开启7个异常会触发OOM的节点,在一个NODE上,经过测试发现,3.10内核,是并行创建了7个任务,同时触发oom,导致内核锁耗死。测试 2-3分钟内,服务器会死掉,模拟测试连续触发OOM问题直到CPU耗尽。服务器自动重启
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。
现已知代码A可能诱发OOM。代码B可替代代码A但可维护性差。我希望能先尝试执行代码A,如果发生OOM,则退回来执行代码B。 那么如下代码可行吗?
1、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
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。
在构建和维护Java服务端应用程序时,经常会面临各种问题,如内存溢出(OOM)、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降,因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法,并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
这件事是真实的发送在我们的生产环境上,其中的一台服务器上跑着 4 个 jar 程序,隔三差五的会发送进程突然消失的问题。
昨天帮助一个网友处理了一个数据库异常宕机的问题,简单记录一下。 说到这个问题,也是一位网友给我发邮件说有一个数据库环境,会突然出现宕机的情况,想让我帮忙分析一下问题的原因。我一听这个问题就来了兴趣。大大小小的宕机问题也接触了不少,这个问题还是值得探究的。 我首先得到了这位朋友提供的alert日志。简单看了下,近期没有发现什么明显的异常信息。但是看到日志中去年的时候,有这样的一段内容。 Mon Sep 19 14:38:17 2016 WARNING: Heavy swapping observ
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。
外界的刁难,挑战。。。其实并不是最难的,最难的总是内部难以安抚,OOM。。。内存泄漏,OOM killer了解一下。。。攘外必先安内。。。我可能要死在内部了。。。
做过运维的同学都知道,服务的可观测性是一个非常重要的渠道,能够让我们掌控线上服务运行时的状态。一个好的监控系统,其价值在于一旦出现故障能够让我们运维的同学能够快速收到服务异常的通知以及定位问题。也就是我们常说的告警的两大衡量指标,即实时性和有效性。
查看日志,发现Pro程序爆异常kafka.common.MessageSizeTooLargeException。
针对以Java主导的企业级应用开发,Java虚拟机是整个项目架构的灵魂所在。只有弄清楚其内存分配及垃圾回收机制才能够在项目建设活动过程中游刃而余,无论是基于当前流行的微服务体系(以Spring家族的 Spring Cloud或以Ali家族的Dubbo)or 即将(已经)流行的服务网格体系。
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:
线程能够充分合理地协调利用CPU、内存、I/O等系统资源,但是线程的创建需要开辟虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器等线程私有空间,在线程销毁时需要回收这些系统资源。频繁地创建和销毁线程会大大浪费系统资源,这时候就需要线程池来管理线程,提高线程的复用(当然线程的作用并不仅于此)。
所有的Java开发人员可能会遇到这样的困惑?我该为堆内存设置多大空间呢?OutOfMemoryError的异常到底涉及到运行时数据的哪块区域?该怎么解决呢?其实如果你经常解决服务器性能问题,那么这些问题就会变的非常常见,了解JVM内存也是为了服务器出现性能问题的时候可以快速的了解那块的内存区域出现问题,以便于快速的解决生产故障。
在日常开发中,即使代码写得有多谨慎,免不了还是会发生各种意外的事件,比如服务器内存突然飙高,又或者发生内存溢出(OOM)。当发生这种情况时,我们怎么去排查,怎么去分析原因呢?
Linux 内核有个机制叫OOM killer(Out-Of-Memory killer),该机制会监控那些占用内存过大,尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程,为了防止内存耗尽而内核会把该进程杀掉。
意思就是说准表化参数不会变,非标准化参数可能在每个JDK版本中有所变化,但是就目前来看X开头的非标准化的参数改变的也是非常少。
这是学习笔记的第 2403篇文章 今天还在假期状态中,大概在10:30左右的时候,收到一条短信报警,提示一个数据库集群的中间件内存报警了,但是不到1分钟的时间,就提示报警恢复了,但是在11:00左右的时候,接到了研发同学的反馈,说这个数据库集群的只读服务貌似有些问题,想让我帮忙看一下到底有什么问题,整个集群的架构模式类似下面的形式,现在提示是黄色部分的只读数据库中间件有问题。 因为节前也做了巡检,而且这个只读服务已经运行了很长时间了,差不多有3年以上,所以我对于这个问题的初步印象是数据库中间件异
今天分享一个最近刷完的一本书《深入JVM虚拟机 第三版》,一共花了三天的时间刷完,我相信应该很多人还没看过,毕竟七百多页,坚持看完真不容易,在这里分享一下自己刷完的一些经验,以及怎么去刷这本书。
值此七夕佳节,烟哥放弃了无数妹纸的邀约,坐在电脑面前码字,就是为了给读者带来新的知识,这是一件伟大的事业! 好吧,实际情况是没人约。为了化解尴尬,我决定卖力写文章,嗯,一定是我过于屌丝! 好了,开始说重点。今天讲的这个问题
这是上一篇文章的姊妹篇,也是由于 OOM 导致不健壮的 Netty 一系列诡异的行为,这次的问题分析会比上次那个更有意思一点。(备注:本文 Netty 版本是上古时代的 3.7.0.Final)
Pushpin 是一个用 Rust 和 C++ 编写的反向代理服务器,可以轻松实现 WebSocket、HTTP 流和 HTTP 长轮询服务。该项目在实时推送解决方案中是独一无二的,因为它旨在满足 API 创建者的需求。Pushpin 对客户端来说是透明的,并且可以轻松集成到 API 堆栈中。
作者简介:许庆伟,Linux Kernel Security Researcher & Performance Developer 众所周知,Linux内核和CPU处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率,在一个称为页的内存组中创建一个内存映射,其中每个页的大小根据处理器的实际情况而来。尽管大多数处理器也支持更大的页,但默认通常是4 KB,。内核可以从页空闲列表中为物理内存页的申请提供分配,并且为了提高效率,为每个DRAM组和CPU均设计了维护这些请求的方案。内核程序可以通过分配器(比如slab分配
Java内存管理 简介 Java虚拟机的内存管理分为以下几个运行时数据区: 方法区 堆 虚拟机栈 本地方法栈 程序计数器 其中,方法区和堆是所有线程共享的数据区,而其他的是线程隔离的数据区。 堆 Java堆,又称GC堆,是GC的管理的主要区域。在虚拟机启动时创建。主要作用是存放对象实例,几乎所有的对象实例都会存放在Java堆中。Java堆可以处于物理不连续的内存空间中,只要逻辑连续即可。通常Java堆是可扩展的。当Java堆无法申请到所需的内存空间来存放实例,也无法扩展时,会抛出,OutOfMemoryEr
基础: 完整的性能测试流程 需求-计划-方案-环境搭建-用例设计-数据准备-场景设计-脚本开发-脚本执行-结果分析-问题反馈-性能调优-结果报告 性能指标 TPS,QPS,RPS,HPS,RT,VU,ERROR 测试类型 压力测试,负载测试,并发测试,spike测试,稳定性测试,破坏性测试,验收测试 工具:
JVM参数有很多,其实我们直接使用默认的JVM参数,不去修改都可以满足大多数情况。但是如果你想在有限的硬件资源下,部署的系统达到最大的运行效率,那么进行相关的JVM参数设置是必不可少的。下面我们就来对这些JVM参数进行详细的介绍。
应用分层 默认上层依赖下层,箭头关系表示直接依赖(比如开放接口可以依赖于Web层,也可以直接依赖于Service层) 开放接口层: 可以直接封装Service方法暴露成RPC接口; 通过Web封装成接口; 进行网关安全控制,流量控制等 终端显示层: 各个端的模板渲染并执行显示的层. 当前主要是velocity渲染,JS渲染,JSP渲染,移动端展示等 Web层: 主要对访问控制进行转发,各类基本参数校验,或者不复用业务的简单处理等 Service层: 相对具体的业务逻辑服务层 Manager层: 通用业务处
在启动一个Springboot工程时,抛出一项“Cannot allocate memory”异常,很明显,是因为内存分配原因导致的OOM异常导致JVM宕掉。跟随log,查看JVM hs_err_pid24442.log文件。
通常来看,Redis开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化,例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等,但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心,然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。
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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
项目中默认使用 spring-cloud-sleuth-zipkin 依赖得到 zipkin-reporter。分析的版本发现是 zipkin-reporter版本是 2.7.3 。
构造一个线程池为什么需要几个参数?如果避免线程池出现OOM?Runnable和Callable的区别是什么?本文将对这些问题一一解答,同时还将给出使用线程池的常见场景和代码片段。
背景描述 某项目结构图如下(前端交互式体验及对象存储为主,Redis 及 rds 负载较小没有画出): web1 和 web2 是两个 Apache,publisher1 和 publisher2 是
Netty堆外内存泄露排查
JVM虚拟机,也就是虚拟的计算机,它有自己虚拟的CPU、虚拟的内存等等,当然还有大名鼎鼎的垃圾回收器。第一篇我们来讲解一下JVM的虚拟内存。
答应我,跟我一起学习吧,别再做知识收藏家了,把《深入理解 Java 虚拟机》书拿出来,翻它,盘它,磋磨它。
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:
今天,内网测试服务器A总是运行一段时间就服务器进程自行退出了,给出了“Java Result :137”这样的错误码。上网查了一下这个137,感觉没有啥有价值的东西。一开始怀疑项目中的JNI调用崩溃到底层,但是没有看到core.*这样的崩溃日志,同时也没有发现OOM的日志,也没有常见的Java 的堆异常log,关键是同样的环境,另外一台机器B,压力远比这个大,都稳定运行很长时间没有问题。下午又崩溃了两三次,一度怀疑Java是不是有什么bug,不过这个想法立马被我否认了,先从自己找原因。
公司的主打产品是一款跨平台的 App,我的部门负责为它提供底层的 sdk 用于数据传输,我负责的是 Adnroid 端的 sdk 开发。
在我的上一篇文章别翻了,这篇文章绝对让你深刻理解java类的加载以及ClassLoader源码分析【JVM篇二】中,相信大家已经对java类加载机制有一个比较全面的理解了,那么类加载之后,字节码数据在 Java 虚拟机内存中是如何存放的 ?Java 虚拟机在为类实例或成员变量分配内存是如何分配的 ?是的,这两个问题就涉及到了JVM 内存结构的知识了,那么这篇文章将进行解答。
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