t点击上方"涤生的博客",关注我 转载请注明原创出处,谢谢!如果读完觉得有收获的话,欢迎点赞加关注. 前言 本文内容是基于 JDK 8 在文章 JVM 源码解读之 CMS GC 触发条件 中分析了 CMS GC 触发的五类情况,并且提到 CMS GC 分为 foreground collector 和 background collector.不管是 foreground collector 还是 background collector 使用的都是 mark-sweep 算法,分阶段

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

垃圾收集算法 标记-清除算法 最基础的收集算法是"标记-清除"(Mark-Sweep)算法,分两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象. 不足:一个是效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高:另一个是空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能导致以后在程序运行过程需要分配较大对象时,无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一个的垃圾收集动作. 复制算法 为了解决效率问题,一种称为复制(Copying)的收集算法出现了,它将可用

前言: 我们知道,IDEA是用Java写的,那么他肯定也存在虚拟机的调优的问题,那么今天我们就对它进行开刀. 下面是默认参数 位置在:C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2\bin\idea64.exe.vmoptions -Xms128m -Xmx756m -XX:ReservedCodeCacheSize=240m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50 -ea -D

主要优化原理和思路 kafka是一个高吞吐量分布式消息系统,并且提供了持久化.其高性能的有两个重要特点: 利用了磁盘连续读写性能远远高于随机读写的特点: 并发,将一个topic拆分多个partition. 要充分发挥kafka的性能,就需要满足这两个条件 kafka读写的单位是partition,因此,将一个topic拆分为多个partition可以提高吞吐量.但是,这里有个前提,就是不同partition需 要位于不同的磁盘(可以在同一个机器).如果多个partition位于同一个磁盘,那么意

你的JVM还好吗?GC初步诊断   阿飞的博客   JVM的GC机制绝对是很多程序员的福音,它让Java程序员省去了自己回收垃圾的烦恼.从而可以把大部分时间专注业务身上,大大提高了业务开发速度,让产品需求尽快的落地抢占市场.但是也正因为如此,导致很多Java程序员对JVM和GC知之甚少,以我愚见大家对JVM&GC不够了解的有几个原因: 门槛太高.我们平常接触的spring,dubbo,java集合&J.U.C,网上都有无数优秀的文章对其深入的分析.而且都是基于Java语言,我们在学习的过程

JVM平台上还可以运行其他语言,运行的是Class字节码.只要能翻译成Class的语言就OK了.挺强大的. JVM厂商很多 垃圾收集器.收集算法 JVM检测工具 关于类的加载: Java代码中,类型(interface, class,enum等,有些是在运行时候生成的,比如动态代理)的加载.连接与初始化过程都是在程序运行期间完成的.不涉及到对象的概念.同时也是个Runtime阶段. 提供了更大的灵活性,增加了更多的可能性.提供了一些扩展,灵活扩展. Java虚拟机与程序的生命周期: 在如下几种情

@ 目录 前言 正文 一.垃圾收集算法 标记-复制 标记-清除 标记-整理 分代回收 二.常用的垃圾回收器 Serial/SerialOld ParNew Parallel Scavenge/ParallelOld CMS Garbage First 总结 前言 JVM的自动内存管理得益于不断发展的垃圾回收器,从最初的单线程收集到现在并发收集,垃圾回收器的开发者们一直在致力于如何降低GC过程中的停顿时间(STW)以及提高吞吐量,但直到现在也不存在一款完美的垃圾回收器,只能根据不同的场景选择最合适

详解Java GC的工作原理+Minor GC.FullGC 引用地址:http://www.blogjava.net/ldwblog/archive/2013/07/24/401919.html JVM内存管理和JVM垃圾回收 JVM内存组成结构 JVM内存结构由堆.栈.本地方法栈.方法区等部分组成,结构图如下所示: 1)堆 所有通过new创建的对象的内存都在堆中分配,其大小可以通过-Xmx和-Xms来控制.堆被划分为新生代和旧生代,新生代又被进一步划分为Eden和Survivor区,最后Su

2016-08-23   关于GC的算法和垃圾收集器的种类就暂且不说了,网上有大把的资料供参考 话题引入 让我们先简单的看下整个堆年轻代和年老代的垃圾收集器组合(以下配合java8完美支持,其他版本可能稍有不同),其中标红线的则是我们今天要着重讲的内容: ParNew and CMS "Concurrent Mark and Sweep" 是CMS的全称,官方给予的名称是:“Mostly Concurrent Mark and Sweep Garbage Collector”; 年轻代

参考来源 JVM 体系架构 堆/栈的内存分配 静态和非静态方法的内存分配 CMS 回收算法 应用场景 CMS 垃圾收集阶段划分(Collection Phases) CMS什么时候启动 CMS缺点 G1收集算法 G1的发展 分代垃圾回收瓶颈 G1使用场景 G1特点 G1堆内存的分配 G1的进程内存占用(Footprint) G1 收集器收集过程 G1命令行参数 记录G1的GC日志 G1性能调优 参考来源 http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/

介绍 CMS垃圾回收器的全称是Concurrent Mark-Sweep Collector,从名字上可以看出两点,一个是使用的是并发收集,第二个是使用的收集算法是Mark-Sweep.从而也可以推测出该收集器的特点是低延迟并且会有浮动垃圾的问题.下面详细介绍一下这个收集器的特点. CMS收集器 CMS收集器是为了低延迟而生,通过尽可能的并行执行垃圾回收的几个阶段来把延迟控制到最低.CMS收集器是老年代的垃圾收集器,一般情况下会有ParNew来配合执行(默认情况下也是ParNew),ParNew

这个是之前处理过的一个线上问题,处理过程断断续续,经历了两周多的时间,中间各种尝试,总结如下.这篇文章分三部分: 1.问题的场景和处理过程:2.GC的一些理论东西:3.看懂GC的日志 先说一下问题吧 问题场景:线上机器在半夜会推送一个700M左右的数据,这个时候有个数据置换的过程,也就是说有700M*2的数据在heap区域中,线上系统超时比较多,导致了很严重(严重程度就不说了)的问题. 问题原因:看日志,系统接口超时的时候,系统出现了FullGC,这个时候stop-the-world了,也就停机

java -Xms100m -Xmx100m -Xmn50m -XX:MetaspaceSize=20m -XX:MaxMetaspaceSize=20m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=85 -Xverify:none -XX:+DisableExplicitGC -XX:+CMSParallelRemar

简介: java启动参数共分为三类: 其一是标准参数(-),所有的JVM实现都必须实现这些参数的功能,而且向后兼容: 其二是非标准参数(-X),默认jvm实现这些参数的功能,但是并不保证所有jvm实现都满足,且不保证向后兼容: 其三是非Stable参数(-XX),此类参数各个jvm实现会有所不同,将来可能会随时取消,需要慎重使用: -XX:+<option> 启用option,例如:-XX:+PrintGCDetails启动打印GC信息的选项,其中+号表示true,开启的意思 -XX:-<

目前有存在大于1s的FullGC,金桥的机器目前是2C4G的,使用的GC方法只能使用单线程进行串行的回收,导致GC比较慢. 建议可以调整GC参数,改用CMS,能够解决这个问题, 参数修改方法: 在应用 webapp/WEB-INF/tars/prod 文件夹下,创建文件 extraenv.sh 文件内容 #!/usr/bin/env bash JAVA_OPTS="${JAVA_OPTS} -XX:+UseConcMarkSweepGC" 或者升级JAVA8后,默认使用CMS也能解决这

系统最近老年代的内存上升的比较快,三到四天会发生一波fullGC.于是开始对GC的情况做一波分析. 线上老年代2.7G,年轻带1.3G老年代上升较快,3天一波fullGC,并且fullGC会把内存回收,有时回收一般,有时回收全部.所以判断是不会有内存泄漏现象的,内存发生泄漏是回收不了的.第二个判断,不存在大对象,一个是基于对程序的理解,一个是对于老年代上升的速率,基本是稳固上升.不存在峰值. 我是先用jstack  命令打印出线程状态的  jstack -l pid  >> 文件名  发现这么

这个是之前处理过的一个线上问题,处理过程断断续续,经历了两周多的时间,中间各种尝试,总结如下.这篇文章分三部分: 1.问题的场景和处理过程:2.GC的一些理论东西:3.看懂GC的日志 先说一下问题吧 问题场景:线上机器在半夜会推送一个700M左右的数据,这个时候有个数据置换的过程,也就是说有700M*2的数据在heap区域中,线上系统超时比较多,导致了很严重(严重程度就不说了)的问题. 问题原因:看日志,系统接口超时的时候,系统出现了FullGC,这个时候stop-the-world了,也就停机

最近在学习JVM和GC调优,今天总结下CMS的一些特点和要点,让我们先简单的看下整个堆年轻代和年老代的垃圾收集器组合(以下配合java8完美支持,其他版本可能稍有不同),其中标红线的则是我们今天要着重讲的内容: 垃圾回收器的可用组合: ParNew and CMS "Concurrent Mark and Sweep" 是CMS的全称,官方给予的名称是:“Mostly Concurrent Mark and Sweep Garbage Collector”; 年轻代:采用 stop-t

最近在学习JVM和GC调优,今天总结下CMS的一些特点和要点,让我们先简单的看下整个堆年轻代和年老代的垃圾收集器组合(以下配合java8完美支持,其他版本可能稍有不同),其中标红线的则是我们今天要着重讲的内容: 垃圾回收器的可用组合: ParNew and CMS "Concurrent Mark and Sweep" 是CMS的全称,官方给予的名称是:“Mostly Concurrent Mark and Sweep Garbage Collector”; 年轻代:采用 stop-t

CMS详解 https://www.cnblogs.com/ggjucheng/p/3977612.html CMS默认不回收Perm, 需要加参数 +CMSPermGenSweepingEnabled -XX:+CMSClassUnloadingEnabled gc: cms有个缺点是容易产生内存碎片, 需要设置压缩重排. 老年代太小时并发收集器找不到连续的空间,此时会转成单线程的标记清除 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压