今天测试同学反馈API耗时很长，超过3秒的比例很高。 查看日志发现，小部分请求耗时比较大，约2秒左右，但是比例不高，与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了（进程假死），对请求没有响应，也没有拒绝，重启后问题缓解。 因为第一次出现，没有引起重视。但是过了几个小时候，相同的问题又出现在另外一台服务器上，狗日的墨菲定律。
某些对象或者数据没有利用价值了，但是由于某些原因占用着内存，无法被回收，就造成了内存泄漏。
为什么你的网站打开慢？ 为什么流量来了，服务器却挂了？ 你的用户体验是12306还是天猫双十一？ 作为一个专业的IT运维，你能够获得足够多的服务器数据，让你做出正确判断吗？ 你必须更了解你的服务器！
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：
标题1: 60G的内存占用, 容器敢分配, 服务敢占用. 一个字:绝 标题2: 内存挤爆了. 竟然是因为… 标题3: 内存问题虐我们千百遍 标题4: 慎用BitMap, 小心玩爆你的内存.
大概在今年三月份的时候突然被紧急调到另外一个项目组解决线上内存泄漏问题。经过两周的玩命奋战终于解决了这个问题这里把心路历程及思路分享给大家。希望可以帮助到各位或现在正遇到这样事情的小伙伴提供一些思路。
当数据库服务经常突然挂断，造成无法访问时我们能做什么？本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题，分析问题，最后解决问题的过程。
1 新上线的测试系统没有明确的数字标准比对情况下，被测试系统已经被测试到了系统极限（系统的某些资源已经耗尽,cpu,句柄、内存，数据库出现大量的slow query，系统有些处理已经变慢），并且系统证明是可以水平扩展的，则可以上线。
Fiber 是一个受到 Express 启发的 Web 框架，基于使用 Go 语言编写的最快的 HTTP 引擎 Fasthttp 构建。旨在通过零内存分配和高性能服务，使快速开发更加简便。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
很多同学第一反应就是端口的限制，端口号最多是 65536个，那就最多只能支持 65536 条 TCP 连接。
说到监控CPU，目前主要是监控CPU的使用率，以及每一个进程占用CPU资源，Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
使用 top 指令，服务器中 CPU 和 内存的使用情况，-H 可以按 CPU 使用率降序，-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源，对 Java 服务造成影响。
对于绝大部分 Linux 操作系统, 默认情况下确实不支持 C1000K! 因为操作系统包含最大打开文件数(Max Open Files)限制, 分为系统全局的, 和进程级的限制.
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
我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
您试图在此 Web 服务器上访问的 Web 应用程序当前不可用。请点击 Web 浏览器中的“刷新”按钮重试您的请求。
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。
读过《重构 - 改善既有代码的设计》一书的同学们应该都很了解“代码的坏味道”。当然确定什么是代码“坏味道”是主观的，它会随语言、开发人员和开发方法的不同而不同。在工作当中，很多时候都是在维护之前的项目和在此基础上增加一些新功能，为了能让项目代码易于理解和维护，要时刻注意代码中的“坏味道”，当发现代码如果有坏味道了，要及时去重构它使其变成优秀的整洁的代码。今天我们要聊的是“坏味道的代码”给系统性能带来的影响，笔者会给大家展示几个案例，希望能对大家有所启发和帮助。
在当今的高科技环境下，生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时，可能会对企业的运营产生重大影响，包括客户满意度下降，工作效率降低，甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题，我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因，并掌握有效的诊断和处理方法。
在性能测试中最重要有两个指标，一个是资源指标，是指应用服务对服务器系统资源占用，包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现，如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题，io会瞬间飙升到很高很高，造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大（网络连接数）。知道是哪个进程造成的，但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。实在想不通。
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key，这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值，从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下，Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内，因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统，大key会占用大量内存资源，导致Redis的性能受到严重影响。
不知道大家有没有注意到，在22.10.31 21点之后，凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面：
优化服务器之前, 需要先对问题的规模做合理的预估, 然后对关键的数据做采样, 做对比, 看和自己的预估是否一致, 误差大在什么地方, 是预估的不对, 还是系统实现有问题.
在维护服务器的时候每一次遇到问题都是想不起来命令是啥，真的想有一个服务器监控软件来整合所有的指令，但是目前除了IIS7服务器监控工具，其他的都很难做好。在这里记录一下方便使用的时候找得到。
概述 集群和分布式都是从集中式进化而来的。分布式和集群会相互合作的，同时的集群和分布式。在这里重点说说集群 集群是什么？ 集群能提高单位时间内处理的任务数量，提升服务器性能 有多台服务器去处理任务，
服务器随着运行时间的增加，占用内存会逐渐增加。如果服务器内存小，就很容易出现内存占满，系统变慢，甚至是卡死的情况。一个办法是增加物理内存，但这涉及到费用、停机、开机箱等。这里有一个处理方案，可供借鉴。效果好的话，可以不用买内存条了哈哈。
最近，发现个人博客的Linux服务器，数据库服务经常挂掉，导致需要重启，才能正常访问，极其恶心，于是决心开始解决问题，解放我的时间和精力（我可不想经常出问题，然后人工重启，费力费时）。
该文讲述了通过分析 Node.js 程序运行时的内存快照来定位程序异常的方法。首先介绍了 Node.js 程序运行时内存快照的基本概念和作用，然后详细描述了如何利用 heapdump 工具进行内存快照的分析。最后，总结了通过分析内存快照发现程序异常的方法，并提供了一些最佳实践。
最近因为太忙，时间不够，导致长时间没写笔录，没有好好去总结自己，很不应该，要调整回来。
最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了，登录到后台后偶尔会出牛顿的情况，一开始怀疑是Swap不够导致的，于是给VPS主机增加了几个G的Swap，观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了！
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？
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
首先通过我们内部搭建的日志平台发现我们线上环境一个java应用有大量的http接口请求超时，登录linux服务器查看网络环境没有问题，判断是应用自身运行异常，重启应用后发现异常还在，开始查找问题。
负载均衡：在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后，如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限，动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用，则可以认为是网络瓶颈；
一台Redis服务器在很短的时间里消耗了几十个G的内存，最终因为SWAP而宕机。因为这台服务器的社会背景比较复杂，所以一时无法判断犯罪嫌疑人到底是谁。
1.HAProxy 是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP（第四层）和HTTP（第七层）应用的代理软件，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。 HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点，这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy运行在时下的硬件上，完全可以支持数以万计的 并发连接。并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中， 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
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？
线上问题排查相比于coding，是一个低频的工作，很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候，往往是重要且紧急的，因此问题排查的效率，就显得尤为重要。有些线上问题，比较直观，比如磁盘使用率高、网络流量高这种，借助合适的工具很快能定位到原因；但对于一些复杂的问题，如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等，需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候，需要有正确的解题思路，并辅以合适的工具，才能高效地解决问题。
在极客教育出版了一个视频是关于《Node.js 内存泄漏分析》，本文章主要是从内容上介绍如何来处理Node.js内存异常问题。如果希望学习可前往极客学院：http://www.jikexueyuan.com/course/2561.html 本文章的关键词 - 内存泄漏 - 内存泄漏检测 - GC分析 - memwatch ---- 文章概要 由于内存泄漏在Node.js中非常的常见，可能在浏览器中应用javascript时，对于其内存泄漏不是特别敏感，但作为服
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。
编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放，一切由jvm来进行处理，当java对象不再被应用时，等到堆内存不够用时，jvm会进行垃圾回收，清除这些对象占用的堆内存空间，如果对象一直被应用，jvm无法对其进行回收，创建新的对象时，无法从Heap中获取足够的内存分配给对象，这时候就会导致内存溢出。
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