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:
客户端无法连接服务端,查看服务器的端口开启状况,服务端口并没有开启。于是启动服务端,启动几秒后,服务端崩溃,重复启动,服务端依旧在启动几秒后崩溃。
相信大家都遇到过内存溢出的情况,内存溢出一般会使系统崩溃,甚至还会使服务卡死。所以规避内存溢出和及时解决内存溢出尤为重要。
说在前面的话 朋友,你经历过部署好的服务突然内存溢出吗? 你经历过没有看过Java虚拟机,来解决内存溢出的痛苦吗? 你经历过一个BUG,百思不得其解,头发一根一根脱落的烦恼吗? 我知道,你有过! 但是我还是要来说说我的故事.................. ---- 背景: 有一个项目做一个系统,分客户端和服务端,客户端用c++写的,用来收集信息然后传给服务端(客户端的数量还是比较多的,正常的有几千个), 服务端用Java写的(带管理页面),属于RPC模式,中间的通信框架使用的是thrift。 thrif
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。
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?
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
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?
推测:idea启动正常,本地jar启动也正常,服务器空闲内存空间过小,初步推测可能由于内存过小的原因。
近日,在 Facebook 的网站上,该公司的 Daniel Xu 宣布在 GPLv2 许可证下开源 oomd。oomd 是用户空间内存溢出杀手(OOM Killer),它在最近关于块 I/O 延迟控制器的文章中有被提及到。当内存不足时,内存溢出杀手会杀掉一些进程,它的主要任务是保护内核,因此应用程序可能会受到影响。相比传统的 Linux 内存溢出杀手,oomd 会全面监视系统,评估系统是否处于不可恢复的工作负荷下。在系统的 OOM Killer 作用前,oomd 会在用户空间采取纠正措施。
堆内存变大后,虽然垃圾收集的频率减少了,但每次垃圾回收的时间变长。 如果堆内存为 14 G,那么每次 Full GC 将长达数十秒。如果 Full GC 频繁发生,那么对于一个网站来说是无法忍受的。
排查问题的整个过程相当耗时,这里,我就直接说定位到的问题吧。后面,我会单独写一篇详细的排查问题过程的文章!
内存溢出在日常工作中,这个错误很容易遇到。遇到内存溢出,首先我们需要快速定位内存溢出的环节(位置),需要进行分析,看看是正常情况还是非正常情况。如果是正常情况,这个时候我们需要加大内存。如果是非正常情况,就需要对我们的程序进行修改,来修复这个问题。
内存溢出(out of memory),是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory;比如申请了一个integer, 但给它存了long才能存下的数,那就是内存溢出。
1 运行的项目卡住了,项目里面的日志没有输出,程序没有反应 2 服务器的cpu 负载突然升高; 3 只有在上线的情况,才会有多线程的情况,本地即使压测,也没有什么用处,所以多线程,一定要上线的情况进行压测;
一日凌晨,手机疯狂报警,短信以摧枯拉朽之势瞬间以百条的速度到达,我在睡梦中被惊醒,看到短信的部分内容如下:
要说最常见的JVM参数应该是 -Xmx 与 -Xms 这两个参数,前者用于指定初始化堆的大小,而后者用于指定堆的最大值。然后就是-Xss参数,它用于指定线程的堆栈大小。可以看到这三个参数都是以-X开头的,它们是-X参数吗?实际上不是的,它们是XX参数,是属于一种缩写形式:
Java虚拟机规范规定JVM的内存分为了好几块,比如堆,栈,程序计数器,方法区等,而Hotspot jvm的实现中,将堆内存分为了三部分,新生代,老年代,持久带,其中持久带实现了规范中规定的方法区,而内存模型中不同的部分都会出现相应的OOM错误,接下来我们就分开来讨论一下。 栈溢出(StackOverflowError) 栈溢出抛出java.lang.StackOverflowError错误,出现此种情况是因为方法运行的时候栈的深度超过了虚拟机容许的最大深度所致。 出现这种情况,一般情况下是程序错误所致的,
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。
最近做一个ETL的项目模块,经常由于查询数据量比较大用消息中间件MQ时引起了内存溢出的报错。做完后没事研究了一下JVM和垃圾回收的相关知识点。
公司一个 RocketMQ 集群由4主4从组成,突然其中3台服务器“竟然”在同一时间下线,其监控显示如下:
总的来说就是依照这些原则来解决这些问题以达到 GC 低频 GC 停顿时间短,以及低内存占用和高吞吐。
作为一个开发人员最不想看到的就是BUG,可见性的问题可能还不是最关键的,至少我们可以找到问题,很快解决,一般BUG也不会重复出现;但今天要学习的内存溢出就不一样的,很难从根本上解决;因它与各方面的环境
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。
在开发的过程中,可以通过oracle的jdk,bin目录下的jvisualvm.exe查看是否死应用锁,且会发现有线程一直在休眠状态
最近在工作中经常和性能压测工作打交道,积累了一些性能分析经验,我觉得这些经验对每一个开发者都有帮助的,能开发出性能高的代码也是我们的最终目标。
通过前面的几篇博客,我们介绍了Java虚拟机的内存分配以及内存回收等理论知识,了解这些知识对于我们在实际生产环境中提高系统的运行效率是有很大的帮助的。但是话又说回来,在实际生产环境中,线上项目正在运行,我们怎么去监控虚拟机运行效率?又或者线上项目发生了OOM,异常堆栈信息,我们又怎么去抓取,然后怎么去分析定位问题呢?
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。
如何在高性能服务器上进行JVM调优? 为了充分利用高性能服务器的硬件资源,有两种JVM调优方案,它们都有各自的优缺点,需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统,并为JVM分配大内存 我们知道,如果JVM中堆内存太小,那么就会频繁地发生垃圾回收,而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿,因此,如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率,从而避免程序的停顿。 因此,人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存,64位操作系统最大能支持128G内存,因此我们可以使用64位操作系
Tomcat本身不能直接在计算机上运行,需要依赖于硬件基础之上的操作系统和一个Java虚拟机。Tomcat的内存溢出本质就是JVM内存溢出,所以在本文开始时,应该先对Java JVM有关内存方面的知识进行详细介绍。
所谓的 JVM 崩溃,一般情况下就是指内存溢出,也就是 OutOfMemoryError 和 StackOverflowError。另外还有一种情况就是堆外内存占用过大,这种情况会导致 JVM 所在机器的内存被撑爆,从而导致机器重启等异常情况发生,我们把这种情况叫做内存泄漏。
OutOfMemoryError 异常: 除了程 序计数器外 , 虚拟机内 存的其他几 个运行时区 域都有发生OutOfMemoryError(OOM)异常的可能。
内存溢出 out of memory,是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory;比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数,那就是内存溢出。
时间在回到一周前,测试跑过来跟我说:压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度,莫慌莫慌,多大点事儿,然后打开运行日志,然后一看居然是内存不足,如下图:
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,
PS:调优还是报表工具,主要是一些细节,并不会记下来,这么多工具,思路很重要,知道有这个工具可以干这个事情,大概可以分析什么东西,内存的问题,大部分情况都是可以预防,问题定位比较直接,工具也比较多。问题出现不好回复。内存慢慢堆积升高,是可以通过监控工具发现的。宕机之前解决。开发时,
今天要探讨的是最近不知道为什么突然间火起来的面试题:当JAVA程序出现OOM之后,程序还能正常被访问吗?答案是可以的,很多时候他并不会直接导致程序崩溃,而是JVM会抛出一个error,告知你程序内存溢出了。当然也要分操作系统。
最近,一名小伙伴跟我说:他写的程序在测试环境一点问题没有,但是发到生产环境却会频繁出现内存溢出的情况,这个问题都困扰他一周多了。于是乎,周末我便开始帮他排查各种问题。
我们知道redis的数据都保存在内存中,如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。今天仅描述内存消耗相关知识。
目前采用微服务架构已经逐渐成为企业架构的标准范式,而大多微服务是基于Spring Cloud框架来进行应用的构建的,所以在开发实践中,甚至生产环境中,会遇到java相关问题,例如系统运行变慢、内存OOM,堆栈异常等问题,这里结合我之前的一些实践提供一些相关工具,和大家一起分享我们的诊断思路和解决技巧。
作者所在的公司核心业务是做政府信息化软件的,就是为政府部门开发信息化系统。其中有一款信息化软件是客户每天需要使用的,并且他们面向的客户就是老百姓。
概述 jvm中除了程序计数器,其他的区域都有可能会发生内存溢出 内存溢出是什么? 当程序需要申请内存的时候,由于没有足够的内存,此时就会抛出OutOfMemoryError,这就是内存溢出 内存溢出和内存泄漏有什么区别? 内存泄漏是由于使用不当,把一部分内存“丢掉了”,导致这部分内存不可用。 当在堆中创建了对象,后来没有使用这个对象了,又没有把整个对象的相关引用设为null。此时垃圾收集器会认为这个对象是需要的,就不会清理这部分内存。这就会导致这部分内存不可用。 所以内存泄漏会导致可用的内存减少,进而会
OutOfMemoryError 问题相信很多朋友都遇到过,相对于常见的业务异常(数组越界、空指针等)来说这类问题是很难定位和解决的。
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