当然网站访问较慢的原因有很多: CDN、代码问题、服务器运行内存、内存空间、访问量过高等等
墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更84天,欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述实例优化中内存的管理。
服务器上部署了Java服务,出现了OutOfMemoryError,问题应该如何定位? 解决思路 Java服务OOM,最常见的原因为: 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存 某一个对象
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。
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》)
本文由CrowHawk(https://crowhawk.github.io/2017/08/21/jvm_4/)翻译,是Java GC调优的经典佳作。 本文翻译自Sangmin Lee发表在Cubrid上的"Become a Java GC Expert"系列文章的第三篇《How to Tune Java Garbage Collection》,本文的作者是韩国人,写在JDK 1.8发布之前,虽然有些地方有些许过时,但整体内容还是非常有价值的。译者此前也看到有人翻译了本文,发现其中有许多错漏生硬和语焉不详
本文由CrowHawk翻译,地址:如何优化Java GC「译」,是Java GC调优的经典佳作。
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。
早上匆匆忙忙去上班了, 在一个例行的早会上, 被告知昨天 消息推送服务 内存报警超出了80%.
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。
面试官:怎么做JDK8的内存调优? 📷 看着面试官真诚的眼神,心中暗想看起来年纪轻轻却提出如此直击灵魂的问题。擦了擦额头上汗😓,我稍微调整了一下紧张的情绪😥,对面试官说: 在内存调优之前,需要先了解JDK8的内存区域是怎么划分的: JDK8内存结构 JDK8的内存结构主要包括程序计数器(Program Counter Register)、虚拟机栈(Java Virtual Machine Stacks)、本地方法栈(Native Method Stacks)、堆(Java Heap)、元空间(Metasp
nohup ./storm nimbus 1>/dev/null 2>&1 &
大致意思就是,他看了一个面经,说虚拟内存是 2G 大小,然后他看了我的图解系统 PDF 里说虚拟内存是 4G,然后他就懵逼了。
MySQL调优可以从几个方面来做: 1. 架构层: 做从库,实现读写分离; 2. 系统层次: 增加内存; 给磁盘做raid0或者raid5以增加磁盘的读写速度;可以重新挂载磁盘,并加上noatime参数,这样可以减少磁盘的i/o; 3. MySQL本身调优: 如果未配置主从同步,可以把bin-log功能关闭,减少磁盘i/o 在my.cnf中加上skip-name-resolve,这样可以避免由于解析主机名延迟造成mysql执行慢 调整几个关键的buffer和cache。调整的依据,主要根据数据库的状态来调试
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。
Tomcat调优是一个老话题,目的都是为了提高站点的吞吐和并发。这里面涉及到Tomcat本身参数的优化和JVM优化。近期在研究JVM的参数设置和Tomcat集群,所以进行了一下调优实践。需要说明的是:本文的配置肯定不是最好的,仅仅是一次实践和一次记录。步骤可以参考,但参数设置需要针对不同需求的项目来进行调整。 1、安装APR(Apache Portable Runtime) Tomcat 7 以后 Connector 默认启用 APR 协议,但是只有配置了 APR库才可以生效,否则还是会使用 BIO 或者N
这篇文章其实之前发过,但是最近有位读者跟我反馈,我文章中的实验在 64 位操作系统、2 G 物理内存的场景,申请 8G 内存是没问题的,而他也是这个环境,为什么他就无法申请成功呢?
mc参数(摘自 http://www.blogjava.net/jzone/articles/302991.html) 查看方法 telnet进去 或 echo stats | nc 127.0.0.1 11211 pid memcache服务器的进程ID uptime 服务器已经运行的秒数 time 服务器当前的unix时间戳 version memcache版本 pointer_size 当前OS的指针大小(32位系统一般是32bit) rusage_user 进程的累
工程师反馈数据库服务器内存使用率高,并且之前曾触发告警,登录服务器使用top -u mysql查看进程使用内存信息:
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。
无论是 windows 系统还是 linux 操作系统,在硬盘上都有一块虚拟内存的空间。 无论你使用的是哪个系统,都存在一个问题,那就是到底虚拟内存的空间需要多大呢?虚拟内存又是什么呢? 本文就来详细介绍一下。
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。
为了使用 memcached 方便就收集整理了一些有关 memcached 相关的常用命令和基本状态的中文说明,就当是个学习笔记了 启动 memcached 服务端程序 memcached -d -m 10 -u root -l localhost -p 11211 -c 256 -P /tmp/memcached.pid 各个参数的详解 -d 选项是启动一个守护进程, -m 是分配给 Memcached 使用的内存数量,单位是 MB, -u 是运行 Memcached 的用户,我这里是 root, -l
在基于物理的服务器(此处主要与容器平台进行区分,故此描述)上运行Java应用程序时,我们通常会使用Java虚拟机参数"-Xms、-Xmx"来指定Java堆内存的初始值和最大值。如果要将我们的应用程序移植到容器平台,如何在容器环境中配置Java堆内存大小呢?有没有最佳做法?在本文中,我们将讨论可用于指定Java堆内存大小的JVM参数以及最优选择。
前几天我发了一篇文章:在 4GB 物理内存的机器上,申请 8G 内存会怎么样?,但是当时写的比较匆忙,文章中只考虑关闭 swap 的情况,没有提及开启 swap 的情况,有读者希望我补充这部分内容。
一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
做java开发以来,有一个问题一直萦绕在脑海,那就是java程序为什么会占用那么多的虚拟内存。之前也没有深究,因为服务器内存够大。但是最近用上了docker容器,每个容器基本上就几个GB的内存,内存占用过大的问题必须得解决了。
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
系统内存是硬件系统中必不可少的部分,定时查看系统内存资源运行情况,可以帮助我们及时发现内存资源是否存在异常占用,确保业务的稳定运行。
Undertow 的配置可以参考 Undertow 的 Builder,并且其中也有一些默认的配置参数:
可以从以下几个方面监控CPU的信息: (1)中断; (2)上下文切换; (3)可运行队列; (4)CPU 利用率。
OceanBase 集群界面会展示 Observer 的资源水位,今天简单了解一下资源水位的数值代表的含义以及关联参数
memcache的运行状态可以方便的用 stats 命令显示。 首先用telnet 127.0.0.1 11211这样的命令连接上memcache,然后直接输入stats就可以得到当前memcache的状态。 这些状态的说明如下:
原文地址:http://www.cnblogs.com/gomysql/p/6130405.html
作者:Zane Blog 来自:http://luojinping.com/2017/08/13/服务调优/ 1. 服务异常的处理流程 2. 负载 2.1 查看机器 cpu 的负载 top -b -n
PostgreSQL的默认最大连接数是100个,但是这个参数可以在服务器启动时进行设置。如果您想增加最大连接数,您还需要同时增加shared_buffers和kernel.shmmax的值,以提高数据库的缓存能力和性能。但是,增加连接数也会消耗更多的内存,所以您应该根据您的系统资源和应用需求来合理调整这个参数。如果您的应用需要大量的连接,您可以考虑使用pg_bouncer等工具来进行连接池管理。
本文主要分析 Linux 系统内存统计的一些指标以及进程角度内存使用监控的一些方法。
其中,第一个问题「在 4GB 物理内存的机器上,申请 8G 内存会怎么样?」存在比较大的争议,有人说会申请失败,有的人说可以申请成功。
> 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
集群,即Redis Cluster,是Redis 3.0开始引入的分布式存储方案。
打出jstack文件,通过IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java工具查看如下:
看前必读文章https://blog.csdn.net/carolzhang8406/article/details/19042569 安装目的 众所周知,Linux系统是作为服务器的最佳选择,当然也有选择使用windows系统作为服务器的 对于想学习Linux的初学者,去购买一个云服务器成本相对较高、不划算,不如直接自己在本地搭建一个Linux的虚拟机 在本地搭建一个虚拟机也可以用来做开发使用,将我们的开发环境搭建为服务器一样的环境,便于一些因为系统版本的问题导致的小错误 安装准备材料 windows系统
vmstat(Virtual Memory Statistics)命令用于报告虚拟内存状态的统计信息。
redis的info http://redis.readthedocs.org/en/latest/server/info.html INFO INFO [section] 以一种易于解释(parse)且易于阅读的格式,返回关于 Redis 服务器的各种信息和统计数值。 通过给定可选的参数 section ,可以让命令只返回某一部分的信息: server : 一般 Redis 服务器信息,包含以下域: redis_version : Redis 服务器版本
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