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。
在之前的文章中,我们介绍了 JVM 常用的命令使用,通过这些命令可以快速的查询线上服务的性能情况和排查相关的问题。
上一次,小编把常用的Linux命令做了分享。但是,我们进行生物信息学分析时,往往需要在高性能服务器集群上投递任务。这就需要我们掌握基本的服务器集群操作方法。
在jvm中有很多的参数可以进行设置,这样可以让jvm在各种环境中都能够高效的运行。绝大部分的参数保持默认即可。
程序在上线前的测试或运行中有时会出现一些大大小小的JVM问题,比如cpu load过高、请求延迟、tps降低等,甚至出现内存泄漏(每次垃圾收集使用的时间越来越长,垃圾收集频率越来越高,每次垃圾收集清理掉的垃圾数据越来越少)、内存溢出导致系统崩溃,因此需要对JVM进行调优,使得程序在正常运行的前提下,获得更高的用户体验和运行效率。
有段时间没有跟学弟学妹们互动了,因为最近这段时间实在是太忙了,因为快临近双十一嘛!
最近正在进行从Spring Boot往Spring Cloud上改造升级。之前部署的应用程序比较少,还没什么问题。当Spring Cloud项目逐步新增之后,问题就爆发了,服务器内存不够用了。而现有的用户体量也没必要对服务器再次进行升级,于是就开始着手Spring Boot启动时JVM内存配置的优化。
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在实际的业务场景中,我们往往倾向于认为容器环境与虚拟机一样,可以完全自定义不同参数的虚拟 CPU 和虚拟 Memory 资源。其实,从本质上而言,容器更倾向于一种隔离机制环境,其中一个进程的资源( CPU、内存、文件系统、网络等)与另一个进程隔离。这种隔离是可能的,因为 Linux 内核中有一个名为 CGroups 的特性。然而,一些从执行环境收集信息的应用程序在 CGroup 存在之前就已经实现了。像大多数常用的命令行 “top”、“free”、“ps” 等诸如此类的工具,甚至 JVM 都没有针对在容器内执行进行优化,毕竟,容器是一个高度受限的 Linux 进程。
当我们将 JVM 生态中的关键要素,例如,垃圾收集器、堆大小和运行时编译器设置默认值时,许多技术人员(开发、运维人员)或许应该意识到在 Linux 容器生态中(诸如,Docker、Rkt、RunC、Lxcfs 等)内所运行的 Java 进程的实际行为与预期不符。当我们在没有任何调优参数(例如,最为简洁的的启动命令行:“ java -jar myapplication .jar”)的情况下执行 Java 应用程序时,JVM 将自行调整某些特定的参数,以在当前执行环境中获得最佳性能表现。
最近在做一个项目,顺便把前段时间学习的ElasticSearch给用上,所以我在服务器上面安装了ES
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。
导读:本文记录一次线上JVM调优实践,FullGC40次/天到10天一次的优化过程,总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发。
通过这一个多月的努力,将FullGC从40次/天优化到近10天才触发一次,而且YoungGC的时间也减少了一半以上,这么大的优化,有必要记录一下中间的调优过程。
本小节我们介绍一下如何使用JDK自带的jvisualvm工具来监控本地的Java进程,该工具是一个图形化的监控工具。
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
要添加在tomcat 的bin 下catalina.sh 里,位置cygwin=false前 。
打开 IDEA 安装目录,看到有一个 bin 目录,其中有两个 vmoptions 文件,需针对不同的JDK进行配置:
1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练,将内存OOM问题定位三板斧分享出来,希望对大家也有帮助。 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 不妨设服务进程PID为10765(没错,就是CPU占用高的那个倒霉的进程《线上服务CPU100%问题快速定位实战》)
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> info memory 指标 含义 used_memory 由 Redis 分配器分配的内存总量,包含了redis进程内部的开销和数据占用的内存,以字节(byte)为单位,即当前redis使用内存大小。 used_memory_human 已更直观的单位展示分配的内存总量。 used_memory_rss 向操作系统申请的内存大小,与 top 、 ps等命令的输出一致,即redis使用的物理内存大小。 used_memory_rss_human 已更直观的单位展示向操作系统申请的内存大小。 used_m
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢?
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty
Jenkins是一个用Java编写的开源的持续集成工具。在与Oracle发生争执后,项目从Hudson项目复刻。
从以上数据可以看出,在 key 不变的情况下,value 值越大操作效率越慢,因为 Redis 对于同一种数据类型会使用不同的内部编码进行存储,比如字符串的内部编码就有三种:int(整数编码)、raw(优化内存分配的字符串编码)、embstr(动态字符串编码),这是因为 Redis 的作者是想通过不同编码实现效率和空间的平衡,然而数据量越大使用的内部编码就越复杂,而越是复杂的内部编码存储的性能就越低。
1、JVM参数配置 我们学习Java GC机制的目的是为了实用,也就是为了在JVM出现问题时分析原因并解决之,JVM监控与调优主要的着眼点在于如何配置、如何监控、如何优化3点上。
Java常见线上问题总结绝⼤多数Java线上问题从表象来看通常可以归纳为4个方面:CPU、内存、磁盘、网络。比如,应用上线后突然CPU使用率99%、内存泄漏、STW时间过长,这些问题通常可以分为两大类:系统异常 (CPU占用率过高、磁盘使用率100%、系统可用内存低等)业务异常 (服务运⾏⼀段时间⾃动退出、服务间调⽤时间过⻓、多线程并发异常、死锁等)1.如何去定位问题解决问题的第⼀步是定位问题,排查手段⼀般包括以下⼏项,也可以将此理解为排查顺序:业务⽇志分析排查APM分析排查物理环境排查应⽤服务排查云⼚商或
结论:要在云服务器上安装SqlServer2019,需要选购至少1U4GB的机型,因为不单独卖1U3GB的机型,没得选只能选1U4GB了,当然如果你买的是物理服务器,那虚拟机的内存大小任你分配,来个1U3GB是没问题的。
UAVStack推出的JVM监控分析工具提供基于页面的展现方式,以图形化的方式展示采集到的监控数据;同时提供JVM基本参数获取、内存dump、线程分析、内存分配采样和热点方法分析等功能。
介绍 在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty 针对目前的容器优化,目前来说没有太多地方,需要考虑如下几个点 线程数 超时时间 jvm优化 针对上述的优化点来说,首先线程数是一个重点,初始线程数和最大线程数,初始线程数保障启动的时候,如果有大量用户访问,能够很稳定的接受请求, 而最大线程数量用来保证系统的稳定性,而超时时间用来保障
原文地址:https://www.cnblogs.com/superfj/p/8667977.html
JVM Memory Map命令用于生成heap dump文件,如果不使用这个命令,还可以使用-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数来让虚拟机出现OOM的时候自动生成dump文件。
我们知道redis是一个非常常用的内存型数据库,数据从内存中读取是它非常高效的原因之一,那么但是如果有一天,「redis分配的内存满了怎么办」?遇到这个面试题不要慌,这种问题我们分为两角度回答就可以:
GC 优化的基本原则是:将不同的 GC 参数应用到两个及以上的服务器上然后比较它们的性能,然后将那些被证明可以提高性能或减少 GC 执行时间的参数应用于最终的工作服务器上。
通常, -Xms 和 -Xmx 设置成一样的,避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。因为当Heap不够用时,发生内存抖动,影响程序运行稳定性。
当我们物理内存小的时候,会出现OOM,然后服务自动死掉的情况。因为物理内存大小是固定的,有没有其他好的办法来解决呢?这里我们可以适当调整Linux的虚拟内存来协作。
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
Linux服务器配置文档找不到,你还在为查询Linux服务器硬件信息发愁吗?学会这些命令,让你轻松查看Linux服务器的CPU,内存,硬盘,SN序列号等信息,根本就不用去机房。
参考:https://blog.csdn.net/qyf_5445/article/details/8152042
bio:传统的Java I/O操作,同步且阻塞IO。 maxThreads=“150”//Tomcat使用线程来处理接收的每个请求。这个值表示Tomcat可创建的最大的线程数。默认值200。可以根据机器的时期性能和内存大小调整,一般可以在400-500。最大可以在800左右。 minSpareThreads=“25”—Tomcat初始化时创建的线程数。默认值4。如果当前没有空闲线程,且没有超过maxThreads,一次性创建的空闲线程数量。Tomcat初始化时创建的线程数量也由此值设置。 maxSpareThreads=“75”–一旦创建的线程超过这个值,Tomcat就会关闭不再需要的socket线程。默认值50。一旦创建的线程超过此数值,Tomcat会关闭不再需要的线程。线程数可以大致上用 “同时在线人数每秒用户操作次数系统平均操作时间” 来计算。 acceptCount=“100”----指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时,可以放到处理队列中的请求数,超过这个数的请求将不予处理。默认值10。如果当前可用线程数为0,则将请求放入处理队列中。这个值限定了请求队列的大小,超过这个数值的请求将不予处理。 connectionTimeout=“20000” --网络连接超时,默认值20000,单位:毫秒。设置为0表示永不超时,这样设置有隐患的。通常可设置为30000毫秒。
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