背景 某线上日志收集服务报警,打开域名报502错误码. 收集服务由2台netty HA服务器组成,netty服务器将客户端投递来的protobuf日志解析并发送到kafka,打开其中一个应用的日志,发现如下报错: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring 1 record(s) 在排除了netty服务的错误之后,去查看kafka的日志. 发现报错,排查过程如下: 配置信息 系统 kafka版本 broker数量 CentO

-Xloggc:log/gc.log指定GC log的位置,以文件输出帮助开发人员分析问题

原帖:http://www.javaeye.com/topic/756538 性能优化从身边做起. 首先建立评估体系,将workspace里所有的项目close掉,关闭eclipse.优化的用例就是启动eclipse,open一个项目,eclipse会自动build这个项目,保证没有感觉到明显的卡,也就是没有full GC. 开始: eclipse.ini里加入打印gc情况的参数: -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -verbose:gc -X

gc.log 354.2 KB 对于对应用的监控上可以使用Jdk自带的VisualVM来做可视化监控,可以查看当前服务应用进程的堆大小的走向,以及类的加载数量等,除此之外,VisualVM可以支持很多的可视化的插件添加,在对应的工具->插件一栏,此处通过修改默认的插件中心的链接后(https://blog.csdn.net/keketrtr/article/details/74448127)下载了对应的Visual GC插件(如图2),可以查看对应的JVM的老年代,Eden,Surivor等内存

-verbose:gc -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:c:/gc.log

rm -rf .git/gc.log ➜ test git:(abc) gp Auto packing the repository in background for optimum performance. See "git help gc" for manual housekeeping. warning: The last gc run reported the following. Please correct the root cause and remove .git/g

 当使用java开发应用程序发生内存泄露的时候,经常会需要dump内存,然后使用内存分析工具,比如Eclipse Memory Analyzer(一般称作MAT)工具. 本文将介绍如何在eclipse中dump 内存. 提前准备: 一.下载MAT : http://www.eclipse.org/mat/        二.测试代码如下: package com.memoryLeakAnalysis; import java.util.ArrayList; import java.util.Li

最近在研究Android内存垃圾回收的内容,遇到一些自己之前不知道的技巧和方法.现在分享一种简单的在Logcat中可以看到垃圾回收状态的方法.经常关注Logcat日志的童鞋偶尔会看到一条类似于以下形式的记录.这种记录就是系统执行垃圾回收后返回的状态信息. Dalvik虚拟机的Log信息 在Davlik虚拟机(非ART)中,每一次垃圾回收都会返回一条类似的信息.例子如下: D/dalvikvm( 9050): GC_CONCURRENT freed 2049K, 65% free 3571K/99

java full gc 经常带来延迟, 导致性能问题 如下命令使java虚拟机记录gc的log到文件, 帮助分析定位问题. java -Xloggc:./a.log -jar a.jar    // -Xloggc:<gc_log_file_to_record>    

http://www.aichengxu.com/article/Java/18368_2.html https://blogs.oracle.com/poonam/entry/understanding_cms_gc_logs http://www.theserverlabs.com/blog/2010/05/26/human-readable-jvm-gc-timestamps/ -Xloggc:<file_name> –XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDat

俗话说,自己写的代码,6个月后也是别人的代码……复习!复习!复习!涉及到的知识点总结如下: 一些JVM的跟踪参数的设置 Java堆的分配参数 -Xmx 和 –Xms 应该保持一个什么关系,可以让系统的性能尽可能的好呢?是不是虚拟机内存越大越好? Java 7之前和Java 8的堆内存结构 Java栈的分配参数 GC算法思想介绍 –GC ROOT可达性算法 –标记清除 –标记压缩 –复制算法 可触及性含义和在Java中的体现 finalize方法理解 Java的强引用,软引用,弱引用,虚引用 GC

GC算法 垃圾收集器 概述 垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”,它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言,经过半个多世纪,目前已经十分成熟了. jvm 中,程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈都是随线程而生随线程而灭,栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作,实现了自动的内存清理,因此,我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中,在程序运行期间,这部分内存的分配和使用都是动态的. 对象存活判断 判断对象是否存活一般有两种方式: 引用计数:每个对象有一个

性能测试排查定位问题,分析调优过程中,会遇到要分析gc日志,人肉分析gc日志有时比较困难,相关图形化或命令行工具可以有效地帮助辅助分析. Gc日志参数 通过在tomcat启动脚本中添加相关参数生成gc日志 -verbose.gc开关可显示GC的操作内容.打开它,可以显示最忙和最空闲收集行为发生的时间.收集前后的内存大小.收集需要的时间等. 打开-xx:+ printGCdetails开关,可以详细了解GC中的变化. 打开-XX: + PrintGCTimeStamps开关,可以了解这些垃圾收集发

我遇到这样的问题,本地部署时抛出异常java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded导致服务起不来,查看日志发现加载了太多资源到内存,本地的性能也不好,gc时间消耗的较多.解决这种问题两种方法是,增加参数,-XX:-UseGCOverheadLimit,关闭这个特性,同时增加heap大小,-Xmx1024m.坑填了,but why? OOM大家都知道,就是JVM内存溢出了,那GC overhead limit exceed呢? GC ov

一.基本垃圾回收算法 1.引用计数(Reference Counting) 比较古老的回收算法.原理是此对象有一个引用则增加一个引用计数,删除一个引用则较少一个引用计数.垃圾回收时,只回收引用计数为0的对象.此算法最致命的是无法处理互相引用的问题. 2.标记-清除(Mark-Sweep) 此算法执行分两个阶段.第一个阶段是从根节点开始标记所有被引用的对象:第二个阶段遍历整个堆,把未标记的对象清除.此算法需要暂停整个应用,并且会产生内存碎片. 3.复制(Copying) 此算法把内存空间划分为2个

JVM调优是一门艺术. JVM调优的重点是减少Major GC的次数,因为Major GC会暂停程序比较长的时间.如果Major GC的次数比较多,意味着应用程序的JVM内存参数需要调整. JVM内存分配策略 1 对象优先分配在Eden区 2 大对象直接进入年老代 如何监视GC 1.概览监视gc. jmap -heap [pid] 查看内存分布 jstat -gcutil [pid] 1000 每隔1s输出java进程的gc情况 2.详细监视gc. 在jvm启动参数,加入-verbose:gc

前言 CMS,全称Concurrent Low Pause Collector,是jdk1.4后期版本开始引入的新gc算法,在jdk5和jdk6中得到了进一步改进,它的主要适合场景是对响应时间的重要性需求 大于对吞吐量的要求,能够承受垃圾回收线程和应用线程共享处理器资源,并且应用中存在比较多的长生命周期的对象的应用.CMS是用于对tenured generation的回收,也就是年老代的回收,目标是尽量减少应用的暂停时间,减少full gc发生的几率,利用和应用程序线程并发的垃圾回收线程来标记清

前言  JVM GC是JVM的内存回收算法,调整JVM GC(Garbage Collection),可以极大的减少由于GC工作,而导致的程序运行中断方面的问题,进而适当的提高Java程序的工作效率.但是调整GC是以个极为复杂的过程,所以我们要了解JVM内存组成,回收算法,对象分配机制. JVM 堆内存组成 Java堆由Perm区和Heap区组成,Heap区由Old区和New区(也叫Young区)组成,New区由Eden区.From区和To区(Survivor)组成. Eden区用于存放新生成的

我遇到这样的问题,本地部署时抛出异常java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded导致服务起不来,查看日志发现加载了太多资源到内存,本地的性能也不好,gc时间消耗的较多.解决这种问题两种方法是,增加参数,-XX:-UseGCOverheadLimit,关闭这个特性,同时增加heap大小,-Xmx1024m.坑填了,but why? OOM大家都知道,就是JVM内存溢出了,那GC overhead limit exceed呢? GC ov

我遇到这样的问题,本地部署时抛出异常java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded导致服务起不来,查看日志发现加载了太多资源到内存,本地的性能也不好,gc时间消耗的较多.解决这种问题两种方法是,增加参数,-XX:-UseGCOverheadLimit,关闭这个特性,同时增加heap大小,-Xmx1024m.坑填了,but why? OOM大家都知道,就是JVM内存溢出了,那GC overhead limit exceed呢? GC ov

性能测试排查定位问题,分析调优过程中,会遇到要分析gc日志,人肉分析gc日志有时比较困难,相关图形化或命令行工具可以有效地帮助辅助分析. Gc日志参数 通过在tomcat启动脚本中添加相关参数生成gc日志 -verbose.gc开关可显示GC的操作内容.打开它,可以显示最忙和最空闲收集行为发生的时间.收集前后的内存大小.收集需要的时间等. 打开-xx:+ printGCdetails开关,可以详细了解GC中的变化. 打开-XX: + PrintGCTimeStamps开关,可以了解这些垃圾收集发