https://cloud.tencent.com/developer/article/2168105?areaSource=&traceId= 前言 Redis作为高性能的内存数据库，在大数据量的情况下也会遇到性能瓶颈，日常开发中只有时刻谨记优化铁则，才能使得Redis性能发挥到极致。 本文将会介
JVM调优汇总 1、根据实际情况选择合适垃圾收集器 堆内存4G一下可以用parallel，4-8G可以用ParNew + CMS，8G以上可以用G1，几百级以上用ZGC。 2、jvm参数的初始值和最大值设置一样，避免扩容时消耗性能。 ‐Xms3072M ‐Xmx3072M ‐XX:Metaspace
https://www.easyice.cn/archives/341 2019年 Elastic开发者大会的时候我曾经说过 glibc 导致的堆外内存过多问题： 如果应用程序每次分配内存的时候都通过系统调用 mmap，sbrk等来分配，效率会很低，所以glibc 中实现了一个内存池，应用程序使用内
https://cloud.tencent.com/developer/article/1879253?areaSource=&traceId= 文章目录 知识框图 存储器管理 内存的分配和回收 程序的链接和装入 各种存储管理方式 分区分配算法 内存分区回收操作 内存回收算法 可变分区分配的优缺点
概述G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），JVM最多可
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-168749-1-1.html 作者：宋尧飞 > 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 程序员不正确地使
https://juejin.cn/post/6844903809932591112 序 本文主要研究一下jvm的Code Cache Code Cache JVM生成的native code存放的内存空间称之为Code Cache；JIT编译、JNI等都会编译代码到native code，其中JI
https://www.jianshu.com/p/40188dff99e9 vmstat vmstat：是一个常用的系统性能分析工具，主要用来分析系统的内存使用情况，也常用来分析cpu上下文切换和中断次数 [wanchao@localhost ~]$ vmstat 5 procs memory s
https://www.jianshu.com/p/3bf14f7d889c 进程的执行(exec) execve ececve系统调用可以将新程序加载到调用进程的内存空间，在这一过程中，将丢弃现有的进程的文本段，同时，进程的堆栈段，数据都会被新进程的相应部件所替换 在执行完各种初始化代码之后(比如
目录 一、Native Memory Tracking (NMT) 是Hotspot VM用来分析VM内部内存使用情况的一个功能。我们可以利用jcmd（jdk自带）这个工具来访问NMT的数据。 1.Native memory tracking is not enabled 打开NMT 二、查看原生内
https://www.modb.pro/db/529363 上篇文章 Native Memory Tracking 详解（1）:基础介绍 中，分享了如何使用NMT，以及NMT内存 & OS内存概念的差异性，本篇将介绍NMT追踪区域的部分内存类型——Java heap、Class、Thread、Co
引入 java 语言中一个显著的特点就是引入了java回收机制，是c++程序员最头疼的内存管理的问题迎刃而解，它使得java程序员在编写程序的时候不在考虑内存管理。由于有个垃圾回收机制，可以有效的防止内存泄露，有效的使用空闲的内存； 内存泄露：指该内存空间使用完毕后未回收，在不涉及复杂数据结构的一般
什么是类的加载 将类的.class文件中的二进制数据读入到内存中，将其放在运行时数据区的方法区内，然后在堆区创建一个java.lang.Class对象，用来封装类在方法区内的数据结构。类的加载的最终产品是位于堆区中的Class对象，Class对象封装了类在方法区内的数据结构，并且向Java程序员提供
https://z.itpub.net/article/detail/8A4E4E96522BD59D45AB5A4CA442EDB3 自开始负责生产环境部署，中间遇到了若干线上环境内存以及CPU的问题。由于微服务以及容器的流行，现在已经可以很方便的使用 K8s + prometheus + gra
一、Unixbench简介 Unixbench一个基于系统的基准测试工具，不单纯是CPU 内存 或者磁盘测试工具。测试结果不仅仅取决于硬件，也取决于系统、开发库、甚至是编译器。Unixbench是一个老牌的性能测试工具，下载主要是针对Unixbench进行综合性能以及使用Unixbench进行2D性
https://www.cnblogs.com/hongdada/p/16926655.html free 命令常用参数 free 命令用来查看内存使用状况，常用参数如下： -h human-readable 格式打印 -w 把 cache & buffer 分开打印 -t show total f
`https://blog.csdn.net/u011069294/article/details/107050001` 目录 1. 内存中的栈与堆2.栈的优点 1. 内存中的栈与堆 栈是运行时单位，堆是存储的单位。 栈解决程序的运行问题，即程序如何执行，或者说如何处理数据。 堆解决的是数据存储的问
https://www.jianshu.com/p/2610241770be 简介 /proc文件系统是一个伪文件系统，它只存在内存当中，而不占用外存空间。它以文件系统的方式为访问系统内核数据的操作提供接口。用户和应用程序可以通过 proc得到系统的信息，并可以改变内核的某些参数。由于系统的信息，如
https://www.jianshu.com/p/f4bfd169b4ca 在之前的OOM问题复盘中，我们添加了jmap脚本来自动dump内存现场，方便排查OOM问题。 但当我反复模拟OOM场景测试时，发现jmap有时可以dump成功，有时会报错，如下： 经过网上一顿搜索，发现两种原因可能导致这个
