记一次由 MQ SDK 太简陋引发的生产事故
本文正在参加「Java应用线上问题排查经验/工具分享」活动 背景由于公司所有系统都在云上,所以服务器/数据库/中间件啥的用的都是某云服务商的产品,包括 MQ/Redis 等。​某周边小系统在流程改造过
【全网首发】MQ-消息堆积-JDK Bug导致线程阻塞案例分析
背景介绍业务介绍在某学习APP浏览文章,客户端会将浏览的文章信息上传到服务端,服务端将浏览信息最终存储到HBase;在某学习APP首页点击【我的】->【历史】,会展示用户浏览文章的历史记录。技术介绍服务端的服务是【阅读历史离线服务】,从metaq消费用户阅读文章的信息,解析、处理相关
【全网首发】记一次MySQL CPU被打满的SQL优化案例分析
背景介绍系统中有个公告模块,当用户登录后,根据用户所属机构查询公告列表,同时公告列表中需要展示出该用户对公告的阅读状态及阅读时间。公告(bulletin)、公告接收者(bulletin_receiver)、公告阅读者(bulletin_reader)定义及关联关系如下:应用使用的数据库连接池是
一次艰难的内存泄露排查,BeanUtils的锅
通过jstat -gcutil pid 5000 ,发现fgc次数很多而且频繁,此时老年代占比已经大约70%左右,且已经回收不了内存,我们这边设置的fgc阈值是老年代的70%
【全网首发】定位频繁创建对象导致内存溢出风险的思路
背景介绍近来一段时间排查了几例由于应用程序频繁创建对象导致FGC的问题,问题产生的场景包括:同一条SQL语句,平时返回预期内的数据条数,出问题的时候返回了几十万条数据,短时间内创建了大量对象进而导致非预期的GC。应用程序在处理Excel文件的时候,短时间内创建了大量对象进而导致非预期GC。
Java 问题排查技术分享
最近翻看以前写的 PPT, 发现了在2019年做的一次技术分享,关于 Java 问题排查,由于没什么公司机密可言,整理下分享给大家~线上问题处理流程直接放PPT截图吧,现在看来依然不过时问题排查可从三个方面入手知识:有些问题,思考一下就有答案,就像传说中多隆那样,回忆下就知
一次 RocketMQ 顺序消费延迟的问题定位
问题背景与现象昨晚收到了应用报警,发现线上某个业务消费消息延迟了 54s 多(从消息发送到MQ 到被消费的间隔):```2021-06-30T23:12:46.756 message processi
【全网首发】JVM时区配置-两行代码让我们一帮子人熬了一个通宵
问题描述某产品线应用【A】接收应用【B】发送到MQ的消息,经过业务逻辑处理后,将数据存储到数据库中,近期发现应用【A】数据库表中有些记录的时间比应用【B]数据库表中对应记录的时间少了8个小时。产品线反馈当前线上会断断续续的产生这种异常数据,异常数据量不清楚,估计不算多。分析过程相差整整8小时
【全网首发】关于RocketMQ Producer某个性能优化点的分析
背景介绍在上一篇文章【一次RocketMQ ons Bug导致消息不断堆积到重试队列的案例分析】,我们有提到为了优化Producer性能问题对Pandora进行了升级,升级后出现了问题。下面我们对Producer的这个优化点进行下分析记录。问题描述SLB(LVS+TEngine)在云平台的重要
完了完了!线上发生 OOM 了!
先从监控链路分析了一波,发现请求是已经打到服务上了,处理之前不知道为什么等了 3s,猜测是不是机器当时负载太大了,通过 QPS 监控查看发现,在接口慢的时候 CPU 突然增高,同时也频繁的 GC ,并且时间很长,但是请求量并不大,并且这台机器很快就因为 Heap满了而被下掉了。

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同 CPU 管理一样,内存管理也是操作系统最核心的功能之一。内存主要用来存储系统和应用程序的指令、数据、缓存等。
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