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。
Elasticsearch的内存架构主要分为两大部分：堆内存（On-Heap）和堆外内存（Off-Heap）。这两部分内存各有其用途和管理策略，共同支撑着Elasticsearch的高性能和可扩展性。
jmap是JDK自带的工具软件，主要用于打印指定Java进程(或核心文件、远程调试服务器)的共享对象内存映射或堆内存细节。可以使用jmap生成Heap Dump。在Java命令学习系列（零）——常见命令及Java Dump介绍和Java命令学习系列（二）——Jstack中分别有关于Java Dump以及线程 Dump的介绍。 这篇文章主要介绍Java的堆Dump以及jamp命令
这些问题在日常开发中可能被很多人忽视（比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存，而不会深究问题根源），但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具进行介绍，希望能起抛砖引玉之用。本文参考了网上很多资料，难以一一列举，在此对这些资料的作者表示感谢！关于JVM性能调优相关的资料，请参考文末。
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。
Java中，引用和对象是有关联的。如果要操作对象则必须引用进行。因此，简单的办法是通过引用计数来判断一个对象是否可以回收。简单的说，给对象中添加一个引用计数，每当有一个引用失效时，计数器值减1，任何时刻计数器值为0的对象就是不可能再被利用的，那么这个对象就是可回收对象。那么为什么主流的Java虚拟机里面都没有选择这种算法呢？主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。
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。
OOM（Out of Memory）是指内存不足的问题，通常会导致应用程序崩溃或挂起。在开发和运维中，OOM 是一种常见的问题。如何避免 OOM、如何快速定位和解决 OOM 问题，是 Web 应用开发和运维工程师需要掌握的重要技能。本文将介绍一次实际线上 OOM 问题，并分享相应的性能优化经验。
关键业务的考核指标，重点关注业务价值评价的标准指标，电商类的下单量、支付量等，股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定，建立一套基于业务价值的监控指标。
本文作者：ivweb 王少飞 原文出处：IVWEB社区 nodejs进程内存的使用和原理 V8简介 nodejs代码的运行基于V8，就像java运行需要hotspot，php运行需要zend。V8的由
在Java应用程序开发中，OutOfMemoryError（OOM）是一个令人头痛的问题。当JVM中的内存无法满足应用程序的需求时，就会抛出这个错误。本文将深入探讨OOM的三大场景：堆内存溢出、方法区内存溢出和栈内存溢出，并分析它们的原因，提供相应的实战解决方案。
为了判断 Java 中是否有内存泄漏，我们首先必须了解 Java 是如何管理内存的。下面我们先给出一个简单的内存泄漏的例子，在这个例子中我们循环申请 Object 对象，并将所申请的对象放入一个 HashMap 中，如果我们仅仅释放引用本身，那么 HashMap 仍然引用该对象，所以这个对象对 GC 来说是不可回收的。
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
有一次早上发现测试服务被容器kill了，查看日志发现是每天都会被容器 kill -9两次。
JVM的内存划分中，有部分区域是线程私有的，有部分是属于整个JVM进程；有些区域会抛出OOM异常，有些则不会，了解JVM的内存区域划分以及特征，是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢？
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：
DK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具，除了集成式的VisualVM和jConsole外，还有jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof等小巧的工具，本博客希望能起抛砖引玉之用，让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解。 现实企业级Java开发中，有时候我们会碰到下面这些问题： OutOfMemoryError，内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争用（Lock Contention） Java进程消耗CPU过高 ...... 这些问题在日常开发中可能被很多人忽视（比如有的人
一、Java引用的四种状态： 强引用： 用的最广。我们平时写代码时，new一个Object存放在堆内存，然后用一个引用指向它，这就是强引用。 如果一个对象具有强引用，那垃圾回收器绝不会回收它。当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误，使程序异常终止，也不会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存不足的问题。 软引用： 如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够时，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。（备注：如果内存不足，随时有可能被回收。） 只要垃
了解JVM的内存区域划分以及特征，是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢？
很多年以前，当我还是一个开发菜鸟的时候，觉得写代码是很牛逼并且很关键的事情，当听到有人说做一个项目或者开发一个系统，代码的编写工作只占其中30%的工作量时，当时的我对此说法嗤之以鼻，感觉开发工作受到了侮辱。后来，自己开始做技术leader、项目经理、做架构，慢慢认识到软件开发是一个系统工程，代码编写真的只是其中的一环，而且如果代码写不好测试不到位的话，那就是噩梦的开始。经历过多次噩梦洗礼之后，认清一个现实：CRUD，Ctrl c，Ctrl v，这不是高科技。开发与测试/运营/业务，不是对立关系，而应该相辅相成，如果开发人员对代码抱有敬畏之心，明白每行代码会带来什么样的系统行为，对测试/运营/业务抱有开放包容的心态，对他们的挑刺当成一种鞭策和挑战，写出更加“美丽”的代码，那这样的开发人员将是任何公司的财富。
往往开始做一个项目时，不会过多的考虑性能问题，以快速迭代功能为主。后续随着业务的快速发展，系统运行的性能越来越慢，此时，就需要对系统进行相应的优化，而效果最显著的就是给系统加上缓存。
配送骑手端App是骑手用于完成配送履约的应用，帮助骑手完成接单、到店、取货及送达，提供各种不同的运力服务，也是整个外卖闭环中的重要节点。由于配送业务的特性，骑手App对于应用稳定性的要求非常高，体现App稳定性的一个重要数据就是Crash率，而在众多Crash中最棘手最难定位的就是OOM问题。对于骑手端App而言，每天骑手都会长时间的使用App进行配送，而在长时间的使用过程中，App中所有的内存泄漏都会慢慢累积在内存中，最后就容易导致OOM，从而影响骑手的配送效率，进而影响整个外卖业务。
最主要的区别就是栈内存就是存储局部变量和方法调用,堆是用来存储Java中的对象,无论是成员变量,局部变量还是类变量,他们指向的对象都是存储在堆内存中
清楚的记得是2020/7/25 14:34分左右，周六的下午，我还在公司苦逼的加班中，突然钉钉告警群里出现大量应用OP的dubbo超时调用、空指针异常，异常中间还有Metaspace元空间不足等异常:
某一天在某一个群里面的某个群友突然提出了一个问题:"threadlocal的key是弱引用，那么在threadlocal.get()的时候,发生GC之后，key是否是null？"屏幕前的你可以好好的想想这个问题，在这里我先卖个关子，先讲讲Java中引用和ThreadLocal的那些事。
某一天，技术交流群里面的某个群友突然提出了一个问题:"ThreadLocal 的 key 是弱引用，那么在 threadLocal.get() 的时候,发生 GC 之后，key 是否是 null？"屏幕前的你可以好好想想这个问题，在这里我先卖个关子，先讲讲 Java 中引用和 ThreadLocal 的那些事。
JVM内存结构和Java内存模型都是面试的热点问题，名字看感觉都差不多，网上有些博客也都把这两个概念混着用，实际上他们之间差别还是挺大的。 通俗点说，JVM内存结构是与JVM的内部存储结构相关，而Java内存模型是与多线程编程相关，本文针对这两个总是被混用的概念展开讲解。
导读：springboot2 项目监控服务 ，采用Micormeter度量指标库，帮助我们监控应用程序的度量指标，并将其发送到Prometheus中。监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢？本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。
当 JVM 收到一个 new 指令时，会检查指令中的参数在常量池是否有这个符号的引用，还会检查该类是否已经被加载过了，如果没有的话则要进行一次类加载。
1. JVM 是怎么创建对象的？ 首先检查 class 文件是否加载； 然后选择内存的分配方式； 分配内存的过程采用 CAS 和 TLAB 来处理并发问题； 最后执行 init 方法初始化零值。 2. JVM 创建对象的时候怎么分配内存？ 根据内存是否规整来决定用什么分配方式。内存规整用指针碰撞，内存不规整用空闲列表。堆内存是否规整取决于采用的垃圾回收方式是否会生成内存碎片，如果会，是否会对内存碎片进行整理。 3. 你知道指针碰撞和空闲列表分别是怎么去分配内存的吗？ 指针碰撞就是 JVM 会维护一个指
公司项目vue构建，体积比较庞大，在Jenkins上构建时，有新的内容提交时，第一次npm run build必失败，报内存溢出错误
内存是游戏的硬伤，如果没有做好内存的管理问题，游戏极有可能会出现卡顿，闪退等影响用户体验的现象。本文介绍了在腾讯游戏在Unity游戏开发过程中常见的Mono内存管理问题，并介绍了一系列解决的策略和方法。
前阵子处理这样一个案例，某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM（内存溢出）。
最近一直在做内存和 ANR 相关的优化，接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化，以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。 今天这篇文章主要介绍内存相关的知识点，以及那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案，所以通过这篇文章你将学习到以下内容：
今天我们开始进入《Go语言轻松系列》第二章「内存与垃圾回收」第二部分「Go语言内存管理」。
计算机是运行自动化程序的载体，程序(或称之为进程)由可执行代码被执行后产生。那么计算机在运行程序的过程中为什么需要「内存」呢？为了轻松理解这个问题，我们先来简单看看：
1、根据java的内存模型会出现内存溢出的内存有堆内存、方法区内存、虚拟机栈内存、native方法区内存； 2、一般说的OOM基本都是针对堆内存； 3、对于堆内存溢出主的根本原因有两种 （1）app进程内存达到上限 （2）手机可用内存不足，这种情况并不是我们app消耗了很多内存，而是整个手机内存不足 4、而我们需要解决的主要是app的内存达到上限 5、对于app内存达到上限只有两种情况 （1）申请内存的速度超出gc释放内存的速度 （2）内存出现泄漏，gc无法回收泄漏的内存，导致可用内存越来越少 6、对于申请内存速度超出gc释放内存的速度主要有2种情况 （1）往内存中加载超大文件 （2）循环创建大量对象 7、一般申请内存的速度超出gc释放内存基本不会出现，内存泄漏才是出现问题的关键所在 8、内存泄漏常见场景 （1）资源对象没关闭造成的内存泄漏（如： Cursor、File等） （2）全局集合类强引用没清理造成的内存泄漏（特别是 static 修饰的集合） （3）接收器、监听器注册没取消造成的内存泄漏，如广播，eventsbus （4）Activity 的 Context 造成的泄漏，可以使用 ApplicationContext （5）单例中的static成员间接或直接持有了activity的引用 （6）非静态内部类持有父类的引用，如非静态handler持有activity的引用 9、怎么对内存进行优化呢 三个方向 （1）为应用申请更大内存，把manifest上的largdgeheap设置为true （2）减少内存的使用 ①使用优化后的集合对象，比如SpaseArray； ②使用微信的mmkv替代sharedpreference； ③对于经常打log的地方使用StringBuilder来组拼，替代String拼接 ④统一带有缓存的基础库，特别是图片库，如果用了两套不一样的图片加载库就会出现2个图片各自维护一套图片缓存 ⑤给ImageView设置合适尺寸的图片，列表页显示缩略图，查看大图显示原图 ⑥优化业务架构设计，比如省市区数据分批加载，需要加载省就加载省，需要加载市就加载失去，避免一下子加载所有数据 （3）避免内存泄漏 编码规范上： ①资源对象用完一定要关闭，最好加finally ②静态集合对象用完要清理 ③接收器、监听器使用时候注册和取消成对出现 ④context使用注意生命周期，如果是静态类引用直接用ApplicationContext ⑤使用静态内部类 ⑥结合业务场景，设置软引用，弱引用，确保对象可以在合适的时机回收 建设内存监控体系： 线下监控： ①使用ArtHook检测图片尺寸是否超出imageview自身宽高的2倍 ②编码阶段Memery Profile看app的内存使用情况，是否存在内存抖动，内存泄漏，结合Mat分析内存泄漏 线上监控： ①上报app使用期间待机内存、重点模块内存、OOM率 ②上报整体及重点模块的GC次数，GC时间 ③使用LeakCannery自动化内存泄漏分析 10、真的出现低内存，设置一个兜底策略 低内存状态回调，根据不同的内存等级做一些事情，比如在最严重的等级清空所有的bitmap，关掉所有界面，直接强制把app跳转到主界面，相当于app重新启动了一次一样，这样就避免了系统Kill应用进程，与其让系统kill进程还不如浪费一些用户体验，自己主动回收内存
如果遭遇 Local host name unknown：XXX的错误，修改/etc/hosts文件，把XXX加入进去
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