lz_rec_push_kafka_consume 该项目通过kafka与算法进行交互,通过push推荐平台(lz_rec_push_platform)预生成消息体。
团队最近将两个项目迁移至 degg 2.0 中,两个项目均出现比较严重的内存泄漏问题,此处以本人维护的埋点服务为例进行排查。服务上线后内存增长如下图,其中红框为 degg 2.0 线上运行的时间窗口,在短短 36 小时内,内存已经增长到 50%,而平时内存稳定在 20%-30%,可知十之八九出现了内存泄漏。
用过哪些current包下的类(CountDownLatch CyclicBarrier Semaphore)
大家都知道,在存储用户输入的密码时候,会使用一些hash算法对密码进行加工,比如sha-1、bcrypt。这些信息同样不允许在日志输出里出现,必须做脱敏处理。但是对于一个拥有系统权限的攻击者来说,这些防护依然是不够的。攻击者可能会直接从内存中获取明文数据,尤其对于Java来说,由于提供了jmap一类非常方便的工具,可以把整个堆内存的数据dump下来。比如,“我的世界”一类使用Java开发的游戏,会比其他语言的游戏更加容易破解一些,所以我们在JVM中,如果把密码存储为char数组,安全性会稍微高一些。
导语 | 有句话说得好:“golang10次内存泄漏,8次goroutine泄漏,1次真正内存泄漏”,那还有一次是什么呢?别急,下面就结合本次线上遇到的问题来讲一讲golang的内存泄漏和分析解决办法。 一、起——内存泄漏表现 在平常开发中golang的gc已经帮我们解决了很多问题了,甚至逐渐已经忘了有gc这种操作。但是在近期线上的一个trpc-go项目的表现实在让人匪夷所思,先让我们看看该患者的症状: 也是那么巧,每天晚上八点左右,服务的内存就开始暴涨,曲线骤降的地方都是手动重启服务才降下来的,内存
导语 | Node.js内存泄漏的问题经常让开发者头疼,我们应该怎么样解决这类问题呢?本文通过一个V8引擎自身Bug导致Generator内存泄漏案例,来介绍常用的应对手段。 一、背景 最近新开发了一个Node.js服务,却发现上线之后内存一直持续上涨。相信很多使用Node.js做过服务端开发的同学,也遇到过这样的问题,这种情况就是典型的内存泄漏。内存泄漏虽然不会马上让应用停止服务,但是如果不处理的话,轻则会导致你的应用越来越慢,重则会导致应用Crash。所以对于这种情况,我们不能掉以轻心。 二、
filebeat是beats套件的核心组件之一(另一个核心是metricbeat),它一般和生成被采集文件(主要是日志)的程序安装在一个地方,根据官方的建议,是filebeat是不建议用来采集NFS(网络共享磁盘)上的数据的。当filebeat运行起来之后,必定会对cpu,内存,网络等资源产生一定的消耗,当这种消耗能够限定在一个可接受的范围时,我觉得没人会限制你在生产环境上使用filebeat。但如果出现一些非预期的情况,比如占用了大量的内存,那么运维团队肯定是优先保障核心业务的资源,把filebeat进程给杀了。很可惜的是,内存泄漏的问题,从filebeat的诞生到现在就一直没有完全解决过,无论是什么版本(最新的6.5版本暂时还没有观测到)在不同场景和配置下,均出现内存占用过多的问题。在这里,我主要描述一下我碰到的在filebeat 6.0上遇到的问题。
在利用Spark处理数据时,如果数据量不大,那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候,就需要做一定的参数配置调整和优化,以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中,要考虑不同的场景,采取不同的优化策略。
大家好,我是捡田螺的小男孩。最近技术讨论群一位朋友去面试,分享了一份面试真题,我整理了一下答案给大家。如果有不正确的,欢迎指出哈,一起进步。
内存泄漏(Memory Leak)并不是指物理上的内存消失,而是在写程序的过程中,由于程序的设计不合理导致对之前使用的内存失去控制,无法再利用这块内存区域,程序中已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。
Activity承载了应用和用户交互的任务,在Activity中有大量的资源引用和上下文Context这样占用内存较大的资源对象,因为Activity一旦因为外部变量的持有,就会造成比较严重的内存泄漏。造成Activity内存泄漏的场景有以下:
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。
近日 Flutter 发布了 3.0 版本,如何同时享受 Flutter 和 Rust 的双重优势呢?答案是 flutter_rust_bridge。
为了提升消息接收和发送性能,Netty针对ByteBuf的申请和释放采用池化技术,通过PooledByteBufAllocator可以创建基于内存池分配的ByteBuf对象,这样就避免了每次消息读写都申请和释放ByteBuf。由于ByteBuf涉及byte[]数组的创建和销毁,对于性能要求苛刻的系统而言,重用ByteBuf带来的性能收益是非常可观的。
从服务器端渲染的网站切换到客户端渲染的 SPA 时,我们突然不得不更加注意用户设备上的资源,必须做很多工作:不要阻塞 UI 线程,不要使笔记本电脑的风扇疯狂旋转,不要耗尽手机的电池等。我们将交互性和“类应用程序”行为转换成了更好的新型问题,这些问题实际上并不存在在服务端渲染的世界中。
下面这些都是我在工作中总结出来的,希望对大家有帮助,如果有其他的问题或者解决方法可以留言给我。
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本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型,并总结在工作中遇到和在社区交流中了解到的造成 Flink 内存使用超出容器限制的常见原因。由于 Flink 内存使用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有紧密关系,本文主要讨论 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10+ 的情况。
中高级阶段开发者出去面试,应该躲不开ThreadLocal相关问题,本文就常见问题做出一些解答,欢迎留言探讨。
内存泄漏是指无用对象(不再使用的对象)持续占有内存或无用对象的内存得不到及时释放,从而造成内存空间的浪费称为内存泄漏。随着垃圾回收器活动的增加以及内存占用的不断增加,程序性能会逐渐表现出来下降,极端情况下,会引发OutOfMemoryError导致程序崩溃。
前言 在这个系列的前四篇文章中,我分别介绍了DVM、ART、内存泄漏和内存检测工具的相关知识点,这一篇我们通过一个小例子,来学习如何使用内存分析工具MAT。 1.概述 在进行内存分析时,我们可以使用Memory Monitor和Heap Dump来观察内存的使用情况、使用Allocation Tracker来跟踪内存分配的情况,也可以通过这些工具来找到疑似发生内存泄漏的位置。但是如果想要深入的进行分析并确定内存泄漏,就要分析 疑似发生内存泄漏时所生成堆存储文件。堆存储文件可以使用DDMS或者Memory
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点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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。
什么是内存泄漏呢?对象已经没有在其它地方被使用了,但是垃圾回收器没办法移除它们,因为还在被引用着。
大家好,近期围绕一个检测内存泄漏的BUG折腾了三天,最后发现原因后十分郁闷,这里跟大家分享下,希望能够给大家帮助。
ThreadLocal是JDK提供的一个工具类,其作用是在多线程共享资源的情况下,使每个线程持有一份该资源的副本,每个线程的副本都是独立互不影响的。线程操作各自的副本,这样就避免了资源竞争引发的线程安全问题。
在JVM的几个内存区域中,除了程序计数器外,其他几个运行时区域都有发生内存溢出(OOM)异常的可能。
多线程访问同一个共享变量的时候容易出现并发问题,ThreadLocal是除了加锁外的一种规避多线程不安全的方法。
内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于使用错误,导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存的控制,从而造成了内存未释放而浪费掉。
看了这段代码,你知道是哪里发生内存泄漏了嘛?我先来告诉大家,这里time.After(time.Millisecond * 5)会发生内存泄漏,具体原因嘛别着急,我们一步步分析。
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所有的模块都是 Module 的实例。可以看到,当前模块(module.js)也是 Module 的一个实例。
在默认情况下,通过system.gc()或者Runtime.getRuntime().gc() 的调用,会显式触发Full GC,同时对老年代和新生代进行回收,尝试释放被丢弃对象占用的内存。
当应用程序为对象分配内存,而对象不再被使用时却没有释放,就会发生内存泄漏。随着时间的推移,泄漏的内存会累积,导致应用程序性能变差,甚至崩溃。泄漏可能发生在任何程序和平台上,但由于活动生命周期的复杂性,这种情况在 Android 应用中尤其普遍。最新的 Android 模式,如 ViewModel 和 LifecycleObserver 可以帮助避免内存泄漏,但如果你遵循旧的模式或不知道要注意什么,很容易漏过错误。
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「K8S 生态周报」内容主要包含我所接触到的 K8S 生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s生态」。
内存泄露是一个相对挺严重的问题,可是它的存在未引起足够的重视,如果程序运行时一直分配内存而不及时释放无用的内存,程序占用的内存越来越大,直到把系统分配给该APP的内存消耗殚尽,程序因无内存可用导致崩溃,这样的情况我们称之为内存泄漏。如果某个对象没有始终在内存中,并且依然会做一些事的时候,这样的的Bug是非常严重而且难以排查的。
内存泄漏并不是指物理上的内存消失,而是在写程序的过程中,由于程序的设计不合理导致对之前使用的内存失去控制,无法再利用这块内存区域;短期内的内存泄漏可能看不出什么影响,但是当时间长了之后,日积月累,浪费的内存越来越多,导致可用的内存空间减少,轻则影响程序性能,严重可导致正在运行的程序突然崩溃。
从业十多年,我从一位向往大厂的面试者成为了一个大厂面试官,身边很多从事Java 开发的朋友都不时咨询如何才能进大厂。的确,进大厂对于大多数人来说,绝不只是谈资,而是一种技术追求。像阿里、腾讯、字节这样的大厂,技术氛围和技术规范都明显优于体量较小的公司,业务场景也更加丰富、更具挑战性。在大厂锻炼几年,可以更好地提升个人能力,对以后的职业规划也有更多选择。
刚入门的童鞋肯能都会有一个疑问,Java不是有虚拟机了么,内存会自动化管理,我们就不必要手动的释放资源了,反正系统会给我们完成。其实Java中没有指针的概念,但是指针的使用方式依然存在,一味的依赖系统
博主17届双非一本毕业, 主要是搞Java开发的, 没有大厂经验. 2020 自己也马上快3年工作经验了. 如果再不找找机会进大厂深造一下, 后面的竞争力和个人的提升将会更难.因此在现在公司磨砺了两年之后, 开始向大厂迈进~ 这篇博客主要是想分享一下自己在面试过程中所遇到的问题,相对比较坎坷,前后经历了3个多月.希望大家也能在找工作的过程中,坚持下来!
潘斐斐,携程无线平台研发部高级研发工程师。2008年加入携程,目前负责携程Node.js技术栈的基础平台研发工作。
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