实践的工具,但是从理论到实践,总会遇到一些虚拟机相关问题,故障。所以还需要学习一些常用的JVM排障工具,和一些常见的调优手段。
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
工作当中遇到的事情比较杂,因此涉及的知识点也很多。这里暂且记录一下,今天遇到的知识点,纯干货~ 关于文件的解压和压缩 如果你的系统不支持tar -z命令 如果是古老的Unix系统,可能并不认识tar -z命令,因此如果你想要压缩或者解压tar.gz的文件,就需要使用gzip或者gunzip以及tar命令了。 关于tar.gz可以这么理解,tar结尾的压缩包,其实只负责把文件打包,并没有进行压缩;而gz结尾的包,则是进行压缩操作。 因此,tar.gz的文件可以理解为,先进行打包,再进行压缩。 那么,压缩
垃圾回收针对不同的分区又分为MinorGC和FullGC,不同分区的触发条件又有不同。总体来说GC的触发分为主动和被动两类:
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?
Z Garbage Collector,即ZGC,是一个可伸缩的、低延迟的垃圾收集器,主要为了满足如下目标进行设计:
Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux等技术栈……
Linux服务器至少1台,服务器数量视乎计划的Saturn Console的集群及ZK集群的大小。
原文地址:https://note.youdao.com/share/?id=08d7c57b04dda159c53155b00cbbe5cb&type=note#/ 容器的实现 容器本质上是把系统中
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。
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