前言: C/C++的程序员渴望Java的自由, Java程序员期许C/C++的约束. 其实那里都是围城, 外面的人想进来, 里面的人想出去. 背景: 作为Java程序员, 除了享受垃圾回收机制带来的便利外, 还深受OOM(Out Of Memory)的困惑和折磨. 本文借鉴了<<深入理解 Java虚拟机>>, 并结合了小编自身的经历和读者一起面对OOM的困局如何分析和破解. 准备工作: 工欲善其事必先利其器, 对java进程的快照分析, 是能够帮助我们迅速的定位出错的原因. 这边我…

一般OOM可能情况如下: 1.OutOfMemoryError: Java heap space: 2.OutOfMemoryError: PermGen space: 3.OutOfMemoryError: unable to create new native thread 4.GC overhead limit exceeded 5.java.lang.StackOverflowError 6.Direct buffer memory 一般的处理方式如下: 问题1检查代码中是否有死循环,同…

出处:  https://mp.weixin.qq.com/s/8j8YTcr2qhVActLGzOqe7Q  https://blog.csdn.net/h2604396739/article/details/91441248 先分析一道面试题 JVM 堆内存溢出后,其他线程是否可继续工作? 答:这道题其实很有难度,涉及的知识点有jvm内存分配.作用域.gc等,不是简单的是与否的问题. 由于题目中给出的OOM,java中OOM又分很多类型:比如:堆溢出(“java.lang.OutOfMemo…

1. spring bean 生命周期 1. 实例化一个bean ,即new 2. 初始化bean 的属性 3. 如果实现接口 BeanNameAware ,调用 setBeanName 4. BeanFactoryAware  调用 setBeanFactory 5. ApplicationContextAware    调用 setApplicationContext 6. BeanPostProcesser 调用 postProcesserBeforeInitialization 7. 调…

1.堆的大小可以通过 -Xms 和 -Xmx 来设置,一般将他们设置为相同的大小,目的是避免在每次垃圾回收后重新调整堆的大小,比如 -Xms=2g -Xmx=2g 或者 -Xms=512m -Xmx=512m 2.年轻代大小可以通过 -Xmn 来设置,比如-Xmn=2g 或者 -Xmn512m,此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8 3.年老代大小 = 堆大小 – 年轻代大小 4.持久代或者永久代大小可以通过 -XX:PermSize 和 -XX:MaxPermSize 来控…

一.JVM调优 JVM: 老年代: 存放少量生命周期长的对象,如连接池 年轻代: Spark task执行算子函数自己创建的大量对象 JVM机制: 对象进入java虚拟机之后会放在eden区域和一个survivor区域,还有一个空闲的survivor区域的是空闲的.Eden区域和一个survivor区域满了之后会触发minor GC(小型垃圾回收)清除不再使用的对象,给后续对象腾地方. 活下来没有被清除的对象,会首先放之前空闲的survivor,但是默认eden.survior1和survivo…

在jdk8中 -Xms2g不合法,能通过的:-Xms2G #!/bin/bash JAVA_OPTS="-Xms4G -Xmx4G -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./dump-yyy.log -XX:ErrorFile=./jvm-crash.log -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom" #!/bin/bash JAVA_OPTS="-Xdebug -Xrunjdw…

对于JVM调优,首先应该明确,(major)full gc/minor gc,都会导致JVM的工作线程停止工作,即stop the world. JVM调优一:降低cache操作的内存占比 1.   静态内存管理机制 根据Spark静态内存管理机制,堆内存被划分为了两块,Storage和Execution.Storage主要用于缓存RDD数据和broadcast数据,Execution主要用于缓存在shuffle过程中产生的中间数据,Storage占系统内存的60%,Execution占系统内存…

前言 JVM系列文章如无特殊说明,一些特性均是基于Hot Spot虚拟机和JDK1.8版本讲述. 下面这张图我想对于每个学习Java的人来说再熟悉不过了,这就是整个JDK的关系图: 从上图我们可以看到,Java Virtual Machine位于最底层,所有的Java应用都是基于JVM来运行的,所以学习JVM对任何一个想要深入了解Java的人是必不可少的. Java的口号是:Write once,run anywhere(一次编写,到处运行).之所以能实现这个口号的原因就是因为JVM的存在,JV…

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来…

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

最近开始折腾数据,起源是多业务数据源需要转换到数据分析平台.这个过程需要跨机器,跨库.同时还需要将业务数据表的内容进行转换,合并,清洗等等操作. 经过多方选型,最终决定使用kettle来作为数据抽取处理的工具. 但是,在这里,是想吐槽下kettle这东西的问题. 1.kettle的版本使用的是5.1,搭建了一个kettle的集群之后,经常遇到的问题就是虚拟文件系统异常,作业,或者转换 "is a not a file.".网上找到的解决办法是远程上传的作业是xml,但是缺乏XML头,因…

一.jmap -heap PID using parallel threads in the new generation.  ##新生代采用的是并行线程处理方式 using thread-local object allocation. Concurrent Mark-Sweep GC   ##同步并行垃圾回收 Heap Configuration:  ##堆配置情况 MinHeapFreeRatio = 40 ##最小堆使用比例 MaxHeapFreeRatio = 70 ##最大堆可用比例…

在Java虚拟机规范的描述中,除了程序计数器外,虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生OutOfMemoryError(下文称OOM)异常的可能,本节将通过若干实例来验证异常发生的场景.并且会初步介绍几个与内存相关的最基本的虚拟机参数. 本节内容的目的有两个:第一,通过代码验证Java虚拟机规范中描述的各个运行时区域存储的内容:第二,希望读者在工作中遇到实际的内存溢出异常时,能根据异常的信息快速判断是哪个区的内存溢出,知道什么样的代码可能导致这些区域内存溢出,以及出现这些异常后该如何处理. 下文…

  在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资…

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

来自:http://blog.csdn.net/u012102306/article/details/51637366 资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了.所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能.以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分,我们同时也给出了一个调优的参考值. num-execu…

背景:面试中会要求对5中线程池作分析.所以要熟知线程池的运行细节,如CachedThreadPool会引发oom吗? java线程池与五种常用线程池策略使用与解析 可选择的阻塞队列BlockingQueue详解 首先看一下新任务进入时线程池的执行策略: 如果运行的线程少于corePoolSize,则 Executor始终首选添加新的线程,而不进行排队.(如果当前运行的线程小于corePoolSize,则任务根本不会存入queue中,而是直接运行) 如果运行的线程大于等于 corePoolSize…

1. 常规性能调优 一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略.  --driver-memory 配置Driver内存(影响不大) 内存大小影响不大 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本所示: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atg…

[场景] Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU.内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断.失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要. spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin/spark-submit\ --class com.ww.rdd.wordcount \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \  --executor-memory 4G \ --num…

1.Spark优化 1) 使用foreachPartitions替代foreach. 原理类似于“使用mapPartitions替代map”,也是一次函数调用处理一个partition的所有数据,而不是一次函数调用处理一条数据.在实践中发现,foreachPartitions类的算子,对性能的提升还是很有帮助的.比如在foreach函数中,将RDD中所有数据写MySQL,那么如果是普通的foreach算子,就会一条数据一条数据地写,每次函数调用可能就会创建一个数据库连接,此时就势必会频繁地创建和…

org.hibernate.HibernateException: No Session found for current thread sessionFactory org.springframework.orm.hibernate4.LocalSessionFactoryBean Hibernate4 与 spring3 整合使用注解注入sessionFactory,SessionFactory的getCurrentSession并不能保证在没有当前Session的情况下会自动创建一个新的…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

park submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数.   使用格式:  ./bin/spark-submit \   --class <main-class> \   --master <master-url> \   --deploy-mode <deploy-mode> \   --conf <key>=<value> \   ... # other opti…

先写一段可以制造堆溢出的代码 package com.test.jvm.oom; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * @date 2017年9月21日 * @Description: VM Args: -Xms20m -Xmx20m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError */ public class HeapOOM { static class OOMObject { } public st…

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.…

本文转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 感谢原作者 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算…