现象:一个接口在4C的机器上跑最大只有7TPS,CPU使用率就已经90%多. 定位: 1.  使用top命令查看CPU使用情况,找到进程号 2.  使用top -H -pid命令,查看进程信息,看到有四个进程CPU占用很高,加一起已经超过100%: 3.  查看具体的线程信息,先使用printf "%x\n" 6007,将线程ip转换成16进制,结果为1777. 4.使用jstack pid |grep pid 命令,查看具体的线程信息,打印结果发现是GC线程,对四个占用CPU高的线程

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警. 本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

频繁GC会造成卡顿 https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/9525078.html 一款app除了要有令人惊叹的功能和令人发指交互之外,在性能上也应该追求丝滑的要求,这样才能更好地提高用户体验. 以下是本人在工作中对经历过的性能优化的一些总结,依据故事的发展路线,将其分为了5个部分,分别是:常见的性能问题:产生性能问题的一些可能原因:解决性能问题的套路:代码建议及潜在性能问题排查项. img1.png 如看不清大图,下文会有拆解 一 首先,我们先了解一下都有哪

现网CPU飙高,Full GC告警 https://www.cnblogs.com/QG-whz/p/9647614.html 问题出现:现网CPU飙高,Full GC告警 CGI 服务发布到现网后,现网机器出现了Full GC告警,同时CPU飙高99%.在优先恢复现网服务正常后,开始着手定位Full GC的问题.在现场只能够抓到四个GC线程占用了很高的CPU,无法抓到引发Full GC的线程.查看了服务故障期间的错误日志,发现更多的是由于Full GC引起的问题服务异常日志,无法确定Full

今天线上一个java进程cpu负载100%.按以下步骤查出原因. 1.执行top -c命令,找到cpu最高的进程的id 2.执行top -H -p pid,这个命令就能显示刚刚找到的进程的所有线程的资源消耗情况.找到CPU负载高的线程tid 8627, 把这个数字转换成16进制,21B3(10进制转16进制,用linux命令: printf %x 172). 3.执行jstack -l pid,拿到进程的线程dump文件.这个命令会打出这个进程的所有线程的运行堆栈. 4.用记事本打开这个文件,搜

https://mp.weixin.qq.com/s/I1fp89Ib2Na1-vjmjSpsjQ 线上服务的FGC问题排查,看这篇就够了! 原创 骆俊武 IT人的职场进阶 2020-05-10   线上服务的GC问题,是Java程序非常典型的一类问题,非常考验工程师排查问题的能力.同时,几乎是面试必考题,但是能真正答好此题的人并不多,要么原理没吃透,要么缺乏实战经验. 过去半年时间里,我们的广告系统出现了多次和GC相关的线上问题,有Full GC过于频繁的,有Young GC耗时过长的,这些问

一个小业务,流量并不大,功能也很简单,spring framework+mybatis+quartz,一启动就看到gc的频次和full gc的频次非常高: 4.202: [Full GC 4.202: [Tenured: 0K->6653K(349568K), 0.1948910 secs] 139776K->6653K(506816K), [Perm : 26687K->26687K(26688K)], 0.1950470 secs] [Times: user=0.20 sys=0.0

可以分为如下步骤: ①通过 top 命令查看 CPU 情况,如果 CPU 比较高,则通过 top -Hp 命令查看当前进程的各个线程运行情况. 找出 CPU 过高的线程之后,将其线程 id 转换为十六进制的表现形式(printf "%x" ),然后在 jstack 日志中查看该线程主要在进行的工作(jstack -F -l > /tmp/jstack.log). 这里又分为两种情况: 1: 如果是正常的用户线程,则通过该线程的堆栈信息查看其具体是在哪处用户代码处运行比较消耗 CP

Jusfr 原创,转载请注明来自博客园 Request 与 Response 的响应格式 Request 与 Response 都是以 长度+内容 形式描述, 见于 A Guide To The Kafka Protocol Request 除了 Size+ApiKey+ApiVersion+CorrelationId+ClientId 这些固定字段, 额外的 RequestMessage 包含了具体请求数据: Request => Size ApiKey ApiVersion Correlat

概述 本周有个同事过来咨询一个比较诡异的gc问题,大概现象是,系统一直在做cms gc,但是老生代一直不降下去,但是执行一次jmap -histo:live之后,也就是主动触发一次full gc之后,通过jstat -gcutil来看老生代一下就降下去了,初看下理论上不太可能,因为full gc也会对old做回收,于是我要同事针对他们的场景写了一个简单的demo出来,然后果然还真能重现,不过他的demo设置的Heap有32G,于是我通过慢慢调整,最终在很小的内存下也能重现出来 Demo 测试代码

使用了几个月的hadoopMR,对遇到过的性能问题做点笔记,这里只涉及job的性能优化,没有接触到 hadoop集群,操作系统,任务调度策略这些方面的问题. hadoop MR在做大数据量分析时候有限的计算资源情况下只能不断的优化程序. 优化可以从两个方面进行: 1.hadoop配置 2.程序代码 程序代码包括的方面很多:job设计,算法,数据结构,代码编写. hadoop配置优化 hadoop配置可分为mapp配置,reducer配置和hdfs配置.关于hadoop mapper和reduce

最近ES集群数据节点经常出现jvm占用过高,频繁GC导致ES集群卡死,很长时间才恢复.在网上看到用G1垃圾回收可以改善这一情况,但都是老版本的ES,我们现在使用的版本是5.5.2,所以想问问各位5.5.2版本的ES能不能改用G1垃圾回收,另外要怎么改为G1,因为以前的版本都是在elasticsearch.in.sh文件中改JAVA_OPTS的配置,但在5.5.2版本中已找不到这个配置,好像在jvm.options文件中,但是不知道具体怎么改.求救~~ ############### 我们线上的集

共识算法是分布式系统保证节点数据状态一致性的方法,在区块链的共识算法分POW(工作量证明)和POS(权益证明)两大类.第一类POW模式是在公链项目中运用的最广泛应用的共识算法,比特币长达10年的运行已充分证明POW的安全性与稳定性.POW的特性是将去中心化与安全性发挥到了极致,但却牺牲了性能. 如比特币的峰值TPS为3.87, 平均每笔交易被打包入块需要10分钟;比原链的峰值TPS为36.32,平均每笔交易被打包入块需要2.5分钟.第二类的POS模式是由通过算法来选择出块共识节点,多用于联盟链和

https://blog.csdn.net/lzqinfen/article/details/46820673 tps抖动厉害的原因?突然增加成倍的用户,如果性能表现良好,TPS应该成倍增加,响应时间不变:如果性能表现一般,TPS增加一些,响应时间增加一些:如果性能表现不好,则TPS没啥变化,响应时间增加,而且可能出现抖动现象,因为用户太多,处理不过来.是正常现象1:观察资源抖不抖动,是否资源的抖动导致TPS抖动2:FULL GC太过频繁,查看JVM参数配置3:pacing设置过大4.java编

GC和GC Tuning GC的基础知识 什么是垃圾 C语言申请内存:malloc free C++: new delete c/C++ 手动回收内存 Java: new ? 自动内存回收,编程上简单,系统不容易出错,手动释放内存,容易出两种类型的问题: 忘记回收 多次回收 没有任何引用指向的一个对象或者多个对象(循环引用) 如何定位垃圾 引用计数(ReferenceCount) 根可达算法(RootSearching) 常见的垃圾回收算法 标记清除(mark sweep) - 位置不连续 产生

Java程序员在编码过程中通常不需要考虑内存问题,JVM经过高度优化的GC机制大部分情况下都能够很好地处理堆(Heap)的清理问题.以至于许多Java程序员认为,我只需要关心何时创建对象,而回收对象,就交给GC来做吧!甚至有人说,如果在编程过程中频繁考虑内存问题,是一种退化,这些事情应该交给编译器,交给虚拟机来解决. 这话其实也没有太大问题,的确,大部分场景下关心内存.GC的问题,显得有点“杞人忧天”了,高老爷说过: 过早优化是万恶之源. 但另一方面,什么才是“过早优化”? If we coul

原文地址:http://www.cnblogs.com/guoyuqiangf8/p/3545687.html 1.TOP命令,查询消耗CPU高的进程号 PID,并记录下来,按下键盘"H"键,记录高消耗线程号,并将改线程号转换为十六进制 2.使用 jstack [pid]  > xx.log 命令打印进程信息,为了定位准确,可以多来几次 3.打开日志文件,找到十六进制的线程信息,可定位到具体类的某一行. 演示: 1.查询消耗CPU高的进程号 PID,并记录下来 #top top

= GC 基础 ===================== JAVA堆的描述如下: 内存由 Perm 和 Heap 组成. 其中 Heap = {Old + NEW = { Eden , from, to } } JVM内存模型中分两大块,一块是 NEW Generation, 另一块是Old Generation. 在New Generation中,有一个叫Eden的空间,主要是用来存放新生的对象,还有两个Survivor Spaces(from,to), 它们用来存放每次垃圾回收后存活下来的