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。
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
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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
随着系统自身数据量的增长，访问量增加，系统的响应通常会越来越慢，或者是新的功能在性能上无法满足修去，这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程，涉及的方面有：硬件，操作系统，运行环境软件和应用本身。
1、在Linux中启动项目：java -cp ref-jvm.jar -XX:+PrintGC -Xms200M -Xmx200M ex13.FullGCProblem
CMS（标记-清除）——》G1（标记整理）——》ZGC（染色指针，多重映射等技术）
列出java进程， -q 只输出进程id -m 输出Java进程（主函数）的参数 -l 可以用于输出主函数的完整路径 -v可以显示传递给JVM的参数
一日凌晨，手机疯狂报警，短信以摧枯拉朽之势瞬间以百条的速度到达，我在睡梦中被惊醒，看到短信的部分内容如下：
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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。
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜，同样，没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少，一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的，毫无参考意义。
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。
加上-H这个选项启动top，top一行显示一个线程（指的是（轻量级）进程？ ）。否则，它一行显示一个进程。
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
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:
Linux/Unix like OS 的文件系统中每个目录树中的节点，只包含了文件名和 Inode number Inode number 所找到对应于文件名的Inode 节点 Inode 节点中才真正记录了文件的大小/物理地址/所有者/访问权限/时间戳/被硬链接的次数等实际的 metadata IO 操作的时候，需要的资源除了磁盘空间以外，还要有剩余的 Inode
上周刚刚开源的阿里内部广泛使用的Java在线诊断工具Arthas，今天来到了Github trending榜首，相当于程序员的微博热搜榜首！欢迎大家关注、试用和反馈：https://github.com/alibaba/arthas
本博客的目的不在于给出最佳配置，而是带领开发者，能够从实际情况出发，通过不断的调节tomcat和jvm参数，去发现吞吐量，平均响应时间和错误率等信息的变化，同时根据服务器的cpu和内存等信息，结合接口的业务逻辑，最好是测试使用率最高，并发最大，或者是最重要的接口(比如下单支付接口)，设置最优的tomcat和jvm配置参数。
jstat用法 其中-gc可以换成-class 、-gcnew、-gcold等参数；而54992表示的JVM的进程id（可能通过上面的jps命令查看） ;4s表求每4秒打印一次，后面的3表求共打印三次。 打印的各参数含义如下： 1：S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used） 2：EC、EU：Eden区容量和使用量 3：OC、OU：年老代容量和使用量 4：MC、MU：元数据区容量和使用量 5：CCSC、CCSU：压缩类空间容量和使用量 5：YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时 6：FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时 7：GCT：GC总耗时 jstat可以用来判断系统是否出现了内存泄漏，方法是通过一短长时间的观察OU的增长情况，如果OU稳定增长，则有可能出现内存泄漏。
JVM性能调优牵扯到各方面的取舍与平衡，往往是牵一发而动全身，需要全盘考虑各方面的影响。在优化时候，切勿凭感觉或经验主义进行调整，而是需要通过系统运行的客观数据指标，不断找到最优解。同时，在进行性能调优前，您需要理解并掌握以下的相关基础理论知识:
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。
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当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。
1、错误提示：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
1、OOM异常：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
近一年内对公司的 ELK 日志系统做过性能优化，也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化，在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。
在curl 一个 spring boot 应用接口的时候，出现这个情况，看着启动ok，但是出现如下提示
其中New和Tenured属于堆内存，堆内存会从JVM启动参数（-Xmx:3G）指定的内存中分配，Perm不属于堆内存，有虚拟机直接分配，但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小。
Prometheus通过expoeter监控Elasticsearch集群，比传统的APM或者zabbix监控更加深入；配合exporter可已经详细监控这个es集群的信息。
专栏地址：https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，能够处理大规模的数据并提供实时的搜索和分析功能。为了充分发挥Elasticsearch的性能，集群搭建时的Linux系统设置优化至关重要。本文将分模块详细介绍如何优化Linux设置，以确保Elasticsearch集群的高效运行。
此文出处云时代架构，作者：李艳鹏 教你如何成为Java的OOM Killer 前言 虽然事隔半年，当时排查线上OOM事故的过程记忆犹新，每一个步骤都历历在目，感谢业务组、系统部、压测组、监控与应急部对架构组的强力支持，得以让这个Java内存问题水落石出，经过半年多的全面的应用日志 切割方式的改造，现在基本没有OOM的问题了，线上服务运行非常健康，对可用性的保障起到了很大的作用，如果你在经历OOM，读了这个文章会有很大的启发。 Become OOM Killer 我们都知道JVM的内存管理是自动化的，Jav
当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误（根据实际生产经验，可以对程序日志中的 OutOfMemoryError 配置关键字告警，一经发现，立即处理）。
在使用JMeter进行压测时，当被测接口需要很高的并发量，或者有些接口访问数很高的时候，Linux网络相关的内核参数需要根据实际服务进行调整，从而导致本地端口被占满，出现请求报错的情况。此时，本机的一些TCP配置、本机性能峰值就可能是性能测试的瓶颈点。 因此，本文梳理了基于JMeter的分布式压测环境的搭建方法，并能够满足参数化的需求。
这些问题在日常开发中可能被很多人忽视（比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存，而不会深究问题根源），但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具进行介绍，希望能起抛砖引玉之用。本文参考了网上很多资料，难以一一列举，在此对这些资料的作者表示感谢！关于JVM性能调优相关的资料，请参考文末。
（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
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