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JAVA项目线上CPU飙升的问题排查
CPU飙升引发的问题: 系统相应迟钝:CPU占用过高时,系统处理请求的速度会变慢,导致延迟增加,服务不可用:CPU占用持续过高,可能导致其他任务无法获取足够的处理资源
Full GC 频率优化实战
游戏业务面对用户端的某个工程,每天Full GC频率达到120次,业务高峰期每7分钟就会有一次Full GC。本文介绍了游戏业务使用MAT和GC日志等工具对full gc频率进行优化的过程。
JVM面试真题总结(一)
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记一次内存溢出问题解决
一次内存溢出问题排查与解决 背景 在某次构建发布到测试环境后,容器不定时会重启,导致系统的接口不定时失效崩溃。故打开公司内部的监控工具,发现报OutOfMemory 错误,堆内存不足。 问题解决
完蛋!我被 Out of Memory 包围了! | 京东云技术团队
是极致魅惑、洒脱自由的 Java heap space? 是知性柔情、温婉大气的 GC overhead limit exceeded? 是纯真无邪、活泼可爱的 Metaspace? 如果以上不是你的
使用mtrace追踪JVM堆外内存泄露
glibc自带的ptmalloc2分配器,也提供有追踪内存泄露的机制,即mtrace,这使得发生内存泄露时,可直接定位,而不需要额外安装及重启操作。
JVM系统优化实践(21):GC生产环境案例(四)
前面说了一般应用的OOM情况,但是OOM不知发生在应用层,有时候专门负责运行Java的Tomcat也会偶尔罢工一下,抛出OOM异常。因为Tomcat本身也是一个JVM进程。
解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀2 —— 弄清楚Caffeine的同步、异步回源方式
作为一种对外提供黑盒缓存能力的专门组件,Caffeine基于穿透型缓存模式进行构建。本文就深度全面聊一聊关于Caffeine的多种不同的数据回源方式、以及在同步异步场景下的实现与使用。
Java并发编程--变量可见性、避免指令重排,还得是用它
上一篇文章讲的是线程本地存储 ThreadLocal,讲究的是让每个线程持有一份数据副本,大家各自访问各自的,就不用争抢了。 那怎么保证程序里一个线程对共享变量的修改能立马被其他线程看到了?这时候有人
解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀3 —— 讲透Caffeine的数据驱逐淘汰机制与用法
上一篇文章中聊了Caffeine的同步、异步的数据回源方式。本篇我们再一起研讨下经Caffeine改良过的异步数据驱逐处理实现,以及Caffeine支持的多种不同的数据淘汰驱逐机制和对应的实际使用。