java线上应用调优

最新推荐文章于 2025-03-16 00:35:36 发布

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#java dump

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本文对比了Java中用于诊断和收集堆栈跟踪及堆信息的不同命令，包括jstack与jcmd获取线程堆栈信息的方法及注意事项，以及jmap与jcmd进行堆转储的方式及其可能存在的风险。

建议优先使用第一条命令。

1、jstack -l 11417> /home/bjadmin/xx_super/pid_11417.log

jcmd 25199 Thread.print > /home/bjadmin/xx_super/pid_25199.log

2、jcmd 25199 GC.heap_dump /home/bjadmin/xx_super/pid_25199.bin

jmap -dump:format=b,file=/home/bjadmin/xx_super/pid_10880.bin 10880 jmap可能会失败导致该pid直接挂掉

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JVM 性能调优 -- 线上应用 JVM 内存调优【实战】

weixin_42118323的博客

11-22

1899

相信懂与不懂的朋友都会回答不是，确实不是年轻代空间越大越好，老祖宗说过物极必反，JVM 也在堆中进行分带设计，进行分代设计必然是有原因的，我们知道 Minor GC 效率高，那 Minor GC 效率为啥高，这里面有一个根本原因就是年轻代的空间也会相对较小（当然也跟年轻代采用的垃圾回收算法等有关系），试想一下，如果年轻代空间足够大，在进行垃圾回收的时候，单单就标记 GC ROOTS 就需要消耗大量时间，最终在进行垃圾回收的时候同样也要消耗大量时间，如此以来跟 Full GC 又有什么区别呢。

线上FGC调优案例三则

闲鱼技术的博客

01-04

1513

前言闲鱼服务端应用广泛使用 Java 技术栈，基于JVM提供的托管式堆内存管理，开发者无需过多关心对象创建/回收时的内存分配/释放动作，垃圾回收器（Garbage Collector）会在...

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java 线上调优,通过一个线上调优例子了解JMC 与 Event 结构与详细配置

weixin_42304279的博客

03-14

466

查看 JFR 事件的工具 - JMC (Java Mission Control)首先打开 jmc，我们通过 “文件” -> “打开文件” 来打开一个 jfr 文件。由于 JFR 文件里面的数据要全部导入内存，而且 JMC 需要给这些数据做很多索引以及报表，最后的内存占用大概是原始文件的4~6倍左右。如果你的系统内存不足， JMC 也会提示你只截取一部分查看。最好你在 dump JFR 文...

java 线上调优_一次惊心动魄的线上JVM性能调优笔记

weixin_42133861的博客

02-27

261

转载是一种动力分享是一种美德忙了一天，结果发现好像什么也没做。请原谅我又标题党了，与其说是性能调优不如说是找bug，但对我来说确实是件大事，毕竟是线上出了问题，渠道找运营反应，运营催我修复，于是带着沉重的心情忙活了一天。都是使用内存缓存惹的祸，都是为了QPS！继续说内存缓存那些事。由于只会有一个定时任务发生写操作，故使用一个静态Map缓存数据。起初是由于忽略了其它服务以及第三方调用接口是多线程...

java 线上高占用cpu调优

学习前进，干就完了

08-17

252

1.使用 top 查看cpu占用情况 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 32423 root 20 0 2160292 125968 16692 S 13.6 15.0 0:30.92 java

Java线上问题排查与调优

qq_20161461的博客

08-03

2772

首先利用 jps命令找到应用对应的进程id。 top -Hp pid 利用top命令查看该进程ID下的所有线程cpu 占用情况，参数说明：H 打印线程信息，p指定pid,这两个参数的作用是显示进行pid下的所有线程的资源占用情况。可以发现占用最高的线程ID是31417。算出31417对应的16进制为7ab9 jstack -l | grep 0x7ab9查看到该线程的堆栈信息 ...

JVM 线上调优

专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.

06-13

372

G1收集器方式的 G1将的java 堆的方式，G收集器的方式划分为独立的取余，JVM的最多有物理的实在的eden,对于G1的删除， maxGCPocin的方法：停顿的数值，不要有眼里，执行了300ms 理论数值，回收的算法，主要用于复制算法，将一个reginsn 中的存活对象的复制到另一个reion 因为的很多的内存碎片，还需要整理一层，G1 ...

线上jvm调优

03-08

为了提高 Java 应用程序的性能和稳定性，调整 JVM 参数至关重要。这包括设置合适的堆内存大小以及优化新生代的比例。通过合理分配这些资源，能够有效减少垃圾收集频率并加快处理速度[^1]。 ```bash java -Xms512m -...

Java线上故障诊断与JVM调优面试高频考点100+.pdf

最新发布

05-14

文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和...作为一种广泛应用于企业级开发、移动应用、大数据等众多领域的编程语言，Java 以其跨平台性、高性能和丰富的类库，为开发者提供了一个稳定而高效的开发环境。

Java线上故障排查方案(2).pdf

06-16

在处理Java线上故障时，工程师需要具备一系列的技能来快速定位并解决生产环境中的问题。本文档围绕Java线上故障排查提供了详尽的方案和知识点，覆盖了从问题定位到解决方案的多个方面。首先，了解Java线上常见问题...

jvm工具、参数调优&调试技巧

10-26

jvm工具、参数调优&调试技巧 jvm工具、参数调优&调试技巧

java优化前准备_Java应用性能调优套路

weixin_31411427的博客

02-26

180

一切优化要基于确切的报告，而不是靠猜。我们只有通过压力测试才能知道程序性能几何。压测前准备我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。然后要确定单台应用服务器性能目标：吞吐量，每秒处理多少请求延迟，平均、P50、P90、P99的请求在多少时间内完成如果客户要求吞吐量为2000rps，能提供2台服务器，那么每台的吞吐量则为1000rps。如果客户要求延迟P9...

饿了么 java_阿里饿了么Java4面:（数据结构+框架源码+JVM+分布式）

weixin_33065899的博客

02-20

451

前言：最近不少人都在找工作，很多人开始抱怨，工作难找，不少人后台问我怎么办，讲真，我也无能为力，之前我就说过了，今年的工作竞争一定是比较激烈的。面试只是对个人技术及应变能力的一次考验。只有解决了一个问题，你才有机会遇见下一个问题。以下面试题由群友提供或网上收集整理，共勉。image.png群友牛逼。以下是阿里饿了么Java面试题：Java一面hashmap源码问题HashMap底层结构 put操作...

Java性能调优——线上问题排查

架构始于理论，终于落地

08-07

763

预备知识 top命令 top命令使我们最常用的Linux命令之一，它可以实时的显示当前正在执行的进程的CPU使用率，内存使用率等系统信息。top -Hp pid 可以查看线程的系统资源使用情况。 jstack命令 jstack是JDK工具命令，它是一种线程堆栈分析工具，最常用的功能就是使用 jstack pid 命令查看线程的堆栈信息，也经常用来排除死锁情况。 mat内存工具 MAT(Memory Analyzer Tool)工具是eclipse的一个插件(MAT也可以单独使用)，它分析大内存的dump文件

【JVM线上调优】

我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！

06-16

601

经过排查，小明发现是JVM的内存使用过高，导致频繁触发垃圾回收，从而影响系统的性能。总的来说，通过对JVM内存使用情况、堆大小、GC策略、线程使用情况和运行时信息进行监控，可以在实际应用程序运行中进行针对性的优化，从而提高Java应用程序的性能和稳定性。最后，小明还对JVM进行了一些高级调优，如使用JVM调优工具进行监控、分析程序的内存使用情况，并进行了一些细节的调整，如调整JVM的GC触发时间等。通过监控内存使用情况，可以了解应用程序的内存状况，并且调整JVM的参数，使之更好地适应应用程序的需求。

Java开发之性能调优

酷爱编程的小猿同学

03-14

2440

性能调优有很多方面，往往要结合实际应用场景做性能优化才能达到最好的效果，下面是我总结的一些优化方案。

Java 应用性能调优实践

转错的弯，走错的路

04-21

839

Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层

一文搞懂：Java项目线上故障处理的基本方法

景川的博客

04-02

1440

Java项目的调优和故障处理相关内容记录

JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查

2401_88760782的博客

03-16

1514

GC技术进步ZGC和Shenandoah的持续优化，进一步降低GC暂停时间可能出现新的特定场景GC算法，如针对超大堆或特定应用模式机器学习辅助的自适应GC策略JIT编译优化更智能的即时编译策略更好的向量化和SIMD支持针对新CPU架构的优化容器环境适应更完善的容器资源感知更好的资源弹性调整能力针对Kubernetes等平台的优化监控与诊断工具更低开销的实时监控更智能的问题诊断和根因分析与APM工具的深度集成专业洞见。