Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结
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
Netty堆外内存泄漏排查盛宴
最近在做一个基于 Websocket 的长连中间件,服务端使用实现了 Socket.IO 协议(基于WebSocket协议,提供长轮询降级能力) 的 netty-socketio 框架,该框架为 Netty 实现,鉴于本人对 Netty 比较熟,并且对比同样实现了 Socket.IO 协议的其他框架
Netty高级篇:Netty堆外内存泄漏排查盛宴
如果使用了 Netty 堆外内存,那么可以自行监控堆外内存的使用情况,不需要借助第三方工具,我们是使用的“反射”拿到的堆外内存的情况。逐渐缩小范围,直到 Bug 被找到。当我们确认某个线程的执行带来 Bug 时,可单步执行,可二分执行,定位到某行代码之后,跟到这段代码,然后继续单步执行或者二分的方
Spring Boot 引起的 “堆外内存泄漏”,太坑了,快看看你什么版本!
背景为了更好地实现对项目的管理,我们将组内一个项目迁移到MDP框架(基于Spring Boot),随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因,发现配置了4G堆内内存,但是实际使用的物理内存竟然高达7G,确实不正常。JVM参数配置是“-XX:M

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Out of memory (OOM) 是一种操作系统或者程序已经无法再申请到内存的状态。经常是因为所有可用的内存,包括磁盘交换空间都已经被分配了。OOM的官方解释是:Understand the OutOfMemoryError Exception,根据HeapDump性能社区专属讲师公与的总结,常见的OOM有以下10种(其中OOM Killer是操作系统层面的概念)。
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分布式系统绕不开的核心之一的就是数据缓存,有了缓存的支撑,系统的整体吞吐量会有很大的提升。通过使用缓存,我们把频繁查询的数据由磁盘调度到缓存中,保证数据的高效率读写。
当然,除了在内存内运行还远远不够,我们今天就以具有代表性的缓存中间件Redis为例子,分析下,它是如何达到飞起的效率。
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