今天要探讨的是最近不知道为什么突然间火起来的面试题:当JAVA程序出现OOM之后,程序还能正常被访问吗?答案是可以的,很多时候他并不会直接导致程序崩溃,而是JVM会抛出一个error,告知你程序内存溢出了。当然也要分操作系统。
应用程序出现OOM异常,你是否仍然通过看日志的方式去排查问题(该方式定位解决问题是大概率的巧合而已)?正确的排查方案是进行dump文件分析,你知道为什么吗?
时间在回到一周前,测试跑过来跟我说:压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度,莫慌莫慌,多大点事儿,然后打开运行日志,然后一看居然是内存不足,如下图:
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。
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:
之前或多或少分享过一些内存模型、对象创建之类的内容,其实大部分人看完都是懵懵懂懂,也不知道这些的实际意义。
本篇文章是《Java内存故障?只是因为你不够帅!》 这篇文章的续篇。上篇侧重于理论,本篇侧重于实践。对于内存问题排查来说,搞理论的痛苦,搞实践的也痛苦,没有一片清净之地。
相信大家都遇到过内存溢出的情况,内存溢出一般会使系统崩溃,甚至还会使服务卡死。所以规避内存溢出和及时解决内存溢出尤为重要。
近日,在 Facebook 的网站上,该公司的 Daniel Xu 宣布在 GPLv2 许可证下开源 oomd。oomd 是用户空间内存溢出杀手(OOM Killer),它在最近关于块 I/O 延迟控制器的文章中有被提及到。当内存不足时,内存溢出杀手会杀掉一些进程,它的主要任务是保护内核,因此应用程序可能会受到影响。相比传统的 Linux 内存溢出杀手,oomd 会全面监视系统,评估系统是否处于不可恢复的工作负荷下。在系统的 OOM Killer 作用前,oomd 会在用户空间采取纠正措施。
链接:https://juejin.cn/post/7221461552343072828
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:
原来以为内存溢出这种事情只会发生在书本上,没想到在我们生产环境发生了,而且是618,P0事故安排上了。先回顾一下内存溢出排查的基本思路,然后再来复盘一下内存溢出发生的原因
PS:调优还是报表工具,主要是一些细节,并不会记下来,这么多工具,思路很重要,知道有这个工具可以干这个事情,大概可以分析什么东西,内存的问题,大部分情况都是可以预防,问题定位比较直接,工具也比较多。问题出现不好回复。内存慢慢堆积升高,是可以通过监控工具发现的。宕机之前解决。开发时,
堆内存变大后,虽然垃圾收集的频率减少了,但每次垃圾回收的时间变长。 如果堆内存为 14 G,那么每次 Full GC 将长达数十秒。如果 Full GC 频繁发生,那么对于一个网站来说是无法忍受的。
内存溢出 out of memory,是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory;比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数,那就是内存溢出。
内存溢出在日常工作中,这个错误很容易遇到。遇到内存溢出,首先我们需要快速定位内存溢出的环节(位置),需要进行分析,看看是正常情况还是非正常情况。如果是正常情况,这个时候我们需要加大内存。如果是非正常情况,就需要对我们的程序进行修改,来修复这个问题。
客户端无法连接服务端,查看服务器的端口开启状况,服务端口并没有开启。于是启动服务端,启动几秒后,服务端崩溃,重复启动,服务端依旧在启动几秒后崩溃。
说在前面的话 朋友,你经历过部署好的服务突然内存溢出吗? 你经历过没有看过Java虚拟机,来解决内存溢出的痛苦吗? 你经历过一个BUG,百思不得其解,头发一根一根脱落的烦恼吗? 我知道,你有过! 但是我还是要来说说我的故事.................. ---- 背景: 有一个项目做一个系统,分客户端和服务端,客户端用c++写的,用来收集信息然后传给服务端(客户端的数量还是比较多的,正常的有几千个), 服务端用Java写的(带管理页面),属于RPC模式,中间的通信框架使用的是thrift。 thrif
一: 首先弄明白两个概念:物理内存和虚拟内存 物理内存:通常所说的RAM(随机存储器),有一个存储单元寄存器,存储计算单元执行指令的中间结果。物理内存是真实存在的,例如:内存条 虚拟内存:利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘被称作交换空间。虚拟内存保证多个线程同时执行时可以共享同一块物理内存。但只是空间上共享,逻辑上不是共享的,而且相互支架不能直接访问。 二: 什么是内核?什么是用户空间? · 内核是操作系统运行时所需要的内存,也就是系统空间。 用户
所谓的 JVM 崩溃,一般情况下就是指内存溢出,也就是 OutOfMemoryError 和 StackOverflowError。另外还有一种情况就是堆外内存占用过大,这种情况会导致 JVM 所在机器的内存被撑爆,从而导致机器重启等异常情况发生,我们把这种情况叫做内存泄漏。
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:
内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。 引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
在Linux上编写运行C语言程序,经常会遇到程序崩溃、卡死等异常的情况。程序崩溃时最常见的就是程序运行终止,报告Segmentation fault (core dumped)错误。而程序卡死一般来源于代码逻辑的缺陷,导致了死循环、死锁等问题。总的来看,常见的程序异常问题一般可以分为非法内存访问和资源访问冲突两大类。
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出 JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
OutOfMemoryError 异常: 除了程 序计数器外 , 虚拟机内 存的其他几 个运行时区 域都有发生OutOfMemoryError(OOM)异常的可能。
对于后端程序员,特别是 Java 程序员来讲,排查线上问题是不可避免的。各种 CPU 飚高,内存溢出,频繁 GC 等等,这些都是令人头疼的问题。楼主同样也遇到过这些问题,那么,遇到这些问题该如何解决呢?
JVM全称是 Java Virtual Machine ,中文称为 Java虚拟机 。
对一个系统而言,保持一个系统能够持续稳定地提供服务的能力而言显得尤为重要。我们常常谈用户体验,其实良好的用户体验不仅仅指的是用户交互以及系统的易用性,也包含了系统可持续提供服务的能力。作为质量交付团队,不仅仅需要考虑被测对象背后的业务价值和给用户带来商业上的赋能,也需要考虑提供业务背后的底层服务的计算能力,因为底层服务的稳定性才能够保障上层应用的产品业务特性,以及业务带来的商业价值。
上一周我有幸观看了高级架构师李国讲师的直播,内容是关于 Java 内存问题排查和解决。
在开发的过程中,可以通过oracle的jdk,bin目录下的jvisualvm.exe查看是否死应用锁,且会发现有线程一直在休眠状态
上周由于工作原因,公司安排写单元测试,开始都很顺利,但是随着写的测试案例越来越多,项目单元测试运行就特别卡,极端情况下内存溢出,因此进行了排查
本文将和大家介绍一个简单且实际用途不大的使用 windbg 配合脚本的方式,进行自动化的大批量对 dotnet 系应用的 dump 进行自动化分析调试处理,可以自动根据调试需求输出 dump 文件的一些信息
JAVA堆分为新生代(Young Generation)和老年代(Old Generation)( 也就是图中对应的New Generation 和 tenured Generation)用于存储对象实例。
概述 jvm中除了程序计数器,其他的区域都有可能会发生内存溢出 内存溢出是什么? 当程序需要申请内存的时候,由于没有足够的内存,此时就会抛出OutOfMemoryError,这就是内存溢出 内存溢出和内存泄漏有什么区别? 内存泄漏是由于使用不当,把一部分内存“丢掉了”,导致这部分内存不可用。 当在堆中创建了对象,后来没有使用这个对象了,又没有把整个对象的相关引用设为null。此时垃圾收集器会认为这个对象是需要的,就不会清理这部分内存。这就会导致这部分内存不可用。 所以内存泄漏会导致可用的内存减少,进而会
垃圾回收完成后,一般是需要进行内存碎片管理,将不连续的空闲内存移动到一起,以便空出足够的连续内存空间供后续使用。
问题背景:一次启动本地应用,两分钟过后自动退出,通过日志并未发现任何异常状况,莫名其妙的应用就自动被杀掉了;
如果我们所在公司的业务量比较大,在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象,那我们该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
前几天我发了一篇文章:在 4GB 物理内存的机器上,申请 8G 内存会怎么样?,但是当时写的比较匆忙,文章中只考虑关闭 swap 的情况,没有提及开启 swap 的情况,有读者希望我补充这部分内容。
内存溢出(out of memory),是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory;比如申请了一个integer, 但给它存了long才能存下的数,那就是内存溢出。
在JVM的几个内存区域中,除了程序计数器外,其他几个运行时区域都有发生内存溢出(OOM)异常的可能。
如何在高性能服务器上进行JVM调优? 为了充分利用高性能服务器的硬件资源,有两种JVM调优方案,它们都有各自的优缺点,需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统,并为JVM分配大内存 我们知道,如果JVM中堆内存太小,那么就会频繁地发生垃圾回收,而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿,因此,如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率,从而避免程序的停顿。 因此,人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存,64位操作系统最大能支持128G内存,因此我们可以使用64位操作系
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云