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》)
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,
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,可
Kmemleak能够检测内核中的内存泄漏,通过检测内核中未被释放但又无法找到其使用位置的内存,进一步定位、修复内存泄漏的问题。
在Android中,内存泄露的现象十分常见;而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案,最终提供一些常见的内存泄露分析工具,希望你们会喜欢。
📷 前言 在Android中,内存泄露的现象十分常见;而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案,最终提供一些常见的内存泄露分析工具,希望你们会喜欢。 目录 📷 1. 简介 即 ML (Memory Leak) 指 程序在申请内存后,当该内存不需再使用 但 却无法被释放 & 归还给 程序的现象 2. 对应用程序的影响 容易使得应用程序发生内存溢出,即 OOM 内存溢出 简介: 📷 3. 发生内存泄露的本质原因 具体描述 📷 特别注意 从机制上的角度来说,
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。 这两天对JVM内容进行了一个讨论,讨论的内容主要包括如下几个方面。 1)内存溢出和内存泄露的介绍? 2)如何排查和处理内存泄露? 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出:你申请了10个字节的空间,但是你在这个空间写入11或以上字节的数据,出现溢出。 2、内存泄漏:你用new申请了一块内存,后来很长时间都不再使用了(按理应该释放),但是因为一直被某个或某些实例所持
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。
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。
在实际的软件开发过程中,内存问题常常是耗费大量时间进行分析的挑战之一。为了更有效地定位和解决与内存相关的难题,一系列辅助工具应运而生,其中备受赞誉的Valgrind工具便是其中之一。事实上,笔者本人曾利用Valgrind工具成功地发现并解决了一个隐藏在软件中的bug,这充分体现了工具在开发过程中的重要性。
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)
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。
最近有个客户报了一个问题:如果运行我们的产品,则每天将会增长大概30M的内存,大概4个多月内存就会耗尽。和大多数程序员的反应一样,“不会吧,在其他客户机器上都跑的好好的啊,从来都没有遇到过这样的问题”。最后的结果,也往往告诉程序员一个铁的事实:你的程序确实出问题了!
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。 这两天在“小怪的java群”里面也对JVM内容进行了一个讨论,讨论的内容主要包括如下几个方面: 1)内存溢出和内存泄露的介绍? 2)如何排查和处理内存泄露? 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出:你申请了10个字节的空间,但是你在这个空间写入11或以上字节的数据,出现溢出。 2、内存泄漏:你用new申请了一块内存,后来很长时间都不再使用了(按理应该释放),但是
《研发日记》这个系列的诞生初衷,是希望分享 AutoMQ 版本迭代中我们的研发故事,其中会包括技术调研、问题诊断、性能优化等内容。如果你也对 AutoMQ 背后的技术和进展感兴趣的话,欢迎关注我们。
内存泄漏可以在整个系统中以多种形式出现,除了在写代码上的疏忽,忘了关闭该关闭的资源外,更多的时候导致系统发生内存泄露原因可能是设计上决策不对、或者业务逻辑上的疏忽没有考虑到一些边界条件。
top,观察内存占用率(这里图是重启之后一段时间的)但是cpu占用率比较高,很快就降下去了,这里耽误了一下时间,top -Hp pid,确认那个线程占用率高,jstack看了下对应的线程在作甚
基于专家知识库形成运维工具,提升操作系统底层运维能力,具备高效自动化运维能力:通过监控、诊断、维护等达到全过程自动化运维。
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。
答案:如果在实际的调试过程中,怀疑某处发生了内存泄露,可以查看该进程的maps表,看进程的堆段或者mmap段的虚拟地址空间是否持续增加,如果是,说明很可能发生了内存泄露,如果mmap段虚拟地址空间持续增加,还可以看到各个段的虚拟地址空间的大小,从而可以确定是申请了多大的内存,对调试内存泄露类问题可以起到很好的定位作用。
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,
硬件:V853 软件:Tina4.0 Linux-4.9 背景:使用网络adb时,反复connect disconnect,会发生内存泄露的问题。
内存检测工具Valgrind Valgrind是运行在Linux上的一套基于仿真技术的程序调试和分析工具,作者是获得过Google-O’Reilly开源大奖的Julian Seward,它包含一个内核——一个软件合成的CPU,和一系列的小工具,每个工具都可以完成一项任务——调试,分析,测试等。 内存检测,使用它的Memcheck工具。 ---- Valgrind安装 官网 http://valgrind.org ubuntu sudo apt-get install valgrind ----
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。
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
本文介绍了Linux环境下内存管理的一些基本概念和实现细节,包括分段、分页、虚拟内存、物理内存、缺页异常、页面置换算法、内存池、内存回收和压缩等方面的内容。
valgrind输出结果会报告5种内存泄露,"definitely lost", "indirectly lost", "possibly lost", "still reachable", and "suppressed"。这五种内存泄露分析如下:
在之前的一篇博文<<Linux Kernel模块内存泄露的一种查找思路>>中,我介绍了一种查找内核内存泄露的一种方法。这不才几个月,又有客户埋怨:使用了产品5天左右后,Suse服务器由于内存耗尽而Crash。O My God,不会吧,在我机器上跑的好好的哇(程序员常用名言 嘿嘿)。 那么就让我们一起来看看,苦逼的博主是如何确定问题并且找到问题的....
在测试IO密集型应用程序的时候,当出现内存泄露的时候,往往需要针对这部分进行分析内存泄露的具体原因。常规的一种方式是我们使用JVM的监控工具来监控这部分,来查看堆内存以及非堆内存的实际使用率和过程中应用程序本身的CPU使用率。但是被测试的服务一旦出现内存泄露,该服务就会疯狂的打印内存泄露的日志信息同时客户端请求服务,服务一直处于超时的情况。那么这个时候如JVisualVM的监控也会失去连接,并不能够看到很关键的信息。所以下面详细的阐述下当被测试的服务一旦出现内存泄露的时候,使用自动导出以及命令行导出的方式来获取到内存映像的文件,从而对分析内存泄露提供有利的信息。
最近参加面试经常被面试官问到有没有遇到过线上人内存溢出(OOM)的问题?遇到过的化你是怎么定位是哪个线程下哪些对象占用你内存太多造成的?提出这个问题其实面试官就是用来考察你到底有没有JVM调优经验。如果你在工作中并没有JVM方面的经验,也没有仔细看过线上定位和OOM问题的文章,那么99.9%这道题你要凉凉!
最近解决了我们项目中的一个内存泄露问题,事实再次证明pprof是一个好工具,但掌握好工具的正确用法,才能发挥好工具的威力,不然就算你手里有屠龙刀,也成不了天下第一,本文就是带你用pprof定位内存泄露问题。
之前学习 Linux 命令的时候有学到 man 的使用,还有它的进阶版本 info 他可以更详细的查询命令手册
Context是我们在编写Android程序经常使用到的对象,意思为上下文对象。 常用的有Activity的Context还是有Application的Context。Activity用来展示活动界面,包含了很多的视图,而视图又含有图片,文字等资源。在Android中内存泄露很容易出现,而持有很多对象内存占用的Activity更加容易出现内存泄露,开发者需要特别注意这个问题。
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!
这些年来开发模型从传统的瀑布模型,逐步向敏捷开发过渡。敏捷开发将需求进行细分后,进行更快速的迭代,不断的交付,从原先瀑布模型按半年,甚至几年一次性交付,变成敏捷开发模式的1个月,2周,甚至是几天为一个交付周期。在这样的开发模式中,可以让客户更快速地使用功能给出反馈,开发人员可以及时做出调整。但从开发者的角度来看,在快速的迭代开发中,CI/CD (持续集成/持续部署)成为不可或缺的部分,自动化必须替代其中大部分的手动工作。
本文以我司生产环境Java应用内存泄露为案例进行分析,讲解如何使用Eclipse的MAT分析定位问题
vmmap是sysinternals工具集中的一个工具,主要用于分析一个进程的虚拟内存和物理内存的使用情况。更有效的是,可以通过对比两个不同时间的内存使用情况的Snapshot,来查找内存泄露问题。
随着微服务的不断推进,使用 k8s 集群越来越多,越来越深入,随之而来会遇到一系列的问题,本文向大家介绍实际使用 k8s 遇到的一些问题以及解决方法。
如果大家在 Linux 或者 macOS 下面运行一段可能导致内存泄露的程序,那么你可能会看到下面这样的情况:
通过下面步骤能够非常easy产生内存泄露(程序代码不能訪问到某些对象,可是它们仍然保存在内存中):
造成内存泄露的根本原因就是我们写的代码中存在某些对象长期占用内存,得不到释放,且这个对象占用的内存会逐步增加,导致 v8 无法回收,从而造成的服务的异常和不稳定,甚至是服务的中断和崩溃。
MySQL使用内存上升90%!在运维过程中50%的几率,会碰到这样的问题。算是比较普遍的现象。
这篇文章的全称应该叫:[在某些内核版本上,cgroup 的 kmem account 特性有内存泄露问题],如果你遇到过 pod 的 cannot allocated memory 报错,node 内核日志的 SLUB: Unable to allocate memory on node -1 报错,那么恭喜你中招了。
本文介绍Java诸多优化实例:第一,排查堆上、堆外内存泄露;第二,使用arthas、jaeger、tcpdump、jstack做性能优化;第三,排查进程异常退出的原因,如被杀、System.exit、Java调用的C++发生Crash、Java内Crash;第四,排查死锁的原因,如log4j死锁、封装不严谨导致的死锁
Windows中内存泄露的文章本人已经写过两篇<<Windows程序内存泄漏(Memory Leak)分析之UMDH>>和<<Windows程序内存泄漏(Memory Leak)分析之Windbg>>。如果有丰富调试经验的同学会发现,很难用一种工具或者方法去分析所有的场景,尤其当工程庞大的时候。本文要介绍的就是微软提供的DebugDialog, 他可以用于分析Hang,性能问题,内存泄露问题等等。对于内存泄露问题,DebugDialog分析后会给出一个完整的Report,免去了你通过Windbg命令去分析内存的过程,适合于新人。
线上部分宿主机dockerd占用内存过大,有的甚至超过100G,而整个宿主上的容器使用的内存还不如dockerd一个进程使用的多,现在的处理办法是故障自愈,检测到dockerd使用内存超过10G后会设置live-restore,然后重启dockerd,而不影响正常运行的容器,但是重启后还一直存在内存泄露的问题。可以总结为两类内存泄露情况:没有设置live-restore: true的和设置了live-restore: true且重启过dockerd的,这里是针对后者的排查,因为线上默认dockerd没有开启debug模式,要想排查前者的问题,就需要重启docker,又因为没有配置live-restore: true,就会影响到正在运行的容器。
前几周就获得的武侠世界2的源代码,一直没有时间表去看。从网上搞来的武侠世界2的源代码,能编译通过,大的问题没有,小问题还是挺多。其它的细节,大家其实可以在网上搜索一下。下面的游戏运行的截图:
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