Spring Boot总体来说，搭建还是比较容易的，特别是Spring Cloud全家桶，简称亲民微服务，但在发展趋势中，容器化技术已经成熟，面对巨耗内存的Spring Boot，小公司表示用不起。如今，很多刚诞生的JAVA微服务框架大多主打“轻量级”，主要还是因为Spring Boot太重。
SprintBoot总体来说，搭建还是比较容易的，特别是SpringCloud全家桶，简称亲民微服务，但在发展趋势中，容器化技术已经成熟，面对巨耗内存的SprintBoot，小公司表示用不起。如今，很多刚诞生的JAVA微服务框架大多主打“轻量级”，主要还是因为SprintBoot太重。
Spring Boot总体来说，搭建还是比较容易的，特别是Spring Cloud全家桶，简称亲民微服务。
某些对象或者数据没有利用价值了，但是由于某些原因占用着内存，无法被回收，就造成了内存泄漏。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
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
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
线上问题排查相比于coding，是一个低频的工作，很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候，往往是重要且紧急的，因此问题排查的效率，就显得尤为重要。有些线上问题，比较直观，比如磁盘使用率高、网络流量高这种，借助合适的工具很快能定位到原因；但对于一些复杂的问题，如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等，需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候，需要有正确的解题思路，并辅以合适的工具，才能高效地解决问题。
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。
说明：sar -P ALL > aaa.txt 重定向输出内容到文件 aaa.txt
最近因为太忙，时间不够，导致长时间没写笔录，没有好好去总结自己，很不应该，要调整回来。
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
去年双十一腾讯云搞活动，198元购买了三年轻量级服务器的使用权，配置：4G内存，8G带宽，1200G月流量，80G硬盘，因此，我就闲来无事部署了属于我自己的个人网站；大概部署几个服务：Nginx、Redis、MySQL、jenkins、vue项目、博客网站等。
读过《重构 - 改善既有代码的设计》一书的同学们应该都很了解“代码的坏味道”。当然确定什么是代码“坏味道”是主观的，它会随语言、开发人员和开发方法的不同而不同。在工作当中，很多时候都是在维护之前的项目和在此基础上增加一些新功能，为了能让项目代码易于理解和维护，要时刻注意代码中的“坏味道”，当发现代码如果有坏味道了，要及时去重构它使其变成优秀的整洁的代码。今天我们要聊的是“坏味道的代码”给系统性能带来的影响，笔者会给大家展示几个案例，希望能对大家有所启发和帮助。
可能有人不知道ZGC是什么，他是新一代实验性质的垃圾收集器，我们知道GC的评价标准有三个：内存占用、吞吐量、延迟，没有哪个收集器能三者兼备，只能根据场景选择合适的收集器，而ZGC最大的特点就是超低的延迟，引用官方的说法，无论你的堆有多大，几百G还是几个T，都能在10ms以内完成垃圾回收，远远超越了G1、cms（延迟方面），代价是吞吐量的下降（约10%）和额外的内存占用。
之前一直运行正常的数据分析平台，最近一段时间没有注意发现日志索引数据一直未生成，大概持续了n多天，当前状态: 单台机器, Elasticsearch（下面称ES）单节点(空集群),1000+shrads, 约200G大小。
说到监控CPU，目前主要是监控CPU的使用率，以及每一个进程占用CPU资源，Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
我赶紧看了下监控，一切正常，距离上次发版好几天了，FULL GC 一次没有，YoungGC，十分钟一次，堆空闲也很充足。
某天，运维老哥突然找我：“你们的某 JAVA 服务内存占用太高，告警了！GC 后也没释放，内存只增不减，是不是内存泄漏了！”
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
在服务器运维工作中，CPU负载过高是比较常见的问题之一。当CPU负载过高时，服务器的性能会明显下降，甚至可能导致系统崩溃或服务不可用。因此，及时发现和解决CPU负载过高的问题十分重要。本文将介绍如何通过一系列步骤来诊断和解决服务器CPU负载过高问题。
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》）
官方地址：https://github.com/alibaba/nacos/releases
在本篇博文中，我们将了解什么是 Java 中的内存泄漏，以及关于 Java 内存泄漏场景的错误认知进行简要解析。
一直使用Idea开发java 程序，头疼的是太太太占用内存了，笔记本电脑经常卡爆，在服务器开发的话又太麻烦，VS Code Remote的带来，解决了这一烦恼。下面来实战一下。
Redis中可以通过expire设置键的过期，那么Redis又是什么时候删除键的呢？
不知道大家有没有注意到，在22.10.31 21点之后，凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面：
最近在维护公司线上的服务器，排查了一些问题，所以做一个总结。有一段时间，线上环境变得很卡，客户端请求很多都报超时，因为线上没有良好的apm监控，所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查，发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍，然后发现，memcache服务器（8核）负载很高，cpu一直在50%的左右，原因就是memcache服务器内存用完，导致内存的淘汰十分频繁，这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
这里可以看到伊甸园区、from区、to区和老年代的内存占用情况，如果老年代99.99%了，那就是堆内存溢出了。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该
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。
1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
看到标题，你可能认为这是在教你选择腾讯云的服务器，其实这不是一篇介绍服务器配置选择的文章，这个一篇如何使用最低配置来支持高并发的文章。
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。
内存泄漏（Memory Leak）是指程序中己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。
公司的业务量比较大，在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory，JVM内存溢出)的现象，那该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？
Jconsole是JDK自带的监控工具，在JDK/bin目录下可以找到。它用于连接正在运行的本地或者远程的JVM，对运行在java应用程序的资源消耗和性能进行监控，并画出大量的图表，提供强大的可视化界面。而且本身占用的服务器内存很小，甚至可以说几乎不消耗，不失为一款好工具。
简单来说，Java的序列化机制是通过类的serversionUID来验证版本一致性的。在反序列化时，JVM会将传来的字节流中的serialVersionUID与本地相应实体类的serialVersionUID进行比较，如果相同就认为是一致的，如果相同就认为是一致的，可以进行反序列化，否则就会出现序列化版本不一致的异常，即是InvalidCastException。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是，会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了)，如下图所示。同时，由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
前些日子小组内安排值班，轮流看顾我们的服务，主要做一些报警邮件处理、Bug 排查、运营 issue 处理的事。工作日还好，无论干什么都要上班的，若是轮到周末，那这一天算是毁了。
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