jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量,以及加载类的数量.命令的格式如下: jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数]  注意!!!:使用的jdk版本是jdk8. 类加载统计: Loaded:加载class的数量 Bytes:所占用空间大小 Unloaded:未加载数量 Bytes:未加载占用空间 Time:时间 编译统计 Compiled:编译数量. Failed:失败数量 Invalid:不可用数量 Time:时间 FailedType:失败类型 Fail

前言 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

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

一.JVM的分区:   1.程序计数器(私有) 程序计数器是一块较小的内存分区,你可以把它看做当前线程所执行的字节码的指示器. 在虚拟机的概念模型里,字节码解释器工作时,就是通过改变计数器的值来选择下一条需要执行的字节码指令. 程序技术器为线程私有,每个线程都有它们各自的程序计数器,这样再多线程的情况下,线程之间的来回切换,也能正确找到上次切换时执行的位置. 如果线程正在执行的是一个Java方法,那么程序计数器记录的是当前线程正在执行的字节码指令的地址:如果线程正在执行的是一个native方法,

最近我们项目升级到了 Spring Boot 2.4.6 + Spring Cloud 2020.0.x,通过我的另一系列即可看出:Spring Cloud 升级之路.但是升级后,我们发现 YoungGC 明显增高,分配对象速率明显增高,但是晋升的对象并没有增多,证明都是新创建的对象并且没过多久就可以被回收.我们来看其中一个进程的监控,这时候的 http 请求速率大概在 100 左右: 这就很奇怪了,请求速率并没有那么大,但是通过监控可以看出每秒钟分配了将近两个 G 的内存.在升级之前,这个分配

俗话说,自己写的代码,6个月后也是别人的代码……复习!复习!复习!涉及到的知识点总结如下: 一些JVM的跟踪参数的设置 Java堆的分配参数 -Xmx 和 –Xms 应该保持一个什么关系,可以让系统的性能尽可能的好呢?是不是虚拟机内存越大越好? Java 7之前和Java 8的堆内存结构 Java栈的分配参数 GC算法思想介绍 –GC ROOT可达性算法 –标记清除 –标记压缩 –复制算法 可触及性含义和在Java中的体现 finalize方法理解 Java的强引用,软引用,弱引用,虚引用 GC

参考http://www.cnblogs.com/mazj611/p/3481610.html 看了很多博客.书, 仍然有所不懂.很多看过即忘记.实在要不得. 我们可以通过jstat获取gc情况 jstat -gc 9080 250 4 jstat -gcutil 9080  1000  10 C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_04\bin>jstat -gc 9080 250 4 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT

引言 何为终极算法? 其实就是现在的JVM采用的算法,并非真正的终极.说不定若干年以后,还会有新的终极算法,而且几乎是一定会有,因为LZ相信高人们的能力. 那么分代搜集算法是怎么处理GC的呢? 对象分类 上一章已经说过,分代搜集算法是针对对象的不同特性,而使用适合的算法,这里面并没有实际上的新算法产生.与其说分代搜集算法是第四个算法,不如说它是对前三个算法的实际应用. 首先我们来探讨一下对象的不同特性,接下来LZ和各位来一起给这些对象选择GC算法. 内存中的对象按照生命周期的长短大致可以分为三种

网站持久代引发Full GC问题分析 现状: Dragoon(监控系统)的日报显示trade_us_wholelsale(美国wholesale集群),日均Young GC次数25w次左右,应用暂停295w毫秒(相当于40多分钟),Full GC次数600次左右,应用暂停190w毫秒(相当于30多分钟). GC,尤其是Full GC,每次都会导致JVM暂停工作,处理垃圾回收任务,短时间内无法响应用户请求,大量的Full GC会导致系统响应速度降低,而且引来OOM的巨大风险. 分析: 启动参数:

原文链接:http://www.cubrid.org/blog/dev-platform/how-to-monitor-java-garbage-collection/ 这是"成为GC专家系列"文章的第二篇.在第一篇理解Java垃圾回收中我们学习了几种不同的GC算法的处理过程,GC的工作方式,新生代与老年代的区别.到目前为止,你应该已经了解了JDK 7中的5种GC类型,以及每种GC对性能的影响. 在本篇中,我将介绍JVM在真实环境中如何运行GC的. 什么是GC监控 GC监控 指的是在运

这是”成为GC专家系列”文章的第二篇.在第一篇理解Java垃圾回收中我们学习了几种不同的GC算法的处理过程,GC的工作方式,新生代与老年代的区别.到目前为止,你应该已经了解了JDK 7中的5种GC类型,以及每种GC对性能的影响. 在本篇中,我将介绍JVM在真实环境中如何运行GC的. 什么是GC监控 GC监控 指的是在运行时跟踪JVM运行GC的过程.例如,通过GC监控,我们能找出: 何时新生代的对象会被移动到老年代,有多少对象被移到了老年代. 何时stop-the-world发生以及持续时间. 通

出处:博客园左潇龙的技术博客--http://www.cnblogs.com/zuoxiaolong,多谢分享 GC策略解决了哪些问题? 既然是要进行自动GC,那必然会有相应的策略,而这些策略解决了哪些问题呢,粗略的来说,主要有以下几点. 1.哪些对象可以被回收. 2.何时回收这些对象. 3.采用什么样的方式回收. GC策略采用的何种算法 有关上面所提到的三个问题,其实最主要的一个问题就是第一个,也就是哪些对象才是可以回收的,有一种比较简单直观的办法,它的效率较高,被称作引用计数算法,其原理是:

GC算法精解(五分钟教你终极算法---分代搜集算法) 引言 何为终极算法? 其实就是现在的JVM采用的算法,并非真正的终极.说不定若干年以后,还会有新的终极算法,而且几乎是一定会有,因为LZ相信高人们的能力. 那么分代搜集算法是怎么处理GC的呢? 对象分类 上一章已经说过,分代搜集算法是针对对象的不同特性,而使用适合的算法,这里面并没有实际上的新算法产生.与其说分代搜集算法是第四个算法,不如说它是对前三个算法的实际应用. 首先我们来探讨一下对象的不同特性,接下来LZ和各位来一起给这些对象选择GC

转载请注明原创出处,谢谢! 上次分析详细地址在:http://www.jianshu.com/p/a6236cd39e2d 以为上次问题是rmi的问题就此结束了,但是问题并没有结束,其实本次问题不是rmi问题导致的,但是rmi也的确可能会有sys.gc fullgc问题. 查看GC统计汇总情况: java jstat -gcutil pid 3s 30参考gc,发现大概一小时运行一次FGC,特别奇怪,笨神一看这样的问题就知道是system gc导致的System.gc()的默认效果是引发一次st

protobuf-net优化效果图 protobuf-net是Unity3D游戏开发中被广泛使用的Google Protocol Buffer库的c#版本,之所以c#版本被广泛使用,是因为c++版本的源代码不支持Unity3D游戏在各个平台上的动态库构建.它是一个网络传输层协议,对应的lua版本有两个可用的库:一个是proto-gen-lua,由tolua作者开发,另外一个是protoc,由云风开发.protobuf-net在GC上有很大的问题,在一个高频率网络通讯的状态同步游戏中使用发现GC过

Java GC记录 近来.项目没有特别忙碌的时候,抽空看了下生产环境的项目运行状况,我们的项目一直运行速度不是很快,偶尔会出现卡顿的现象,这点给人的体验感觉也就不那么好了.先抛个测试环境截图(生产环境不方便,单参数设置类似): 由上图可以看出,系统分配的堆内存4G,非堆内存最大2G,理论上.这个数值对于一般的项目绝对是够用的了:然鹅.并非如此,事实情况确是: 对于系统GC的记录统计为: 到这里.似乎还是看不出为何会产生这么多次的Full GC(大神应该已经察觉出上面的问题),再来看一张图: 似乎

我们的Java应用因频繁FULL GC导致性能降低很多,经过多人的定位也没有结论,于是我自主请命,经过一天的研究终于搞定了,现把经验与大家共享,相关的gc日志如下: 4.758: [Full GC [PSYoungGen: 464K->0K(71936K)] [PSOldGen: 37949K->33994K(68672K)] 38413K->33994K(140608K) [PSPermGen: 33221K->33221K(66560K)], 0.1887540 secs] [

JVM 在程序执行的过程中, 提供了GC行为的原生数据.那么, 我们就可以利用这些原生数据来生成各种报告.原生数据(raw data) 包括: 各个内存池的当前使用情况, 各个内存池的总容量, 每次GC暂停的持续时间, GC暂停在各个阶段的持续时间. 可以通过这些数据算出各种指标, 例如: 程序的内存分配率, 提升率等等.本章主要介绍如何获取原生数据. 后续的章节将对重要的派生指标(derived metrics)展开讨论, 并引入GC性能相关的话题. JMX API 从 JVM 运行时获取GC

目录 java 应用 1 cpu 负载过高 1.1 分析问题 1.2 解决方案 2 内存占用过多 2.1 从内存回收方面 2.2 从代码层面 java 应用 1 cpu 负载过高 1.1 分析问题 首先我们通过top 命令进行分析,找出消耗最多cpu的java 进程id . 找出对应的进程id 后,我们可以通过 top -Hp 进程id 命令来找出该进程中占用cpu最多的前几个线程id. 我们使用 jstack -l 进程pid > /tmp/java_pid.log 输出java的堆栈日志到文

# 前言 从前面的3篇文章中,我们分析了5个垃圾收集器,还有一些 GC 的算法,那么,在 GC 调优中,我们肯定会先判断哪里出现的问题,然后再根据出现的问题进行调优,而调优的手段就是 JVM 提供给我们的那些参数或者说选项,这些参数将会改变 GC 的运行方式.因此,他们显得极为重要. 我们将每一个垃圾收集器相关的参数一个一个娓娓道来,注意,楼主推荐一个小程序:前阿里 JVM 大神寒泉子的公众号里面有个小程序------JVM Pocket,这个小程序介绍了所有的 JVM 参数的作用,你可以在里面

# 前言 在 深入浅出 JVM GC(2) 中,我们介绍了一些 GC 算法,GC 名词,同时也留下了一个问题,就是每个 GC 收集器的具体作用.有哪些 GC 收集器呢? Serial 串行收集器(只适用于堆内存 256M 以下的 JVM ) ParNew 并行收集器(Serial 收集器的多线程版本) Parallel Scavenge (PS 收集器,该收集器以吞吐量为主要目的,是1.8的默认 GC) CMS 收集器(该收集器全称 Concurrent Mark Sweep,是一种关注最短停顿