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

1. jps 使用 jps -l -m 获取到当前jvm进程的pid,通过上述命令获取到了服务的进程号 jps(JVM Process Status Tool):显示指定系统内所有的HotSpot虚拟机进程 jps -l -m :参数-l列出机器上所有jvm进程,-m显示出JVM启动时传递给main()的参数 2. jstat 使用 jstat 观察jvm状态,因为是OOM异常,所以我们首先重启机器观察了JVM的运行情况: 我们使用 jstat - gc pid time命令观察GC,发现GC在

前言 CPU 是时分的,操作系统里面有很多线程,每个线程的运行时间由CPU决定,CPU会分给每一个线程一个时间片,时间片是一个很短的时间长度,如果在时间片内,线程一直占有,就是100%,我们应该意识到,CPU运行速度很快(主频非常高),除非是密集型耗费CPU的运算,其他类型的任务都会在小于时间片的时间内结束. 内存过高一般有两种情况:内存溢出和内存泄露 内存溢出: 程序分配的内存超过物理机的内存大小,导致无法继续分配内存,出现OOM报错 内存泄露: 不再使用的对象一直占据着内存不释放,导致这块内

前些天,运维告诉我刚上线的java服务占用CPU过高. 以下是发现解决问题的具体流程. 1:通过#top命令查看,我的java服务确实把CPU几乎占满了,如图 可看到18400这个进程CPU占用达到了1200%,这确实不太正常,那么我们接下来分析到底哪些线程占用了CPU 2:通过#top -Hp 18400这条命令我们可以看到这个进程中线程的情况,部分截图如下. 通过截图可以看到,前面的线程占用的CPU是比较高的,那我们就具体分析这些线程 3:我们通过#jstack 18400>18400.tx

本文主要介绍3个工具:pdb,objgraph,以及pympler. 1.pdb pdb是专门用于python代码调试,模仿gdb. 使用pdb可以查看堆栈,打印变量等. 这里介绍的是命令行下的pdb. 命令行下使用pdb,代码侵入小,调试方便. 本例中,python安装在当前目录下.venv 使用pdb加载python程序 .venv/bin/python -m pdb orange.py > /Users/lanyang/workspace/orange/orange.py(3)<modu

Arthas是啥 当我们系统遇到JVM或者内存溢出等问题的时候,如何对我们的程序进行有效的监控和排查,就发现了几个比较常用的工具,比如JDK自带的 jconsole.jvisualvm还有一个最好用的工具--jprofiler,但是这个是收费的,或者除了很有钱的公司,一般很少人会用这个,还有一个就是我们今天的主角--Arthas ,为什么今天会重点讲这个呢? 官网地址:http://arthas.gitee.io/ GitHub地址:https://github.com/alibaba/arth

这次的内存泄露问题是发生在多线程场景下的. 各种工具都试过了,gc,objgraph, pdb,pympler等,仍然没有找到问题所在. pdb感觉用起来很方便,可以调试代码,对原来的代码无侵入性. 排查问题的过程中,多线程场景下,相关的工具,显得无力的. 使用objgraph时,代码执行很长时间后,show_growth()显示没有新创建的对象.这个可能是因为objgraph只针对当前线程的上下文. pympler,也是同样的问题. 最后,是通过分析进程的资源占用数据,找到的问题位置. 总结一

运行命令: jmap -heap 报错如下: Attaching to process ID , please wait... sun.jvm.hotspot.debugger.NoSuchSymbolException: Could not find symbol "gHotSpotVMTypes" in any of the known library names (libjvm.so, libjvm_g.so, gamma_g) at sun.jvm.hotspot.HotSpo

Java JVM 内存泄露——全解析和处理办法 [转载]   @author 小筐子 @address http://www.jianshu.com/p/bf159a9c391a         JAVA是垃圾回收语言的一种,开发者无需特意管理内存分配.但是JAVA中还是存在着许多内存泄露的可能性,如果不好好处理内存泄露,会导致APP内存单元无法释放被浪费掉,最终导致内存全部占据堆栈(heap)挤爆进而程序崩溃. 内存泄露 说到内存泄露,就不得不提到内存溢出,这两个比较容易混淆的概念,我们来分析

下面是java命令有关JVM内存分配的参数 JAVA_MEM_OPTS="" BITS=`java -version >& | -bit` if [ -n "$BITS" ]; then JAVA_MEM_OPTS=" -server -Xmx2g -Xms2g -Xmn256m -XX:PermSize=128m -Xss256k -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMS

1.Android内存测试常用的几个概念. VSS--virtual set size 虚拟耗用内存(包含共享库占用的内存)RSS--Resident set size实际使用的物理内存(包含共享库占用的内存)PSS--Proportional set size 实际使用的物理内存(比例分配共享库占用的内存)USS--Unique Set size:进程独自占用的物理内存(不包含共享库占用的内存)一般来说内存占用大小如下规律:VSS>=RSS>=Pss>=USS 2.Android pr

开心一刻 明明是个小 bug,但就是死活修不好,我特么心态崩了...... 前言 后文会从 Windows.Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ? 目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业.政府结构.医疗行业 等等:两个系统下的情况都演示下,有备无患 后文中用到了两个工具:Processor Explorer.MAT,它们是什么,有什么用,怎么用,本文不做介绍,不知道的小伙伴最好先去做下功课 cpu 100% 下面的示例中,

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

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

一.GC可回收的对象 二:什么是内存泄露--->Java的一个最显著的优势是内存管理.你只需要简单的创建对象而不需要负责释放空间,因为Java的垃圾回收器会负责内存的回收.然而,情况并不是这样简单,内存泄露还是经常会在Java应用程序中出现--->内存泄露的定义:对于应用程序来说,当对象已经不再被使用,但是Java的垃圾回收器不能回收它们的时候,就产生了内存泄露.要理解这个定义,我们需要理解对象在内存中的状态.如下图所示,展示了哪些对象是无用对象,哪些是未被引用的对象:

CPU过高 这类问题可以使用 top 命令观察一些,CPU 是不是都被 Java 程序占用了.比如下面这个截图: 服务器的 CPU 大多都被 Java 占用了.这正是我们之前生产上 CPU 过高的一个截图. 服务其CPU 还能超过 100%原因 在 Linux 上,多核 CPU 就会超过 100%.top 命令显示的是你的程序占用的 cpu 的总数,也就是说如果你是 4 核 cpu 那么 cpu 最高占用率可达 400%,top 里显示的是把所有使用率加起来. CPU 过高,这说明程序在进行计算

解Bug之路-记一次JVM堆外内存泄露Bug的查找 前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题.此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头.笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者. 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(<深入理解linux内核第三版>) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段

这星期被线上JVM内存占用不断增大的问题所困扰,自己提出了一些假设,然后去实施验证都一一失败了,有一些经验和教训在这里分享下. 之所以是尴尬,是最后因为修复了另一个看似不相关的问题导致内存不再上升,但这之间的关系还未明了,还需要继续追踪. 这里讲述一下这次排查的过程. 直接内存的错误判断 服务器的JVM配置为Xmx3g,使用G1,没有设置Xms考虑自然收缩和fgc之后的空间回拢. 没有发生过fgc,且堆内存的增长正常,排除掉堆内存的问题. 使用NMT查看各个区域的内存正常,committed内存

概述 在日常测试中,我们会去重点观察java的内存使用情况,比如:进程会抛出OOM异常,不再接收新的请求:响应时间在固定时间段内变长,超时或者不响应,CPU使用率时常像过山车一样等.有时候JVM还会发生欺骗你的场景, JVM不停的在垃圾回收,可是每次回收完后堆却还是满的,很明显程序内存被使用完了,已经无法正常工作了,但JVM就是不抛出OutOfMemoryError(OOM)这个异常来告诉程序员内部发出了什么,只是不停的做老好人尝试帮我们做垃圾回收,把服务器的资源耗光了,但是此时服务器已经无法响

jstack?-- 如果java程序崩溃生成core文件,jstack工具可以用来获得core文件的java stack和native stack的信息,从而可以轻松地知道java程序是如何崩溃和在程序何处发生问题.另外,jstack工具还可以附属到正在运行的java程序中,看到 当时运行的java程序的java stack和native stack的信息, 如果现在运行的java程序呈现hung的状态,jstack是非常有用的.目前只有在Solaris和Linux的JDK版本里面才有. jco

Native Memory Tracking (NMT) 是Hotspot VM用来分析VM内部内存使用情况的一个功能.我们可以利用jcmd(jdk自带)这个工具来访问NMT的数据. NMT介绍 工欲善其事必先利其器,我们先把相关需要的配置和工具介绍清楚,再通过例子来看看具体如何使用NMT. 打开NMT NMT必须先通过VM启动参数中打开,不过要注意的是,打开NMT会带来5%-10%的性能损耗. -XX:NativeMemoryTracking=[off | summary | detail]