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。
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
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。
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。
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。
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。
对于在校学习期间的计算机、软件工程的学生来说,只要学到 Java 多线程,就开始犯迷糊了!
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,
命令:ps -mp pid -o THREAD,tid,time 或者 ps -Lfp pid
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。
现在多核 CPU 是主流。利用多核技术,可以有效发挥硬件的能力,提升吞吐量,对于 Java 程序,可以实现并发垃圾收集。但是 Java 利用多核技术也带来了一些问题,主要是多线程共享内存引起了。目前内存和 CPU 之间的带宽是一个主要瓶颈,每个核可以独享一部分高速缓存,可以提高性能。JVM 是利用操作系统的”轻量级进程”实现线程,所以线程每操作一次共享内存,都无法在高速缓存中命中,是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化,针对多核平台,需要进行一些特殊的优化。
内核维护着各种统计信息,被称为Counters,用于对事件进行计数。例如,接收的网络数据包数量,发出的磁盘I/O请求,执行的系统调用次数。常见的这类工具有:
上篇文章写完后,性能调优|成都核酸系统篇 收到了一些夸赞,让我有继续写下去的动力;
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。
内存泄漏(Memory Leak)是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放,造成系统内存的浪费,导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。
注:beats系列(MetricBeat、PacketBeat、Winlogbeat、Auditbeat、Filebeat、Heartbeat等)
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。
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。
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。
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。
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。
1、在Linux中启动项目:java -cp ref-jvm.jar -XX:+PrintGC -Xms200M -Xmx200M ex13.FullGCProblem
不管是面试还是实际工作中,排查服务器问题都不是一件简单的事情,并不是因为很难,而是:
导读:虽然已经有很多分析工具 jvisualvm,jstat,jmap,jstack,Memory Analyzer等。但可能不是大杂烩,或者线上无法分析等。所以看看arthas的功能,好用就用它了
Java常见线上问题总结绝⼤多数Java线上问题从表象来看通常可以归纳为4个方面:CPU、内存、磁盘、网络。比如,应用上线后突然CPU使用率99%、内存泄漏、STW时间过长,这些问题通常可以分为两大类:系统异常 (CPU占用率过高、磁盘使用率100%、系统可用内存低等)业务异常 (服务运⾏⼀段时间⾃动退出、服务间调⽤时间过⻓、多线程并发异常、死锁等)1.如何去定位问题解决问题的第⼀步是定位问题,排查手段⼀般包括以下⼏项,也可以将此理解为排查顺序:业务⽇志分析排查APM分析排查物理环境排查应⽤服务排查云⼚商或
CMS(标记-清除)——》G1(标记整理)——》ZGC(染色指针,多重映射等技术)
JVM 发生内部崩溃,那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
线上问题不同于开发期间的 bug,与运行时环境、压力、并发情况、具体的业务相关。对于线上的问题利用线上环境可用的工具,收集必要信息 对定位问题十分重要。
JVM(Java Virtual Machine)是Java运行的基石。它向下通过映射规则关联并操作所有操作系统,向上提供一系列的JavaAPI。是Java与硬件无关,与操作系统无关,跨平台运行的关键存在。
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:
根据冯·诺依曼思想,计算机采用二进制作为数制基础,必须包含:运算器、控制器、存储设备,以及输入输出设备,如下图所示.
如果你经常遇到 Java 线上性能问题束手无策,看着线上服务 CPU 飙升一筹莫展,发现内存不断泄露满脸茫然。别慌,这里有一款低开销、自带火焰图、让你大呼好用的 Java 性能分析工具 - async-profiler。
导读:肉眼看计算机是由CPU、内存、显示器这些硬件设备组成,但大部分人从事的是软件开发工作。计算机底层原理就是连通硬件和软件的桥梁,理解计算机底层原理才能在程序设计这条路上越走越快,越走越轻松。从操作系统层面去理解高级编程语言的执行过程,会发现好多软件设计都是同一种套路,很多语言特性都依赖于底层机制,今天董鹏为你一一揭秘。
根据冯·诺依曼思想,计算机采用二进制作为数制基础,必须包含:运算器、控制器、存储设备,以及输入输出设备,如下图所示。
本章还是关于NIO的概念铺底,有关NIO相关的代码,我还是希望大家闲余时间取网上找一下有关使用JDK NIO开发服务端、客户端的代码,我会取写这些,但是具体的代码我不会很详细的取介绍,下一章的话可能就要上代码了,具体的规划如下:
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
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。
开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题,比如文件、网络、数据库的连接未释放,未优化的算法等。随着应用程序的持续运行,可能会造成整个系统运行效率下降,严重的则会造成系统崩溃。为了找出程序中隐藏的这些问题,在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。
版权声明:本文的内容源自于「IBM Developer」的博文,以对原文做重大更新,并新增 JProfiler 的内容。
Flink的内存管理是基于JVM内存模型的,所以,在内存调优或者解决各种OOM等问题时JVM内存管理是绕不开的话题。本文以Direct Memory为切入点,探索堆外内存、直接内存、以及他们在Java NIO源码中如何体现的。最后,简单介绍Java NIO的零拷贝在Kafka和Netty中的应用。
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发数低,数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来。
之前线上有过一两次OOM的问题,但是每次定位问题都有点手足无措的感觉,刚好利用星期天,以测试环境为模版来学习一下Linux常用的几个排查问题的命令。 也可以帮助自己在以后的工作中快速的排查线上问题。
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发数低,数据库频繁死锁等。 尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来。 Java 应用性能的瓶颈点非常多,比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素,Java 应用代码,JVM GC,数据库,缓存等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云