https://blog.csdn.net/lixin03080/article/details/79711296 一.保存现场 1.记录系统整体资源使用情况,进程信息.线程信息 top -b -n 3 > top_process.txt 1. 统计部分: 重点关注参数: 第2行 Tasks, 总进程数,运行的进行数,睡眠的进程数 停止的进程数 僵尸进程数 第3行 %Cpu(s) us 用户空间CPU占用率 sy : 内核空间CPU 占用率 第4行 Mem 行 物理内存总量 空闲物理内存 已使用

 1.了解日志文件    linux的日志文件可以说是最有用的了,日志文件可以让我们了解系统所处的状态,比如能查出哪些用户有登入,这也涉及相关的安全问题.如果我们不懂得分析日志,可能我们都不知道有些用户曾经登入过我们的系统.另外系统出了什么问题,我们也要查看系统日志,比如我们经常会进入不了Xwindows,我们要查看系统日志类似XFree86.0.log等文件,再来详细的说一下,如果我们运行过系统显示属性方面的设置[理论上应该叫XFree86.setup],我以Redhat 8.0来说一下这个问

Android Studio 翻译的官方文章 原文链接 当你在Android Studio中使用Android Monitor里的Memory Monitor工具监视内存使用情况时,可以把Java堆快照转储到Android HPROF文件中(译者注:与标准的java hprof文件格式标准不一样).HPROF查看工具会列出类.类的实例和实例的引用树,以此来帮助你跟踪内存的使用情况,找出内存泄漏的地方.HPROF最初是由J2SE支持的一种二进制堆转储格式. (本文出处:http://www.jia

大部分内容参考http://www.linuxidc.com/Linux/2012-04/58178.htm J2SE中提供了一个简单的命令行工具来对java程序的cpu和heap进行 profiling,叫做HPROF.HPROF实际上是JVM中的一个native的库,它会在JVM启动的时候通过命令行参数来动态加载,并成为 JVM进程的一部分.    要使用hprof,可以通过在运行java程序时指定-agentlib或者-Xrunhprof参数来使用,它会将cpu.heap等想着信息保存到一

开发.应用中老是会遇到OutOfMemory异常,而且常常是过一段时间内存才被吃光,这里可以利用java heap dump出jvm内存镜像,然后再对其进行分析来查找问题. 平常利用jmap -dump:format=b,file=/path/file.hprof <pid> 这个java自带的工具来dump heap很方便,但当内存溢出问题发生的比较快的情况下,该命令就有可能来不及或无效. 这个时候在应用启动时配置相关的参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError就比

在编写完成MapReduce程序之后,调优就成为了一个大问题.如何使用现有工具快速地分析出任务的性能?   对于本地的java应用程序,进行分析可能稍微简单,但是hadoop是一个分布式框架,MapReduce任务可能在集群中的任意机器上被调度运行.而且本地Job运行器是一个与集群差异非常大的环境,数据流的形式也不同,应该在实际集群上对比新的执行时间和旧的执行时间.   hadoop的任务中可以选择启用profile,这可以在特定的Map/Reduce任务启动执行hprof分析.prof是一个J

大部分内容参考http://www.linuxidc.com/Linux/2012-04/58178.htm J2SE中提供了一个简单的命令行工具来对java程序的cpu和heap进行 profiling,叫做HPROF.HPROF实际上是JVM中的一个native的库,它会在JVM启动的时候通过命令行参数来动态加载,并成为 JVM进程的一部分.    要使用hprof,可以通过在运行java程序时指定-agentlib或者-Xrunhprof参数来使用,它会将cpu.heap等想着信息保存到一

1.获取dump文件 使用 以下命令 创建 进程PID = 16231的 dump文件,命名为 order.hprof jmap -dump:format=b,file=order.hprof 16231 将文件下载到本地. 2.使用jdk bin目录下的jvisualvm.exe 装入 order.hprof 分析对应对象的占用内存

推荐阅读: 滴滴Booster移动App质量优化框架-学习之旅 一 Android 模块Api化演练 不一样视角的Glide剖析(一) LeakCanary是Square公司基于MAT开源的一个内存泄漏检测神器,在发生内存泄漏的时候LeakCanary会自动显示泄漏信息,现在更新了好几个版本,用kotlin语言重新实现了一遍:鹅场APM性能监控框架也集成了内存泄露模块 ResourcePlugin ,这里就两者进行对比. 1.组件启动 LeakCanary自动注册启动 原理:专门定制了一个Con

Investigating Your RAM Usage In this document Interpreting Log Messages                 内存分析日志中各消息的含义 Viewing Heap Updates               查看当前内存快照的2种方法 Tracking Allocations                    跟踪记录内存分配2种方法 Viewing Overall Memory Allocations  用adb站在全局角度

Linux系统启动过程介绍 学习操作系统有必要了解一下系统的启动过程,这样在面对各种系统故障的时候能快速定位解决问题,下面以Centos来分析linux系统的启动过程. 1.BIOS自检:当开机的时候,系统进行bios自检工作,当识别出第一块硬盘(IDE SCSI)及其空间之后,系统控制将从BIOS传递到引导装载程序 2.引导装载程序(grub lilo):装载第一块硬盘的前512个字节的物理数据扇区即主引导区MBR到内存中,位于此扇区开始位置的引导装载程序将接管系统控制. (也可以这么理解,在

之前在centos中分析了/dev/sda1下的结构,但当对象是一块以芯片直读方式作出来的全盘镜像呢? 这次以安卓手机的全盘镜像为对象,尝试按照ext4文件系统结构手动解析,加强对ext4文件系统.EFI系统分区.GPT磁盘的理解,补充ext4文件系统的日志结构的描述. 我得到的全盘镜像有两种格式,一种.img,一种是.bin,两种镜像的组织方式是比较类似的,但可能因为是不同的直读机做出的原因,.img格式的镜像在"真正的数据"前附加了机器的标志信息. .bin格式镜像分析 .bin格

说到 Android 系统手机,大部分人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃,打开系统文件夹一看,发现多了很多文件,然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ,才感觉运行速度稍微提高了点,就算手机在各种性能跑分软件面前分数遥遥领先,还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用.相信每个使用 Android 系统的用户都有过以上类似经历,确实,Android 系统在流畅性方面不如 IOS 系统,为何呢,明明在看手机硬件配置上时,Android 设备都不会输于 IO

  前言 在 Android开发中,性能优化策略十分重要 本文主要讲解性能优化中的内存优化,希望你们会喜欢 目录   1. 定义 优化处理 应用程序的内存使用.空间占用 2. 作用 避免因不正确使用内存 & 缺乏管理,从而出现 内存泄露(ML).内存溢出(OOM).内存空间占用过大 等问题,最终导致应用程序崩溃(Crash) 3. 储备知识:Android 内存管理机制 3.1 简介   下面,将针对回收 进程.对象 .变量的内存分配 & 回收进行详细讲解 3.2 针对进程的内存策略 a.

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com 目录 目录内存泄漏检测实践翻译:使用 Memory Profiler 查看 Java 堆和内存分配为什么应分析您的应用内存Memory Profiler 概览如何计算内存查看内存分配在分析时提高应用程序性能查看全局JNI引用捕获堆转储[重要]将堆转储另存为 HPROF分析内存的技巧MAT

说到 Android 系统手机,大部分人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃,打开系统文件夹一看,发现多了很多文件,然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ,才感觉运行速度稍微提高了点,就算手机在各种性能跑分软件面前分数遥遥领先,还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用.相信每个使用 Android 系统的用户都有过以上类似经历,确实,Android 系统在流畅性方面不如 IOS 系统,为何呢,明明在看手机硬件配置上时,Android 设备都不会输于 IO

弱引用使得表达对象生命周期关系变得容易了 虽然用 Java™ 语言编写的程序在理论上是不会出现“内存泄漏”的,但是有时对象在不再作为程序的逻辑状态的一部分之后仍然不被垃圾收集.本月,负责保障应用程序健康的工程师 Brian Goetz 探讨了无意识的对象保留的常见原因,并展示了如何用弱引用堵住泄漏. 要让垃圾收集(GC)回收程序不再使用的对象,对象的逻辑 生命周期(应用程序使用它的时间)和对该对象拥有的引用的实际 生命周期必须是相同的.在大多数时候,好的软件工程技术保证这是自动实现的,不用我们对

Android设备作为一种移动设备,无论是内存还是CPU的性能都受到了很大的限制,这导致Android程序的性能问题异常突出,随着产品的不断更新迭代,对于性能优化提出了更高的要求.本篇文章从稳定性.流畅性.耗损.安装包大小四个方面对Android开发提供了一些容易上手.切实有效的性能优化方法,为Android开发中有关性能优化方面的学习提供一个参考. 1.稳定性(解决内存溢出.崩溃等问题),内存优化 了解内存如何分配和回收机制,对内存优化会有一定的认识和掌握.可以借助内存分析工具,方便定位需要内

. 简介 即 ML (Memory Leak)指 程序在申请内存后,当该内存不需再使用 但 却无法被释放 & 归还给 程序的现象2. 对应用程序的影响 容易使得应用程序发生内存溢出,即 OOM 内存溢出 简介: 示意图3. 发生内存泄露的本质原因 具体描述示意图 特别注意 从机制上的角度来说,由于 Java存在垃圾回收机制(GC),理应不存在内存泄露:出现内存泄露的原因仅仅是外部人为原因 = 无意识地持有对象引用,使得 持有引用者的生命周期 > 被引用者的生命周期4. 储备知识:Androi

导语   安卓大军浩浩荡荡,发展已近十个年头,技术优化日异月新,如今Android 8.0 Oreo 都发布了,Android系统性能已经非常流畅了.但是,到了各大厂商手里,改源码自定系统,使得Android原生系统变得鱼龙混杂,然后到了不同层次的开发工程师手里,因为技术水平的参差不齐,即使很多手机在跑分软件性能非常高,打开应用依然存在卡顿现象.另外,随着产品内容迭代,功能越来越复杂,UI页面也越来越丰富,也成为流畅运行的一种阻碍.综上所述,对APP进行性能优化已成为开发者该有的一种综合素质,也

本书中提到的Hadoop项目简述 Common:一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口(序列化.javaRPC和持久化数据结构). Avro:一种支持高效.跨语言的RPC以及永久存储数据的序列化系统. MapReduce:分布式数据处理模型和执行环境,执行于大型商业集群. HDFS:分布式文件系统,执行于大型商用机集群. Pig:一种数据流语言和执行环境,用以检索很大的数据集. Pig执行在MapReduce和HDFS的集群上. Hive:一个分布式.按列存储的数据仓库.Hive管理HDFS