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。
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
在Eclipse上安装MAT(MemoryAnalyzer Tool)插件,官网链接(https://wiki.eclipse.org/MemoryAnalyzer)
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。
在启动MAT分析内存时报错:Version1.8.0 of the jvm is not suitable for this product,Version17 or greater isrequired。
因为项目开发使用都是Java8,所以不想升级开发环境中的Java,所以单独对MAT进行配置
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
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。
JDK提供jhat(JVM Heap Analysis Tool)命令与jmap搭配使用,来分析jmap生成的堆转储快照。
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
有时候线上产生的堆dump文件较大,如果你的hprof文件没有问题的话,使用MAT打开的时候总是抛出 Java Heap Error. 可能是默认的1024m内存不够用了
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 ;
JDB 是基于文本和命令行的调试工具,Jikes 在 JDB 的基础上提供了 GUI。熟悉 JDB 还是有价值的,很多情况下需要我们在命令行下完成简单的 debug 问题定位。
导读 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 内存泄漏 内存泄露在C++里排查很简单,用钩子函数勾住内存分配和释放函数malloc和free,统计哪些malloc的内存没有free,就可以找出内存泄露的源头。但在Java
然后下载到本地,再下载一个MAT(Memory Analyzer Tool)进行分析
MAT(Memory Analyzer Tool),一个基于Eclipse的内存分析工具,是一个快速、功能丰富的JAVA heap分析工具,
1.统计gc次数 jstat -gc pid S0 — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比 S1 — Heap上的 Survivor space 1 区已使用空间的百分比 E — Heap上的 Eden space 区已使用空间的百分比 O — Heap上的 Old space 区已使用空间的百分比 P — Perm space 区已使用空间的百分比 YGC — 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数 YGCT– 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(单位秒) FGC — 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数 FGCT– 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒) GCT — 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒) 2. jmap -dump:format=b,file=heap.hprof pid
https://www.eclipse.org/mat/downloads.php
那么,从这个输出中我们也可以大致看出堆的结构,分为Young Generation (年轻代) 和 Old Generation (老年代)
根据线程内容进行,具体分析,如果是业务线程,查看具体代码分析,如果是GC Thread,需要继续查看堆信息
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
MAT(Memory Analyzer Tool),一个基于Eclipse的内存分析工具,是一个快速、功能丰富的JAVA heap分析工具,它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗。使用内存分析工具从众多的对象中进行分析,快速的计算出在内存中对象的占用大小,看看是谁阻止 了垃圾收集器的回收工作,并可以通过报表直观的查看到可能造成这种结果的对象。 官网地址:https://www.eclipse.org/mat/
一个大型的Java项目也许从开发到测试结束并可能不能未发现一些重大的问题,但是在生产环境中还是会出现一些非常棘手的问题,如内存泄漏直接导致服务宕机,遇到这样的问题对于一个经验尚浅的开发人员来说难度非常大,好的一点是JVM 能够记录下问题发生时系统的部分运行状态,并将其存储在堆转储 (Heap Dump) 文件中,从而为我们分析和诊断问题提供了重要的依据。要生存Heap Dump文件的前提是需要在服务的启动脚本添加一些jvm参数。
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MAT,全称Memory Analysis Tools,是一款分析Java堆内存的工具,可以快速定位到堆内泄漏问题。该工具提供了两种使用方式,一种是插件版,可以安装到Eclipse使用,另一种是独立版,可以直接解压使用。
尽管JVM提供了自动内存管理的机制,试图降低程序员的开发门槛,确实也实现了这一目标,在日常开发中,我们一般都不需要关心对象的内存释放。JVM大部分都是使用trace算法来判断一个对象是否该被回收,那么JVM只能回收那些从gc roots不可达的对象。
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我的天啦,立刻就把我们问题定位到了,MatController这个类的嫌疑最大(其实线上环境一般都不会这么容易)。
在日常后端开发中,部分业务都是接收MQ消息,在消费消息的过程中,会调用外部的Dubbo接口,根据接口返回数据,做一些业务逻辑处理.如下图
由于拿不到线上机器的dump文件, 于是乎, 在预发环境, 执行jmap命令, 得到dump文件.
流计算作业通常运行时间长,数据吞吐量大,且对时延较为敏感。但实际运行中,Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况,甚至发生崩溃和重启,影响输出数据的质量,甚至会导致线上业务中断,造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。
在 Netty 中,所有的 I/O 操作都是异步的,这意味着任何 I/O 调用都会立即返回,而不是像传统 BIO 那样同步等待操作完成。异步操作会带来一个问题:调用者如何获取异步操作的结果?
与unix上的ps类似,用来显示本地的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。
《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。
继介绍稳定性ANR类故障和Crash/Tombstone类故障后,本章将介绍第三大类故障资源泄露及其典型场景、分析定位和解决方法。
如果我们所在公司的业务量比较大,在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象,那我们该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
上面我们将 jvm 的内存信息 dump 到文件中,这个文件是一个二进制的文件,不方便查看,这时我们可以借助于 jhat 工具进行查看。
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,
前面通过jstat可以对jvm堆的内存进行统计分析,而jmap可以获取到更加详细的内容, 如:内存使用情况的汇总、对内存溢出的定位与分析。
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
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。
公司的业务量比较大,在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory,JVM内存溢出)的现象,那该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
王子在之前的JVM文章中已经大体上把一些原理性问题说清楚了,今天主要是介绍一些实际进行JVM调优工作的工具和命令,不会深入讲解,因为网上资料很多,篇幅可能不长,但都是实用的内容,小伙伴们有不清楚的可以自行查找资料。
半年没更新了,难得想写一下,本来今天上午就打算写的,结果中途被别的事吸引了注意力,公司和某保险公司合作推了一个医疗保险,让我们给父母买,然后我研究了半天条款;又想起来之前买的支付宝那个好医保,也买了两年多了,但是条款也不怎么懂,查了下,感觉坑不少,都做好了理赔时撕逼的打算了。
为了提升消息接收和发送性能,Netty针对ByteBuf的申请和释放采用池化技术,通过PooledByteBufAllocator可以创建基于内存池分配的ByteBuf对象,这样就避免了每次消息读写都申请和释放ByteBuf。由于ByteBuf涉及byte[]数组的创建和销毁,对于性能要求苛刻的系统而言,重用ByteBuf带来的性能收益是非常可观的。
21、22、3306等远程端口,可使用超级弱口令工具或者railgun自带模块进行暴力破解
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