首先通过我们内部搭建的日志平台发现我们线上环境一个java应用有大量的http接口请求超时，登录linux服务器查看网络环境没有问题，判断是应用自身运行异常，重启应用后发现异常还在，开始查找问题。
-vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M
-vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M 这里有几个问题： 1. 各个参数的含义什么？ 2. 为什么有的机器我将-Xmx和-XX:MaxPermSize都设置为512M之后Eclipse可以启动，而有些机器无法启动？ 3. 为何将上面的参数写入到eclipse.ini文件Eclipse没有执行对应的设置？ 下面我们一一进行回答 1. 各个参数的含义什么？ 参数中-vmargs的意思是设置JVM参数
-vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M 这里有几个问题： 1. 各个参数的含义什么？ 2. 为什么有的机器我将-Xmx和-XX:MaxPermSize都设置为512M之后Eclipse可以启动，而有些机器无法启动？ 3. 为何将上面的参数写入到eclipse.ini文件Eclipse没有执行对应的设置？ 下面我们一一进行回答 1. 各个参数的含义什么？
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。
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。
程序计数器：较小的内存空间， 当前线程执行的字节码的行号指示器；各线程之间独立存储，互不影响；
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
最近正在进行从Spring Boot往Spring Cloud上改造升级。之前部署的应用程序比较少，还没什么问题。当Spring Cloud项目逐步新增之后，问题就爆发了，服务器内存不够用了。而现有的用户体量也没必要对服务器再次进行升级，于是就开始着手Spring Boot启动时JVM内存配置的优化。
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内存组成介绍：堆(Heap)和非堆(Non-heap)内存 按照官方的说法：“Java 虚拟机具有一个堆，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。”“在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heap memory)”。可以看出JVM主要管理两种类型的内存：堆和非堆。简单来说堆就是Java代码可及的内存，是留给开发人员使用的；非堆就是JVM留给 自己用的，所以方法区、JVM内部处理或优化所需的内存(如JIT编译后的代码缓存)、每个
1.参数的含义 -vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M -vmargs 说明后面是VM的参数，所以后面的其实都是JVM的参数了 -Xms128m JVM初始分配的堆内存 -Xmx512m JVM最大允许分配的堆内存，按需分配 -XX:PermSize=64M JVM初始分配的非堆内存 -XX:MaxPermSize=128M JVM最大允许分配的非堆内存，按需分配
JVM中, 所有对象都是在堆中分配内存空间的,栈只用于保存局部变量和临时变量,如果是对象,只保存引用,实际内存还是在堆中;一个java对象占用的内存空间,除了一个固定大小的空间用于描述这个对象属于哪个类,其它的就用于保存它的字段的值;默认的java虚拟机的大小比较小，在对大数据进行处理时java就会报错：java.lang.OutOfMemoryError。设置jvm内存的方法，对于单独的.class，可以用下面的方法对Test运行时的jvm内存进行设置。
Tomcat本身不能直接在计算机上运行，需要依赖于硬件基础之上的操作系统和一个Java虚拟机。Tomcat的内存溢出本质就是JVM内存溢出，所以在本文开始时，应该先对Java JVM有关内存方面的知识进行详细介绍。
公司众多系统中有一个系统使用的是 CMS 垃圾回收器，JVM 初始堆内存不等于最大堆内存，但通过监控信息发现：在经过一次 FullGC 之后，服务器物理内存剩余空间并未提升，运维同事告诉我说，有内存泄露，因为 GC 了之后，内存并没有被释放。按照大部分人的理解，FullGC 之后 JVM 进程会释放的内存一部分还给物理内存，下面通过几个实验来对比验证一下 CMS 和 G1 的物理内存归还机制。
从小我就对Java有着深厚的感情，算下来有几十年的Java经验了。当年的Java还是Sun公司的，我有着多年的Servlet经验，CURD经验，在现在已经被自我革新，转而研究人生的哲学。罢了，不吹了。本文是关于Java故障排查的，属上篇。
_NullPointer 出处：https://www.cnblogs.com/renwei/
由于Spark程序是运行在JVM基础之上的，所以我们这一篇来讨论一下关于JVM的一些优化操作。在开始JVM调优操作之前，我们先通过一张图看一下JVM简单的内存划分情况。
在Java编程中，OutOfMemoryError 是一种常见的致命错误，通常发生在JVM内存耗尽时。这类错误提示为：“OutOfMemoryError: Java heap space”，意味着程序尝试分配的内存超出了JVM可用的堆内存。本文将详细探讨OutOfMemoryError的成因、解决方案以及预防措施，帮助开发者理解和避免此类问题，从而提高代码的健壮性和可靠性。
这里向大家描述一下如何使用Tomcat配置JVM参数，Tomcat本身不能直接在计算机上运行，需要依赖于硬件基础之上的操作系统和一个java虚拟机。您可以选择自己的需要选择不同的操作系统和对应的JDK的版本，但还是推荐您使用Sun公司发布的JDK。
在K8S环境通过helm部署了Jenkins（namespace为helm-jenkins），用于日常Java项目构建：
前言 《HDFS NameNode内存全景》中，我们从NameNode内部数据结构的视角，对它的内存全景及几个关键数据结构进行了简单解读，并结合实际场景介绍了NameNode可能遇到的问题，还有业界进行横向扩展方面的多种可借鉴解决方案。 事实上，对NameNode实施横向扩展前，会面临常驻内存随数据规模持续增长的情况，为此需要经历不断调整NameNode内存的堆空间大小的过程，期间会遇到几个问题： 当前内存空间预期能够支撑多长时间。 何时调整堆空间以应对数据规模增长。 增加多大堆空间。 另一方面NameNo
关于java的JVM这块儿知识，在项目做大之后，一些性能的优化，要涉及到数据库，一些缓存要放在内存中。还有一些JMS的消息传播等等，高大上的知识需要有JVM内存模型知识的支持。所以自问自答，来回答下面几个问题。
JVM性能调优牵扯到各方面的取舍与平衡，往往是牵一发而动全身，需要全盘考虑各方面的影响。在优化时候，切勿凭感觉或经验主义进行调整，而是需要通过系统运行的客观数据指标，不断找到最优解。同时，在进行性能调优前，您需要理解并掌握以下的相关基础理论知识:
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JVM进程运行期间，可能会出现因为YGC或OGC周期过长导致的明显停顿，从而极大影响用户使用体验。本文总结了作者在一次针对JVM进程的整体调优过程中所使用的工具和方法，用于备忘。文中所述的系统为国内某知名2B公司自研的搜索引擎(类Elasticsearch)，出于商业道德，作者未暴露任何代码，并对关键信息均予以更改和遮掩。
在上一章节中，我们在一个节点上快速构建了一个ES集群，方便我们快速入门。但是实际生产应用中，我们都会根据公司实际的生产情况，比如公司业务日志的数据量、平台的数据访问量去选择我们服务器节点的配置。那么关于节点的配置这块，这里先不做过多讲解。腾云ES服务提供了各种场景下的套餐，用户可以非常方便的选择适合自己的产品。后续我将陆续给出我的建议。
Notice:这里我们默认以Linux JAVA8 hotspot环境为例，其Oracle官网Java Platform, Standard Edition Tools Reference（这里面有详细参数配置说明）。
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JVM内存泄露是Java应用程序中常见的问题之一。当应用程序在运行时，如果没有正确地释放内存，就会导致内存泄露。这会导致应用程序的性能下降，甚至会导致应用程序崩溃。本文将分享一次对腾讯云COS SDK线上内存泄漏问题排查的过程。并对Java泄漏问题的处理方法进行一些总结，期望能帮助到正在被Java内存泄漏困扰着的同学。
使用 top 指令，服务器中 CPU 和 内存的使用情况，-H 可以按 CPU 使用率降序，-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源，对 Java 服务造成影响。
JDK7内存模型(图来自于网络)：
JVM的参数有很多很多,根据我的统计JDK8中JVM的参数总共有1853个，正式的参数也有680个。
我们知道，java进程中的线程，是直接映射到服务的线程上，当创建的线程过多时，创建线程会失败，现象如下:
对于业务系统的性能优化，除了上面谈到的标准分析流程和分析要素外，再谈下其它一些性能问题引发的关键思考。
今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。
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。
我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题，而在上线后出现了比较严重的性能问题，那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面。
在Java8和以后版本中JVM的内存结构慢慢发生了变化。作为面试官如果你还不知道，那么面试过程中是不是有些露怯？作为面试者，如果知晓这些变化，又将成为面试中的亮点。
把我的笔记复制过来了，各位见笑了 二本，软件工程专业 阿里巴巴（20分钟 凉凉，九点多打过来的，看室友打牌看的正投入，可想而知。。。死的很安详）： 0、项目相关 1、ArrayList，HashMap源码。HashMap的putForNull方法 2、SpringMVC的bean是单例吗？可以调整吗？ 3、如何保证线程安全？ 4、设计一个线程安全的场景，生成随机唯一id 5、你有什么问题问我 6、优点，优势 7、平时如何学习 阿里巴巴：一轮面试挂 百词斩：笔试挂 美团：笔试挂 网易考拉：笔试挂 腾讯：笔试挂
JVM总体上是由类装载子系统（ClassLoader）、运行时数据区、执行引擎、内存回收这四个部分组成。其中我们最为关注的运行时数据区，也就是JVM的内存部分则是由方法区（Method Area）、JAVA堆（Heap）、虚拟机栈（Stack）、程序计数器、本地方法栈这几部分组成；除此以外，在概念中还有一个直接内存的概念，事实上这部分内存并不属于虚拟机规范中定义的内存区域，但是因为在JDK1.4+后新加的NIO类，以及JDK1.8+后的Metaspace的关系，所以在讨论JVM时也经常会被放到一起讨论。
看到这张图的同学，千万不要到处分享。我们仅限于小范围讨论，因为这张图威力很大，是我花了10年时间才画出来的！
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：
Java虚拟机（JVM）的内存管理是Java应用程序性能的核心。理解对象在堆内存中的流转不仅有助于优化内存分配和垃圾收集策略，还能有效地提高应用程序的性能和稳定性。本文将详细介绍JVM对象在堆中的流转机制，包括对象在Eden区的分配、大对象直接进入老年代、长期存活对象进入老年代、动态对象年龄判定以及空间分配担保等方面的内容，并深入探讨相关的技术细节和优化策略。
JVM内存的5大组成（基于JDK8的HotSpot虚拟机，不同虚拟机不同版本会有不一样）
不同于C++需要编程人员手动释放内存，Java有虚拟机，因此Java不需要程序员主动去释放内存，而是通过虚拟机自身的垃圾回收器(Garbage Collector-GC)来进行对象的回收。Java语言由于有虚拟机的存在，实现了平台无关性，在任意平台都是通过将代码转换为字节码文件，从而在平台下的虚拟机中运行代码的。
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