原文:https://blog.csdn.net/wd2014610/article/details/82182617 项目调优作为一名工程师,项目调优这事,是必须得熟练掌握的事情. 在SpringBoot项目中,调优主要通过配置文件和配置JVM的参数的方式进行. 在这边有一篇比较好的文章,推荐给大家! SpringBoot项目配置Tomcat和JVM参数 一.修改配置文件关于修改配置文件application.properties. SpringBoot项目详细的配置文件修改文档 其中比较重要

OOM这个缩写就是Java程序开发过程中让人最头痛的问题:Out of Memory.在很多开发人员的开发过程中,或多或少的都会遇到这类问题,这类问题定位比较困难,往往需要根据经验来判断可能出现问题的代码.原因主要是两个:对象没有被释放(多种情况引起,往往是比较隐蔽的引用导致被Hold而无法被回收).另一种就是真的Memory不够用了,需要增加JVM的Heap来满足应用程序的需求.最近有同事发的关于解决OOM的问题,让我了解了原来OOM除了在JVM Heap不够时会发生,在Native Heap

我整理了一份Nginx的配置文件说明,是真正经历过正式线上考验过.如果有优化的地方,也请朋友们指点一二,整理出一份比较全而实用的配置. 主要包含配置:负载均衡配置,页面重定向,转发,HTTPS和HTTP的配置, 缓存优化,错误页面配置等. #user nobody; #工作进程,于CPU核数一致 worker_processes 2; #error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/erro

大家好,我是鸭血粉丝(大家会亲切的喊我 「阿粉」),是一位喜欢吃鸭血粉丝的程序员,回想起之前线上出现 OOM 的场景,毕竟当时是第一次遇到这么 紧脏 的大事,要好好记录下来. 1 事情回顾 在某次周五,通过 Grafana 监控,发现线上环境突然出现CPU和内存飙升的情况: 但是看到网络输出和输入流量都不是很高,所以网站被别人攻击的概率不高,后来其它服务器的负荷居高不下. 阿粉先 dump 下当时的堆栈信息,保留现场,接着进行了简单的分析,为了稳住用户,通知运维一台一台服务器进行重新启动,让大家

上周公司有一个应用,一到晚上高峰期的时候RT(响应时间)就很长.后来上服务器看了下JVM的配置,发现运维在启动参数那里把-Xss给设成了10M.导致每个线程占用的内存过大,导致内存消耗过快,其它线程排队等待的情况.后来把-Xss改成1M之后,系统性能有明显的提高. 总结: 1.-Xss参数不可以设的过大,特别在一些高并发场景的系统下.(低并发的话,没关系) 2.JVM的参数不要任由运维去配.运维使用的参数可能不符合当前系统的业务场景.还需要开发人员去优化

这个问题我已经遇到了2次,第一次解决了后,第二次又遇到了,所以这次做个笔记,怕以后再次遇到 举例: 1.要实现的问题:我需要在canvas画布上画上我的微信头像 2.后台配置已经完成了允许我头像地址的跨域 3.结果:目前依然画不起我的微信头像至画布上 此时我的解决办法: 在放头像的img标签上添加 crossorigin="anonymous" 属性

目录 一.Linux 内存和cpu 网络 磁盘 /proc文件系统 二.JVM Java堆和垃圾收集器 gc日志分析 JVMTI介绍 Attach机制 java自带工具 三.三方工具 jprofile arthas (类似btrace的工具) gceasy 四.实际案例 连接泄漏 String拼接导致内存溢出 堆内存占用过大 CPU占用高问题 aerospike线程阻塞导致内存溢出问题 问题 整体思路:全局观,先从系统层面入手,大致定位方向(内存,cpu,磁盘,网络),然后再去分析具体的进程.

年前接到个任务,说要解决线上一些手机客户端接口报错率很高的问题.拿到了监控邮件,粗略一看,各种50%+的错误率,简直触目惊心.这种疑难杂症解决起来还是挺好玩的,于是撸起袖子action. 最终的结果虽然报错问题得到了解决,但是感觉并不是最根本的解决方案. 下面把解决的过程和目前的问题放出来一起探讨下. 第一步,针对错误进行跟踪,初步定位问题 由于之前客户端同学在请求中添加了唯一标示request_id. 所以选择了一些报错的记录进行跟踪. 打开了jetty的request_log请求日志,经查发

一.Tomcat配置优化 1.Tomcat配置调优 主要调优内容 增加最大连接数 调整工作模式 启用gzip压缩 调整JVM内存大小 作为Web时,动静分离 合理选择垃圾回收算法 尽量使用较新JDK版本 <Connector port="80" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" maxThreads="1000" minSpareThreads="100&q

在上一篇 Docker + node(koa) + nginx + mysql 开发环境搭建,我们进行了本地开发环境搭建 现在我们就来开始线上环境部署 如果本地环境搭建没有什么问题,那么线上部署的配置也就很简单了 我所使用的环境,Linux Mint,命令有不同可以适当更改 目录结构 - compose 新建,线上环境配置 - data - conf - node_modules - static - docker-compose.yml - docker-compose-prod.yml 新建

JVM(Java虚拟机)简单来说就是运行Java代码的解释器,作为螺丝钉程序员JVM其实了解下就差不多啦,不懂JVM内部细节照样能写出优质的代码!但是一到造火箭.飞机的场景(面试)不懂JVM的你,会被面试官虐的体无完肤,本期内容列举常见的JVM面试题: 说一JVM的内存模型是什么样子的? 什么时候对象可以被收回? 常见的垃圾回收器算法有哪些,各有什么优劣? 什么时候对象会进入老年代? 什么是空间分配担保策略? 如何优化减少Full GC? 面对这一大波JVM面试题,你真的Hold住吗? JVM的

原来规则处理业务五十台服务器经常大量fgc,load飙高,我修改了jvm配置后,五十台服务器十多天没有任何异常,双十一中轻闲度过. 可是今天突然又有一台大量fgc,load飙高.分析了半天,回头一看,配置脚本漏推了.唯 一这一台漏推,唯有这一台异常. 因为都是消息处理,处理完消息立即就扔了,集群维护人员把young设置为最大堆的一半: -Xms4G -Xmx4G -Xmn2G 这样除掉Perm,  Old区一定小于2g,虽然大多时候对象在Young区就回收,可是一旦发生对象需要升代,那么Old区

原文链接:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/1524687   摘要: 本文主要针对 Java 服务而言 0.背景 经常做后端服务开发的同学,或多或少都遇到过 CPU 负载特别高的问题.尤其是在周末或大半夜,突然群里有人反馈线上机器负载特别高,不熟悉定位流程和思路的同学可能登上服务器一通手忙脚乱,定位过程百转千回. 对此,也有不少同学曾经整理过相关流程或方法论,类似把大象放进冰箱要几步,传统的方案一般是4步: top oder by with P:10

系统最近老年代的内存上升的比较快,三到四天会发生一波fullGC.于是开始对GC的情况做一波分析. 线上老年代2.7G,年轻带1.3G老年代上升较快,3天一波fullGC,并且fullGC会把内存回收,有时回收一般,有时回收全部.所以判断是不会有内存泄漏现象的,内存发生泄漏是回收不了的.第二个判断,不存在大对象,一个是基于对程序的理解,一个是对于老年代上升的速率,基本是稳固上升.不存在峰值. 我是先用jstack  命令打印出线程状态的  jstack -l pid  >> 文件名  发现这么

今天线上的hadoop集群崩溃了,现象是namenode一直在GC,长时间无法正常服务.最后运维大神各种倒腾内存,GC稳定后,服务正常.虽说全程在打酱油,但是也跟着学习不少的东西. 第一个问题:为什么会频繁GC 有过JVM经验的开发者都应该知道,GC是在内存不够时,JVM自动进行的自我救赎(删除不用的数据,释放内存空间).那么NameNode在什么情况下会进行GC呢?在解释这个问题之前,需要明白GC的几种级别,以及触发的条件: Minor GC:清理新生代,一般都是复制回收算法 Full GC:

JVM史上最全优化没有之一 1.jvm的运行参数 1.1 三种参数类型 1.1.1 -server与-clinet参数 2.1 -X参数 2.1.1 -Xint.-Xcomp.-Xmixed 3.1 -XX参数 4.1 -Xms与-Xmx参数 5.1 查看jvm的运行参数 5.1.1 运行java命令时打印参数 6.1 jdk1.7的堆内存模型 6.2 jdk1.8的堆内存模型 6.3 为什么要废弃1.7中的永久区? 6.4 通过jstat命令进行查看堆内存使用情况 6.4.1 查看class加

前言 在部署线上项目时,相信大家都会遇到一个问题,线上的 Bug 但是在本地不会复现,多么无奈. 此时最常用的就是取到前端传递的数据用接口测试工具测试,比如 POSTMAN,复杂不,难受不? 今天陈某教你一招,让你轻松调试线上的 Bug.文章目录如下: 什么是 JPDA? JPDA(Java Platform Debugger Architecture),即 Java 平台调试体系,具体结构图如下图所示. 其中实现调试功能的主要协议是JDWP协议,在 Java SE 5 以前版本,JVM 端的实

线上有一个非常繁忙的服务的 JVM 进程 CPU 经常跑到 100% 以上,下面写了一下排查的过程.通过阅读这篇文章你会了解到下面这些知识. Java 程序 CPU 占用高的排查思路 可能造成线上服务大量异常的 log4j 假异步 Kafka 异步发送的优化 On-CPU 火焰图的原理和解读 使用 Trie 前缀树来优化 Spring 的路径匹配 开始尝试 JVM CPU 占用高,第一反应是找出 CPU 占用最高的线程,看这个线程在执行什么,使用 top 命令可以查看进程中所有线程占用的 CPU

SpringCloud 这个阶段该如何学? 三层架构 + MVC 框架: Spring IOC AOP SpringBoot,新一代的JavaEE开发标准,自动装配 模块化~ all in one,代码没变化~ 微服务架构四个核心问题? 1.服务很多,客户端该怎么访问 2.这么多服务?服务之间如何通信? 3.这么多服务?如何治理? 4.服务挂了怎么办? 解决方案: SpringCloud 生态! SpringBoot 1.SpringCloud NetFlix 一站式解决方案! api网关,zu

   为了同学们看起来一目了,特按如下思路进行讲解. 1.出现的场景    2.分析及解决的过程    3.总结 最近公司要使用zookeeper做配置管理(后面简称ZK),然后自己就提前用虚拟机进行了ZK三台集群的搭建.之后开始选择使用zookeeper的java client工具,google了半天,发现了一个很名强大的Apache的Curator工具,很多底层的东西都已经给你封装好了,所以用起来很方便,因为我使用的场景是做配置管理,所以使用Curator的Framework就够了.Cura

# 前言 对于后端程序员,特别是 Java 程序员来讲,排查线上问题是不可避免的.各种 CPU 飚高,内存溢出,频繁 GC 等等,这些都是令人头疼的问题.楼主同样也遇到过这些问题,那么,遇到这些问题该如何解决呢? 首先,出现问题,肯定要先定位问题所在,然后分析问题原因,再然后解决问题,最后进行总结,防止下次再次出现. 今天的文章,就如我们的题目一样,讲的是基本操作,也就是一些排查线上问题的基本方法.为什么这么说呢?因为线上问题千奇百怪,就算是身经百战的专家也会遇到棘手的问题,因此不可能在一篇文章