JVM 默认启动参数中,DisableExplicitGC 为 false,ExplicitGCInvokesConcurrent 为 false,对于大多数 GC (除了 ZGC 的其他 GC,包括 CMS,G1,Shenandoah GC 等等),都是会进行 FullGC 的,并且都是同步 GC 的,其中底层的原理会在另一篇详细分析,我们先来搞清楚为什么要留这样一个接口呢? 1. 使用并管理堆外内存的框架,需要 Full GC 的机制触发堆外内存回收 JVM 的内存,不止堆内存,还有其他很多

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

小结: 检索词:C++内存分配器.jvm内存模型.gdb.内存泄露 https://tech.meituan.com/2019/01/03/spring-boot-native-memory-leak.html 2019年01月03日 作者: 纪兵 文章链接 5156字 11分钟阅读 2019年01月03日 作者: 纪兵 文章链接 5156字 11分钟阅读 背景 为了更好地实现对项目的管理,我们将组内一个项目迁移到MDP框架(基于Spring Boot),随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域

背景 为了更好地实现对项目的管理,我们将组内一个项目迁移到MDP框架(基于Spring Boot),随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常.笔者被叫去帮忙查看原因,发现配置了4G堆内内存,但是实际使用的物理内存竟然高达7G,确实不正常.JVM参数配置是"-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=128m -XX:InitialCod

什么时候需要调节Executor的堆外内存大小? 当出现一下异常时: shuffle file cannot find,executor lost.task lost,out of memory 出现这种问题的现象大致有这么两种情况: Executor挂掉了,对应的Executor上面的block manager也挂掉了,找不到对应的shuffle map output文件,Reducer端不能够拉取数据 Executor并没有挂掉,而是在拉取数据的过程出现了问题. 上述情况下,就可以去考虑调节

小结: 检索词:C++内存分配器.jvm内存模型.gdb.内存泄露 https://tech.meituan.com/2019/01/03/spring-boot-native-memory-leak.html 2019年01月03日 作者: 纪兵 文章链接 5156字 11分钟阅读 背景 为了更好地实现对项目的管理,我们将组内一个项目迁移到MDP框架(基于Spring Boot),随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常.笔者被叫去帮忙查看原因,发现配置了4G堆内内存,但是实际

Java的堆外内存本来是高贵而神秘的东西,只在一些缓存方案的收费企业版里出现.但自从用了Netty,就变成了天天打交道的事情,毕竟堆外内存能减少IO时的内存复制,不需要堆内存Buffer拷贝一份到直接内存中,然后才写入Socket中:而且也没了烦人的GC. 好在,Netty所用的堆外内存只是Java NIO的 DirectByteBuffer类,通读一次很快.还有一些sun.misc.*的类木有源码,要自己跑去OpenJdk那看个明白. 1. 堆外内存的创建 在DirectByteBuffer中

入口ByteBuffer.allocateDirect public static ByteBuffer allocateDirect(int capacity) { return new DirectByteBuffer(capacity); } DirectByteBuffer构造函数 DirectByteBuffer(int cap) { // package-private super(-1, 0, cap, cap); boolean pa = VM.isDirectMemoryPag

对于有Java开发经验的朋友都知道,Java中不需要手动的申请和释放内存,JVM会自动进行垃圾回收:而使用的内存是由JVM控制的. 那么,什么时机会进行垃圾回收,如何避免过度频繁的垃圾回收?如果JVM给的内存不够用,怎么办? 此时,堆外内存登场!利用堆外内存,不仅可以随意操控内存,还能提高网络交互的速度. 背景1:JVM内存的分配 对于JVM的内存规则,应该是老生常谈的东西了,这里我就简单的说下: 新生代:一般来说新创建的对象都分配在这里. 年老代:经过几次垃圾回收,新生代的对象就会放在年老代里

Java堆外内存管理   1.JVM可以使用的内存分外2种:堆内存和堆外内存: 堆内存完全由JVM负责分配和释放,如果程序没有缺陷代码导致内存泄露,那么就不会遇到java.lang.OutOfMemoryError这个错误. 使用堆外内存,就是为了能直接分配和释放内存,提高效率.JDK5.0之后,代码中能直接操作本地内存的方式有2种:使用未公开的Unsafe和NIO包下ByteBuffer. 使用ByteBuffer分配本地内存则非常简单,直接ByteBuffer.allocateDirect(

在nio以前,是没有光明正大的做法的,有一个work around的办法是直接访问Unsafe类.如果你使用Eclipse,默认是不允许访问sun.misc下面的类的,你需要稍微修改一下,给Type Access Rules里面添加一条所有类都可以访问的规则: 在使用Unsafe类的时候: Unsafe f = Unsafe.getUnsafe(); 发现还是被拒绝了,抛出异常: java.lang.SecurityException: Unsafe 正如Unsafe的类注释中写道: Altho

一.JVM内存的分配及垃圾回收 对于JVM的内存规则,应该是老生常谈的东西了,这里我就简单的说下: 新生代:一般来说新创建的对象都分配在这里. 年老代:经过几次垃圾回收,新生代的对象就会放在年老代里面.年老代中的对象保存的时间更久. 永久代:这里面存放的是class相关的信息,一般是不会进行垃圾回收的. JVM垃圾回收 由于JVM会替我们执行垃圾回收,因此开发者根本不需要关心对象的释放.但是如果不了解其中的原委,很容易内存泄漏,只能两眼望天了! 垃圾回收,大致可以分为下面几种: Minor GC

JVM源码分析之堆外内存完全解读   寒泉子 2016-01-15 17:26:16 浏览6837 评论0 阿里技术协会 摘要: 概述 广义的堆外内存 说到堆外内存,那大家肯定想到堆内内存,这也是我们大家接触最多的,我们在jvm参数里通常设置-Xmx来指定我们的堆的最大值,不过这还不是我们理解的Java堆,-Xmx的值是新生代和老生代的和的最大值,我们在jvm参数里通常还会加一个参数-XX:MaxPermSize来指定持久 概述 广义的堆外内存 说到堆外内存,那大家肯定想到堆内内存,这也是我们大

上篇文章介绍了Netty内存模型原理,由于Netty在使用不当会导致堆外内存泄漏,网上关于这方面的资料比较少,所以写下这篇文章,专门介绍排查Netty堆外内存相关的知识点,诊断工具,以及排查思路提供参考 现象 堆外内存泄漏的现象主要是,进程占用的内存较高(Linux下可以用top命令查看),但Java堆内存占用并不高(jmap命令查看),常见的使用堆外内存除了Netty,还有基于java.nio下相关接口申请堆外内存,JNI调用等,下面侧重介绍Netty堆外内存泄漏问题排查 堆外内存释放底层实现

概述 使用了nio框架的应用,比如服务框架,利用nio建立长连接通信,他们会使用DirectByteBuffer来分配堆外内存,也就是本地直接内存,这个内存的回收不由gc直接维护,我们通常所说的gc,只回收jvm的堆.方法区.本地内存如果没有用jvm启动参数手动指定,它会根据主机的剩余可用内存进行分配,如果说一个机器的8G内存的,其中,我们手动指定的jvm堆.方法区内存为2048 + 256,那么,除了其他进程占用的内存,剩余的可用内存可能是较大的.如果你的主机有内存使用量监控(不是jvm级的内

内存泄漏 内存泄漏是指程序在申请内存后,无法释放已申请的内存空间,无用对象(不再使用的对象)持续占有内存或无用对象的内存得不到及时释放,从而造成内存空间的浪费.内存泄漏最终会导致OOM. 造成内存泄漏典型场景: 1. 单例模式的不正确使用单例对象在初始化后将在JVM的整个生命周期中以静态变量的方式存在.如果单例对象持有对外部对象的引用,那么这个对象将不能被JVM正常回收 2. 数据库.网络.IO连接没有被关闭释放这类连接,一般会提供close方法进行显式关闭.但如果没有进行close,是不会自动

PhantomReference虚引用 在分析堆外内存回收之前,先了解下PhantomReference虚引用. PhantomReference需要与ReferenceQueue引用队列结合使用,在GC进行垃圾回收的时候,如果发现一个对象只有虚引用在引用它,则认为该对象需要被回收,会将引用该对象的虚引用加入到与其关联的ReferenceQueue队列中,开发者可以通过ReferenceQueue获取需要被回收的对象,然后做一些清理操作,从队列中获取过的元素会从队列中清除,之后GC就可以对该对象

为什么需要堆外内存呢 单有一些大内存对象的时候,JVM进行垃圾回收时需要收集所有的这些对象的内存也.增加了GC压力.因此需要使用堆外内存. java 分配堆外内存 org.apache.cassandra.utils.memory.BufferPool也有相应的实现方法 private static ByteBuffer allocate(int size, boolean onHeap) { return onHeap ? ByteBuffer.allocate(size) : ByteBuf

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,

一.堆外内存组成 通常JVM的参数我们会配置 -Xms 堆初始内存 -Xmx 堆最大内存 -XX:+UseG1GC/CMS 垃圾回收器 -XX:+DisableExplicitGC 禁止显示GC -XX:MaxDirectMemorySize 设置最大堆外内存,默认是-xmx-survivor,也就是基本上和-xmx大小相等 -Xss:每个线程的堆栈大小,默认1M -Xmn: 年轻代大小(eden区+2 survivor) -XX:newRatio: 4 年轻代与老年代1:4 -XX:survi

导读 Netty 是一个异步事件驱动的网络通信层框架,用于快速开发高可用高性能的服务端网络框架与客户端程序,它极大地简化了 TCP 和 UDP 套接字服务器等网络编程. Netty 底层基于 JDK 的 NIO,我们为什么不直接基于 JDK 的 NIO 或者其他NIO框架: 使用 JDK 自带的 NIO 需要了解太多的概念,编程复杂. Netty 底层 IO 模型随意切换,而这一切只需要做微小的改动. Netty自带的拆包解包,异常检测等机制让我们从 NIO 的繁重细节中脱离出来,只需关心业务逻