elasticsearch 的日志gc

Elasticsearch的[monitor.jvm]垃圾回收日志 Elasticsearch是构建在Java之上的、开源的、分布式搜索和分析引擎,因此JVM的性能对Elasticsearch性能至关重要。在负载超出节点所能承受的情况下,JVM垃圾内存回收的“Stop-The-World”会造成节点被踢出Elasticsearch集群。如果只是偶尔发生,Elasticsearch的冗余设计可以克服。如果是经常出现节点被踢出的情况,则会对整个集群的稳定造成影响。 阅读详情

 

 

[2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s]

[2018-06-30T17:57:29,020][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][old][228385][160772] duration [5s], collections [1]/[5.1s], total [5s]/[4.4d], memory [945.4mb]->[958.5mb]/[1007.3mb], all_pools {[young] [87.8mb]->[100.9mb]/[133.1mb]}{[survivor] [0b]->[0b]/[16.6mb]}{[old] [857.6mb]->[857.6mb]/[857.6mb]}

看到其中的[gc]关键词你也猜到了这是与 GC 相关的日志,那么你了解每一部分的含义吗?如果不了解,你可以继续往下看了。

我们先从最简单的看起:

  1. 第一部分是日志发生的时间
  2. 第二部分是日志级别,这里分别是WARN和INFO
  3. 第三部分是输出日志的类,我们后面也会讲到这个类
  4. 第四部分是当前 ES 节点名称
  5. 第五部分是 gc 关键词,我们就从这个关键词聊起。

友情提示:对 GC 已经了如指掌的同学,可以直接翻到最后看答案。

1. 什么是 GC?

GC,全称是 Garbage Collection (垃圾收集)或者 Garbage Collector(垃圾收集器)。

在使用 C语言编程的时候,我们要手动的通过 malloc 和 free来申请和释放数据需要的内存,如果忘记释放内存,就会发生内存泄露的情况,即无用的数据占用了宝贵的内存资源。而Java 语言编程不需要显示的申请和释放内存,因为 JVM 可以自动管理内存,这其中最重要的一部分就是 GC,即 JVM 可以自主地去释放无用数据(垃圾)占用的内存。

我们研究 GC 的主要原因是 GC 的过程会有 Stop The World(STW)的情况发生,即此时用户线程会停止工作,如果 STW 的时间过长,则应用的可用性、实时性等就下降的很厉害。

GC主要解决如下3个问题:

  1. 如何找到垃圾?
  2. 如何回收垃圾?
  3. 何时回收垃圾?

我们一个个来看下。

1.1 如何找到垃圾?

所谓垃圾,指的是不再被使用(引用)的对象。Java 的对象都是在堆(Heap)上创建的,我们这里默认也只讨论堆。那么现在问题就变为如何判定一个对象是否还有被引用,思路主要有如下两种:

  1. 引用计数法,即在对象被引用时加1,去除引用时减1,如果引用值为0,即表明该对象可回收了。
  2. 可达性分析法,即通过遍历已知的存活对象(GC Roots)的引用链来标记出所有存活对象

方法1简单粗暴效率高,但准确度不行,尤其是面对互相引用的垃圾对象时无能为力。

方法2是目前常用的方法,这里有一个关键是 GC Roots,它是判定的源头,感兴趣的同学可以自己去研究下,这里就不展开讲了。

image

1.2 如何回收垃圾?

垃圾找到了,该怎么回收呢?看起来似乎是个很傻的问题。直接收起来扔掉不就好了?!对应到程序的操作,就是直接将这些对象占用的空间标记为空闲不就好了吗?那我们就来看一下这个基础的回收算法:标记-清除(Mark-Sweep)算法。

1.2.1 标记-清除 算法(Mark Sweep)

该算法很简单,使用通过可达性分析分析方法标记出垃圾,然后直接回收掉垃圾区域。它的一个显著问题是一段时间后,内存会出现大量碎片,导致虽然碎片总和很大,但无法满足一个大对象的内存申请,从而导致 OOM,而过多的内存碎片(需要类似链表的数据结构维护),也会导致标记和清除的操作成本高,效率低下,如下图所示:

image

1.2.2 复制算法(Copying)

为了解决上面算法的效率问题,有人提出了复制算法。它将可用内存一分为二,每次只用一块,当这一块内存不够用时,便触发 GC,将当前存活对象复制(Copy)到另一块上,以此往复。这种算法高效的原因在于分配内存时只需要将指针后移,不需要维护链表等。但它最大的问题是对内存的浪费,使用率只有 50%。

但这种算法在一种情况下会很高效:Java 对象的存活时间极短。据 IBM 研究,Java 对象高达 98% 是朝生夕死的,这也意味着每次 GC 可以回收大部分的内存,需要复制的数据量也很小,这样它的执行效率就会很高。

image

1.2.3 标记-整理算法(Mark Compact)

该算法解决了第1中算法的内存碎片问题,它会在回收阶段将所有内存做整理,如下图所示:

image

但它的问题也在于增加了整理阶段,也就增加了 GC 的时间。

1.2.4 分代收集算法(Generation Collection)

既然大部分 Java 对象是朝生夕死的,那么我们将内存按照 Java 生存时间分为 新生代(Young) 和 老年代(Old),前者存放短命僧,后者存放长寿佛,当然长寿佛也是由短命僧升级上来的。然后针对两者可以采用不同的回收算法,比如对于新生代采用复制算法会比较高效,而对老年代可以采用标记-清除或者标记-整理算法。这种算法也是最常用的。JVM Heap 分代后的划分一般如下所示,新生代一般会分为 Eden、Survivor0、Survivor1区,便于使用复制算法。

image

将内存分代后的 GC 过程一般类似下图所示:

image

  1. 对象一般都是先在 Eden区创建
  2. 当Eden区满,触发 Young GC,此时将 Eden中还存活的对象复制到 S0中,并清空 Eden区后继续为新的对象分配内存
  3. 当Eden区再次满后,触发又一次的 Young GC,此时会将 Eden和S0中存活的对象复制到 S1中,然后清空Eden和S0后继续为新的对象分配内存
  4. 每经过一次 Young GC,存活下来的对象都会将自己存活次数加1,当达到一定次数后,会随着一次 Young GC 晋升到 Old区
  5. Old区也会在合适的时机进行自己的 GC

1.2.5 常见的垃圾收集器

前面我们讲了众多的垃圾收集算法,那么其具体的实现就是垃圾收集器,也是我们实际使用中会具体用到的。现代的垃圾收集机制基本都是分代收集算法,而 Young与 Old区分别有不同的垃圾收集器,简单总结如下图:

image

从上图我们可以看到 Young与 Old区有不同的垃圾收集器,实际使用时会搭配使用,也就是上图中两两连线的收集器是可以搭配使用的。这些垃圾收集器按照运行原理大概可以分为如下几类:

  • Serial GC,串行,单线程的收集器,运行 GC 时需要停止所有的用户线程,且只有一个 GC 线程
  • Parallel GC,并行,多线程的收集器,是 Serial 的多线程版,运行时也需要停止所有用户线程,但同时运行多个 GC 线程,所以效率高一些
  • Concurrent GC,并发,多线程收集器,GC 分多阶段执行,部分阶段允许用户线程与 GC 线程同时运行,这也就是并发的意思,大家要和并行做一个区分。
  • 其他

我们下面简单看一下他们的运行机制。

1.2.5.1 Serial GC

该类 Young区的为 Serial GC,Old区的为Serial Old GC。执行大致如下所示:

image

1.2.5.2 Parallel GC

该类Young 区的有 ParNew和 Parallel Scavenge,Old 区的有Parallel Old。其运行机制如下,相比 Serial GC ,其最大特点在于 GC 线程是并行的,效率高很多:

image

 

1.2.5.3 Concurrent Mark-Sweep GC

该类目前只是针对 Old 区,最常见就是CMS GC,它的执行分为多个阶段,只有部分阶段需要停止用户进程,这里不详细介绍了,感兴趣可以去找相关文章来看,大体执行如下:

image

1.2.5.4 其他

目前最新的 GC 有G1GC和ZGC,其运行机制与上述均不相同,虽然他们也是分代收集算法,但会把 Heap 分成多个 region 来做处理,这里不展开讲,感兴趣的可以参看最后参考资料的内容。

image

1.2.6 Elasticsearch 的 GC 组合

Elasticsearch 默认的 GC 配置是CMS GC ,其 Young 区用 ParNew,Old 区用CMS,大家可以在 config/jvm.options中看到如下的配置:

 

## GC configuration
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

1.3 何时进行回收?

现在我们已经知道如何找到和回收垃圾了,那么什么时候回收呢?简单总结如下:

  1. Young 区的GC 都是在 Eden 区满时触发
  2. Serial Old 和 Parallel Old 在 Old 区是在 Young GC 时预测Old 区是否可以为 young 区 promote 到 old 区 的 object 分配空间,如果不可用则触发 Old GC。这个也可以理解为是 Old区满时。
  3. CMS GC 是在 Old 区大小超过一定比例后触发,而不是 Old 区满。这个原因在于 CMS GC 是并发的算法,也就是说在 GC 线程收集垃圾的时候,用户线程也在运行,因此需要预留一些 Heap 空间给用户线程使用,防止由于无法分配空间而导致 Full GC 发生。

2. GC Log 如何阅读?

前面讲了这么多,终于可以回到开篇的问题了,我们直接来看答案

 

[2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s]

[gc][这是第228384次GC 检查] 在最近 2.3 s 内花了 2.2s 用来做垃圾收集,这占比似乎有些过了,请抓紧来关注下。

 

[2018-06-30T17:57:29,020][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][old][228385][160772] duration [5s], collections [1]/[5.1s], total [5s]/[4.4d], memory [945.4mb]->[958.5mb]/[1007.3mb], all_pools {[young] [87.8mb]->[100.9mb]/[133.1mb]}{[survivor] [0b]->[0b]/[16.6mb]}{[old] [857.6mb]->[857.6mb]/[857.6mb]}

我们直接来看具体的含义好了,相信有了前面的 GC 基础知识,大家在看这里解释的时候就非常清楚了。

  • [gc][本次是 old GC][这是第228385次 GC 检查][从 JVM 启动至今发生的第 160772次 GC]

  • duration [本次检查到的 GC 总耗时 5 秒,可能是多次的加和],

  • collections [从上次检查至今总共发生1次 GC]/[从上次检查至今已过去 5.1 秒],

  • total [本次检查到的 GC 总耗时为 5 秒]/[从 JVM 启动至今发生的 GC 总耗时为 4.4 天],

  • memory [ GC 前 Heap memory 空间]->[GC 后 Heap memory 空间]/[Heap memory 总空间],

  • all_pools(分代部分的详情) {[young 区][GC 前 Memory ]->[GC后 Memory]/[young区 Memory 总大小] } {[survivor 区][GC 前 Memory ]->[GC后 Memory]/[survivor区 Memory 总大小] }{[old 区][GC 前 Memory ]->[GC后 Memory]/[old区 Memory 总大小] }

3. 看看源码

从日志中我们可以看到输出这些日志的类名叫做JvmGcMonitorService,我们去源码中搜索很快会找到它/Users/rockybean/code/elasticsearch/core/src/main/java/org/elasticsearch/monitor/jvm/JvmGcMonitorService.java,这里就不详细展开讲解源码了,它执行的内容大概如下图所示:

image

关于打印日志的格式在源码也有,如下所示:

 

private static final String SLOW_GC_LOG_MESSAGE =
"[gc][{}][{}][{}] duration [{}], collections [{}]/[{}], total [{}]/[{}], memory [{}]->[{}]/[{}], all_pools {}";
private static final String OVERHEAD_LOG_MESSAGE = "[gc][{}] overhead, spent [{}] collecting in the last [{}]";

另外细心的同学会发现输出的日志中 gc 只分了 young 和 old ,原因在于 ES 对 GC Name 做了封装,封装的类为:org.elasticsearch.monitor.jvm.GCNames,相关代码如下:

 

    public static String getByMemoryPoolName(String poolName, String defaultName) {
        if ("Eden Space".equals(poolName) || "PS Eden Space".equals(poolName) || "Par Eden Space".equals(poolName) || "G1 Eden Space".equals(poolName)) {
            return YOUNG;
        }
        if ("Survivor Space".equals(poolName) || "PS Survivor Space".equals(poolName) || "Par Survivor Space".equals(poolName) || "G1 Survivor Space".equals(poolName)) {
            return SURVIVOR;
        }
        if ("Tenured Gen".equals(poolName) || "PS Old Gen".equals(poolName) || "CMS Old Gen".equals(poolName) || "G1 Old Gen".equals(poolName)) {
            return OLD;
        }
        return defaultName;
    }

    public static String getByGcName(String gcName, String defaultName) {
        if ("Copy".equals(gcName) || "PS Scavenge".equals(gcName) || "ParNew".equals(gcName) || "G1 Young Generation".equals(gcName)) {
            return YOUNG;
        }
        if ("MarkSweepCompact".equals(gcName) || "PS MarkSweep".equals(gcName) || "ConcurrentMarkSweep".equals(gcName) || "G1 Old Generation".equals(gcName)) {
            return OLD;
        }
        return defaultName;
    }

在上面的代码中,你会看到很多我们在上一节中提到的 GC 算法的名称。

至此,源码相关部分也讲解完毕,感兴趣的大家可以自行去查阅。

4. 总结

讲解 GC 的文章已经很多,本文又唠唠叨叨地讲一遍基础知识,是希望对于第一次了解 GC 的同学有所帮助。因为只有了解了这些基础知识,你才不至于被这些 GC 的输出吓懵。希望本文对你理解 ES 的 GC 日志 有所帮助。

5. 参考资料

  1. Java Hotspot G1 GC的一些关键技术(https://mp.weixin.qq.com/s/4ufdCXCwO56WAJnzng_-ow)
  2. Understanding Java Garbage Collection(https://www.cubrid.org/blog/understanding-java-garbage-collection)
  3. 《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》

 

 

elasticsearch 一次性查询数据量过大 jvm内存快速占用满 导致集群无响应 近期因为生产上es集群出现了内存快速占用满、频繁gc、集群无响应的现象,查看集群日志和满查询日志,发现都是因为频繁gc集群无响应后出现的报错、gc高频的警告以及平时不慢的查询报文出现在慢查询日志里。 看kibana的监控,发现内存几乎是在几秒内就占用满,并且满了以后,由于可用内存不足就开始频繁的full gc,cpu居高不下,集群此时基本在无法响应的状态,有遇到这种情况,只能重启才能解决,无法自己恢复,内存虽然已经占用满,但是集群日志中没有OOM的异常,而且出现的概率比较随机。 由于之前没有遇到过这个问题, 阅读详情

相关推荐

【ElasticSearch】Es 源码之 MonitorService 源码解读

文章目录1.概述2.构造函数3.JvmGcMonitorService3.1 构造函数3.2 run方法3.3 monitorSlowGc4.OsService4.1 获取cpu信息5. OsStats.Swap6.Cgroup7.相关问题 1.概述 根据启动流程 【ElasticSearch】Es 启动流程源码分析 在Node初始化的时候将会初始化MonitorService ModulesBuilder modules = new ModulesBuilder(); // plugin module

九师兄 375

聊聊Elasticsearch的MonitorService

序 本文主要研究一下Elasticsearch的MonitorService MonitorService elasticsearch-7.0.1/server/src/main/java/org/elasticsearch/monitor/MonitorService.java public class MonitorService extends AbstractLifecycleCompon...

weixin_34124939的博客 922

【Elasticsearch】你看懂 Elasticsearch Log 中的 GC 日志了吗?

1.概述 转载:https://elasticsearch.cn/article/812 如果你关注过 elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容: [2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s] [2018-06-30T17:57:29,020][INFO ].

九师兄 2454

一文掌握并应用Elasticsearch中的GC实现垃圾日志处理

如果你关注过 Elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容: [2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s] [2018-06-30T17:57:29,020][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][

大JAVA解决方案 1660

深入理解Elasticsearch日志中的GC日志

GC(垃圾回收)是一种自动内存管理机制,用于管理Java虚拟机(JVM)中的对象分配和回收。在大数据应用程序中,如Elasticsearch,GC对于保持系统性能和稳定性至关重要。本文将深入探讨Elasticsearch日志中的GC日志,了解其含义和如何解读。同时,我们将提供相关的源代码示例以帮助读者更好地理解。在上面的示例中,我们可以看到四行GC日志记录。

2301_79366435的博客 686

新买的USB无线网卡插上没反应?保姆级排查指南:从设备管理器到网络列表

本文提供USB无线网卡无法识别的全流程排查手册,涵盖硬件检测、驱动管理和网络配置三大维度。重点解析设备管理器中的设备状态诊断和驱动解决方案,特别适用于Realtek芯片的无线网卡(如RTL8188GU、RTL8812BU等),帮助用户快速解决网卡插上无反应的问题。

weixin_29876033的博客 511

如何看懂ES的GC日志

如果你关注过 elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容: [2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s] [2018-06-30T17:57:29...

znb769525443的专栏 5623

主升浪潜伏主图指标公式 提前潜伏,持仓待涨,通达信炒股指标公式

浙江世宝,第一次出现信号2022年6月1日,当日冲高回落,收涨3.48%,随后涨涨突破前高,回踩后出现第二次主升潜伏信号,时间2022年6月13日,当日收涨9.46%,后市连续涨停,走出12连板行情。九安医疗,第一次出现信号,黄色文字,当日2021年11月1日,涨幅0.19%,第二次出现信号一字涨停,没机会买进,第三次是T字,需要手快,后市连续上涨,接近20倍的大牛股。启明信息,突破区间后的回踩转涨位置出现信号,时间2021年11月29日,当日涨幅1.14%,次日爆发,波段涨幅152.65%。

weixin_69760830的博客 1883

Elasticsearch Log GC 日志分析详解

如果你关注过 elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容: [2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s] [2018-06-30T17:57:29...

赵英超的博客 5519

告别WSL!实测AMD ROCm7预览版在Windows下跑ComfyUI,速度提升与避坑全记录

本文详细记录了在Windows原生环境下部署AMD ROCm7+PyTorch+ComfyUI的全流程,相比WSL环境性能显著提升。涵盖硬件兼容性确认、开发环境配置、Python环境搭建、ComfyUI部署优化及性能对比测试,为AI绘图爱好者提供实用指南。

weixin_42528090的博客 672

PoE 的三大国际标准:PoE、PoE+、PoE++

很多人知道 PoE 能“一根网线,既供电又传数据”,但鲜少有人能说清楚:PoE 供电到底分几种标准?差别有多大?哪些设备要用 PoE,哪些必须上 PoE+ 或 PoE++?今天,我们就来一次彻底的“拆解”,把 PoE 的三大国际标准——讲得明明白白,顺便也帮你厘清网络工程中的常见“供电疑惑”。

网络技术联盟站 1551

Elasticsearch Log 中的 GC 日志

image 如果你关注过 elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容: [2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s] [2018-06-30T1...

h952520296的博客 1519

阿里九宫格验证码 (Baxia SecCaptcha) 逆向工程与自动化求解

实现对阿里巴夏 (Baxia) 九宫格点击验证码的全自动求解模式说明依赖浏览器模式通过 Puppeteer/Playwright 控制真实浏览器,享有完整 DOM/Canvas/WASM 环境需要 Chrome/Chromium纯算模式脱离浏览器,通过 HTTP API + Node.js WASM 解密完成求解无需浏览器。

猫敷雪 403

你看懂 Elasticsearch Log 中的 GC 日志了吗?

如果你关注过 elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容: [2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last...

weixin_34292287的博客 2019

利用XGBoost实现短期电力负荷预测

本数据集为某地区2009年-2015年的用电负荷,时间片为每分钟这里我们定义了XGB模型作为实例,来进行模型训练,之后我们会对其使用网格搜索找到最优的参数。

优快云 精品推荐 4497

SAP_MM模块-服务类采购详细讲解案例

SAP_MM模块服务类采购订单配置及业务测试案例详解,包括前台业务操作、后台配置以及使用过程中的问题处理

风沙的博客 5127

你看懂Elasticsearch Log中的GC日志了吗?

如果你关注过 elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容: [2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s] [2018-06-30T17:57:29,020][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [g

iqifenxia的博客 502

EEMD算法原理及应用

本博客主要概括EEMD算法的背景、原理以及应用,利用EEEMD对信号进行分解,然后选择有用的IMF分量进行叠加以完成信号的重构,从而实现对信号降噪。本文配套的源代码见文中链接,可供大家免费下载。

总结论文中的算法并给出论文的复现代码 4万+

elasticsearch开启gc日志

在jvm.properties中gc日志相关配置默认是注释掉的,放开对应配置项即可 ## GC logging -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps #-XX:+PrintClassHistogram #-XX:+PrintTenuringDistribution #-XX:+PrintGCAppli...

usejava space 4379

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

Elasticsearch 7.3.0 翻译 - 《Set up Elasticsearch》 重要的Elasticsearch配置 GC日志

GC日志 默认情况下,ElasticSearch启用GC日志。它们在jvm.options中配置,并默认为与elasticsearch日志相同的默认位置。默认配置每64MB转动一次日志,最多可占用2GB的磁盘空间。 ...

肥嫩的羊排 609

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

一次ElasticSearch集群jvm占用高的排查解决过程

排查类似jvm内存占用高等有关内存泄漏的问题,均可以使用类似上述gc的分析方法,先查看gc的年轻代和老年代的占比情况,然后在对jvm的dump文件做对象占用分析,基本可以定位到问题所在。

任培培的博客 1442

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

full gc什么时候触发_搞java开发,看懂JVM的GC日志真的很重要

前言今天整理的这篇文章,整理自以前记录的日常笔记。刚开始接触JVM时,对待GC的日志,是保持"逃避"态度的,线上部署的程序没有达到期望的运行效率,或是预期目标时,往往会把问题的矛头指向内存上。是不是内存不够?GC日志怎么这么多?占用磁盘高达几个G?不想看到打印怎么多,甚至暴力的将程序日志屏蔽掉。我也曾经这样干过,写过的程序,同样导致过内存溢出,甚至是主机宕机。是的,java中的垃圾回收的...

weixin_36196164的博客 327

【ES】启动只有gc日志问题解决

Xms4g-XMX4g。

qq_42186271的博客 716

搞java开发,看懂JVM的GC日志真的很重要

前言 今天整理的这篇文章,整理自以前记录的日常笔记。 刚开始接触JVM时,对待GC的日志,是保持"逃避"态度的,线上部署的程序没有达到期望的运行效率,或是预期目标时,往往会把问题的矛头指向内存上。 是不是内存不够? GC日志怎么这么多?占用磁盘高达几个G? 不想看到打印怎么多,甚至暴力的将程序日志屏蔽掉。 我也曾经这样干过,写过的程序,同样导致过内存溢出,甚至是主机宕机。 是的,java中的垃...

独行侠梦的博客 2687

gc日志一般关注什么_搞java开发,看懂JVM的GC日志真的很重要

前言今天整理的这篇文章,整理自以前记录的日常笔记。刚开始接触JVM时,对待GC的日志,是保持"逃避"态度的,线上部署的程序没有达到期望的运行效率,或是预期目标时,往往会把问题的矛头指向内存上。是不是内存不够?GC日志怎么这么多?占用磁盘高达几个G?不想看到打印怎么多,甚至暴力的将程序日志屏蔽掉。我也曾经这样干过,写过的程序,同样导致过内存溢出,甚至是主机宕机。是的,java中的垃圾回收的确帮我们省...

weixin_32047493的博客 177
上一篇: elasticsearch 性能优化
下一篇: jstat查看gc情况
王树民
博客等级 码龄10年 912粉丝 560原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值