说到 Java 虚拟机,不得不提的就是 Java 虚拟机的 GC(Garbage Collection)日志.而对于 GC 日志,我们不仅要学会看懂,而且要学会如何设置对应的 GC 日志参数.今天就让我们来学习一下 Java 虚拟机中所有与 GC 日志有关的参数.相信掌握了这些参数之后,对于大家线上打印 GC 日志是有不少帮助的. 为了能够更直观地显示出每个参数的作用,我们将以下面的 Demo 为例子去设置 GC 日志参数. /** * @author 陈树义 * @date 2018.09.2

p.p1 { margin: 0; -webkit-hyphens: auto; font: 16px Arial; color: rgba(68, 68, 68, 1); -webkit-text-stroke: #444444 } p.p2 { margin: 0; -webkit-hyphens: auto; font: 16px Arial; color: rgba(68, 68, 68, 1); -webkit-text-stroke: #444444; background-colo

打印gc日志 1.对指定运行程序输出GC日志: 点击edit configurations... 在vm options处加入-XX:+PrintGCDetails 测试:代码调用system.gc后输出以下内容: 2.修改idea32/64.exe.vmoptions 文件 在idea的安装目录下,有2个vmoptions文件,分别为: idea.exe.vmoptionsidea64.exe.vmoptions这2个分别是idea 32位和64位jvm的配置文件 不过不建议直接修改这2个配置

排查了三四个小时,终于解决了这个GC问题,记录解决过程于此,希望对大家有所帮助.本文假定读者已具备基本的GC常识和JVM调优知识,关于JVM调优工具使用可以查看我在同一分类下的另一篇文章: http://my.oschina.net/feichexia/blog/196575 背景说明 发生问题的系统部署在Unix上,发生问题前已经跑了两周多了. 其中我用到了Hadoop源码中的CountingBloomFilter,并将其修改成了线程安全的实现(详情见:AdjustedCountingBloo

1. JVM内存管理:深入垃圾收集器与内存分配策略 http://www.iteye.com/topic/802638 Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的高墙,墙外面的人想进去,墙里面的人却想出来. 概述: 说起垃圾收集(Garbage Collection,下文简称GC),大部分人都把这项技术当做Java语言的伴生产物.事实上GC的历史远远比Java来得久远,在1960年诞生于MIT的Lisp是第一门真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言.当Lisp还在胚胎时期,

排查了三四个小时,终于解决了这个GC问题,记录解决过程于此,希望对大家有所帮助.本文假定读者已具备基本的GC常识和JVM调优知识,关于JVM调优工具使用可以查看我在同一分类下的另一篇文章: http://my.oschina.net/feichexia/blog/196575 背景说明 发生问题的系统部署在Unix上,发生问题前已经跑了两周多了. 其中我用到了Hadoop源码中的CountingBloomFilter,并将其修改成了线程安全的实现(详情见:AdjustedCountingBloo

       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,

GC常用参数 -Xmn -Xms -Xmx -Xss 年轻代 最小堆 最大堆 栈空间, -Xms -Xmx 一般设置成一样大小, -XX:+UseTLAB 使用TLAB,默认打开 -XX:+PrintTLAB 打印TLAB的使用情况 -XX:TLABSize Thread Local Allocation Buffer 设置TLAB大小 -XX:+DisableExplictGC System.gc()不管用 ,FGC -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+

一般在容器比如tomcat/weblogic中运行时,我们都是通过log4j控制日志输出的,因为我们现在很多服务端使用java service wrapper(至于为什么使用jsw,原先是比较排斥使用的,但是当一台服务器上部署10来个应用时,我们无条件的选择了jsw,因为不需要折腾和规划这么多的端口了,尤其是我们还是自己的RPC时,每个应用的端口需求从4个变成了1个)进行启动和管理,而JSW还有自己的日志格式,可以说在log4j上又套了一层马甲,默认的日志格式并不是输出原始log4j信息,因为我

现象 在应用的 service_stdout.log里一直输出下面的日志,直接把磁盘打满了: 23:07:34.441 [TAIRCLIENT-1-thread-1] DEBUG io.netty.channel.nio.NioEventLoop - Selector.select() returned prematurely 14 times in a row. 23:07:34.460 [TAIRCLIENT-1-thread-3] DEBUG io.netty.channel.nio.Ni

webUploader 是款很好用的优秀的开源上传组件,由百度公司开发,详细的介绍可参见webUploader 的官方文档: 最近在使用webUploader时,需要添加额外的参数,并在后台获取,参数的格式是json,刚开始一直设置不对,在参考了官网的api文档及相关热心网友的回答后,终于弄明白了webUploader 上传参数的设置.设置的方法一般是在uploader 对象创建后的 fileQueued  或 uploadBeforeSend 事件 中设置 ,也可以对webUploader 对

最近在日志中发现一些奇怪的日志,大致长这样: Error 2020-08-28 06:59:38.813+00:00 ... _msg=get immersion context, fetch tracks failed, error: <nil> 打印了 Error 日志,error 打印出来却是 <nil>,乍眼一看,以为又遇到了 Go 里面 nil != nil 的问题,但找到对应的那行代码是这样的: tracks, errResult = TrackService.GetR

flask集成sentry分为4个步骤: 首先在sentry官网注册1个账号 然后创建1个新的项目,这里我选择的是flask,这会得到一些关于sdk的使用说明 接下来创建一个简单的flask项目使用sdk测试一下 实时在sentry的dashboard的project页面上看到提交过来的异常信息 Sentry官网地址 在flask项目中配置使用sentry,步骤如下: step1: 通过pip 安装sentry-sdk pip3 install --upgrade 'sentry-sdk[fla

本系列的最后一部分是有关垃圾收集(GC)日志的JVM参数.GC日志是一个很重要的工具,它准确记录了每一次的GC的执行时间和执行结果,通过分析GC日志可以优化堆设置和GC设置,或者改进应用程序的对象分配模式. -XX:+PrintGC 参数-XX:+PrintGC(或者-verbose:gc)开启了简单GC日志模式,为每一次新生代(young generation)的GC和每一次的Full GC打印一行信息.下面举例说明: 1 [GC 246656K->243120K(376320K), 0.09

# 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

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.

内存问题排查 说完了 CPU 的问题排查,再说说内存的排查,通常,内存的问题就是 GC 的问题,因为 Java 的内存由 GC 管理.有2种情况,一种是内存溢出了,一种是内存没有溢出,但 GC 不健康. 内存溢出的情况可以通过加上 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 参数,该参数作用是:在程序内存溢出时输出 dump 文件. 有了 dump 文件,就可以通过 dump 分析工具进行分析了,比如常用的MAT,Jprofile,jvisualvm 等工具都可以分析,这些工

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. 本文的排查环境是 Linux. CPU 飚高 问题:线上 CPU 飚高问题大家应该都遇到过,那么如何定位问题呢? 思路:首先找到 CPU 飚高的那个 Java 进程,因为你的服务器会有

JVM 线上故障排查 Linux 1.1 CPU 1.2 内存 1.3 存储 1.4 网络 一.CPU 飚高 寻找原因 二.内存问题排查 三.一般排查问题的方法 四.应用场景举例 4.1 怎么查看某个Java进程里面占用CPU最高的一个线程具体信息? 4.2 统计每种网络状态的数量 4.3 怎么查看哪个进程在用swap 原文地址: 微信公众号: 莫那鲁道 芋道源码:JVM 线上故障排查基本操作 掘金:小姐姐味道:作为高级Java,你应该了解的Linux知识 Linux,关注的是四个元素:内存,c

Java虚拟机   之所以引入关于JVM的篇章,是发现多数项目发生的线上问题很大的几率源自JVM调优配置不当引起.对JVM的内存模型.GC垃圾回收机制.调优方式有一个系统化的了解后,可以快速处理或避免以下两类问题: 以最合适的JVM参数配置生产环境项目,可以大大减少后期引起服务异常.宕机的风险.事前的思考与计划将降低未来产生的风险. 常见的问题排查和调试技术中,各项信息指标都与JVM和GC息息相关.对于JVM.GC有了系统性的了解,有助于快速定位问题点,减少不必要的盲目分析,降低时间和成本. *