网上看到一个很有意思的美团面试题：为什么线程崩溃崩溃不会导致 JVM 崩溃，这个问题我看了不少回答，但发现都没答到根上，所以决定答一答，相信大家看完肯定会有收获，本文分以下几节来探讨
上周线程崩溃为什么不会导致 JVM 崩溃在其他平台发出后，有一位小伙伴留言说有个地方不严谨
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。
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
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。
jinfo 是 JDK 自带的命令，可以用来查看正在运行的 java 应用程序的扩展参数，包括Java System属性和JVM命令行参数；也可以动态的修改正在运行的 JVM 一些参数。当系统崩溃时，jinfo可以从core文件里面知道崩溃的Java应用程序的配置信息 查看jvm所有参数默认值 > java -XX:+PrintFlagsInitial -version 查看jvm所有的参数 > java -XX:+PrintFlagsFinal -version 查看当前JVM运行的参数 用法: > ji
OOM（Out of Memory）是指内存不足的问题，通常会导致应用程序崩溃或挂起。在开发和运维中，OOM 是一种常见的问题。如何避免 OOM、如何快速定位和解决 OOM 问题，是 Web 应用开发和运维工程师需要掌握的重要技能。本文将介绍一次实际线上 OOM 问题，并分享相应的性能优化经验。
用来查看基于HotSpot JVM里面所有进程的具体状态, 包括进程ID，进程启动的路径等等。与unix上的ps类似，用来显示本地有权限的java进程，可以查看本地运行着几个java程序，并显示他们的进程号。使用jps时，不需要传递进程号做为参数。
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
最近参加面试经常被面试官问到有没有遇到过线上人内存溢出（OOM）的问题？遇到过的化你是怎么定位是哪个线程下哪些对象占用你内存太多造成的？提出这个问题其实面试官就是用来考察你到底有没有JVM调优经验。如果你在工作中并没有JVM方面的经验，也没有仔细看过线上定位和OOM问题的文章，那么99.9%这道题你要凉凉！
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。
内存泄漏（Memory Leak）是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放，造成系统内存的浪费，导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。
（一）什么是nodejs？ nodejs是一个是基于Chrome V8（C++编写）的JavaScript引擎，提供了JS运行时的执行环境，这一点有点类似于Java的JVM虚拟机。nodejs是一个事件驱动的，异步非阻塞的io模型，这使他更非常轻量级和高效。 （二）什么是npm？ npm是nodejs的包生态系统的管理器，它提供非常简洁的命令来管理在nodejs中的一些依赖库，这一点和centos中的yum或者java中的maven，gradle，scala的sbt的功能非常相似， 有了它，我们
流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。
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
工作当中遇到的事情比较杂，因此涉及的知识点也很多。这里暂且记录一下，今天遇到的知识点，纯干货~ 关于文件的解压和压缩 如果你的系统不支持tar -z命令 如果是古老的Unix系统，可能并不认识tar -z命令，因此如果你想要压缩或者解压tar.gz的文件，就需要使用gzip或者gunzip以及tar命令了。 关于tar.gz可以这么理解，tar结尾的压缩包，其实只负责把文件打包，并没有进行压缩；而gz结尾的包，则是进行压缩操作。 因此，tar.gz的文件可以理解为，先进行打包，再进行压缩。 那么，压缩
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？
概述 jinfo 是 JDK 自带的命令，可以用来查看正在运行的 java 应用程序的扩展参数，包括Java System属性和JVM命令行参数；也可以动态的修改正在运行的 JVM 一些参数。当系统崩
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:
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。
内存问题，脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思，就是脑袋运算空间太小，撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇，让人脑瓜疼的内存篇。其余参见：
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
上周四下午，告警系统突然提示某位大客户的作业频繁发生崩溃和重启，现象是作业运行起来 2 分钟左右，JobManager 就发现有 TaskManager 心跳失联，随即出现作业崩溃重启，严重影响线上业务的运行。
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。
言归正传。 很多人看到这个标题的第一印象可能是 —— 这是要讲飞机上的黑匣子么？有点关系，但主要讲软件中的flight data recorder。不过我们先从黑匣子讲起。 Flight Data Recorder（FDR）用于记录飞机行驶过程中的各种关键数据，其规格如下： 电源：115V AC 或 28V DC 电源能力：30天不间断 使用期限：至多6年 包含水下定位装置 能记录25小时不间断数据 能经受1100度高温 FDR的硬件架构： CPU card Analog card Discrete car
致命错误出现的时候，JVM 生成了 hs_err_pid<pid>.log 这样的文件，其中往往包含了虚拟机崩溃原因的重要信息。因为经常遇到，在这篇文章里，我挑选了一个，并且逐段分析它包含的内容（文件可以在文章最后下载）。默认情况下文件是创建在工作目录下的（如果没权限创建的话 JVM 会尝试把文件写到/tmp 这样的临时目录下面去），当然，文件格式和路径也可以通过参数指定，比如：
在Linux上通过kill -9 pid方式强制终止进程的副作用，这种方式虽然简单高效，但也会带来一些问题，特别是对于应用软件而言。这些问题包括但不限于：
Java 开发人员肯定都知道 JDK的 bin 目录中有 “java.exe”、“javac.exe” 这两个命令行工具。下面主要介绍一些监视虚拟机和故障处理的工具。
我们经常会使用 kill 命令杀掉运行中的进程，对多次杀不死的进程进一步用 kill -9 干掉它。你可能知道这是在用 kill 命令向进程发送信号，优雅或粗暴的让进程退出。我们能向进程发送很多类型的信号，其中一些常见的信号 SIGINT 、SIGQUIT、 SIGTERM 和 SIGKILL 都是通知进程退出，但它们有什么区别呢？很多人经常把它们搞混，这篇文章会让你了解 Linux 的信号机制，以及一些常见信号的作用。
Tomcat 安全配置与性能优化 摘要 我的系列文档 Netkiller Architect 手札Netkiller Developer 手札Netkiller PHP 手札Netkiller Python 手札Netkiller Testing 手札Netkiller Cryptography 手札Netkiller Linux 手札Netkiller Debian 手札Netkiller CentOS 手札Netkiller FreeBSD 手札Netkiller Shell 手札Netkiller S
背景描述 某项目结构图如下(前端交互式体验及对象存储为主，Redis 及 rds 负载较小没有画出)： web1 和 web2 是两个 Apache，publisher1 和 publisher2 是
Netflix的云数据工程团队运行各种JVM应用程序，包括诸如Cassandra和Elasticsearch之类的流行数据存储。尽管我们大多数集群在分配给它们的内存下都能稳定运行，但有时“死亡查询”或数据存储区本身的错误将导致内存使用失控，这可能触发垃圾回收（GC）循环甚至运行JVM内存不足。
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。
或许，因为开发周期的原因；因为自身知识水平的原因；因为经验的原因；又或者是你接了个烂摊子。我们写出了并不太理想的代码，这都是可以接受的，只要你会去持续优化，这些问题都会得到改善。而有些人是心有余而力不足，“我也想优化，可是怎么去优化呢？”。本篇文章将给你带来一点启示，让你从力不从心到知道怎么去入手优化。
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Android技术优化日新月异，如今Android 10.0 已经发布，系统性能非常流畅，体验上完全可以媲美iOS；到了各大厂商手里，改源码、自定义系统，使得Android原生系统变得鱼龙混杂；再到不同层次的开发工程师手里，做出来的应用参差不齐，所以很多手机跑分软件上遥遥领先，打开应用依然会卡顿。
JVM 是Java虚拟机。他它是实现Java代码，一处编写，处处运行的基础。也是Java二进制代码的运行环境
JNI （Java Native Interface英文缩写），译为Java本地接口。是Java众多开发技术中的一门技术，意在利用本地代码，为Java程序提供更高效、更灵活的拓展。尽管Java一贯以其良好的跨平台性而著称，但真正的跨平台非C/C++莫属，因为当前世上90%的系统都是基于C/C++编写的。同时，Java的跨平台是以牺牲效率换来对多种平台的兼容性，因而JNI就是这种跨平台的主流实现方式之一。
看了网上很多帖子，都说一半，说的都是大家说过的，根本没有解决问题。说jdk8不行，换成jdk9或者jdk11，我都试了，还是不行，最后说是mac的问题。换成linux，崩溃！！！
SmartSVN mac版是一款SVN客户端，可以运行在Linux, Mac OS X, OS/2, Unix和Windows（Java编写）。除基本Subversion命令如checkout, update, commit, merge以外，它也支持标签和分支处理（无需处理URL），有内置的比较和冲突解决工具，无需安装其他工具就可以处理SVN工作拷贝。
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