https://github.com/nereuschen/blog/issues/29 堆内内存分析一般用Memory Analyzer Tool http://tivan.iteye.com/blog/1487855

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

Redis 报错"OutOfDirectMemoryError(堆外内存溢出) "问题如下: 一.报错信息: 使用 Redis 的业务接口 ,产生 OutOfDirectMemoryError(堆外内存溢出),如图: 格式化后的报错信息: { "timestamp": "2023-04-17 22:46:36", "status": 500, "error": "Internal Server E

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]

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

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,

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

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

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

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

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

首先确认堆占用 jmap 查看heap内存使用情况 jmap -heap pid 1 可以查看到MetaspaceSize,CompressedClassSpaceSize,MaxMetaSize jmap和jdk版本有关系,有些jdk版本会查看不到内存信息,可以使用jstat来查看统计信息 jstat 收集统计信息 jstat -gc pid 1000 1 S0C/S0U S1C/S1U EC/EU CCSC/CCSU YGC/YGCT FGC/FCGT GCTsurvivor0容量和使用 s

最近经常有人问我在Java中使用堆外(off heap)内存的好处与用途何在.我想其他面临几样选择的人应该也会对这个答案感兴趣吧. 堆外内存其实并无特别之处.线程栈,应用程序代码,NIO缓存用的都是堆外内存.事实上在C或者C++中,你只能使用未托管内存,因为它们默认是没有托管堆(managed heap)的.在Java中使用托管内存或者“堆”内存是这门语言的一个特性.注意:Java并非唯一这么做的语言. new Object() vs 对象池 vs 堆外内存 1.new Object() 在Ja

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

背景 最近准备上线cassandra这个产品,同事在做一些小规格ECS(8G)的压测.压测时候比较容易触发OOM Killer,把cassandra进程干掉.问题是8G这个规格我配置的heap(Xmx)并不高(约6.5g)已经留出了足够的空间给系统.只有可能是Java堆外内存使用超出预期,导致RES增加,才可能触发OOM. 调查过程 0.初步怀疑是哪里有DirectBuffer泄漏,或者JNI库的问题.1.按惯例通过google perftools追踪堆外内存开销,但是并未发现明显的异常.2.然

背景 最近准备上线cassandra这个产品,同事在做一些小规格ECS(8G)的压测.压测时候比较容易触发OOM Killer,把cassandra进程干掉.问题是8G这个规格我配置的heap(Xmx)并不高(约6.5g)已经留出了足够的空间给系统.只有可能是Java堆外内存使用超出预期,导致RES增加,才可能触发OOM. 调查过程 0.初步怀疑是哪里有DirectBuffer泄漏,或者JNI库的问题.1.按惯例通过google perftools追踪堆外内存开销,但是并未发现明显的异常.2.然

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

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