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
(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。
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?
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。
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:
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。
本篇原文来自 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
本篇原文来 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
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。
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。
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
JVM 调优是一个很大的话题,在回答“如何进行 JVM 调优?”之前,首先我们要回答一个更为关键的问题,那就是,我们为什么要进行 JVM 调优?
_NullPointer 出处:https://www.cnblogs.com/renwei/
今天,内网测试服务器A总是运行一段时间就服务器进程自行退出了,给出了“Java Result :137”这样的错误码。上网查了一下这个137,感觉没有啥有价值的东西。一开始怀疑项目中的JNI调用崩溃到底层,但是没有看到core.*这样的崩溃日志,同时也没有发现OOM的日志,也没有常见的Java 的堆异常log,关键是同样的环境,另外一台机器B,压力远比这个大,都稳定运行很长时间没有问题。下午又崩溃了两三次,一度怀疑Java是不是有什么bug,不过这个想法立马被我否认了,先从自己找原因。
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。
一、JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小。 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对象 年老代(Tenured):年轻代中经过垃圾回收没有回收掉的对象将被Cop
可以利用当前流行的监控工具,如Prometheus和Grafana,以及JDK自带的命令行工具,例如jps、jstat、jinfo、jstack等,来分析JVM的运行状态。
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学习和参考意义。因此,翻译后献给各位同学。原文 Garbage Collection Optimization for High-Throughput and Low-Latency Java Applications,链接见参考 [1]。
要添加在tomcat 的bin 下catalina.sh 里,位置cygwin=false前 。
最初,SQLlin 在 Kotlin/Native 平台上基于开源项目 SQLiter(见参考链接 1),目的是避免重复造轮子。虽然 SQLliter 是来自 Touchlab的优秀开源项目,但最近一年维护更新缓慢。在本文撰写时,SQLiter 于 2023 年 11 月发布了 1.3.0 和 1.3.1 两个版本(1.3.1升级到了 Kotlin 1.9.21,用于修复 1.9.20 的 Kotlin/Native 库版本号相关的问题)。但在这之前的版本,即 1.2.1 发布于 2022年 8 月,基于 Kotlin 1.6.20,一年以上没有更新。对于 2023 年的项目来说,1.6.20 过于老旧。老旧的版本导致了如下一些问题。
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。
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。
高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求。要优化用户体验,低延迟地响应这些请求非常重要。 比如说,用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更
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?
这个常量是java进程存活时长阈值,当一个java进程存活时间大于此值时,才会被zabbix视为监控对象。此值的单位为秒。
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。
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
高级运行时选项(Advanced Runtime Options): -XX:+UnlockCommercialFeatures 开启商业选项,许多商业特性都需要这个选项的支持。 -XX:+CheckEndorsedAndExtDirs jdk 8中新增加的一个参数,有兴趣的可以去看看openjdk中的关于这一块的实现(http://hg.openjdk.java.net/jdk8u/hs-dev/hotspot/rev/fa6adc194d48) 这个参数是用来阻止Java 命令运行应用(除非没有用到endorsed-standards override机制&扩展机制)。 同时,这个选项会检查应用是否启动了以下机制 1、java.ext.dirs 或 java.endorsed.dirs 属性被设置 2、lib/endorsed 目录存在 && 不为空 3、lib/ext 目录下包含了除JDK以外的JAR 4、系统范围内 特定于平台的扩展目录中包含任何JAR文件 -XX:+DisableAttachMechanism 启动此参数之后,JVM将禁止任何工具连接,通常情况下这个选项是关闭的。外部工具指的是 jstack、jmap、jinfo等JVM辅助分析工具。 -XX:ErrorFile=filename 用于当出现致命错误时,指定一个目录,用来存储Error信息。默认为当前目录下的hs_err_pidpid.log,也就是 filename=./hs_err_pidpid.log -XX:+FailOverToOldVerifier 当新的类型检查失败时,自动使用老的验证器。默认这个是关闭的,但是当我们需要时使用老版本的字节码的时候则需要开启这个选项。 -XX:+FilghtRecorder 嗯。Java 就是性能记录。这是一个商业特性,和 -XX:+UnlockCommercialFeatures 选项一起使用如果这个选项开启了,那么JVM的性能记录是不可用的。 -XX:-FilghtRecorder 嗯,又是性能记录。关闭了 -XX:FilghtRecorderOptions={ parameter=value、 defaultrecording={true|false}、 disk={true|false}、 dumponexit={true|false}、 dumponexitpath=path、 globalbuffersize=size loglevel={quiet|error|warning|info|debug|trace} maxage=time maxchunksize=size maxsize=size repository=path samplethreads={true|false} settings=path stackdepth=depth threadbuffersize=size } defaultrecording: 指定是否在后台一只记录还是只运行一段时间,默认这个参数的值是false。如果要一直开启,请设置为true。 disk:是否JRE持续的把记录写到硬盘中,默认false,如果想要持续记录,需要设置为true。 dumponexit:是否在JVM终止的时候记录JFE的数据 dumponexitpath:JVM终止是记录JFE的数据的路径,如果指定的是一个目录 JVM会自动创建一个文件(文件名一般是以当前时间生成),若是文件名,如果这个文件名已经存在了,通常会加一个时间后缀来区分。这个参数如果不生效,上一个参数的选项也是不成立的 globalbuffersize=size:指定保留数据的总大小。 loglevel:JFE日志的日志级别,默认 Info maxage:设置数据对大的保留时间 maxchunksize=size:设置数据最大块的大小 maxsize=size:设置数据在硬盘的最大容量,默认容量没有限制,前提:仅当disk=true时,此选项可用。 respository=path:设置临时仓库,默认使用系统的临时路径 samplethreads:设置是否进行线程抽样,默认为true setting=path:设置事件配置文件,默认是使用JAVA_HOME/jre/lib/default.jfc stackdepth=depth:设置对应栈追踪的深度,默认深度为64 threadbuffersize=size:指定每个线程的本地缓冲的大小,默认大小为5k
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~
最近这段时间,轩辕有些迷茫了,工作生活中一堆事儿,忙得我两头摸黑,很难找到时间静下心来写文章,就连你现在看到的这一篇还是我点灯熬油到1点钟才写完的。
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?
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。
Java 这门语言与生俱来的显著特性就是“一次编译,到处运行”,这种功能得益于 JVM 平台的支持,Java 程序通常通过将其打包为 JAR 或 WAR 包,并依赖 JVM 和 Servlet 容器来运行。其底层运行时 JVM 采用 JIT(即时编译)模式来执行程序代码,JVM 会在运行时进行编译优化和动态执行代码,这通常会导致较高的内存占用。这样的好处是采用 JIT 可以热更新和热部署程序,并且 JVM 可以在运行期间对程序进行动态分析,来实时优化程序以达到最好的性能状态。
其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小。
命令:ps -mp pid -o THREAD,tid,time 或者 ps -Lfp pid
Linux系统中tomcat的启动参数 export JAVA_OPTS="-server -Xms1400M -Xmx1400M -Xss512k -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseBiasedLocking -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M -XX:+DisableExplicitGC -XX:MaxTenuringThreshold=31 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CM
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。
原文地址:https://www.cnblogs.com/superfj/p/8667977.html
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。
熟悉java多线程的朋友一定十分了解java的线程池,jdk中的核心实现类为java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。大家可能了解到它的原理,甚至看过它的源码;但是就像我一样,大家可能对它的作用存在误解。现在问题来了,jdk为什么要提供java线程池?使用java线程池对于每次都创建一个新Thread有什么优势?
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:
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:
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