前面提到了虚拟内存需要映射物理内存才能使用,这个映射关系被保存在内存中的页表(Page Table)。现代 CPU 架构中一般有 TLB (Translation Lookaside Buffer,翻译后备缓冲,也称为页表寄存器缓冲)存在,在里面保存了经常使用的页表映射项。TLB 的大小有限,一般 TLB 如果只能容纳小于 100 个页表映射项。 我们能让程序的虚拟内存对应的页表映射项都处于 TLB 中,那么能大大提升程序性能,这就要尽量减少页表映射项的个数:页表项个数 = 程序所需内存大小 / 页大小。我们要么缩小程序所需内存,要么增大页大小。我们一般会考虑增加页大小,这就大页分配的由来,JVM 对于堆内存分配也支持大页分配,用于优化大堆内存的分配。那么 Linux 环境中有哪些大页分配的方式呢?
Linux 内存管理模型不是咱们这个系列的讨论重点,我们这里只会简单提一些对于咱们这个系列需要了解到的,如果读者想要深入理解,建议大家查看 bin 神(公众号:bin 的技术小屋)的系列文章:一步一图带你深入理解 Linux 虚拟内存管理
Linux 内核有个机制叫OOM killer(Out-Of-Memory killer),该机制会监控那些占用内存过大,尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程,为了防止内存耗尽而内核会把该进程杀掉。
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
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。
值此七夕佳节,烟哥放弃了无数妹纸的邀约,坐在电脑面前码字,就是为了给读者带来新的知识,这是一件伟大的事业! 好吧,实际情况是没人约。为了化解尴尬,我决定卖力写文章,嗯,一定是我过于屌丝! 好了,开始说重点。今天讲的这个问题
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
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 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。
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:
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:
(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
java方面 java中的引用有几种? Java中的threadlocal是怎么用的? threadlocal中的内部实现是怎么样的? 哪种引用? java中的"final"关键字在多线程的语义中,有
JVM本质就是一个进程,因此其内存空间(也称之为运行时数据区,注意与JMM的区别)也有进程的一般特点。深入浅出 Java 中 JVM 内存管理,这篇参考下。
OpenJDK 9中首次新增了一项实验性功能,JVM可借助该功能检测到自己运行在容器中,进而酌情调整内存限制。尽管过去几年来容器技术日渐流行,但包括JVM在内的很多工具依然需要通过宿主机的参数访问可用
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。
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。
jps是java提供的一个显示当前所有java进程pid的命令,适合在linux/unix平台上简单察看当前java进程的一些简单情况。
概述 jps 命令类似与 linux 的 ps 命令,但是它只列出系统中所有的 Java 应用程序。 通过 jps 命令可以方便地查看 Java 进程的启动类、传入参数和 Java 虚拟机参数等信息。
前文我们没有提到,如何限制元空间的大小,其实就是限制 commit 的内存大小。元空间的限制不只是受限于我们的参数配置,并且前面我们提到了,元空间的内存回收也比较特殊,元空间的内存基本都是每个类加载器的 ClassLoaderData 申请并管理的,在类加载器被 GC 回收后,ClassLoaderData 管理的这些元空间也会被回收掉。所以,GC 是可能触发一部分元空间被回收了。所以元空间在设计的时候,还有一个动态限制 _capacity_until_GC,即触发 GC 的元空间占用大小。当要分配的空间导致元空间整体占用超过这个限制的时候,尝试触发 GC。这个动态限制也会在每次 GC 的时候动态扩大或者缩小。动态扩大以及缩小
该命令主要与jmap搭配使用,用来分析jmap转储的转储快照。其中构建了一个微型的http/html服务器。生成dump文件的分析结果后可以通过浏览器进行查看。 通常情况下不采用jhat进行分析,一方面,分析工作需要耗费额外的资源和时间,既然都要在其他机器进行,则不需要限定于上述工具。另外一方面,jhat界面比较简陋,可以用visualVM,eclipse的Memory Analizer 等更加专业的分析工具进行替换。
之前写了JConsole、VisualVM 依赖的 JMX 技术,然后放出了一个用纯 JMX 实现的 web 版本的 JConsole 的截图,今天源码来了。
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
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。
-vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M
分别复制tomcat目录下的 conf logs temp webapps work 这5个目录到 test1 和 test2下。
_NullPointer 出处:https://www.cnblogs.com/renwei/
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?
不同的 GC 情况下,初始化以及扩展的流程可能在某些细节不太一样,但是,大体的思路都是:
jps位于jdk的bin目录下,其作用是显示当前系统的java进程情况,及其id号。 jps相当于Solaris进程工具ps。不象”pgrep java”或”ps -ef grep java”,jps并不使用应用程序名来查找JVM实例。因此,它查找所有的Java应用程序,包括即使没有使用java执行体的那种(例如,定制的启动 器)。另外,jps仅查找当前用户的Java进程,而不是当前系统中的所有进程。
看泉子的一篇文章:JVM源码分析之Jstat工具原理完全解读 - 你假笨 里提到了两个JVM参数,可以控制perfdata文件是否共享,引用泉子对这两个参数的解释:
我们前面介绍了元空间的组成元素,但是没有将他们完整的串联起来,我们这里举一个简单的例子,将之前的所有元素串联起来。
Flink 的 TaskManager 进程运行在 JVM 上,目前流计算 Oceanus 容器给定的内存上限是 4GB,如果超用就会被管控服务执行 OOMKilled。
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。
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。
在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。
本篇原文来自 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
比较常用的参数: -q 只显示pid,不显示class名称,jar文件名和传递给main 方法的参数
本篇原文来 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
本文将详细介绍HotSpot的启动过程,启动过程涉及到的逻辑比较复杂,细节也比较多,为了让大家更快的了解这部分知识,我录制了对应的视频放到了B站上,大家可以参考。
JVM 在执行 Java 应用程序时,将加载的 Java 类的许多细节记录在内存中,这些信息称为类元数据(Class MetaData)。这些元数据对于 Java 的很多灵活的语言以及虚拟机特性都是很重要的,比如动态类加载、JIT 实时编译、反射以及动态代理等等。不同的 JVM 加载类保存的内存信息是不一样的,它们通常在更低的内存占用与更快的执行速度之间进行权衡(类似于空间还是时间的权衡)。对于 OpenJDK Hotspot 使用的则是相对丰富的元数据模型来获得尽可能快的性能(时间优先,不影响速度的情况下尽量优化空间占用)。相比于 C,C++,Go 这些离线编译为可执行二进制文件的程序相比,像 JVM 这样的托管运行时动态解释执行或者编译执行的,则需要保留更多关于正在执行的代码的运行时信息。原因如下:
最初,SQLlin 在 Kotlin/Native 平台上基于开源项目 SQLiter(见参考链接 1),目的是避免重复造轮子。虽然 SQLliter 是来自 Touchlab的优秀开源项目,但最近一年维护更新缓慢。在本文撰写时,SQLiter 于 2023 年 11 月发布了 1.3.0 和 1.3.1 两个版本(1.3.1升级到了 Kotlin 1.9.21,用于修复 1.9.20 的 Kotlin/Native 库版本号相关的问题)。但在这之前的版本,即 1.2.1 发布于 2022年 8 月,基于 Kotlin 1.6.20,一年以上没有更新。对于 2023 年的项目来说,1.6.20 过于老旧。老旧的版本导致了如下一些问题。
JVM 调优是一个很大的话题,在回答“如何进行 JVM 调优?”之前,首先我们要回答一个更为关键的问题,那就是,我们为什么要进行 JVM 调优?
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike,这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程,虽然文章写作于 April 8, 2014,但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此,翻译后献给各位同学。
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。
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