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
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。
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。
JPDA 全称 Java Platform Debugger Architecture. 是Java定义的标准调试框架。
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。
jps位于jdk的bin目录下,其作用是显示当前系统的java进程情况,及其id号。 jps相当于Solaris进程工具ps。不象”pgrep java”或”ps -ef grep java”,jps并不使用应用程序名来查找JVM实例。因此,它查找所有的Java应用程序,包括即使没有使用java执行体的那种(例如,定制的启动 器)。另外,jps仅查找当前用户的Java进程,而不是当前系统中的所有进程。
列出java进程, -q 只输出进程id -m 输出Java进程(主函数)的参数 -l 可以用于输出主函数的完整路径 -v可以显示传递给JVM的参数
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
命令:ps -mp pid -o THREAD,tid,time 或者 ps -Lfp pid
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。
jmap -heap 1234 查看进程号为1234的Java程序的整个jvm内存状态
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。
在高并发分布式环境下,对于访问量大的业务、接口等,需要及时的监控网站的健康程度,防止网站出现访问缓慢,甚至在特殊情况出现应用服务器雪崩等场景,在高并发场景下网站无法正常访问的情况,这些就会涉及到分布式监控系统,对于核心指标提前监控,防患于未然。
监控Linux服务器的工具、组件和程序网上有很多,但是一台服务器上会有很多进程同时运行,特别是做性能测试的时候,可能一台服务器上部署多个服务,如果只监控整个服务器的CPU和内存,当某个服务出现性能问题时,并不能有效准确的定位出(当然通过其他工具也可以实现),因此,很有必要只监控指定的进程。需求明确了,于是动手撸了一个性能监控脚本。
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。
几年前的一个下午,公司里码农们正在安静地敲着代码,突然很多人的手机同时“哔哔”地响了起来。本来以为发工资了,都挺高兴!打开一看,原来是告警短信
我理解的监控分两种,一种是运维的监控-监控整个集群的各项资源的使用情况以及各个服务的存活情况,另一种是开发的监控-监控代码问题导致的线程死锁,OOM等,以及业务消息的历史可回溯。 我是一名开放,这里主要讲讲我的心得,开发中的监控。如何减少开发人员不必要的加班。
用来查看基于HotSpot JVM里面所有进程的具体状态, 包括进程ID,进程启动的路径等等。与unix上的ps类似,用来显示本地有权限的java进程,可以查看本地运行着几个java程序,并显示他们的进程号。使用jps时,不需要传递进程号做为参数。
当有我们的服务器CPU资源使用率(usr%)较高时,或者是一个基于 JAVA 的 Web 应用运行的比预期慢的时候,我们需要使用 Thread Dumps进行分析。线程转储是诊断CPU尖峰,死锁,响应时间差,内存问题,应用程序无响应以及其他系统问题的一项重要工作或者环节。
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。
jps类似linux的ps命令,不同的是ps是用来显示进程,而jps只显示java进程,准确的说是当前用户已启动的部分java进程信息,信息包括进程号和简短的进程command。
**JPS (JVM Process Status Tool)**是其中的典型jvm⼯具。除了名字像 UNIX 的 ps 命令之外,它的功能也和 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- ID (Local VirtualMachine Identifier, LVMID),虽然功能⽐较单⼀,但它是使⽤频率最⾼的 JDK 命令⾏⼯具
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。
最近参加面试多次被面试官问到JVM调 优方面的问题,即时自己面试前也重点复习了这一块的面试题,但是发现还是回答地不太好,浪费了好多次面试机会,真是让自己很抓狂。归根结底是自己以前一直只注重业务,而忽略了JVM调优这一块,对JVM这一块的实践太少了。这几天自己也重点观看了马士兵老师的JVM调优视频课, 看完之后自己也在本机和腾讯云服务器上进行了一番实践,感觉还是很有收获的。
java 程序是运行在jvm 虚拟机里面的,离开jvm虚拟机,那么java程序无法直接在linux平台的运行。 所以java应用程序和os 平台之间是隔着jvm虚拟机的。 所谓的jvm虚拟机,本质上就是一个进程,此时它的内存模型和普通的进程有相同之处,但它又是java程序的管理者,所以它又有自己独特的内存模型. 从os层面来看jvm的进程,其内存模型包含如下几个部分: 内核内存 + jvm的code + jvm的data + jvm的 heap + jvm的stack + unused memory. 其中的heap, stack 就是我们常说的“堆栈” 空间. 我们更多需要从jvm作为java程序管理者的角度来看其内存模型: 此时jvm的内存空间可以分为两大类,分别是 “堆内存” 以及“非堆内存”,其中前者是可以分配给java程序使用的,而后者则是jvm进程自己使用的。 所以“堆内存”是我们要讨论的重点:
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
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
ps(Java Process Status):显示指定系统内所有的HotSpot虚拟机进程(查看虚拟机进程信息),可用于查询正在运行的虚拟机进程。
在持续交付的时代,重新部署一个新的版本只需要点击一下按钮。但在有的情况下,重新部署过程可能比较复杂,停机是不被允许的。所以JVM提供了另外一种选择:在不重启应用的前提下进行小幅改动,又称热更新。
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。
Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,深受开发者喜爱。当你遇到以下类似问题而束手无策时,Arthas可以帮助你解决:
使用Java语言开发应用程序,虽然JVM帮我们进行了GC收集、清除工作;但是使用不当的话,还是会导致某些对象常驻堆空间无法给垃圾收集器清除,导致内存泄露、内存溢出等情况,今天盘点一下在项目中进行内存泄露分析和GC分析的一些常用、好用的工具。
在实际的故障排查、性能监控中,常常是操作系统的工具和Java虚拟机的工具结合使用。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
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:
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。
生产环境中直接排查 JVM 的话,最简单的做法就是使用 JDK 自带的 6 个非常实用的命令行工具来排查。它们分别是:jps、jstat、jinfo、jmap、jhat 和 jstack,它们都位于 JDK 的 bin 目录下,可以使用命令行工具直接运行,其目录如下图所示:
服务心跳机制主要用于确认服务的存活状态,UAVStack的心跳数据还负责上报节点的容器及进程监控数据,支持在前端实时查看应用容器和进程的运行状态,并根据这些数据对容器和进程做出预警。
这些问题都在折磨着我们,你如果没有其他的更好方案或者方法解决,Arthas[1] 适合你。
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