Notice:这里我们默认以Linux JAVA8 hotspot环境为例,其Oracle官网Java Platform, Standard Edition Tools Reference(这里面有详细参数配置说明)。
_NullPointer 出处:https://www.cnblogs.com/renwei/
Tomcat本身不能直接在计算机上运行,需要依赖于硬件基础之上的操作系统和一个Java虚拟机。Tomcat的内存溢出本质就是JVM内存溢出,所以在本文开始时,应该先对Java JVM有关内存方面的知识进行详细介绍。
打开 IDEA 安装目录,看到有一个 bin 目录,其中有两个 vmoptions 文件,需针对不同的JDK进行配置:
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。
要添加在tomcat 的bin 下catalina.sh 里,位置cygwin=false前 。
-vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M
-vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M 这里有几个问题: 1. 各个参数的含义什么? 2. 为什么有的机器我将-Xmx和-XX:MaxPermSize都设置为512M之后Eclipse可以启动,而有些机器无法启动? 3. 为何将上面的参数写入到eclipse.ini文件Eclipse没有执行对应的设置? 下面我们一一进行回答 1. 各个参数的含义什么? 参数中-vmargs的意思是设置JVM参数
-vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M 这里有几个问题: 1. 各个参数的含义什么? 2. 为什么有的机器我将-Xmx和-XX:MaxPermSize都设置为512M之后Eclipse可以启动,而有些机器无法启动? 3. 为何将上面的参数写入到eclipse.ini文件Eclipse没有执行对应的设置? 下面我们一一进行回答 1. 各个参数的含义什么?
在上一章节中,我们在一个节点上快速构建了一个ES集群,方便我们快速入门。但是实际生产应用中,我们都会根据公司实际的生产情况,比如公司业务日志的数据量、平台的数据访问量去选择我们服务器节点的配置。那么关于节点的配置这块,这里先不做过多讲解。腾云ES服务提供了各种场景下的套餐,用户可以非常方便的选择适合自己的产品。后续我将陆续给出我的建议。
1、错误提示:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
JDK7内存模型(图来自于网络):
在开发spring cloud过程中一个很严重的资源问题就是内存占用过高,而实际上本机开发测试并没有很大的请求量,所以这是对电脑资源的一种严重的浪费,甚至导致IDE卡死、崩溃。
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JVM内存的5大组成(基于JDK8的HotSpot虚拟机,不同虚拟机不同版本会有不一样)
1.参数的含义 -vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M -vmargs 说明后面是VM的参数,所以后面的其实都是JVM的参数了 -Xms128m JVM初始分配的堆内存 -Xmx512m JVM最大允许分配的堆内存,按需分配 -XX:PermSize=64M JVM初始分配的非堆内存 -XX:MaxPermSize=128M JVM最大允许分配的非堆内存,按需分配
JVM中, 所有对象都是在堆中分配内存空间的,栈只用于保存局部变量和临时变量,如果是对象,只保存引用,实际内存还是在堆中;一个java对象占用的内存空间,除了一个固定大小的空间用于描述这个对象属于哪个类,其它的就用于保存它的字段的值;默认的java虚拟机的大小比较小,在对大数据进行处理时java就会报错:java.lang.OutOfMemoryError。设置jvm内存的方法,对于单独的.class,可以用下面的方法对Test运行时的jvm内存进行设置。
之前在写【字节码编程】系列时,不少小伙伴希望我能写一些关于面试的知识,出一些相对来说有一点技术深度的面试知识点。
最近不少小伙伴希望我能写一些关于面试的知识,出一些相对来说有一点技术深度的面试知识点。
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JVM加载Class文件主要分3个过程:Loading 、Linking、Initialzing
性能测试排查定位问题,分析调优过程中,会遇到要分析gc日志,人肉分析gc日志有时比较困难,相关图形化或命令行工具可以有效地帮助辅助分析。
打出jstack文件,通过IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java工具查看如下:
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
java内存组成介绍:堆(Heap)和非堆(Non-heap)内存 按照官方的说法:“Java 虚拟机具有一个堆,堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。”“在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heap memory)”。可以看出JVM主要管理两种类型的内存:堆和非堆。简单来说堆就是Java代码可及的内存,是留给开发人员使用的;非堆就是JVM留给 自己用的,所以方法区、JVM内部处理或优化所需的内存(如JIT编译后的代码缓存)、每个
Tomcat 的启动参数位于tomcat的安装目录\bin目录下,如果你是Linux操作系统就是catalina.sh文件,如果你是Windows操作系统那么你需要改动的就是catalina.bat文件。
分别复制tomcat目录下的 conf logs temp webapps work 这5个目录到 test1 和 test2下。
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
转载自 https://www.cnblogs.com/thingk/p/6840585.html
在Java8和以后版本中JVM的内存结构慢慢发生了变化。作为面试官如果你还不知道,那么面试过程中是不是有些露怯?作为面试者,如果知晓这些变化,又将成为面试中的亮点。
JVM总体上是由类装载子系统(ClassLoader)、运行时数据区、执行引擎、内存回收这四个部分组成。其中我们最为关注的运行时数据区,也就是JVM的内存部分则是由方法区(Method Area)、JAVA堆(Heap)、虚拟机栈(Stack)、程序计数器、本地方法栈这几部分组成;除此以外,在概念中还有一个直接内存的概念,事实上这部分内存并不属于虚拟机规范中定义的内存区域,但是因为在JDK1.4+后新加的NIO类,以及JDK1.8+后的Metaspace的关系,所以在讨论JVM时也经常会被放到一起讨论。
程序计数器:较小的内存空间, 当前线程执行的字节码的行号指示器;各线程之间独立存储,互不影响;
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。
什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配、回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略;更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进。eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析。本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项、关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的eclipse已经进行了配置上面的优化。
我在上篇文章:JVM | 基于类加载的一次完全实践 中为你讲解如何请“建筑工人”来做一些定制化的工作。但是,大型的Java应用程序时,材料(类)何止数万,我们直接堆放在工地上(JVM)上吗?相反,JVM有着一套精密的管理机制,来确保类的加载、验证、解析和初始化等任务能够有序且高效地完成。
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出 JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。作为一个Java开发者,这是必须要掌握的知识点。
(以Flink 1.10为蓝本,Flink 1.10对之前的Flink版本的内存模型做了大量优化)
存放的数据是JVM加载的类信息,常量,静态变量和编译器编译后的代码等,这里要注意的是JDK1.8之后已经将这个方法区删除了,使用元空间,metaspace代替了,理由有如下:
JVM启动时申请的初始Heap值,默认为操作系统物理内存的1/64但小于1G。默认当空余堆内存大于70%时,JVM会减小heap的大小到-Xms指定的大小,可通过-XX:MaxHeapFreeRation=来指定这个比列。Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值,避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存;开发测试机JVM可以保留默认值。(例如:-Xms4g)
Netflix的云数据工程团队运行各种JVM应用程序,包括诸如Cassandra和Elasticsearch之类的流行数据存储。尽管我们大多数集群在分配给它们的内存下都能稳定运行,但有时“死亡查询”或数据存储区本身的错误将导致内存使用失控,这可能触发垃圾回收(GC)循环甚至运行JVM内存不足。
这里向大家描述一下如何使用Tomcat配置JVM参数,Tomcat本身不能直接在计算机上运行,需要依赖于硬件基础之上的操作系统和一个java虚拟机。您可以选择自己的需要选择不同的操作系统和对应的JDK的版本,但还是推荐您使用Sun公司发布的JDK。
【1】线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度,将抛出 StackOverflowError 异常。递归的调用一个简单的方法,不断累积就会抛出 StackOverflowError 异常。 【2】如果虚拟机在动态扩展栈时无法申请到足够的内存空间,则抛出 OutOfMemoryError 异常。无限循环的创建线程,并对每个线程增加内存。则会抛出 OutOfMemoryError 异常。 【注意】:在多线程的情况下,给每个线程的栈分配的内存越大,越容易产生内存溢出异常。操作系统为每个进程分配的内存是有限制的,虚拟机提供了参数来控制 Java堆和方法区这两部分共享内存的最大值,忽略程序计数器的内存消耗(很小),以及进程本身消耗的内存,剩下的内存便给了虚拟机栈和本地方法栈。每个线程分配到的栈容量越大,可以建立的线程数量自然就越少。因此,如果是建立过多的线程导致的内存溢出,在不能减少线程数的情况下,就只能通过减少最大堆和每个线程的栈容量来换取更多的线程。结合下图理解学习:
JVM层的GC调优是生产环境上必不可少的一个环节,因为我们需要确定这个进程可以占用多少内存,以及设定一些参数的阀值。以此来优化项目的性能和提高可用性,而且这也是在面试中经常会被问到的问题。
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。
关于java的JVM这块儿知识,在项目做大之后,一些性能的优化,要涉及到数据库,一些缓存要放在内存中。还有一些JMS的消息传播等等,高大上的知识需要有JVM内存模型知识的支持。所以自问自答,来回答下面几个问题。
调优是需要做好准备工作的,毕竟每一个应用的业务目标都不尽相同,性能瓶颈也不会总在同一个点上。在业务应用层面,我们需要:
最近有不少知识星球粉丝和公众号粉丝给浪尖留言,说是不知道spark on yarn的时候,yarn如何分配Spark 的driver和executor内存的。今天浪尖就给大家分享一下spark on yarn,内存分配原理。
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