这篇文章介绍Linux下线程的创建与基本使用案例,主要是案例代码为主;相关的函数详细介绍在上篇文章里已经介绍过了。
网上很多文章都说,线程比较轻量级 lightweight,进程比较重量级,首先我们来看看这两者到底的区别和联系在哪里。
大致意思就是,他看了一个面经,说虚拟内存是 2G 大小,然后他看了我的图解系统 PDF 里说虚拟内存是 4G,然后他就懵逼了。
Java 19 中 Loom 终于 Preview 了,虚拟线程(VirtualThread)是我期待已久的特性,但是这里我们说的线程内存,并不是这种 虚拟线程,还是老的线程。其实新的虚拟线程,在线程内存结构上并没有啥变化,只是存储位置的变化,实际的负载线程(CarrierThread)还是老的线程。
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;
在默认栈大小的情况下,多次运行代码,得出的结果是相差不大的。在发生StackOverflowError时,进程并没有结束,因为一个线程的StackOverflowError并不影响整个进程。 现在我们将配置JVM的启动参数-Xss(栈大小),以调整虚拟机栈的大小为256k。如果你是使用idea运行本例代码,可直接在VM options配置加上-Xss256K。如果你是使用java命令运行,可在java命令后面加上-Xss256k。
本文介绍了 ulimit 内键指令的主要功能以及用于改善系统性能的 ulimit 用法。通过这篇文章,读者不仅能够了解 ulimit 所起的作用。而且能够学会怎样更好地通过 ulimit 限制资源的使用来改善系统性能。
栈:线程运行时需要的内存空间,一个栈中包含多个栈帧,栈帧是每个方法运行时需要的内存,一次方法调用就是一个栈帧。栈帧主要是用来存储局部变量,参数与返回地址(结束该方法后执行方法的地址)的。调用一个方法时,方法的栈帧入栈,当该方法执行结束,对应的栈帧(Frame)就会出栈。另外每个线程只能有一个活动栈帧,来对应当前正在执行的方法。
系统负载能力浅析 互联网时代,高并发是一个老生常谈的话题。无论对于一个web站点还是app应用,高峰时能承载的并发请求都是衡量一个系统性能的关键标志。像阿里双十一顶住了上亿的峰值请求、订单也确实体现了阿里的技术水平(当然有钱也是一个原因)。 那么,何为系统负载能力?怎么衡量?相关因素有哪些?又如何优化呢? 一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxCon
要添加在tomcat 的bin 下catalina.sh 里,位置cygwin=false前 。
熟悉java多线程的朋友一定十分了解java的线程池,jdk中的核心实现类为java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。大家可能了解到它的原理,甚至看过它的源码;但是就像我一样,大家可能对它的作用存在误解。现在问题来了,jdk为什么要提供java线程池?使用java线程池对于每次都创建一个新Thread有什么优势?
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
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》)
今天下午我遇到了一些棘手的问题,因为在mips64上编译程序,经常出现程序编译不出来,或者运行不正常,花了很长的时间定位,最后和同事一些解决了,下面分享出来我提炼出来的一些核心定位问题的步骤。
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,
今天,我们不聊操作系统层面对栈的管理,只从应用程序的角度,来看一下如何实时获取栈的使用情况。
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。
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?
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
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
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
不同回收器不同:Serial、ParNew会暂停用户所有线程工作;CMS、G1会在某一阶段暂停用户线程。
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大,但是受限于服务器系统或者硬件限制,很多请求是不会在一定的时间内得到响应的,这并不作为一个成功的请求,其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数,反应出系统的负载能力。 通常的,对于一个系统,增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而,我们最终会达到这样一个点,此时并发用户数量开始“压倒
昨天发现线上有一些业务逻辑没有执行到,但是代码入口代码日志已经打印,深入下去一看,底层库里有一个事件执行的方法在每次执行时都会 new 一个 thread,在以往量不大时没有问题,量大时就可能导致线程创建不出来,报OOM错误(由于有同事在我看这个时重启了服务导致 gc 日志被清空和栈信息丢失,这个原因只是一个猜测)。
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。
通过对线程与线程控制的相关知识点的编程学习和锻炼,培养学生们对线程相关实例问题的分析与解决能力。
JDK7内存模型(图来自于网络):
本文介绍了多线程和多进程的区别,从多个方面进行对比,包括资源占用、调度开销、并发度、线程局部存储、线程间通信、资源竞争、性能评估等方面。同时,还介绍了多线程在操作系统、数据库、网络编程、高性能计算等领域的应用,以及多线程技术的未来展望。
MySQL可以监听不同接口的客户端连接,并通过一个连接管理线程控制所有的客户端连接。
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首先,栈 (stack) 是一种串列形式的数据结构。这种数据结构的特点是后入先出 (LIFO, Last In First Out),数据只能在串列的一端 (称为:栈顶 top) 进行 推入 (push) 和 弹出 (pop) 操作。根据栈的特点,很容易的想到可以利用数组,来实现这种数据结构。但是本文要讨论的并不是软件层面的栈,而是硬件层面的栈。
呵,段错误?自从我看了这篇文章,我还会怕你个小小段错误? 请打开你的Linux终端,跟紧咯,准备发车!!嘟嘟嘟哒~~
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:
Jvm的内存结构是由《java虚拟机规范》制定的,《java虚拟机规范》只负责制定标准,具体的实现多种多样,比如:sun公司的HotSpot、BEA的JRockit、IBM的J9(前两个目前都已被Oracle收购),另外Apache、Google、微软等组织或公司都有自己的java虚拟机实现。只是我们目前开发比较常用的是HotSpot。
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StackOverflowError 与 OutOfMemoryError 是两个老生常谈的 Java 错误。Java 中的虚拟机错误 VirtualMachineError 包括以下四种:
User limits – limit the use of system-wide resources.
Bionic库是Android的基础库之一,也是连接Android系统和Linux系统内核的桥梁,Bionic中包含了很多基本的功能模块,这些功能模块基本上都是源于Linux,但是就像青出于蓝而胜于蓝,它和Linux还是有一些不一样的的地方。同时,为了更好的服务Android,Bionic中也增加了一些新的模块,由于本次的主题是Androdi的跨进程通信,所以了解Bionic对我们更好的学习Android的跨进行通信还是很有帮助的。
jvm是java虚拟机 运行在用户态、通过应用程序实现java代码跨平台、与平台无关、实际上是"一次编译,到处执行"
由于跨平台性的设计,Java的指令都是根据栈来设计的。不同平台CPU架构不同,所以不能设计为基于寄存器的。 优点是跨平台,指令集小,编译器容易实现,缺点是性能下降,实现同样的功能需要更多的指令。
数据结构中栈具有后进先出的特点,我们提到堆和栈空间的时候,指的是数据在内存中的概念,对栈空间,基本的认知包括:
熟悉 Java 语言特性的同学都知道,相比 C、C++ 等编程语言,Java 无需通过手动方式回收内存,内存中所有的对象都可以交给 Java 虚拟机来帮助自动回收;而像 C、C++ 等编程语言,需要开发者通过代码手动释放内存资源,否则会导致内存溢出。
注:在运行 JAR 包之前,确保你的 JAR 文件是可执行的,并且包含了正确的类和依赖项。如果 JAR 包依赖于其他库或配置文件,确保它们也在正确的位置可用。
系统性能一直是一个受关注的话题,如何通过最简单的设置来实现最有效的性能调优,如何在有限资源的条件下保证程序的运作,ulimit 是我们在处理这些问题时,经常使用的一种简单手段。ulimit 是一种 linux 系统的内键功能,它具有一套参数集,用于为由它生成的 shell 进程及其子进程的资源使用设置限制。
1. 首先我们来看一个现象,当只有第一行代码时,编译是能通过的,但会报warning,当加了第二行代码时,编译无法通过,报error。 第一行代码能编过的原因是权限缩小,虽然ptr是可读可写的权限,但在指向常量字符串"hello world"之后,ptr的权限就变为了只读,所以如果仅仅修改一下权限,g++并不会报错,只是报个warning罢了,但当解引用ptr,将ptr指向的内容修改为"H"字符串后,编译器就会报错了,因为我们说ptr的权限是只读,因为常量字符串是不可修改的,你现在进行了ptr指向内容的修改,编译器则一定会报错。
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