最近正在进行从Spring Boot往Spring Cloud上改造升级。之前部署的应用程序比较少,还没什么问题。当Spring Cloud项目逐步新增之后,问题就爆发了,服务器内存不够用了。而现有的用户体量也没必要对服务器再次进行升级,于是就开始着手Spring Boot启动时JVM内存配置的优化。
从小我就对Java有着深厚的感情,算下来有几十年的Java经验了。当年的Java还是Sun公司的,我有着多年的Servlet经验,CURD经验,在现在已经被自我革新,转而研究人生的哲学。罢了,不吹了。本文是关于Java故障排查的,属上篇。
JPDA 全称 Java Platform Debugger Architecture. 是Java定义的标准调试框架。
前言 《HDFS NameNode内存全景》中,我们从NameNode内部数据结构的视角,对它的内存全景及几个关键数据结构进行了简单解读,并结合实际场景介绍了NameNode可能遇到的问题,还有业界进行横向扩展方面的多种可借鉴解决方案。 事实上,对NameNode实施横向扩展前,会面临常驻内存随数据规模持续增长的情况,为此需要经历不断调整NameNode内存的堆空间大小的过程,期间会遇到几个问题: 当前内存空间预期能够支撑多长时间。 何时调整堆空间以应对数据规模增长。 增加多大堆空间。 另一方面NameNo
本文将通过一次jvm内存分析过程来说明jps、jcmd、jstat、jstack 和 jmap 工具的使用方法。
一日凌晨,手机疯狂报警,短信以摧枯拉朽之势瞬间以百条的速度到达,我在睡梦中被惊醒,看到短信的部分内容如下:
导读:应用程序都是Docker化的,并在Kubernetes内以docker容器运行。注意到在使用Java的容器上发生了大量重启,并且非常随机。
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。
今天运行在线上的tomcat突然崩掉了,经过排查,终于找到了问题所在,把排查问题的思路分享出来
JVM内存泄露是Java应用程序中常见的问题之一。当应用程序在运行时,如果没有正确地释放内存,就会导致内存泄露。这会导致应用程序的性能下降,甚至会导致应用程序崩溃。本文将分享一次对腾讯云COS SDK线上内存泄漏问题排查的过程。并对Java泄漏问题的处理方法进行一些总结,期望能帮助到正在被Java内存泄漏困扰着的同学。
前面几章内容我们学习了JVM的内存回收和JVM参数等系列,今天墨白给大家分享的是jmap的使用以及内存溢出分析等详情,话不多说,正文开始;
系统的故障诊断是一个一步一步排除可能疑点最后找到问题所在的过程。今天测者和你一起学习JVM内存的故障排查方法。
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
对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说,JVM内存优化是非常有必要的,可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间,以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后,比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100~300毫秒后,再减少YoungGC次数或者YoungGC时间,YoungGC仍然会消耗CPU资源,优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源,可以提高系统的吞吐量。
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
Zabbix自带监控系统的内存利用率和CPU利用率,但是系统内存并不能反应JVM内存情况
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?
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说,JVM内存优化是非常有必要的,可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间,以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后,比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100~300毫秒后,再减少YoungGC次数或者YoungGC时间,YoungGC仍然会消耗CPU资源,优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源,可以提高系统的吞吐量。 优化GC前,必须获取GC的实际
线上运行的Java应用突然没有响应、响应缓慢,进程突然消失,遇到这些情况应该如何应对呢?
使用 top 指令,服务器中 CPU 和 内存的使用情况,-H 可以按 CPU 使用率降序,-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源,对 Java 服务造成影响。
Java内存模型(Java Memory Model ,JMM)就是一种符合内存模型规范的,屏蔽了各种硬件和操作系统的访问差异的,保证了Java程序在各种平台下对内存的访问都能保证效果一致的机制及规范。 根据java虚拟机的规范,我们可以将JVM的内存分为五大块
我们日常给系统定位问题,依据的是系统运行时的各项指标数据和工具,数据包括了:运行日志、异常堆栈、GC日志、线程快照、堆转储快照等;而工具则包括了:监视虚拟机和故障处理的工具。
在高并发的场景下,我们网站的的访问性能会降低,我们怎么优化,这是个问题!天天听JVM调优,实际上还是不知道怎么调优,调优也是看着网上说的修改一下JVM的堆的空间等等进行的。实际上我们应该在压力测试的情况下,结合JVM的堆内存的内部情况进行精准化调优。最近小编也是在雷神的带领下,接触到还有这么个可视化的工具——==jvisualvm== 直接看到JVM堆的各个区的实际使用情况,还可以看GC回收的情况和报告!可谓活到老学到老呀!!
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库,并将获取的数据写入本地文件,然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级,指标更完善,性能更好
Java虚拟机(JVM)的内存管理是Java应用程序性能的核心。理解对象在堆内存中的流转不仅有助于优化内存分配和垃圾收集策略,还能有效地提高应用程序的性能和稳定性。本文将详细介绍JVM对象在堆中的流转机制,包括对象在Eden区的分配、大对象直接进入老年代、长期存活对象进入老年代、动态对象年龄判定以及空间分配担保等方面的内容,并深入探讨相关的技术细节和优化策略。
CMS(标记-清除)——》G1(标记整理)——》ZGC(染色指针,多重映射等技术)
在本地开发环境中我们很少有需求对JVM进行优化,但是到了生产环境我们的程序可能出现如下问题:
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。
有关JVM问题排查的可视化工具有很多,比如说JDK自带的jconsole、jvsualvm等,第三方有MAT、GChisto、GCView等。
记录一次线上JVM堆外内存泄漏问题的排查过程与思路,其中夹带一些「JVM内存分配的原理分析」以及「常用的JVM问题排查手段和工具分享」,希望对大家有所帮助。
前面在学习JVM的知识的时候,一般都需要利用相关参数进行分析,而分析一般都需要用到一些分析的工具,因为一般使用IDEA,而VisualVM对于IDEA也不错,所以就选择VisualVM来分析JVM性能,这篇文章就介绍一下如何利用VisualVM进行性能分析,以及在分析之前需要知道一些GC优化的原则,GC优化的目的,以及遇到问题时怎么去解决问题的方法。
发现46b1对应的线程为Parallel GC Threads,这个就是JVM下的GC线程,它在频繁的进行垃圾回收。
首先通过我们内部搭建的日志平台发现我们线上环境一个java应用有大量的http接口请求超时,登录linux服务器查看网络环境没有问题,判断是应用自身运行异常,重启应用后发现异常还在,开始查找问题。
在java开发中,我们普遍认知中,new出的对象是直接分配到堆空间中,而实际情况并非如此,其实大家伙可以思考一下,无论方法的生命周期长与短,只要new的对象就存放在堆中,那么这样只会对jvm的gc产生一个比较大的负担 而前几天在看到jvm调优书中有说到,new出来的对象并非所有都存在堆内存中,其实还有其他另外两个地方可以进行存储new出的对象,称之为栈上分配和TLAB
其他关键设置项:并发用户数、pacing、log(一般设置为关闭)、ThinkTime(一般设置为关闭)、Multithreading(分process和thread方式,一般选择thread,部分脚本不支持thread时选择process)。
首先可以通过ps命令找到进程id,比如 ps -ef | grep kafka 可以看到kafka这个程序的进程id
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
Java虚拟机(JVM)是Java应用程序的运行环境,它具有独特的内存管理机制和垃圾回收策略,同时提供了一系列参数供开发人员调优。本文将深入探讨JVM内存模型、垃圾回收算法、垃圾回收器类型以及性能调优的最佳实践,帮助您更好地理解和优化Java应用程序。
记录一次线上JVM堆外内存泄漏问题的排查过程与思路,其中夹带一些JVM内存分配机制以及常用的JVM问题排查指令和工具分享,希望对大家有所帮助。
jmap -heap 1234 查看进程号为1234的Java程序的整个jvm内存状态
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。
刚进公司那段时间,在敏捷项目制的执行下,需求有条不紊地进行着。某个周末,业务系统反馈群内,操作人员反馈系统不可用,我们急忙寻求运维的帮助,将系统重启并恢复使用。同时排查相关log,检查异常点,但是根据log并没有跟踪出结果。于是想到是否有OOM的dump文件生成,询问运维后,被告知并没有生成。咨询之前的应用负责人,以前也有类似系统不可用情况,但只是偶现。没有办法,根据应用日志查不出结果,只有下次复现时导出dump彻查了。又过去一段时间,故障反馈群里又是一样的问题,于是赶忙麻烦运维把dump生成,然后重启了应用,同时离线对dump进行了分析。
内存问题,脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思,就是脑袋运算空间太小,撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇,让人脑瓜疼的内存篇。其余参见:
1、首先运行程序,Demo1_car.java就会变为Demo1_car.class,将Demo1_car.class加入方法区,检查是否字节码文件常量池中是否有常量值,如果有,那么就加入运行时常量池
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