Spring集成kafka,消费者运行时内存占用会一直增长? 20C 本人用Spring集成kafka消费者,发布运行时内存占用会一直升高,最后程序挂掉.请各位大神看看,提供解决方法 以下是我的配置文件 程序运行两天后占用内存达到了1.4G,我用jmap导出程序占用文件,使用eclipsemat分析 发现是这个org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer这个类里面 这个里面的LinkedBlockingQueue

我公司一兄弟,在controller层,每次调用controller的时候都创建了velocity引擎,而且没有去关闭,最终导致的现象就是jvm的内存信息正常,但是jvm之外的内存发生了泄露,导致是用jvm工具无法定位问题 最终使用对可能有问题的接口进行压测,发现了某个接口有问题,然后通过review代码发现了该问题.

生产环境日志级别为info,请看如下这行代码: LOGGER.debug("the DTO info: {}", JSON.toJSONString(DTO)); 这段代码主要有两个需要注意的地方: 日志级别为info,而线上环境是warn级别.我们可以得出结论,线上环境肯定不会输出这行日志. 打印日志的行为中有JSON序列化动作. 第二点是此文的关键.我们假设DTO是一个很小的对象,JSON序列化时间以及开销可以忽略不计,那么这行代码依然没有问题.但是,如果DTO是一个很大的对象,比

1.概述 java不在需要开发人员显示的分配内存和回收内存,而是由JVM自动管理内存的分配和回收(又称为垃圾回收-GC),这简化了编程难度,但同时可能使得程序员在不知不觉中浪费了很多内存,导致JVM花费很多时间进行垃圾回收.另外还有可能由于不清楚JVM的内存分配和回收机制造成内存泄露.最终导致JVM内存不够用. 2.内存区域分类 在JVM规范中,将内存空间分为:方法区(METHOD AREA).堆(HEAP).本地方法栈(NATIV METHOD STACK).PC寄存器(PROGRAM COU

注意:本系列博客,主要参考自以下四本书 <分布式Java应用:基础与实践><深入理解Java虚拟机(第二版)><深入分析Java web技术内幕><实战java虚拟机> 1.为什么要了解JVM内存管理机制 JVM自动的管理内存的分配与回收,这会在不知不觉中浪费很多内存,导致JVM花费很多时间去进行垃圾回收(GC) 内存泄露,导致JVM内存最终不够用 2.JVM内存结构 根据上图,JVM内存结构包括: 方法区(也就是"持久代"),java8

文章很长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 资源宝库: Java程序员必备 网盘资源大集合 价值>1000元 随便取 GO->[博客园总入口 ] 独孤九剑:Netty灵魂实验 : 本地 100W连接

JVM内存模型和性能优化 JVM内存模型优点 内置基于内存的并发模型:      多线程机制 同步锁Synchronization 大量线程安全型库包支持 基于内存的并发机制,粒度灵活控制,灵活度高于数据库锁. 多核并行计算模型 基于线程的异步模型. JVM性能的人为问题 关键原因是:没有正确处理好对象的生命周期. 需要从需求中找出存在自然边界的业务对象,将其对应落实到内存中,成为内存模型In-memory Domain Model. 有大小边界限制的内存是缓存,没有永远使用不完的内存,缓存=“

JVM内存模型优点 内置基于内存的并发模型:      多线程机制 同步锁Synchronization 大量线程安全型库包支持 基于内存的并发机制,粒度灵活控制,灵活度高于数据库锁. 多核并行计算模型 基于线程的异步模型. JVM性能的人为问题 关键原因是:没有正确处理好对象的生命周期. 需要从需求中找出存在自然边界的业务对象,将其对应落实到内存中,成为内存模型In-memory Domain Model. 有大小边界限制的内存是缓存,没有永远使用不完的内存,缓存=“有边界的”内存. 缓存是D

(转自:http://my.oschina.net/u/436879/blog/85478) 在JVM中,内存分为两个部分,Stack(栈)和Heap(堆),这里,我们从JVM的内存管理原理的角度来认识Stack和Heap,并通过这些原理认清Java中静态方法和静态属性的问题. 一般,JVM的内存分为两部分:Stack和Heap. Stack(栈)是JVM的内存指令区.Stack管理很简单,push一定长度字节的数据或者指令,Stack指针压栈相应的字节位移:pop一定字节长度数据或者指令,St

使用jdk的jconsole进行监控jmx 首先,设置监控对象的端口   配置 catalina.sh #vi /usr/tomcat/bin/catalina.sh 注: /usr/tomcat/bin/catalina.sh 是 tomcat所在目录的bin目录  (linux环境下) 在 # OS specific support.  $var _must_ be set to either true or false.之前添加内容 # JAVA_OPTS 设置内存 JAVA_OPTS="

如题,本文的宗旨既是透过对象的生命周期,来梳理JVM内存结构及GC相关知识,并辅以AOP及双亲委派机制原理,学习不仅仅是海绵式的吸收学习,还需要自己去分析why,加深对技术的理解和认知,祝大家早日走上自己的"成金之路". Java对象的创建 本部分,从攻城狮编写.java文件入手,详解了编译.载入.AOP原理. 读过<程序员的自我修养>的朋友,对程序的编译及执行会有一个很清晰的认识:编译其实就是将人类能理解的代码文件转译为机器/CPU能执行的文件(包括数据段.代码段),而执

jvm内存区域与溢出 为什么学习jvm 木板原理,最短的一块板决定一个水的深度,当一个系统垃圾收集成为瓶颈的时候,那么就需要你对jvm的了解掌握. 当一个系统出现内存溢出,内存泄露的时候,因为你懂jvm知识,可以更加快速定位错误,可以通过参数去合理设置各内存区域的内存容量. 因为你对jvm的认识,写代码的时候会潜意识地让你注意代码质量,可能你会说是那是小小的性能提升,但是量变会导致质变的. jvm内存区域 jvm内存划分 方法区 虚拟机栈 本地方法栈 堆 程序计数器 程序计数器 当前线程所执行的

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

JVM的内存区域是怎么划分的? JVM的内存划分中,有部分区域是线程私有的,有部分是属于整个JVM进程:有些区域会抛出OOM异常,有些则不会,了解JVM的内存区域划分以及特征,是定位线上内存问题的基础.那么JVM内存区域是怎么划分的呢? 首先是程序计数器(Program Counter Register),在JVM规范中,每个线程都有自己的程序计数器.这是一块比较小的内存空间,存储当前线程正在执行的Java方法的JVM指令地址,即字节码的行号.如果正在执行Native方法,则这个计数器为空.该内

Inside JVM 内存模型 来源  原文:https://blog.csdn.net/silentbalanceyh/article/details/4661230 参考:IBM开发中心文档,<Inside JVM> 本文章节:1.JMM简介2.堆和栈3.本机内存4.防止内存泄漏 1.JMM简介 i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很多,该语言针对多种异构平台的平台独立性而使用的多线程技术支持也是具有开拓性的一面,有

下面是java命令有关JVM内存分配的参数 JAVA_MEM_OPTS="" BITS=`java -version >& | -bit` if [ -n "$BITS" ]; then JAVA_MEM_OPTS=" -server -Xmx2g -Xms2g -Xmn256m -XX:PermSize=128m -Xss256k -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMS

概述 在日常测试中,我们会去重点观察java的内存使用情况,比如:进程会抛出OOM异常,不再接收新的请求:响应时间在固定时间段内变长,超时或者不响应,CPU使用率时常像过山车一样等.有时候JVM还会发生欺骗你的场景, JVM不停的在垃圾回收,可是每次回收完后堆却还是满的,很明显程序内存被使用完了,已经无法正常工作了,但JVM就是不抛出OutOfMemoryError(OOM)这个异常来告诉程序员内部发出了什么,只是不停的做老好人尝试帮我们做垃圾回收,把服务器的资源耗光了,但是此时服务器已经无法响

jvm内存区域与溢出 目录 jvm系列(一):jvm内存区域与溢出 jvm系列(二):垃圾收集器与内存分配策略 为什么学习jvm 木板原理,最短的一块板决定一个水的深度,当一个系统垃圾收集成为瓶颈的时候,那么就需要你对jvm的了解掌握. 当一个系统出现内存溢出,内存泄露的时候,因为你懂jvm知识,可以更加快速定位错误,可以通过参数去合理设置各内存区域的内存容量. 因为你对jvm的认识,写代码的时候会潜意识地让你注意代码质量,可能你会说是那是小小的性能提升,但是量变会导致质变的. jvm内存区域

JVM的内存区域是怎么划分的? JVM的内存划分中,有部分区域是线程私有的,有部分是属于整个JVM进程:有些区域会抛出OOM异常,有些则不会,了解JVM的内存区域划分以及特征,是定位线上内存问题的基础.那么JVM内存区域是怎么划分的呢? 首先是程序计数器(Program Counter Register),在JVM规范中,每个线程都有自己的程序计数器.这是一块比较小的内存空间,存储当前线程正在执行的Java方法的JVM指令地址,即字节码的行号.如果正在执行Native方法,则这个计数器为空.该内

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re