过去也有对JAVA性能调优的分析,有过以下case: 1. JVM outOfMemory, 主要是使用jmap dump 出来 hprof,使用MAT进行分析 2. JVM outOfMemory, 使用jmap dump 出来hprof, 使用jhat 找出异常内存对象 3. JVM调优,程序运行1个月后崩溃 4. JVM调优,根据JFR 采样,分析性能消耗在哪里,如何优化高频的性能消耗. 等等其他(如 多线程竞争锁导致的性能下降等). 这次的case 比较有意思,所以记录下来. 先描述本次…

今天第二篇采坑了... ... 现场因为处理太急促没有保留,而且是一旁协助,没有收集到所有信息实在是有些遗憾...只能靠记忆回想一些细节 情况是一台服务器一启动就开始full gc,短短1分钟可以有几十次的full gc. 主要几个配置参数为-Xmx2g -XX:NewRatio=3(CMS相关和其他的和这次无关不列了) 很简单的参数. 下意识dump了heap,结果并没什么特别明显的问题. 在想是不是内存不够,加到3g还是一样的问题. 那似乎只能看是不是业务代码有内存泄漏了. 用jmap -h…

文章说明 这篇文章主要是记录自己最近在真实工作中遇到的慢查询的案例,然后进行调优分析的过程,欢迎大家一起讨论调优经验.(以下出现的表名,列名都是化名,实际数据也进行过一点微调.) PS:最近做了一个面试题精选精答的开源项目,如果想要了解更多MySQL相关的技术总结,可以看一看,如果对大家有帮助,希望大家帮忙给一个star,谢谢大家了! <面试指北>项目地址:https://github.com/NotFound9/interviewGuide 一.复杂的深分页问题优化 背景 有一个articl…

       近期公司运营同学经常表示线上我们一个后台管理系统运行特别慢,而且经常出现504超时的情况.对于这种情况我们本能的认为可能是代码有性能问题,可能有死循环或者是数据库调用次数过多导致接口运行过慢.应领导要求,我们将主站中进行性能测试的框架代码(见我前面一篇博文记录一次通过性能日志处理线上性能问题的过程)添加到了该后台管理系统中.上线运行一段时间后,查看相关日志可以看到如下分析日志:        通过该日志可以发现,dao方法一直获取不到数据库链接池,但是根据实际情况考虑应该不大可能,…

现状: k8s 的一个pod 有32G内存,每秒产生新对象的峰值在900Mb ---- 1900Mb(根据jstat计算Eden区获得) . 修改之前的参数 就一个命令行参数是-Xmx31g; 我修改为: -Xms:30g -Xmx:30g -Xmn:15g -XX:SurvivorRatio=6 以上目的是为了减少年轻代GC频率(由6秒1次 增加到10+秒一次),让Queue队列中的大对象在to区停留的更长.同时,由于队列的大对象紧到不死,通常存活的对象空间就>to区(s0.s1)空间,被移到…

1.综合命令:nmon.top:topas(aix) d :磁盘相关 c:cpu相关 m:内存相关 2.磁盘 2.1 测试顺序写性能dd if=/dev/zero of=/cdr/test.data bs=4k count=100000 2.2 vmstat -S M 5 vmstat命令是用来查看虚拟内存状况的,参数-S M表示以M为单位,5表示每5秒钟产生一次报告.(注:这里主要关注bi,bo和wa这三个值,bi代表每秒钟从硬盘读入数据的块数(因为硬盘是块设备),bo表示每秒钟写入硬盘数据的…

一. 调优需要关注的几个方面 内存调优 CPU 使用调优 锁竞争调优 I/O 调优 二. Twitter 最大的敌人:延迟 导致延迟的几个原因? 最大影响因素是 GC 其他的有:锁和线程调度.I/O.算法数据结构选取不当效率低 三. 内存性能调优 (1)内存占用调优 OutOfMemoryError 异常原因:可能真的数据量太大.可能要数据显示的太多.可能内存泄露 数据量太大观察及解决: 查看 GC 日志, 看 Full GC 前后内存变化, 变化不大说明确实数据量太大 尝试增加 JVM 的内存…

对这段时间redis性能调优做一个记录. 1.单进程单线程 redis是单进程单线程实现的,如果你没有特殊的配置,redis内部默认是FIFO排队,即你对redis的访问都是要在redis进行排队,先入先出的串行执行. 之所以能够保持高性能是因为以下3点: 1)内存操作 2)数据结构简单 3)大多数是hash操作 redis基本的命令耗时都是us级别的,所以及时是单进程单线程,也能保证很高的QPS. 2.can not get Resource from jedis pool和jedis con…

Gc调优的目标:1.降低停顿时间 2.提高吞吐量 3.避免full-gc 调优可以使用的手段:1.各个内存区的大小调整:堆,年轻代,老年代,方法区等等2.减少短暂对象的存活时间,提高长期对象的复用率(对象池,cache,永久区等等),减少不必要的垃圾的生产.3.调整对象的晋升:晋升阈值,survivor的目标存活值,大小等3.并发控制:并发,并行的gc线程数3.提前开始并发周期4.G1可以调整mix-清理周期的目标值,尽快结束mix-清理周期. 1. 降低停顿时间+保存合理的吞吐量: 年轻代:调…

Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于Spark立足于内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制(GC).并且同时,它也支持兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要.本文主要讲述如何针对Spark应用程序配置JV…