转载请注明原创出处,谢谢! 上次分析详细地址在:http://www.jianshu.com/p/a6236cd39e2d 以为上次问题是rmi的问题就此结束了,但是问题并没有结束,其实本次问题不是rmi问题导致的,但是rmi也的确可能会有sys.gc fullgc问题. 查看GC统计汇总情况: java jstat -gcutil pid 3s 30参考gc,发现大概一小时运行一次FGC,特别奇怪,笨神一看这样的问题就知道是system gc导致的System.gc()的默认效果是引发一次st

​关于直播的技术文章不少,成体系的不多.我们将用七篇文章,更系统化地介绍当下大热的视频直播各环节的关键技术,帮助视频直播创业者们更全面.深入地了解视频直播技术,更好地技术选型. 本系列文章大纲如下: (一)采集 (二)处理 (三)编码和封装 (四)推流和传输 (五)延迟优化 (六)现代播放器原理 (七)SDK 性能测试模型 本篇是<视频直播技术详解>系列的最后一篇直播云 SDK 性能测试模型,SDK 的性能对最终 App 的影响非常大.SDK 版本迭代快速,每次发布前都要进行系统的测试,测试要

一.(测试时间:20151220 - 下午14:00-17:00) windows环境 第一次测试,运行中发现在eclipse环境下.4w个连接耗尽了约1G的内存. 另外:服务本来可用的,压测客户端强制关闭,造成大量的session需要清理,这时候会造成拒绝服务现象,新连接无法建立.. session Close是锁住进行的? 二.(测试时间:20151223 - 晚上18:00-19:20) linux 64位虚拟机 - 开集群(每秒15个连接) 压测5W,小卡顿,但是能用,到5.9w,突然完

内存使用是程序开发无法回避的一个问题.如果我们毫不在意肆意使用,总有一天会为此还账,且痛不欲生...所以应当防患于未然,把内存使用细化到平时的每一行代码中. 内存使用概念较大,本篇先讲对已有app如何检测并发现内存泄露的点,从而进行下一步的修复处理. 之后会写关于内存的理论篇. 内存检测的思路依次是: 静态检测-->工具检测--->修复 内存并非只有OutOfMemory的Crash影响,当可用内存较小时,频繁的gc会导致应用变"卡" 下面我们来讲解下定位内存泄露我们利用的

1. 系统性能指标包括哪些? 业务指标.资源指标.中间件指标.数据库指标.前端指标.稳定性指标.批量处理指标.可扩展性指标.可靠性指标. 1)业务指标:主要包括并发用户数.响应时间.处理能力. 指标 定义 简称 标准 交易响应时间 指用户从客户端发起一个请求开始,到客户端接收到从服务器端返回的响应结束,整个过程所耗费的时间. Response Time: RT 对于在线实时交易: 互联网企业:500毫秒以下,例如淘宝业务10毫秒左右. 金融企业:1秒以下为佳,部分复杂业务3秒以下. 保险企业:3

基础 操作系统 I/O 模型 阻塞式 I/O 模型(blocking I/O) 描述:在阻塞式 I/O 模型中,应用程序在从调用 recvfrom 开始到它返回有数据报准备好这段时间是阻塞的,recvfrom 返回成功后,应用进程开始处理数据报 优点:程序简单,在阻塞等待数据期间进程/线程挂起,基本不会占用 CPU 资源 缺点:每个连接需要独立的进程/线程单独处理,当并发请求量大时为了维护程序,内存.线程切换开销较大,这种模型在实际生产中很少使用 非阻塞式 I/O 模型(non-blocking

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除直接调用System.gc外,触发Full GC执行的情况有如下四种. 1. 旧生代空间不足 旧生代空间只有在新生代对象转入及创建为大对象.大数组时才会出现不足的现象,当执行Full GC后空间仍然不足,则抛出如下错误: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 为避免以上两种状况引起的Full GC,调优时应尽量做到让对象在Minor GC阶段被回收.让对象在新生代多存活一段时间及不要创建过大的对象及数组. 2. Permanent Genera

相信不少猿友看到标题就认为LZ是标题党了,不过既然您已经被LZ忽悠进来了,那就好好的享受一顿算法大餐吧.不过LZ丑话说前面哦,这篇文章应该能让各位彻底理解标记/清除算法,不过倘若各位猿友不能在五分钟内看完,那就不是LZ的错啦. 好了,前面只是小小开个玩笑,让各位猿友放松下心情.下面即将与各位分享的,是GC算法中最基础的算法------标记/清除算法.如果搞清楚这个算法,那么后面两个就完全是小菜一碟了. 首先,我们回想一下上一章提到的根搜索算法,它可以解决我们应该回收哪些对象的问题,但是它显然还不

根据Java GC收集器具体分类,我们可以看出JVM根据需求不同提供了三种选择:串行收集器.并行收集器.并发收集器. 串行收集器只适用于小数据量的情况,我们主要了解一下并行收集器和并发收集器.默认情况下,JDK5.0以前都是使用串行收集器,如果需要使用其他收集器需要在启动的是时候加入相应的参数.JDK5.0以后,JVM会根据当前系统的配置进行判断. 我们先了解一下什么是并行和并发? 并行:指多条垃圾收集器线程并行工作,但此时仍是“Stop The World”状态,即用户线程处于等待状态: 并发

转自:http://icyfenix.iteye.com/blog/715301 这个帖子的背景是今晚看到je上这张贴:http://www.iteye.com/topic/715256,心血来潮写下的文字,如果能抛砖引玉,能有其他面试官分析一下自己面试时问的问题,那或许是件很有意义的事情. 在公司当技术面试官几年间,从应届生到工作十几年的应聘者都遇到过.先表达一下我自己对面试的观点: 1.笔试.面试去评价一个人肯定是不够准确的,了解一个人最准确的方式就是“路遥知马力,日久见人心”.通过一.二个

GC的概念 GC:Garbage Collection 垃圾收集.这里所谓的垃圾指的是在系统运行过程当中所产生的一些无用的对象,这些对象占据着一定的内存空间,如果长期不被释放,可能导致OOM(堆溢出). 内存区域中的程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈这3个区域随着线程而生,线程而灭:栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈的操作,每个栈帧中分配多少内存基本是在类结构确定下来时就已知的.在这几个区域不需要过多考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟着回收了.而Jav

1.System.gc()方法的调用 此方法的调用是建议JVM进行Full GC,虽然只是建议而非一定,但很多情况下它会触发 Full GC,从而增加Full GC的频率,也即增加了间歇性停顿的次数.强烈影响系建议能不使用此方法就别使用,让虚拟机自己去管理它的内存,可通过通过-XX:+ DisableExplicitGC来禁止RMI调用System.gc. 2.老年代代空间不足 老年代空间只有在新生代对象转入及创建为大对象.大数组时才会出现不足的现象,当执行Full GC后空间仍然不足,则抛出如

网站持久代引发Full GC问题分析 现状: Dragoon(监控系统)的日报显示trade_us_wholelsale(美国wholesale集群),日均Young GC次数25w次左右,应用暂停295w毫秒(相当于40多分钟),Full GC次数600次左右,应用暂停190w毫秒(相当于30多分钟). GC,尤其是Full GC,每次都会导致JVM暂停工作,处理垃圾回收任务,短时间内无法响应用户请求,大量的Full GC会导致系统响应速度降低,而且引来OOM的巨大风险. 分析: 启动参数:

内存管理和垃圾回收是JVM非常关键的点,对Java性能的剖析而言,了解内存管理和垃圾回收的基本策略非常重要. 1.在程序运行过程当中,会创建大量的对象,这些对象,大部分是短周期的对象,小部分是长周期的对象,对于短周期的对象,需要频繁地进行垃圾回收以保证无用对 象尽早被释放掉,对于长周期对象,则不需要频率垃圾回收以确保无谓地垃圾扫描检测.为解决这种矛盾,Sun JVM的内存管理采用分代的策略. 1)年轻代(Young Gen):年轻代主要存放新创建的对象,内存大小相对会比较小,垃圾回收会比较频繁.

为什么需要优化GC 或者说的更确切一些,对于基于Java的服务,是否有必要优化GC?应该说,对于所有的基于Java的服务,并不总是需要进行GC优化,但前提是所运行的基于Java的系统,包含了如下参数或行为: 已经通过 -Xms 和–Xmx 设置了内存大小 包含了 -server 参数 系统中没有超时日志等错误日志 换句话说,如果你没有设定内存的大小,并且系统充斥着大量的超时日志时,你就需要在你的系统中进行GC优化了. 但是,你需要时刻铭记一条:GC优化永远是最后一项任务. 想一下进行GC优化的最

一.相关概念  a. 基本回收算法 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,即增加一个计数,删除一个引用则减少一个计数.垃圾回收时,只用收集计数为0的对象.此算法最致命的是无法处理循环引用的问题.  2. 标记-清除(Mark-Sweep)  此算法执行分两阶段.第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象,第二阶段遍历整个堆,把未标记的对象清除.此算法需要暂停整个应用,同时,会产生内存碎片.  3. 复制(Copying)  此算法

本篇是”GC专家系列“的第三篇.在第一篇理解Java垃圾回收中我们学习了几种不同的GC算法的处理过程,GC的工作方式,新生代与老年代的区别.所以,你应该已经了解了JDK 7中的5种GC类型,以及每种GC对性能的影响. 在第二篇Java垃圾回收的监控中介绍了在真实场景中JVM是如何运行GC,如何监控GC数据以及有哪些工具可用来方便进行GC监控. 在本篇中,我将基于真实的案例来介绍一些GC调优的最佳选项.写本篇文章时,我假设你已经理解了前两篇的内容.为了深入理解本部分内容,你最好先浏览一下前两篇的内

//像背书一样,记录下吧 1.CLR分配资源 托管堆上维护着一个指针NextObjPtr.该指针表示下一个新建对象在托管堆上的位置.C#的new Object会产生IL newobj指令,NextObjPtr传递给this,构造完会返回对象的地址. 在托管堆中 连续分配的对象可以保证它们的地址也是连续的,可以得到性能方面的一些提升. 在托管堆上分配的对象,都有两个IntPtr的开销字段,一个是对象类型指针,二是同步块索引.在32位Application中都是4Byte=32bit,在64位App

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