(2)stack - 输出当前方法被调用的调用路径, 一个方法被执行的路径非常多,不知道这个方法是从那里被执行,就可以采用
一般 Unix 系统中,用户态的程序通过malloc()调用申请内存。如果返回值是 NULL, 说明此时操作系统没有空闲内存。这种情况下,用户程序可以选择直接退出并打印异常信息或尝试进行 GC 回收内存。然而 Linux 系统总会先满足用户程序malloc请求,并分配一片虚拟内存地址。只有在程序第一次touch到这片内存时,操作系统才会分配物理内存给进程。具体我们可以看下如下demo:
采用zip或tar.gz的二进制包方式安装的ES,需要配置一系列参数,通过阅读官方文档了解到其中重要参数的配置及其说,下面将逐步进行了解。
这个常量是java进程存活时长阈值,当一个java进程存活时间大于此值时,才会被zabbix视为监控对象。此值的单位为秒。
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢?
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty
_NullPointer 出处:https://www.cnblogs.com/renwei/
不同的 GC 堆大小动态伸缩有很大很大的差异(比如 ParallelGC 涉及 UseAdaptiveSizePolicy 启用的动态堆大小策略以及相关的 UsePSAdaptiveSurvivorSizePolicy、UseAdaptiveGenerationSizePolicyAtMinorCollection 等等等等的参数参与决定计算最新堆大小的方式以及时机),在这个系列以后的章节我们详细分析每个 GC 的时候再详细分析这些不同 GC 的动态伸缩策略。我们这里仅涉及大多数 GC 通用的堆大小伸缩涉及的参数:MinHeapFreeRatio 与 MaxHeapFreeRatio:
原文地址:https://www.cnblogs.com/superfj/p/8667977.html
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。
分别复制tomcat目录下的 conf logs temp webapps work 这5个目录到 test1 和 test2下。
介绍 在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty 针对目前的容器优化,目前来说没有太多地方,需要考虑如下几个点 线程数 超时时间 jvm优化 针对上述的优化点来说,首先线程数是一个重点,初始线程数和最大线程数,初始线程数保障启动的时候,如果有大量用户访问,能够很稳定的接受请求, 而最大线程数量用来保证系统的稳定性,而超时时间用来保障
Zabbix自带监控系统的内存利用率和CPU利用率,但是系统内存并不能反应JVM内存情况
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势,在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代,蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利,推动业务进行云原生化改造,加速企业数字化转型。
根据man配置的信息可以得出pthread_create会创建一个线程,这个函数是linux系统的函数,可以用C或者C++直接调用,上面信息也告诉程序员这个函数在pthread.h, 这个函数有四个参数
Java中,引用和对象是有关联的。如果要操作对象则必须引用进行。因此,简单的办法是通过引用计数来判断一个对象是否可以回收。简单的说,给对象中添加一个引用计数,每当有一个引用失效时,计数器值减1,任何时刻计数器值为0的对象就是不可能再被利用的,那么这个对象就是可回收对象。那么为什么主流的Java虚拟机里面都没有选择这种算法呢?主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。
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
工作当中遇到的事情比较杂,因此涉及的知识点也很多。这里暂且记录一下,今天遇到的知识点,纯干货~ 关于文件的解压和压缩 如果你的系统不支持tar -z命令 如果是古老的Unix系统,可能并不认识tar -z命令,因此如果你想要压缩或者解压tar.gz的文件,就需要使用gzip或者gunzip以及tar命令了。 关于tar.gz可以这么理解,tar结尾的压缩包,其实只负责把文件打包,并没有进行压缩;而gz结尾的包,则是进行压缩操作。 因此,tar.gz的文件可以理解为,先进行打包,再进行压缩。 那么,压缩
引言 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
这篇文章将研究如何处理和调试那些只发生在生产环境(或其他远程环境)而本地开发环境可能没办法重现的“问题”。任何碰到过这种情况的人都不得不承认,试图定位这种“问题”原因的过程,很大可能性是以一堆胡乱猜测而告终:一个非常耗时且低效的过程。
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
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。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?
Java 19 中 Loom 终于 Preview 了,虚拟线程(VirtualThread)是我期待已久的特性,但是这里我们说的线程内存,并不是这种 虚拟线程,还是老的线程。其实新的虚拟线程,在线程内存结构上并没有啥变化,只是存储位置的变化,实际的负载线程(CarrierThread)还是老的线程。
在网上查询尝试了一些办法如:修改tomcat文件下的bin/catalina 文件中set JAVA_OPTS= -Duser.timezone=GMT+08
在上一章节中,我们在一个节点上快速构建了一个ES集群,方便我们快速入门。但是实际生产应用中,我们都会根据公司实际的生产情况,比如公司业务日志的数据量、平台的数据访问量去选择我们服务器节点的配置。那么关于节点的配置这块,这里先不做过多讲解。腾云ES服务提供了各种场景下的套餐,用户可以非常方便的选择适合自己的产品。后续我将陆续给出我的建议。
ELK介绍 在平时的工作当中,需要一个日志分析系统来分析各种各样的告警信息,而ELK可以简单满足这个需求。
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。
hs_err_pid这种文件,是JVM出现错误时dump下来的。记录了错误发生当时: 1)JVM的状态参数 2)Linux的状态参数 就以下面的文件为例: # # There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue. # Cannot create GC thread. Out of system resources. # Possible reasons: # The system is out of p
1、错误提示:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
可以使用wget方式进行安装包的下载或直接访问downloads地址下载安装包后上传至相应节点并进行解压。
这次给大家带来的是牛客一位昵称为一条咸鱼游啊游的朋友分享的面经,勾玉在这里做出分析解答,一起看看吧~
“ 给一个系统定位问题的时候,知识、经验是关键基础,数据是依据,工具是运用知识处理数据的手段。这里的数据包括:运行日志、异常堆栈、GC日志、线程快照(threaddump/javacore文件)、堆转储快照(heapdump/hprof文件)等。经常使用适当的虚拟机监控和分析的工具可以加快我们分析数据和定位解决问题的速度,但我们在学习工具前,也应当意识到工具永远都是知识技能的一层包装,没有什么工具是“秘密武器”,学会了就能包医百病”
先说结论,Kafka 部署在 Linux 上要比 Windows 和 Mac 上性能高的多,主要是以下几个原因:
Arthas 是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等,大大提升线上问题排查效率。
Hook 技术需要预先分析目标应用的源代码和逻辑,根据目标测试场景设置目标、逻辑和数据,然后运行时动态的对目标函数参数值、逻辑或者返回值做修改,达到修改现有函数逻辑、实现目标测试场景的目的。
有些时候我们需要查看jvm的运行参数,这个需求可能会存在2种情况: 第一,运行java命令时打印出运行参数; 第二,查看正在运行的java进程的参数;
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
开发机配置如下:Linux内核是2.6,Centos版本为6.9,应该差异不大。
生产环境中直接排查 JVM 的话,最简单的做法就是使用 JDK 自带的 6 个非常实用的命令行工具来排查。它们分别是:jps、jstat、jinfo、jmap、jhat 和 jstack,它们都位于 JDK 的 bin 目录下,可以使用命令行工具直接运行,其目录如下图所示:
1、问题: 最近在往 HBase 写中文的时候,发现 hbase 查出来的数据会有部分中文乱码了,而部分中文又是正常的,按理来说,一般的乱码问题要么全乱,要么不乱。考虑到出现中文的地方都是来源于 hdfs 上的一个配置文件,而这个配置文件可以确定是 utf-8 编码的,那排除了原始文件导致的乱码,想想 MR 代码里也没有转码的逻辑,也排除了代码的问题,那就只有一种可能:Hadoop 集群的系统环境是异构的,这里面可能涉及到 linux 、java 的环境变量、配置的问题。 2、排查: (1)打印了整个集群的
本章分析单个节点的启动和关闭流程。看看进程是如何解析配置、检查环境、初始化内部模块的,以及在节点被“kill”的时候是如何处理的。
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