非池化内存的分配由UnpooledByteBufAllocator负责,本文梳理下由其负责分配的堆内存和堆外内存如何实现的 。
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。
对线程安全的理解就是多个线程同时操作一个共享变量时会产生意料之外的情况,这种情况就是线程不安全。注意:只有写操作才可能出现线程不安全,对共享变量只进行读操作线程是绝对安全的。
JVM全称是 Java Virtual Machine ,中文称为 Java虚拟机 。
需要注意的是,内存泄漏问题的处理并不总是简单明了的,有时可能需要多次的诊断和解决过程。同时,也需要结合具体的编程语言、开发环境和应用场景选择适合的工具和方法来解决问题。
JVM 可以使用的内存分外 2 种:堆内存和堆外内存,这篇文章主要介绍堆外内存的使用示例
常言道常在河边走,那有不湿鞋。作为一名Java开发人员,遇到OutOfMemoryError那可是在正常不过了,无论是别人写的代码导致的,还是别人写的代码导致的,总之不是我干的,你把Git记录拍在我脸上也不是我干的。遇到OOM不要慌,看一下姜同学是怎么解决的。
Netty Review - NioServerSocketChannel源码分析
目前采用微服务架构已经逐渐成为企业架构的标准范式,而大多微服务是基于Spring Cloud框架来进行应用的构建的,所以在开发实践中,甚至生产环境中,会遇到java相关问题,例如系统运行变慢、内存OOM,堆栈异常等问题,这里结合我之前的一些实践提供一些相关工具,和大家一起分享我们的诊断思路和解决技巧。
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。
对象的实例化过程需要做哪些工作呢?首先 Java 是一门面向对象的语言,类是对所属于一类的所有对象的抽象,对象的所有结构化信息都定义在了类中,因此对象的创建需要根据类中定义的类型信息,也就是类所对应的 class 二进制字节流,所以这就涉及到了类的加载与初始化。其次,对象大多存储在堆内存中,这就涉及到内存的分配。除此之外,还有变量的初始化零值,对象头的设置,在栈中创建对象的引用等等,本文我们来一起详细的分析一下对象的完整实例化过程。
对象的实例化过程需要做哪些工作呢?首先Java是一门面向对象的语言,类是对所属于一类的所有对象的抽象,对象的所有结构化信息都定义在了类中,因此对象的创建需要根据类中定义的类型信息,也就是类所对应的class二进制字节流,所以这就涉及到了类的加载与初始化。其次,对象大多存储在堆内存中,这就涉及到内存的分配。除此之外,还有变量的初始化零值,对象头的设置,在栈中创建对象的引用等等,本文我们来一起详细的分析一下对象的完整实例化过程。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1549815
在Java应用程序开发中,OutOfMemoryError(OOM)是一个令人头痛的问题。当JVM中的内存无法满足应用程序的需求时,就会抛出这个错误。本文将深入探讨OOM的三大场景:堆内存溢出、方法区内存溢出和栈内存溢出,并分析它们的原因,提供相应的实战解决方案。
在测试IO密集型应用程序的时候,当出现内存泄露的时候,往往需要针对这部分进行分析内存泄露的具体原因。常规的一种方式是我们使用JVM的监控工具来监控这部分,来查看堆内存以及非堆内存的实际使用率和过程中应用程序本身的CPU使用率。但是被测试的服务一旦出现内存泄露,该服务就会疯狂的打印内存泄露的日志信息同时客户端请求服务,服务一直处于超时的情况。那么这个时候如JVisualVM的监控也会失去连接,并不能够看到很关键的信息。所以下面详细的阐述下当被测试的服务一旦出现内存泄露的时候,使用自动导出以及命令行导出的方式来获取到内存映像的文件,从而对分析内存泄露提供有利的信息。
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理,从而出现 内存泄露(ML)、内存溢出(OOM)、内存空间占用过大 等问题,最终导致应用程序崩溃(Crash)
我们的监控系统是zabbix,最近刚做完jvm还有tomcat的监控,需要吐槽以下内容:
当多线程运行时,每个线程切换后需要知道上一次所运行的状态、位置。由此也可以看出程序计数器是每个线程私有的。
压缩指针是一种内存优化技术,旨在减少堆内存使用量。它通过将32位和64位指针压缩为更小的大小,从而节省堆内存的使用量。
Java内存管理是一项持续的挑战,同时也是锻造出可拓展应用的必备技能。本质上,Java内存管理就是一个为新对象分配内存和释放无用对象内存的过程。
通过前面的几篇博客,我们介绍了Java虚拟机的内存分配以及内存回收等理论知识,了解这些知识对于我们在实际生产环境中提高系统的运行效率是有很大的帮助的。但是话又说回来,在实际生产环境中,线上项目正在运行,我们怎么去监控虚拟机运行效率?又或者线上项目发生了OOM,异常堆栈信息,我们又怎么去抓取,然后怎么去分析定位问题呢?
作者:董伟柯,腾讯 CSIG 高级工程师 问题背景 前段时间,某客户线上运行的大作业(并行度 200 左右)遇到了 TaskManager JVM 内存超限问题(实际内存用量 4.1G > 容器设定的最大阈值 4.0G),被 YARN 的 pmem-check 机制检测到并发送了 SIGTERM(kill)信号终止该 container,最终导致作业出现崩溃。这个问题近期出现了好几次,客户希望能找到解决方案,避免国庆期间线上业务受到影响。 在 Flink 配置项中,提供了很多内存参数设定。我们逐一检查了客户
这里面对Random r = new Random()的调用就是获取已有对象并使用
JVM对象访问解析 对象访问过程的内存情况 public void function(){ Object obj = new Object(); } function方法被执行的时候,JVM在JVM栈中为function创建一个栈帧,用于存放function在运行过程中的一些信息。 Object obj被执行时,JVM在function方法对应的栈帧中的本地变量表中创建Object类型的引用obj。 new Object()被执行时,JVM在堆内存中创建一块Object类型的、包含实例数据值
使用知行之桥EDI系统时,由于业务数据量的增多,难免会遇到一些系统异常情况,为了保证企业生产环境的稳定运行,EDI系统自带了错误邮件通知功能。此功能保证了在EDI系统自动处理数据的过程中可以将异常信息及时告知用户,使用户收到邮件及时处理,保证数据的正常传输。
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
1.操作系统中 heap 和 stack 的区别? Java 把内存划分成两种:一种是栈内存,另一种是堆内存。 在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配,当在一段代码
在java的虚拟机异常中,有两个异常是大家比较关心的,一个是StackOverflowError,另一个是OutOfMemoryError。今天我们就来看看OutOfMemoryError是怎么产生的,以及如何去排查这个异常。
Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,所有对象和数组都在堆上进行内存分配。为了进行高效的垃圾回收,虚拟机把堆内存划分成新生代、老年代和永久代(1.8中无永久代,使用metaspace实现)三块区域
早些时候写过RocketMQ性能优化【实战笔记】和 RocketMQ性能测试【实战笔记】文章,主要基于异步刷盘/异步复制;由于业务需要需要搭建异步刷盘/同步复制集群;同时对性能进行压测。
当涉及到 Java 性能分析时,有一系列强大的命令和工具可以帮助开发人员分析应用程序的性能瓶颈、内存使用情况和线程问题。以下是一些常用的 Java 性能分析命令和工具,以及它们的详细说明和示例。
栈 -Xss128k <==> -XX:ThreadStackSize=128k 设置线程栈的大小为128K
Java岗位面试,JVM是对程序员基本功考察,通常会问你对JVM了解吗? 可以分几部分回答这个问题,首先JVM内存划分 | JVM垃圾回收的含义 | 有哪些GC算法 以及年轻代和老年代各自特点
某一天,技术交流群里面的某个群友突然提出了一个问题:"ThreadLocal 的 key 是弱引用,那么在 threadLocal.get() 的时候,发生 GC 之后,key 是否是 null?"屏幕前的你可以好好想想这个问题,在这里我先卖个关子,先讲讲 Java 中引用和 ThreadLocal 的那些事。
为了判断 Java 中是否有内存泄漏,我们首先必须了解 Java 是如何管理内存的。下面我们先给出一个简单的内存泄漏的例子,在这个例子中我们循环申请 Object 对象,并将所申请的对象放入一个 HashMap 中,如果我们仅仅释放引用本身,那么 HashMap 仍然引用该对象,所以这个对象对 GC 来说是不可回收的。
在重写性能测试框架的过程中,遇到一个问题,每个线程都要收集一些统计数据,但是在我之前的框架Demo里面有一种情况:单一的threadbase线程任务,多线程并发。我是直接使用的这个对象,如果每个线程threadbase包含统计信息的话,多线程执行一个任务肯定会出现不安全的情况,如果加锁又会导致“多线程”失去意义。故而采用了创建任务时将对象按照线程数拷贝一份,保证每个线程执行的threadbase对象都是独立绑定的。
这篇文章我们直接来分析为什么我们的应用会抛出 OutOfMemoryError,以及哪些情况下会发生 OutOfMemoryError。OOM的异常在java层只有 java,lang.OutOfMemoryError 这一个Throwable的定义,抛出这个异常的行为由jni层触发:Thread::ThrowmOutOfMemoryError
虚拟机遇到new指令之后,会根据new指令的参数去常量池中定位类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类,是否已经加载、解析、初始化,如果没有,则需要先执行相应的类加载过程。
在Java编程世界中,Java内存模型(Java Memory Model,简称JMM)和Java虚拟机(Java Virtual Machine,简称JVM)的内存结构是两个核心概念。它们对于理解Java程序的执行方式、性能优化以及并发编程至关重要。尽管这两个概念紧密相连,但它们的职责和特性却各不相同。本文将详细探讨Java内存模型与Java虚拟机的内存结构,以便更深入地理解它们之间的关系和差异。
在jvm中有很多的参数可以进行设置,这样可以让jvm在各种环境中都能够高效的运行。绝大部分的参数保持默认即可。
某一天在某一个群里面的某个群友突然提出了一个问题:"threadlocal的key是弱引用,那么在threadlocal.get()的时候,发生GC之后,key是否是null?"屏幕前的你可以好好的想想这个问题,在这里我先卖个关子,先讲讲Java中引用和ThreadLocal的那些事。
线程局部变量是局限于线程内部的变量,属于线程自身所有,不在多个线程间共享。Java 提供 ThreadLocal 类来支持线程局部变量,是一种实现线程安全的方式。但是在管理环境下(如 web 服务器)使用线程局部变量的时候要特别小心,在这种情况下,工作线程的生命周期比任何应用变量的生命周期都要长。任何线程局部变量一旦在工作完成后没有释放,Java 应用就存在内存泄露的风险。
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。
Netty 的零拷贝技术是通过优化数据传输过程中的数据复制操作,以降低系统的开销和提高性能。
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。
Java内存模型是Java语言在多线程并发情况下对于共享变量读写(实际是共享变量对应的内存操作)的规范,主要是为了解决多线程可见性、原子性的问题,解决共享变量的多线程操作冲突问题。
本文旨在深入探讨Java虚拟机(JVM)中的G1垃圾回收器,包括其工作原理、性能特点、配置调优以及实际使用中的代码示例。G1垃圾回收器以其并行与并发能力、停顿时间可预测性在高性能Java应用中备受青睐。
存放基本类型的变量,对象的引用和方法调用,遵循先入后出的原则。 栈内存在函数中定义的“一些基本类型的变量和对象的引用变量”都在函数的栈内存中分配。当在一段代码块定义一个变量时,Java就在栈中为这个变量分配内存空间,当超过变量的作用域后,Java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间,该内存空间可以立即被另作他用。
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