Spring集成kafka,消费者运行时内存占用会一直增长? 20C 本人用Spring集成kafka消费者,发布运行时内存占用会一直升高,最后程序挂掉.请各位大神看看,提供解决方法 以下是我的配置文件 程序运行两天后占用内存达到了1.4G,我用jmap导出程序占用文件,使用eclipsemat分析 发现是这个org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer这个类里面 这个里面的LinkedBlockingQueue

confluent_kafka测试的内存泄漏的条件 多线程消费 centos6 预测和centos6底层库存在关系. 换用centos7(我是换了7.3)就行了. (起初以为是代码问题,定位问题位置后来回测试才想到是confluent_kafka和centos版本有问题)

ELK 从发布5.0之后加入了beats套件之后,就改名叫做elastic stack了.beats是一组轻量级的软件,给我们提供了简便,快捷的方式来实时收集.丰富更多的数据用以支撑我们的分析.但由于beats都需要安装在ELK集群之外,在宿主机之上,其对宿主机的性能的影响往往成为了考量其是否能被使用的关键,而不是它到底提供了什么样的功能.因为业务的稳定运行才是核心KPI,而其他因运维而生的数据永远是更低的优先级.影响宿主机性能的方面可能有很多,比如CPU占用率,网络吞吐占用率,磁盘IO,内存等

最近项目开发中,开发人员和测试人员均反应在android5.0以下手机上LeakCanary频繁监控到内存泄漏,如下图所示,但凡用到Dialog或DialogFragment地方均出现了内存泄漏. 如上图所示,存在一个Message实例的obj成员变量,间接引用着Activity的实例,导致Activity无法正常退出.通过Android Monitors内存快照分析,确实有Message实例持有对LoadingDialogFragment的引用,进而导致Activity也无法正常销毁,出现内存

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

人人都会犯错,但一些错误是如此的荒谬,我想不通怎么会有人犯这种错误.更没想到的是,这种事竟发生在了我们身上.当然,这种东西只有事后才能发现真相.接下来,我将讲述一系列最近在我们一个应用上犯过的这种错误.最有意思的是,一开始的迹象揭示的问题,与实际发生的问题完全不同. 在一个凄凉的午夜 午夜刚过,我就被一条来自监控系统的警报吵醒了.Adventory,我们的 PPC (以点击次数收费)广告系统中一个负责索引广告的应用,很明显连续重启了好几次.在云端的环境里,实例的重启是很正常的,也不会触发报警,但

人人都会犯错,但一些错误是如此的荒谬,我想不通怎么会有人犯这种错误.更没想到的是,这种事竟发生在了我们身上.当然,这种东西只有事后才能发现真相.接下来,我将讲述一系列最近在我们一个应用上犯过的这种错误.最有意思的是,一开始的迹象揭示的问题,与实际发生的问题完全不同. 在一个凄凉的午夜 午夜刚过,我就被一条来自监控系统的警报吵醒了.Adventory,我们的 PPC (以点击次数收费)广告系统中一个负责索引广告的应用,很明显连续重启了好几次.在云端的环境里,实例的重启是很正常的,也不会触发报警,但

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

Webservice WCF WebApi   注明:改编加组合 在.net平台下,有大量的技术让你创建一个HTTP服务,像Web Service,WCF,现在又出了Web API.在.net平台下,你有很多的选择来构建一个HTTP Services.我分享一下我对Web Service.WCF以及Web API的看法. Web Service 1.它是基于SOAP协议的,数据格式是XML 2.只支持HTTP协议 3.它不是开源的,但可以被任意一个了解XML的人使用 4.它只能部署在IIS上 W

Chorme 浏览器中的垃圾回收和内存泄漏 垃圾回收 通常情况下,垃圾数据回收分为手动回收和自动回收两种策略. 手动回收策略,何时分配内存.何时销毁内存都是由代码控制的. 自动回收策略,产生的垃圾数据是由垃圾回收器来释放的,并不需要手动通过代码来释放. JavaScript 中调用栈中的数据回收 JavaScript 引擎会通过向下移动 ESP(记录当前执行状态的指针) 来销毁该函数保存在栈中的执行上下文. JavaScript 堆中的数据回收 在 V8 中会把堆分为新生代和老生代两个区域,新生

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

一:背景 1. 讲故事 去年十月份有位朋友从微信找到我,说他的程序内存要炸掉了...截图如下: 时间有点久,图片都被清理了,不过有点讽刺的是,自己的程序本身就是做监控的,结果自己出了问题,太尴尬了 二:Windbg 分析 1. 托管还是非托管 这个是甄别内存问题的第一步,通过 !address -summary 和 !eeheap -gc 两个命令基本就可以断定. 0:000> !address -summary Mapping file section regions... Mapping m

请点赞关注,你的支持对我意义重大. Hi,我是小彭.本文已收录到 GitHub · AndroidFamily 中.这里有 Android 进阶成长知识体系,有志同道合的朋友,关注公众号 [彭旭锐] 带你建立核心竞争力. 前言 LeakCanary 是我们非常熟悉内存泄漏检测工具,它能够帮助开发者非常高效便捷地检测 Android 中常见的内存泄漏.在各大厂自研的内存泄漏检测框架(如腾讯 Matrix 和快手 Koom)的帮助文档中,也会引述 LeakCanary 原理分析. 不吹不黑,Leak

一:背景 C# 程序内存泄漏的诱发因素有很多,但从顶层原理上来说,就是该销毁的 用户根 对象没有被销毁,从而导致内存中意料之外的对象无限堆积,导致内存暴涨,最终崩溃,这其中的一个用户根就是 终结器队列,这一篇我们就来看下如何让 PerfView 配合 WinDbg 双剑合璧. 二:如何洞察 1. 终结器内存泄漏 为了模拟 终结器内存泄漏,我们故意在 析构函数 中执行复杂的逻辑,让析构过程足够的慢,这样可以实现 分配速度 远大于 销毁速度 ,达到消费能力不足引发的内存暴涨, 参考如下代码: int

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

一.写在前面 对于C++来说,内存泄漏就是new出来的对象没有delete,俗称野指针:而对于java来说,就是new出来的Object放在Heap上无法被GC回收:而这里就把我之前的一篇内存泄漏的总结翻新,做一个更加全面规范的讲解,希望能帮到各位. 二.一些杂谈 1. 这里先安利一下java的内存分配: a) 静态存储区:编译时就分配好,在程序整个运行期间都存在.它主要存放静态数据和常量: b) 栈区:当方法执行时,会在栈区内存中创建方法体内部的局部变量,方法结束后自动释放内存: c) 堆区:

前言: 其实RxJava引起的内存泄漏是我无意中发现了,本来是想了解Retrofit与RxJava相结合中是如何通过适配器模式解决的,结果却发现了RxJava是会引起内存泄漏的,所有想着查找一下资料学习一下如何解决RxJava引起的内存泄漏,就查到了利用Rxlifecycle开源框架可以解决,今天周末就来学习一下如何使用Rxlifecycle. 引用泄漏的背景: RxJava作为一种响应式编程框架,是目前编程界网红,可谓是家喻户晓,其简洁的编码风格.易用易读的链式方法调用.强大的异步支持等使得R

前言: 最近公司C轮融资成功了,移动团队准备扩大一下,需要招聘Android开发工程师,陆陆续续面试了几位Android应聘者,面试过程中聊到性能优化中如何避免内存泄漏问题时,很少有人全面的回答上来.所以决定抽空学习总结一下这方面的知识,以及分享一下我们是如何检测内存泄漏的.我们公司使用开源框架LeakCanary来检测内存泄漏. 什么是内存泄漏? 有些对象只有有限的生命周期.当它们的任务完成之后,它们将被垃圾回收.如果在对象的生命周期本该结束的时候,这个对象还被一系列的引用,这就会导致内存泄漏

C++大量的手动分配.回收内存是存在风险的,也许一个函数中一小块内存泄漏被重复放大之后,最后掏空内存. 这里介绍一种在debug模式下测试内存泄漏的方法. 首先在文件的开头以确定的顺序写下这段代码: #define _CRTDBG_MAP_ALLOC #include <crtdbg.h> #include <stdlib.h> 第1行定义了宏,实现一些内存分配函数向debug模式的映射. 打开<crtdbg.h>我们可以找到这么一段代码: 可以看到,定义了_DEBUG

本文在腾讯技术推文上 修改 发布. http://wetest.qq.com/lab/view/63.html?from=ads_test2_qqtips&sessionUserType=BFT.PARAMS.195040.TASKID&ADUIN=913337456&ADSESSION=1468996652&ADTAG=CLIENT.QQ.5431_.0&ADPUBNO=26510 自从Google在2013年发布了Android Studio后,Android