嵌入式linux-CPU性能优化小记
嵌入式业务应用运行导致系统sys CPU使用率飚高,本文记录本次性能分析定位过程,包括一些常用工具使用示例等
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
平均负载与 CPU 使用率,到底有啥区别?
大家好,我是树哥。在性能优化中,我们经常会关注 CPU 平均负载这个指标。但如果让你来跟我解释一下什么是平均负载,你能说得清楚吗?它跟 CPU 使用率有什么区别?我想可能很多人都数不清楚,今天我们就来盘一盘 CPU 平均负载这个指标!平均负载与 CPU 使用率,到底有啥区别?Linux 进程
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
JVM 源码分析之一个 Java 进程究竟能创建多少线程
概述虽然这篇文章的标题打着JVM源码分析的旗号,不过本文不仅仅从 JVM 源码角度来分析,更多的来自于 Linux Kernel 的源码分析,今天要说的是 JVM 里比较常见的一个问题。这个问题可能有
一次完整的JVM堆外内存泄漏故障排查记录
前言记录一次线上JVM堆外内存泄漏问题的排查过程与思路,其中夹带一些「JVM内存分配的原理分析」以及「常用的JVM问题排查手段和工具分享」,希望对大家有所帮助。在整个排查过程中,我也走了不少弯路,但是
记一次Synchronized关键字使用不合理,导致的多线程下线程阻塞问题排查
在为客户进行性能诊断调优时,碰到了一个Synchronized关键字使用不合理导致多线程下线程阻塞的情况。用文字记录下了问题的整个发现-排查-分析-优化过程,排查过程中使用了我司商业化产品——XLan
【全网首发】一些可以显著提高 Java 启动速度方法
我们线上的业务 jar 包基本上普遍比较庞大,动不动一个 jar 包上百 M,启动时间在分钟级,拖慢了我们在故障时快速扩容的响应。于是做了一些分析,看看 Java 程序启动慢到底慢在哪里,如何去优化,目前的效果是大部分大型应用启动时间可以缩短 30%~50%主要有下面这些内容修改 asy
一次大量 JVM Native 内存泄露的排查分析(64M 问题)
我们有一个线上的项目,刚启动完就占用了使用 top 命令查看 RES 占用了超过 1.5G,这明显不合理,于是进行了一些分析找到了根本的原因,下面是完整的分析过程,希望对你有所帮助。会涉及到下面这些内容Linux 经典的 64M 内存问题堆内存分析、Native 内存分析的基本套路
一次 Java 进程 OOM 的排查分析(glibc 篇)
遇到了一个 glibc 导致的内存回收问题,查找原因和实验的的过程是比较有意思的,主要会涉及到下面这些:- Linux 中典型的大量 64M 内存区域问题- glibc 的内存分配器 ptmalloc

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互联网场景中经常使用消息中间件进行消息路由、订阅发布、异步处理等操作,来缓解系统的压力;在高并发、高消息吞吐的互联网场景中,我们经常会使用消息队列(Message Queue)作为基础设施,在服务端架构中担当消息中转、消息削峰、事务异步处理 等职能。对于那些不需要实时响应的的业务,我们都可以放在消息队列中进行传输~
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