使用Top_X插件排查内存过载问题
Top命令是Linux 系统下常用的监控工具,用于实时获取进程级别的 CPU 或内存使用情况。XPocket中的Top_X为Linux Top的增强版,可以显示CPU占用率/负载,CPU及内存进程使用
【活动结果公布:兑奖见置顶评论】每日一签到,解锁你的PerfMa壕礼
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又发现一个导致JVM物理内存消耗大的Bug(已提交Patch)
概述 最近我们公司在帮一个客户查一个JVM的问题(JDK1.8.0_191-b12),发现一个系统老是被OS Kill掉,是内存泄露导致的。在查的过程中,阴差阳错地发现了JVM另外的一个Bug。这个B
分享一次排查CLOSE_WAIT过多的经验
作者:踩刀诗人原文链接:https://www.cnblogs.com/chopper-poet/p/14618391.html 问题背景某日下午有测试人员急匆匆的跑来跟我反馈:“有客户反馈供应商附件
LONG究竟有多长,从皇帝的新衣到海康SDK
转眼之间初中毕业30年了,但我仍清楚的记得初中英语的一篇课文,题目叫《皇帝的新装》(“The king’s new clothes”)。这篇课文的前两句话是:”Long long ago, there
CPU 优化高级篇:Java  CPU 高的原因和排查方法  :如何定位Java  消耗CPU最多的线程
之前有朋友反馈说发的内容希望有个梯度,逐步加深,前面发了几篇关于jvm源码分析的文章,可能我觉得我已经把内容写得浅显易懂了,但是对于某些没怎么接触的同学来说还是比较难理解,这个我以后慢慢改进吧,今天发
记一次日志pattern参数设置不合理导致高CPU问题的排查
此问题是在为客户的系统进行压测时发现的,为了降低性能风险,对其进行了分析和改进。分享此案例也希望能给同学们一些启发和提醒。 问题现象:压测过程中发现应用服务器CPU消耗较高 分析过程: 首先根据链路/
内存泄漏(增长)火焰图
本文总结了在分析内存增长和内存泄漏问题用到的4种追踪方法得到有关内存使用情况的代码路径,使用栈追踪技术对代码路径进行检查,并且会以火焰图的形式把它们可视化输出,在Linux上演示分析过程,随后概述其它系统的情况。
关于内存溢出,咱再聊点有意思的?
概述 上篇文章讲了JVM在GC上的一个设计缺陷,揪出一个导致GC慢慢变长的JVM设计缺陷,可能有不少人还是没怎么看明白的,今天准备讲的大家应该都很容易看明白 本文其实很犹豫写不写,因为感觉没有
一次线上服务高 CPU 占用优化实践
线上有一个非常繁忙的服务的 JVM 进程 CPU 经常跑到 100% 以上,下面写了一下排查的过程。通过阅读这篇文章你会了解到下面这些知识。- Java 程序 CPU 占用高的排查思路- 可能造成线上
Java8 Stream源码分析
Stream Stream是在Java SE 8 API添加的用于增强集合的操作接口,可以让你以一种声明的方式处理集合数据。将要处理的集合看作一种流的创建者,将集合内部的元素转换为流并且在管道中传
谨防JDK8重复类定义造成的内存泄漏
概述 如今JDK8成了主流,大家都紧锣密鼓地进行着升级,享受着JDK8带来的各种便利,然而有时候升级并没有那么顺利?比如说今天要说的这个问题。我们都知道JDK8在内存模型上最大的改变是,放弃了Perm
spring boot 引起的 “堆外内存泄漏”
背景组内一个项目最近一直报swap区域使用过高异常,笔者被叫去帮忙查看原因。发现配置的4G堆内内存,但是实际使用的物理内存高达7G,确实有点不正常,JVM参数配置是:```java-XX:Metasp
从CMS到G1:LinkedIn个人主页调优实战
LinkedIn中的个人主页是访问量最多的页面之一,它允许其他人访问你的个人主页,从而了解你的专业技能,经验和兴趣等: 所以,确保用户访问主页时以最快的速度返回是非常重要的。这篇文章,将谈论Li
一次压缩引发堆外内存过高的教训
一、项目介绍lz_rec_push_kafka_consume该项目通过kafka与算法进行交互,通过push推荐平台(lz_rec_push_platform)预生成消息体。 二、问题背景发现项目的
分析和解决JAVA 内存泄露的实战例子
这几天,一直在为Java的“内存泄露”问题纠结。Java应用程序占用的内存在不断的、有规律的上涨,最终超过了监控阈值。福尔摩 斯不得不出手了! 分析内存泄露的一般步骤 如果发现Java应用程序占用的内
记一次JVM堆外内存泄露Bug的查找
前言JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨
改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题
JVM 预热是一个非常头疼而又难解决的问题。本文讨论了在运行在 Kubernetes 集群中的 Java 服务如何解决 JVM 预热问题的一些方法和经验。 作者:Vikas Kumar 翻译:Bach
记录一次Flink作业异常的排查过程
最近2周开始接手apache flink全链路监控数据的作业,包括指标统计,业务规则匹配等逻辑,计算结果实时写入elasticsearch. 昨天遇到生产环境有作业无法正常重启的问题,我负责对这个问题
JAVA线上故障排查套路
线上故障主要会包括cpu、磁盘、内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。同时例如jstack、jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的,基

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相比于后端遇到的各种复杂性能问题,前端的性能相对简单,但是简单不代表容易,前端的技术更新迭代快,那么针对性能问题自然也会出现各种变种,需要各种新的工具和思路。
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