https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/53296137 一.出现问题 在前一段时间日常环境很不稳定,前端调用mtop接口会出网络异常或服务不存在的异常.查询了服务器上的HSF会有偶尔挂死的情况,服务器上的接口服务都不可用.于是我们对服务器上的状况进行了排查. 二.排查问题的过程 在这次的问题排查主要是围绕JVM的内存使用情况,生成对象分布情况以及GC情况来讨论的.中间有一些细节一开始存有疑问,迷雾的排除不算太顺利.首先要感谢下基础架构…

又一次线上OOM排查经过 最近线上一个服务又出现了频繁Full GC的情况,导致提供的业务经常超时.问题出现非常不稳定,经过两周的时候,终于又捕捉到了一次Full GC,于是联系运维做Heap Dump之后,经过一系列分析,终于解决问题.这次的问题稍微复杂一点,但是也比较有代表性,用到了VisualVM和MAT两个工具,继续记录如下. 现象 这次使用公司的CAT监控平台看到的内存表现如下: 可以看到,具体表现是: 在很长一段时间内(数个小时),New GC比较频繁,Full GC较少(一小时个位…

转贴:http://my.oschina.net/flashsword/blog/205266 本文是一次线上OOM故障排查的经过,内容比较基础但是真实,主要是记录一下,没有OOM排查经验的同学也可以参考. 现象 我们之前有一个计算作业.最近经常出现不稳定,无法正常响应的情况.具体表现是:各种连接超时,从mysql.mongodb和zookeeper到netty,能超时的都超时过了.其他看不到太多有效的异常. 所以我们首先怀疑的是网络问题,打电话跟运维确认,运维说网络问题的可能性几乎为0,因为我…

通过使用火山引擎MARS-APM Plus的memory graph功能,飞书研发团队有效分析定位问题线上case多达30例,线上OOM率降低到了0.8‰,降幅达到60%.大幅提升了用户体验,为飞书的性能品质保驾护航. 应用程序稳定性是影响用户体验及留存的关键因素 对于移动App的开发者来说,最基础也是最关注的问题就是应用程序的稳定性.而崩溃问题是影响稳定性的重要因素, 包括NSException.Signal.卡死.OOM(Out Of Memory)等问题类型.其中,OOM问题是随着业务的迭…

å. 前言 现在的大部分 Java 应用基本都是通过 Maven 进行组织的,不论是分布式应用还是单体集群应用往往都会通过一个 父 POM 加若干子 POM 完成项目的组织.然而这种多应用多模块的拆分就带来了一个巨大的体力成本 --- 发包 举个例子,说明下为什么会出现这种情况: 上面这个图中有两个应用 portal 和 dump,其中 portal 的四个包是需要对外引用的也就是说 client .domain.common.log 这几个包是两个应用共享的二方包.而共享不可避免的会带来竞争!…

背景 公司的主打产品是一款跨平台的 App,我的部门负责为它提供底层的 sdk 用于数据传输,我负责的是 Adnroid 端的 sdk 开发. sdk 并不直接加载在 App 主进程,而是隔离在一个单独进程中,然后两个进程通过 tcp 连接进行通信的,这样做的目的是减少因 sdk 的崩溃带来的主进程 crash,为用户带来更好的体验. 如上图所示,sdk 主要实现于 service.so 中被 Work 进程加载,kernel.so 通过 jni 嵌入在 App 主进程,前者作为侦听端,后者是连…

某线上应用在进行查询结果导出Excel时,大概率出现持续的FullGC.解决这个问题时,记录了一下整个的流程,也可以作为一般性的FullGC问题排查指导. 1. 生成dump文件 为了定位FullGC的原因,首先需要获取heap dump文件,看下发生FullGC时堆内存的分配情况,定位可能出现问题的地方. 1. 1 通过JVM参数自动生成 可以在JVM参数中设置-XX:+ HeapDumpBeforeFullGC参数. 建议动态增加这个参数,直接在线上镜像中增加一方面是要重新打包发布,另一方面…

前言:本以为(OutOfMemoryError)OOM问题会离我们很远,但在一次生产上线灰度的过程中就出现了Java.Lang.OutOfMemoryError:Java heap space异常,通过对线上日志的查看,最终定位到ArrayList#addAll方法中,出现这个问题的原因是:由于历史原因有个接口的响应时间经常超时,所以笔者对其进行了优化,之前使用的是ArrayList#add方法,笔者通过一系列修改后将add方法修改为了addAll方法,导致内存溢出.但具体是怎样产生的呢,下面对…

大家好,我是鸭血粉丝(大家会亲切的喊我 「阿粉」),是一位喜欢吃鸭血粉丝的程序员,回想起之前线上出现 OOM 的场景,毕竟当时是第一次遇到这么 紧脏 的大事,要好好记录下来. 1 事情回顾 在某次周五,通过 Grafana 监控,发现线上环境突然出现CPU和内存飙升的情况: 但是看到网络输出和输入流量都不是很高,所以网站被别人攻击的概率不高,后来其它服务器的负荷居高不下. 阿粉先 dump 下当时的堆栈信息,保留现场,接着进行了简单的分析,为了稳住用户,通知运维一台一台服务器进行重新启动,让大家…

背景 公司有一个数据处理线,上面的数据经过不同环境处理,然后上线到正式库.其中一个环节需要将数据进行处理然后导入到另外一个库(Sql Server).这个处理的程序是老大用python写的,处理完后进入另外一个库后某些字段出现了乱码. 比如这个字符串:1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10 另外一个库变成:1006?267X(2020)02?0548?10 线上人员反馈回来后老大由于比较忙,一直没有排查,然后我问了下估计是什么原因.老大说他python里面转了utf8,可能是编码问题…