简介 Windows下的堆主要有两种,进程的默认堆和自己创建的私有堆。在程序启动时,系统在刚刚创建的进程虚拟地址空间中创建一个进程的默认堆,而且程序也可以通过 HeapCreate 函数来调用 ntdll 中的RtlCreateHeap 来创建自己的私有堆,所以一个进程中可以存在多个堆。 虽说这两种堆名称不同,但是其本质是相同的,区别的只是返回的句柄不同,私有堆虽然名字是私有,但并不是只能在创建它的线程中使用,如果得到它的句柄,在其他线程中也可使用。 堆的信息 堆的相关信息可以在/PEB(进程环境块)中看到
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
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。
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。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?
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
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。
现代的应用程序都运行在一个内存空间里,在 32 位系统中,这个内存空间拥有 4GB (2 的 32 次方)的寻址能力。
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:
在多任务操作系统中,每个进程都运行在属于自己的内存沙盘中。这个沙盘就是虚拟地址空间(Virtual Address Space),在32位模式下它是一个4GB的内存地址块。在Linux系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是1:3,而Windows系统为2:2(通过设置Large-Address-Aware Executables标志也可为1:3)。这并不意味着内核使用那么多物理内存,仅表示它可支配这部分地址空间,根据需要将其映射到物理内存。
============================================================================= 涉及到的知识点有: 一、内存管理、作用域、自动变量auto、寄存器变量register、代码块作用域内的静态变量、代码块作用域外的静态变量。
昨天发现线上有一些业务逻辑没有执行到,但是代码入口代码日志已经打印,深入下去一看,底层库里有一个事件执行的方法在每次执行时都会 new 一个 thread,在以往量不大时没有问题,量大时就可能导致线程创建不出来,报OOM错误(由于有同事在我看这个时重启了服务导致 gc 日志被清空和栈信息丢失,这个原因只是一个猜测)。
给定一棵二叉搜索树,请找出其中的第k小的结点。例如, (5,3,7,2,4,6,8)中,按结点数值大小顺序第三小结点的值为4。
java 程序是运行在jvm 虚拟机里面的,离开jvm虚拟机,那么java程序无法直接在linux平台的运行。 所以java应用程序和os 平台之间是隔着jvm虚拟机的。 所谓的jvm虚拟机,本质上就是一个进程,此时它的内存模型和普通的进程有相同之处,但它又是java程序的管理者,所以它又有自己独特的内存模型. 从os层面来看jvm的进程,其内存模型包含如下几个部分: 内核内存 + jvm的code + jvm的data + jvm的 heap + jvm的stack + unused memory. 其中的heap, stack 就是我们常说的“堆栈” 空间. 我们更多需要从jvm作为java程序管理者的角度来看其内存模型: 此时jvm的内存空间可以分为两大类,分别是 “堆内存” 以及“非堆内存”,其中前者是可以分配给java程序使用的,而后者则是jvm进程自己使用的。 所以“堆内存”是我们要讨论的重点:
内存泄漏(memory leak),指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
这个问题展开可以聊的东西非常多,从编程语言到可执行文件,从堆栈空间到虚拟内存,可以帮助面试官快速了解候选人这部分的知识储备。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,可
在《堆问题分析的利器——valgrind的massif》一文中,我们介绍了如何使用massif查看和分析堆分配/释放的问题。但是除了申请和释放,堆空间还有其他问题,比如堆空间的使用率、使用周期等。通过分析这些问题,我们可以对程序代码进行优化以提高性能。本文介绍的工具DHAT——dynamic heap analysis tool就是分析这些问题的利器。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
C/C++程序为编译后的二进制文件,运行时载入内存,运行时内存分布由代码段、初始化数据段、未初始化数据段、堆和栈构成,如果程序使用了内存映射文件(比如共享库、共享文件),那么包含映射段。Linux环境程序典型的内存布局如图1-5所示。
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。
当各位读者看到本次文章的标题,你可能会比较熟悉堆、栈的用法,因为在你学完了c语言后,或多或少都会接触到一点数据结构(但是这里要讲的与数据结构里面的堆和栈还是有点差别的,本次分析这个是从内存分配的角度去看,不是从的数据结构特点去看,而且在笔试面试的时候,经常会遇到这种题目,让你说出他们的区别来。自己亲身体会,遇到了好几次)。后面的数据段、代码段、bss段,可能你平时没有怎么细心总结,现在你可能还真讲不出他们的区别来,不信的话,读者在看到这里可以先暂定一下,在自己以往写了那么多的代码,仔细回忆看看他们有啥区别,如果不知道也没关系,读者可以继续随着我笔步往下看,当你看完或许会发出这样的感叹,原来是这样啊。是的,确实是这样的,包括自身在写这篇文章开始之前,我也讲不出来他们的区别(这里是昨天一个网友在我自己建的一个技术交流群里。提出了一个关于数据初始化的问题,如下图,正如你所见这个可能比较简单,但是要理解这里面的知识点,还是要花点时间来总结一下的):
在实际的故障排查、性能监控中,常常是操作系统的工具和Java虚拟机的工具结合使用。
虚拟地址空间(Virtual Address Space)是每一个程序被加载运行起来后,操作系统为进程分配的虚拟内存,它为每个进程提供了一个假象,即每个进程都在独占地使用主存。
后文会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ? 目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业 等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患
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。
在add函数中,是用于创建一个包含着name与text的user结构体,在创建时name由用户控制,而text却是统一的0x80大小。
学会下面这几个方法,让你轻松玩转内存溢出,我们会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ?因为目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患,
Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟地址空间,并且这个地址空间是连续的。Linux的空间又分为内核空间和用户空间,在32位中,内核空间占1G,用户空间占3G;而在64位中,内核空间和用户空间各占128T。如图3-24所示。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/important-settings.html#important-settings
可用的内存变成0kB了,以前服务是正常的,猜测出现内存泄露。使用Eclipse MAT工具进行分析。
最近在Linux内核中发现了一个堆溢出错误。该补丁现在可以在大多数主要的Linux发行版中使用。
本文转自:https://www.cnblogs.com/huxiao-tee/p/4660352.html
Z Garbage Collector,即ZGC,是一个可伸缩的、低延迟的垃圾收集器,主要为了满足如下目标进行设计:
因为这是我被问的最频繁的问题,哎呀我的程序 OOM 了怎么办,我的程序内存超过配额被 k8s 杀掉了怎么办,我的程序看起来内存占用很高正常吗?
近日,Linux底层函数glibc 的 DNS 客户端解析器被发现存在基于栈的缓冲区溢出漏洞。攻击者可借助特制的域名、 DNS 服务器或中间人攻击利用该漏洞执行任意代码,甚至控制整个系统。
对于精通 CURD 的业务同学,内存管理好像离我们很远,但这个知识点虽然冷门(估计很多人学完根本就没机会用上)但绝对是基础中的基础。
这篇文章是我在公司 TechDay 上分享的内容的文字实录版,本来不想写这么一篇冗长的文章,因为有不少的同学问是否能写一篇相关的文字版,本来没有的也就有了。
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。
在windows情况下,默认将高地址的2GB空间分配给内核(当然也可以分配1GB),而在Linux情况下,默认将高地址的1GB空间分配给内核,内核空间以外剩下的空间给用户使用也被称为用户空间。
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1、错误提示:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
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