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YGC问题排查，又让我涨姿势了！
在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务
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线程池运用不当的一次线上事故
在高并发、异步化等场景，线程池的运用可以说无处不在。线程池从本质上来讲，即通过空间换取时间，因为线程的创建和销毁都是要消耗资源和时间的，对于大量使用线程的场景，使用池化管理可以延迟线程的销毁，大大提高
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【全网首发】一些可以显著提高 Java 启动速度方法
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JVM 源码分析之一个 Java 进程究竟能创建多少线程
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一次完整的JVM堆外内存泄漏故障排查记录
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线上服务的FGC问题排查，看这篇就够了！
这篇文章以一个Full GC频繁的线上案例作为引子，详细介绍GC的排查过程，另外会结合GC的运行原理给出一份实践指南。内容分成3个部分：从一次Full GC频繁的线上案例说起、GC的运行原理介绍、排查Full GC问题的实践指南
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字节对齐与Java的指针压缩（下）-指针压缩
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记一次类加载失败导致线程阻塞问题排查
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
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你确定你真的理解"双亲委派"了吗？！
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从一起GC血案谈到反射原理
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记一次堆外内存泄漏排查过程
本文涉及以下内容 开启NMT查看JVM内存使用情况 通过pmap命令查看进程物理内存使用情况 smaps查看进程内存地址 gdb命令dump内存块 背景最近收到运维反馈，说有项目的一个
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据说99.99%的人都会答错的类加载的问题
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g1源码之fullGC算法详解
本文来自美团技术团队，作者纪兵https://tech.meituan.com/2019/01/03/spring-boot-native-memory-leak.html 背景为了更好地实现对项目的
Key命名设计：可读性、可管理性、简介性规范建议使用冒号即:进行分割拼接，因为很多Redis客户端是根据冒号分类的。比如有几个Key：apps:app:1、apps:app:2和apps:app:3。
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高吞吐、低延迟 Java 应用的 GC 优化实践
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跟Kafka学技术系列之时间轮
kafka的延迟队列使用时间轮实现，能够支持大量任务的高效触发，但是在kafka延迟队列实现方案里还是看到了delayQueue的影子，使用delayQueue是对时间轮里面的bucket放入延迟队列，以此来推动时间轮滚动，但是基于将插入和删除操作则放入时间轮中，将这些操作的时间复杂度都降为O(1)
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JVM源码分析之Metaspace解密
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协助美团kafka团队定位到的一个JVM Crash问题
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揪出一个导致GC慢慢变长的JVM设计缺陷
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进程无故消失的破案历程
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性能优化：线程资源回收
一、问题模型服务平台的排序请求出现较多超时情况，且不定时伴随空指针异常。 二、问题发生前后的改动召回引擎扩大了召回量，导致排序请求的item数量增加了。 三、出问题的模型基于XGBoost预测的全排序
日前杭州笨马CTO童庭坚接受了软件质量效能社区的邀请，与行业同仁分享了关于全链路压测体系建设方案的思考与实践。以下为本场直播的核心内容： 系统性能测试的几个痛点在金融、零售快消、物流、新能源等传统行业
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JVM源码分析之jstat工具原理完全解读
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Java Reference核心原理分析
带着问题，看源码针对性会更强一点、印象会更深刻、并且效果也会更好。所以我先卖个关子，提两个问题(没准下次跳槽时就被问到)。
- 我们可以用ByteBuffer的allocateDirect方法，申请一
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一次线上服务高 CPU 占用优化实践
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代表Java未来的ZGC深度剖析，牛逼！
JAVA程序最爽的地方是它的GC机制，开发人员不需要关注内存申请和回收问题。同时，JAVA程序最头疼的地方也是它的GC机制，因为掌握JVM和GC调优是一件非常困难的事情。在ParallelOldGC、
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警惕大量类加载器的创建导致诡异的Full GC
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Java8 Stream源码分析
通过这一个多月的努力，将FullGC从40次/天优化到近10天才触发一次，而且YoungGC的时间也减少了一半以上，这么大的优化，有必要记录一下中间的调优过程。对于JVM垃圾回收，之前一直都是处于理论
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JVM源码分析之不可控的堆外内存
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关于数组动态扩容导致频繁GC的问题，我还有话说
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谨防JDK8重复类定义造成的内存泄漏
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注意：两个会导致druid性能下降10倍的参数
druid：阿里巴巴开源的为监控而生的数据库连接池。你看，官方都没有说是高性能数据库连接池，因为，在性能方面，HikariCP会说：我不是针对谁，论性能，在坐的各个数据库连接池都是渣渣。Github
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记一次微服务耗时毛刺排查
几年前的一个下午，公司里码农们正在安静地敲着代码，突然很多人的手机同时“哔哔”地响了起来。本来以为发工资了，都挺高兴！打开一看，原来是告警短信 故障回顾告警提示“线程数过多，超出阈值”，“CPU空闲率
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spring boot 引起的 “堆外内存泄漏”
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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
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不起眼，但是足以让你有收获的JVM内存分析案例
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为你总结了N个真实线上故障，从容应对面试官！
很多人在面试时，会被问到这样的问题：遇到过什么系统故障？怎么解决的？下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问！本文图不多，但内容很干！理解为主
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实战：OOM 后我如何分析解决的
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一次百万长连接压测 Nginx OOM 的问题排查分析
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
C/C++语言
【全网首发】typedef vs using
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深入理解 G1 的 GC 日志
本文基于1.8.0_201-b09对G1的GC日志进行分析。G1 模式下总计有 3 中日志级别，分别被称为：fine，finer，finest。- fine：fine模式打开方式是-verbose:g
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
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不可逆的类初始化过程
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JVM源码分析之栈溢出完全解读
Java语言
记一次JVM堆外内存泄露Bug的查找
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
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JVM参数系列 - 学习JVM参数前必须了解的
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频繁操作本地缓存导致YGC耗时过长
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
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JVM Metaspace内存溢出排查与总结
为什么会有ZooKeeper 我们知道要写一个分布式应用是非常困难的，主要原因就是局部故障。一个消息通过网络在两个节点之间传递时，网络如果发生故障，发送方并不知道接收方是否接收到了这个消息。有可能是收
java.lang.OutOfMemoryError：unable to create new native thread 是比较常见的一种异常，表示应用程序无法创建新的线程。产生该异常，总体上可总结
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JVM Code Cache空间不足，导致服务性能变慢
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Kafka 顺序消费线程模型的实践与优化
本文详细介绍了使用EXPORT_SYMBOL宏导出函数或变量、使用kallsyms_lookup_name()查找函数或变量的虚拟地址以及内核模块中直接使用内核函数的虚拟地址等3种方案解决没有被EXPORT_SYMBOL 相关的宏导出的变量或函数不能直接使用的问题
C/C++语言
AsyncGetCallTrace 源码深度剖析
Java语言
Java多线程——并发测试
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又抓了一个导致频繁GC的鬼--数组动态扩容
Java语言
JAVA线上故障排查套路
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GC一些长时间停顿问题排查及解决办法
对于许多企业级应用，尤其是OLTP应用来说，长暂停很可能导致服务超时，而对这些运行在JVM上的应用来说，垃圾回收（GC）可能是长暂停最主要的原因。本文将描述一些可能碰到GC长暂停的不同场景，以及说明我
Java语言
使用Go语言实现Attach到目标JVM进程
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ZGC什么时候会进行垃圾回收
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XPocket插件jstack_x助力线程问题排查
今天我们聊一个话题，如何保证 Kafka 消息不重复消费？在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，但是因为网络的一些原因，设置了重试就有可能导致有些消息重复发送了（当然导致消息重复也有可能是其他原因），那么怎么解决消息重复这个问题呢？
我们先从计算机组成原理的层面介绍DMA，再简单介绍Linux网络子系统的DMA机制是如何的实现的。 计算机组成原理中的DMA 以往的I/O设备和主存交换信息都要经过CPU的操作。不论是最早的轮询方式，
Hello，大家好，今天给大家分享一个大数据里面很火的技术——Kafka，Kafka 是一个分布式的消息系统，其高性能在圈内很出名。本人阅读过多个大数据生态的开源技术的源码，个人感觉 Kafka 的源
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使用NMT和pmap解决JVM资源泄漏问题
编者按：笔者使用JDK自带的内存跟踪工具NMT和Linux自带的pmap解决了一个非常典型的资源泄漏问题。这个资源泄漏是由于Java程序员不正确的使用Java API导致的，使用Files.list打
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