最近线上运行的hbase发现分配了16g内存,但是实际使用了22g,堆外内存达到6g.感觉非常诡异.堆外内存用一般的工具很难查看,可以通过google-perftools来跟踪: http://code.google.com/p/google-perftools/downloads/list     它的原理是在java应用程序运行时,当调用malloc时换用它的libtcmalloc.so,这样就能做一些统计了 下载http://download.savannah.gnu.org/releas…

最近线上运行的hbase发现分配了16g内存,但是实际使用了22g,堆外内存达到6g.感觉非常诡异.堆外内存用一般的工具很难查看,可以通过google-perftools来跟踪: http://code.google.com/p/google-perftools/downloads/list     它的原理是在java应用程序运行时,当调用malloc时换用它的libtcmalloc.so,这样就能做一些统计了 下载http://download.savannah.gnu.org/releas…

目录 一.jdk工具之jps(JVM Process Status Tools)命令使用 二.jdk命令之javah命令(C Header and Stub File Generator) 三.jdk工具之jstack(Java Stack Trace) 四.jdk工具之jstat命令(Java Virtual Machine Statistics Monitoring Tool) 四.jdk工具之jstat命令2(Java Virtual Machine Statistics Monitori…

背景 最近准备上线cassandra这个产品,同事在做一些小规格ECS(8G)的压测.压测时候比较容易触发OOM Killer,把cassandra进程干掉.问题是8G这个规格我配置的heap(Xmx)并不高(约6.5g)已经留出了足够的空间给系统.只有可能是Java堆外内存使用超出预期,导致RES增加,才可能触发OOM. 调查过程 0.初步怀疑是哪里有DirectBuffer泄漏,或者JNI库的问题.1.按惯例通过google perftools追踪堆外内存开销,但是并未发现明显的异常.2.然…

背景 最近准备上线cassandra这个产品,同事在做一些小规格ECS(8G)的压测.压测时候比较容易触发OOM Killer,把cassandra进程干掉.问题是8G这个规格我配置的heap(Xmx)并不高(约6.5g)已经留出了足够的空间给系统.只有可能是Java堆外内存使用超出预期,导致RES增加,才可能触发OOM. 调查过程 0.初步怀疑是哪里有DirectBuffer泄漏,或者JNI库的问题.1.按惯例通过google perftools追踪堆外内存开销,但是并未发现明显的异常.2.然…

最近经常有人问我在Java中使用堆外(off heap)内存的好处与用途何在.我想其他面临几样选择的人应该也会对这个答案感兴趣吧. 堆外内存其实并无特别之处.线程栈,应用程序代码,NIO缓存用的都是堆外内存.事实上在C或者C++中,你只能使用未托管内存,因为它们默认是没有托管堆(managed heap)的.在Java中使用托管内存或者“堆”内存是这门语言的一个特性.注意:Java并非唯一这么做的语言. new Object() vs 对象池 vs 堆外内存 1.new Object() 在Ja…

Spark Shuffle 堆外内存溢出问题与解决(Shuffle通信原理) http://xiguada.org/spark-shuffle-direct-buffer-oom/ 问题描述 Spark-1.6.0已经在一月份release,为了验证一下它的性能,我使用了一些大的SQL验证其性能,其中部分SQL出现了Shuffle失败问题,详细的堆栈信息如下所示: 16/02/17 15:36:36 WARN server.TransportChannelHandler: Exception i…

google-perftools 分析JAVA 堆外内存 分类: j2se2011-08-25 21:48 3358人阅读 评论(4) 收藏 举报 javahbasehtml工具os 原文转自:http://koven2049.iteye.com/blog/1142768,所有权利归原作者所有 最近线上运行的hbase发现分配了16g内存,但是实际使用了22g,堆外内存达到6g.感觉非常诡异.堆外内存用一般的工具很难查看,可以通过google-perftools来跟踪: http://code.…

JVM初探-使用堆外内存减少Full GC 标签 : JVM 问题: 大部分主流互联网企业线上Server JVM选用了CMS收集器(如Taobao.LinkedIn.Vdian), 虽然CMS可与用户线程并发GC以降低STW时间, 但它也并非十分完美, 尤其是当出现Concurrent Mode Failure由并行GC转入串行时, 将导致非常长时间的Stop The World(详细可参考JVM初探- 内存分配.GC原理与垃圾收集器). 解决: 由GCIH可以联想到: 将长期存活的对象(如L…

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,…