问题排查之JVM内存泄漏

并发 - CAS 随手记文章目录并发 - CAS 随手记前言一、原理前言CAS是在JUC中，已经无处不在了，看过JUC源码的小伙伴可能都知道，原子操作类，一大堆，不废话了，cas是一种无状态锁，即比较交换。一、原理一句话理解，复制拷贝，简单说，就是比较内存值和旧拷贝值，如果两者相等就 就把我们新的预期值给到内存值，就完了。有啥缺点：1.存在ABA问题，即线程1获取变量值为5，线程2将值改为10，线程3再将值改回5，那么对于1线程来说，是发现不了值变化过了。ABA问题，可以通过加版本号，或者

浅聊 kafka-如何保证生产数据不丢失方案？可用简单前述直接上方案前述 kafka数据在生产的时候，出现数据丢失的情况，在我前面的文章中有说到，如果有不清楚的，可以去翻一翻，这篇适合有一定kafka使用经验的读者，并且这里只做方案，就不对细节进行说明啦，有疑问不清楚的，咱们评论区见，感谢。该方案适合对消息有序性无要求，但需要保证消息完整性的场景。直接上方案一.为提高生产速度，send采用异步发送生产。二.Ack设置为all，也就是当所有节点都返回确认信息后，才是成功三.将kafka生产者的

一，Zookeeper选举过程中服务器的状态。LOOKING：寻找leader状态，该状态下，服务器认为当前集群没有leader，会发起leader选举。在选举过程中，所有服务器的状态都是LOOKING。FOLLOWING：跟随者状态，该状态下，当前服务器是follower，并且知道leader是谁。此时选举已经结束。LEADING：领导者状态，该状态下，当前服务器是leader，会与follower维持心跳检测。此时选举已经结束。OBSERVING：观察者状态，该状态下的服务器是observer，

kafka之浅谈如何去保证数据不重复消费一。背景：上游数据流，将数据推入kafka中，作为消费者，消费数据并进行处理，对于交易数据，非常敏感，不能出现重复，在消费这一过程中，如何去保证我们不会去重复消费数据。二。导致数据重复消费的原因一般有：1.数据消费处理成功（落地入库，或者各种处理成功），向kafka中提交偏移量时，由于宕机，或者断网之类的失败了，这时候其实相对与系统来说，这笔数据已经是处理过了，就会出现重复数据。2.一般是有新的消费者加入之类的，发生了再均衡，导致数据重发消费。三。项目使用真

问题排查之JVM内存泄漏1.问题描述，部署在客户服务器上的数据网关项目，客户开发反应，出现服务器内存占用很高的问题，怀疑是否为我们部署的项目导致？开始排查：一．[endif]登录到客户服务器，首先确认是否是我们应用占用的内存[endif]查看内存占用排行ps aux | sort -k4,4nr | head -n 10发现了我们应用进程id的身影[endif]查看数据网关实时内存占用命令：jps, top - p pid查看实时内存分别看VmPeak进程所使用的虚拟内存的峰值