凡是标题里以“标题党:”开头的文章,那肯定是标题党,勿谓言之不预也。 正在客户现场加班加点写程序的时候,突然有同事找我,说某台公有云服务器上yarn服务占用CPU过高。查看了一下,一个yarn任务
CGI 服务发布到现网后,现网机器出现了Full GC告警,同时CPU飙高99%。在优先恢复现网服务正常后,开始着手定位Full GC的问题。在现场只能够抓到四个GC线程占用了很高的CPU,无法抓到引发Full GC的线程。查看了服务故障期间的错误日志,发现更多的是由于Full GC引起的问题服务异常日志,无法确定Full GC的根源。为了查找问题的根源,只能从发布本身入手去查问题,发现一次bugfix的提交,有可能触发一个死循环逻辑:
性能优化一向是后端服务优化的重点,但是线上性能故障问题不是经常出现,或者受限于业务产品,根本就没办法出现性能问题,包括笔者自己遇到的性能问题也不多,所以为了提前储备知识,当出现问题的时候不会手忙脚乱,我们本篇文章来模拟下常见的几个Java性能故障,来学习怎么去分析和定位。
CGI 服务发布到现网后,现网机器出现了Full GC告警,同时CPU飙高99%。在优先恢复现网服务正常后,开始着手定位Full GC的问题。
虚拟机11.JVM调优_调优方法 ENTER TITLE JVM调优工具 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里 JProfiler:商业软件,需要付费。功能强大。详细说明参考这里 VisualVM:JDK自带,功能强大,与JProfiler类似。推荐。 如何调优 观察内存释放情况、集合类检查、对象树 上面这些调优工具都提供了强大的功能,但是总的来说一般分为以下几
1) Jconsole : jdk自带,功能简单,可以在系统有一定负荷的情况下使用;对垃圾回收算法有很详细的跟踪。
JVM调优是作为每一位Java程序员必备的技能。我们平时打代码一般很少接触到,只有真正部署过线上项目,并且遇到相应的非代码逻辑导致的问题时。为了更好地使用计算机的资源,我们有必要学习一下JVM调优。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里
最近看了一下部署游戏后台的服务器状况,发现我的一个Java程序其占用的CPU时长超过100%,排查后发现竟是Disruptor引起的,让我们来看看究竟为什么Disruptor会有这样的表现。
JVM 发生内部崩溃,那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
内存问题,脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思,就是脑袋运算空间太小,撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇,让人脑瓜疼的内存篇。其余参见:
什么是零拷贝 维基上是这么描述零拷贝的:零拷贝描述的是CPU不执行拷贝数据从一个存储区域到另一个存储区域的任务,这通常用于通过网络传输一个文件时以减少CPU周期和内存带宽。
从业很多年,对于语言其实并没有什么偏执,工作需要什么语言就用什么语言。大家用的最多的可能是C/C++语言,毕竟是算竞的主流,也有很多同学使用Java或者python,再有一些可能使用c#、go、php、ruby等等。
主要保证 GC 的时候扫描高效。由于 TLAB 仅线程内知道哪些被分配了,在 GC 扫描发生时返回 Eden 区,如果不填充的话,外部并不知道哪一部分被使用哪一部分没有,需要做额外的检查,如果填充已经确认会被回收的对象,也就是 dummy object, GC 会直接标记之后跳过这块内存,增加扫描效率。反正这块内存已经属于 TLAB,其他线程在下次扫描结束前是无法使用的。这个 dummy object 就是 int 数组。为了一定能有填充 dummy object 的空间,一般 TLAB 大小都会预留一个 dummy object 的 header 的空间,也是一个 int[] 的 header,所以 TLAB 的大小不能超过int 数组的最大大小,否则无法用 dummy object 填满未使用的空间。
前端,笔者在使用Jaeger进行Trace监控的时候,当数据量增大到一定数量级时,出现了一次CPU暴增导致节点服务器挂了的经典案例,这里对案例进行一个简单的抽象,供大家参考:
在实际开发过程中,有些 Java 程序在本地或者在服务器上都可以运行的较正常,但是运行较长一段时间后,可能会出现资源占用率较高的情况,例如 CPU 或 内存占用率较高等情况,以至于发生内存溢出,进程假死等的情况。这些问题发生的原因,往往是那些易忽略的编程规范导致的。下面描述一个定位开发环境上资源占用率较高问题的流程。
性能测试中,稳定性测试是必不可少的,最主要目的是为了发现程序崩溃问题,关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数,构造各种异常case;例:
最近对一个golang的server项目做了性能测试,针对发现的问题做了简单的总结,供大家参考
下面我们将会介绍JVM中常用的五种引用方法,他们分别对应着不同的回收对象判定情况:
单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的进程数,可简单理解为系统平均活跃进程数
在对一个挡板系统进行测试时,遇到一个由于TCP全连接队列被占满而影响系统性能的问题,这里记录下如何进行分析及解决的。
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:
TSINGSEE青犀视频接到的许多客户的项目场景都很庞大,一台服务器可能接入几百路甚至上千路摄像头,这种情况就可能就会导致服务器压力大,CPU很容易被占满。
http://bingohuang.com/simplify-docker-image-2/
对于容器的资源限制,在容器出来之前有虚拟化技术,我们可以在一个物理机上创建很多虚拟机,对于一台物理机来讲他的cpu和内存都是配置有限的,对于虚拟机我们在配置的时候也是可以进行限定的。本节跟上节关联比较
对于容器的资源限制,在容器出来之前有虚拟化技术,我们可以在一个物理机上创建很多虚拟机,对于一台物理机来讲他的cpu和内存都是配置有限的,对于虚拟机我们在配置的时候也是可以进行限定的。本节跟上节关联比较紧密,建议一起学习。 ####虚拟机配置 内存配置 [1240] CPU 配置 [image.png] ####容器配置 为什么配置容器,给大家说个很实际的例子,如果一个虚拟机里面就一个容器,切这个容器不设置CPU和内存,当容器内的应用一直在运行的时候,它会一直慢慢的吞噬宿主机上的cpu和内存,最终导致的结果是
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青,感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
作者:周易建,腾讯云云监控高级工程师 排查结果展示 [点击查看大图] 故障现象 新部署的服务,没有任何请求。但 Pod 上的 CPU 一直是占满状态,但是查看现网服务未发现问题。 定位问题 1. 先埋点,看耗时卡在哪个环节。 从前端调用接口,到中间检测环节,再到下游某服务环节,发现调用耗时都在该业务服务上。 再看日志,一个新增数据库的接口请求耗时竟然要 1s,再其它两个接口,从请求到完成耗时也要 1-2s。说明该业务服务明显出现了问题。 2. 模块问题已确定,现需定位追踪调用的接口问题。 因
Redis在我们平时的开发或者练习的时候,往往很容易忽略一个问题,那就是我们的Redis内存占满的问题。但是在真是的商业开发中,Redis的实际占满是真正会存在这样的问题的。那么如果Redis在某一刻占满内存,我们又没有对它进行相应的设置它会出现什么情况呢?会不会导致我们整个因为使用Redis而整个业务垮掉?
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记一次Java线上服务器CPU过载问题的排查过程,详解排查过程中用到的Java性能监测工具:jvisualvm、jstack、jstat、jmap。
计科专业从事嵌入式软件开发多年,最近因为公司需要搞后台研发,经常选择升级的时机放在凌晨,而且大型的数据处理也是放在这个时间段内,经常发生的服务器宕机也是在这个时段。都是在用户使用少的时候开始折腾,折腾的次数多也就容易出现服务器问题。由于做的是物联网设备,在工作中遇到的宕机主要有这么几种情况,对大量数据的操作导致CPU占比在一段时间内骤增从而导致数据接收模块出问题,导致系统监控出现问题,很多设备信息检测不到了。
JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。
r的future包提供了一种实现多线程并行计算的接口,但有时候在使用时,我发现r启动了比我设定的多得多的计算资源。
最近想解决下MyCat开统计后TPS吞吐量总上不去的问题,于是想起了Disruptor这个东西。之前想研究过,但是,由于当时并不太需要,而且感觉官方示例比较怪异,就是知道他比较快,没有想用。现在捡起来好好研究下。 首先,推荐大家并发编程网的Disruptor译文. 官网的翻译,翻译的不错,从硬件到软件,谈了Disruptor相对于传统阻塞队列的优化。这里主要针对源代码谈实现和应用。 首先,先拿一张图看一下Disruptor的主要元素:
前几日早上打开邮箱收到一封监控报警邮件:某某 ip 服务器 CPU 负载较高,请研发尽快排查解决,发送时间正好是凌晨。
线程的使用目的是提高运行速度,提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
公司线上有个 tomcat 服务,里面合并部署了大概 8 个微服务,之所以没有像其他微服务那样单独部署,其目的是为了节约服务器资源,况且这 8 个服务是属于边缘服务,并发不高,就算宕机也不会影响核心业务。
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢? 无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) 并发量: 同一时间处理请求的数量,注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
有的应用需要大量计算,他们会长时间、不间断占用CPU资源,导致其他资源无法争夺CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题。例如:代码递归导致的无限循环,正则表达式引起的回溯问题,JVM频繁的FULL GC,以及多线程编程导致的大量上下文切换等,这些都是导致CPU资源繁忙的因素。
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。
什么是CC攻击?CC攻击的前身名为Fatboy攻击,是利用不断对网站发送连接请求致使形成拒绝服务的目的。攻击者通过代理服务器或者肉鸡向向受害主机不停地发大量数据包,造成对方服务器资源耗尽,一直到宕机崩溃。
本节介绍一个常用的并发容器 - ConcurrentHashMap,它是HashMap的并发版本,与HashMap相比,它有如下特点: 并发安全 直接支持一些原子复合操作 支持高并发、读操作完全并行、写操作支持一定程度的并行 与同步容器Collections.synchronizedMap相比,迭代不用加锁,不会抛出ConcurrentModificationException 弱一致性 我们分别来看下。 并发安全 我们知道,HashMap不是并发安全的,在并发更新的情况下,HashMap的链表结构可
CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。
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