Widows 分析dump文件的工具太多了,而且都是傻瓜式的点点就好了。但是生产上分析dump文件的话,还是linux工具比较方便,因为生产上的dump文件一般都至少是GB级别的,这么大的文件拷贝到本
可用的内存变成0kB了,以前服务是正常的,猜测出现内存泄露。使用Eclipse MAT工具进行分析。
dump文件传输到本地进行分析, 常常需要大量的等待时间。 使用IBM的eclipse的MAT工具可以直接在服务器上进行快速DUMP分析。
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
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,
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。
如果你在启动JVM时没有指定参数, 那么可以使用第二种方式来生成Dump文件, 使用JVM自带的工具jmap
大家都知道,在存储用户输入的密码时候,会使用一些hash算法对密码进行加工,比如sha-1、bcrypt。这些信息同样不允许在日志输出里出现,必须做脱敏处理。但是对于一个拥有系统权限的攻击者来说,这些防护依然是不够的。攻击者可能会直接从内存中获取明文数据,尤其对于Java来说,由于提供了jmap一类非常方便的工具,可以把整个堆内存的数据dump下来。比如,“我的世界”一类使用Java开发的游戏,会比其他语言的游戏更加容易破解一些,所以我们在JVM中,如果把密码存储为char数组,安全性会稍微高一些。
Dalvik 虚拟机支持垃圾收集,但是这不意味着你可以不用关心内存管理。你应该格外注意移动设备的内存使用,手机和平板的内存空间是受到限制的。
性能优化除过我们平时自己设计和开发之外就得考虑使用工具进行检测。Android 关于能够定位和剖析问题的内存工具有很多,但不是每个工具所有场景都能覆盖到。
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。
该接口的功能主要为查询HBase数据再返回给前端,初步怀疑为HBase集群问题,在查询HBase前后打印日志,发现接口超时的时候,查询耗时一直处于10s以上。但是该接口服务分布式部署了多台机器,其中只是某一台接口机超时,其实机器响应正常,且查看HBase集群负载和网络情况均无异常。于是怀疑为该接口服务发生了full gc。
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。
1. 查看当前堆栈 1) 功能:在程序中加入代码,使可以在logcat中看到打印出的当前函数调用关系 2) 方法: new Exception(“print trace”).printStackTrace(); 2. MethodTracing 1) 功能:用于热点分析和性能优化,分析每个函数占用的CPU时间,调用次数,函数调用关系等 2) 方法: a) 在程序代码中加入追踪开关 import android.os.Debug; …… android.os.Debug.startMetho
应用版本升级后使用内存突增?如何跟踪?这次MIG专项测试组为大家分享内存问题跟踪实战过程! MIG专项测试组 致力于为腾讯移动互联网事业群(MIG)提供专项评测及深度优化(性能、功能、安全等);同时负责探索新的测试理论和方法,研发评测工具及基础组件。 背景 手机管家从4.4升级到4.5后,用户数据反馈待机内存出现了2-4M左右的增长。经过代码排查及MAT分析,发现有几处代码会导致内存增长,只要将这些代码屏蔽掉一部分,内存情况就下降到正常水平。
1.Bitmap优化 Bitmap非常消耗内存, 而且在Android中,读取bitmap时, 一般分配给虚拟机的图片堆栈只有8M,所以经常造成OOM问题。 所以有必要针对Bitmap的使用作出优化: 1.1. 图片显示:加载合适尺寸的图片,比如显示缩略图的地方不要加载大图。 1.2. 图片回收:使用完bitmap,及时使用Bitmap.recycle()回收。 问题:Android不是自身具备垃圾回收机制吗?此处为何要手动回收。 Bitmap对象不是new生成的,而是通过BitmapFactory生产的。 通过源码可发现是通过调用JNI生成Bitmap对象(nativeDecodeStream()等方法)。 所以, 加载bitmap到内存里包括两部分, Dalvik(ART)内存和Linux kernel内存。 前者会被虚拟机自动回收。 而后者必须通过recycle()方法, 内部调用nativeRecycle()让linux kernel回收。 1.3. 捕获OOM异常:程序中设定如果发生OOM的应急处理方式。 1.4. 图片缓存:内存缓存、硬盘缓存等 1.5. 图片压缩:直接使用ImageView显示Bitmap时会占很多资源, 尤其当图片较大时容易发生OOM。 可以使用BitMapFactory.Options对图片进行压缩。 1.6. 图片像素(质量):android默认颜色模式为ARGB_8888, 显示质量最高,占用内存最大。 若要求不高时可采用RGB_565等模式。 还可以使用WebP; 图片大小:图片长度 * 宽度 * 单位像素 所占据字节数 ARGB_4444:每个像素占用2byte内存 ARGB_8888:每个像素占用4byte内存 (默认) RGB_565:每个像素占用2byte内存 1.7. 考虑使用inBitmap;图片优化之inBitmap 2. 巧用对象引用类型
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。笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层、数据库层、框架层、JVM 层,如图 1 所示。
通过上一篇 监控和管理生产环境spring boot actuator 我们可以知道可以通过boot集成的actuator插件来监控并管理服务的运行状况,处理由于某种不规范的操作,导致短时间内cpu内存暴增,通过log文件有时很难定位出现问题的环节。遇到这样的问题,除了通知运维同学通过jmap或jcmd指令导出jvm heap dump(堆转存文件)文件快速定位问题以外,如果我们的服务仍然可以正常工作的话,还可以通过actuator为我们提供的jvm heap dump接口来导出jvm heap dump文件。
Rain falls because the clouds can no longer handle it's weight; just like tears fall, because the heart just cannot handle the pain.
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。笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层、数据库层、框架层、JVM 层,如图 1 所示。
前一篇介绍了线上应用故障排查之一:高CPU占用,这篇主要分析高内存占用故障的排查。
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。
在故障定位(尤其是out of memory)和性能分析的时候,经常会用到一些文件辅助我们排除代码问题。这些文件记录了JVM运行期间的内存占用、线程执行等情况,这就是我们常说的dump文件。常用的有heap dump和thread dump(也叫javacore,或java dump)。我们可以这么理解:heap dump记录内存信息的,thread dump记录CPU信息。
Alevin 是一个专为单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据设计的软件工具,它是Salmon软件的一个组成部分,由Rob Patro及其研究团队开发。其具有以下特性
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理,从而出现 内存泄露(ML)、内存溢出(OOM)、内存空间占用过大 等问题,最终导致应用程序崩溃(Crash)
《不可不知的7个JDK命令》介绍了些jdk自带的问题排查工具,机器出现CPU飙升的情况,此时就可以借助工具,排查应用端是否存在一些潜在问题。
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。
随便测了青岛OJ的docker,好不容易跑完压力测试,一看Analysis给我整晕了。就这?
刚发布的应用,间隔8小时不到,就开始告警,告警的位置还很特殊,属于调用外组接口的位置,让人费解。
QT版本: 5.12.6 (我的程序里主要是QT+OpenCV实现图像处理显示的)
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。
当堆内存(Heap Space)没有足够空间存放新创建的对象时,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误(根据实际生产经验,可以对程序日志中的 OutOfMemoryError 配置关键字告警,一经发现,立即处理)。
专栏地址:https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide
内存泄漏原理 : 长生命周期对象 , 持有短生命周期对象的引用 , 并且是强引用持有 , GC 无法释放该短生命周期对象引用 , 造成 OOM ;
程序功能简介: 使用yolo训练,OpenCV调用、实现打哈欠、手机、抽烟、系安全带,口罩检测。
IplImage在OpenCV发布之后就一直存在,是C语言风格的数据结构,需要开发者自己分配与管理内存,容易导致内存泄漏问题。OpenCV4.*版本已经淘汰该类型。
学习OpenCV大家都会遇到一个对象叫做Mat,此对象非常神奇,支持各种操作。很多初学者因此被搞得头晕脑胀,它各种用法太多台杂,搞得初学者应接不暇,感觉有心无力、无处下手之感这里我们首先要正本清源,从Mat对象的产生原因说起,然后再把Mat各种神奇用法一一梳理总结。 Mat对象起源: 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象,是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对象,但是OpenCV开发者在做复杂图像处理算法分析与计算时候,创建了很多IplImage这样的数据结构,偶尔最后可能忘记释
作者:杨超,腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/359.html WeT
历时五天的内存优化已经结束,这里总结一下这几天都做了什么,有哪些收获。优化了,或可以优化的地方都有哪些。(因为很多事还没做,有些结论需要一定样本量才能断定,所以叫一期)一期优化减少JavaHeap内存占用约26.5M。
这几天,一直在为Java的“内存泄露”问题纠结。Java应用程序占用的内存在不断的、有规律的上涨,最终超过了监控阈值。福尔摩 斯不得不出手了!
nmon:检测Linux的性能情况,被广泛用于linux系统上进行监控与分析工具。
2020年第二篇技术文章,最近比较忙,事情比较多,搞了一个新的系列技术文章,还没有完整的搞好,抽空写一篇最近别人问我的事情!
一般 Unix 系统中,用户态的程序通过malloc()调用申请内存。如果返回值是 NULL, 说明此时操作系统没有空闲内存。这种情况下,用户程序可以选择直接退出并打印异常信息或尝试进行 GC 回收内存。然而 Linux 系统总会先满足用户程序malloc请求,并分配一片虚拟内存地址。只有在程序第一次touch到这片内存时,操作系统才会分配物理内存给进程。具体我们可以看下如下demo:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云