1.欢迎来到Spring Boot Actuator教程系列的第二部分。在第一部分中,你学习到了spring-boot-actuator模块做了什么,如何配置spring boot应用以及如何与各样的actuator endpoints交互。在这篇文章中,你将学习sprint boot如何整合外部监控系统Prometheus和图表解决方案Grafana。在这篇文章的末尾,你将在自己本地电脑上建立一
1.SpringBoot整合Quartz使用内存持久化1.1.什么是内存持久化Quartz的内存持久化是指Quartz框架在默认情况下将任务调度的运行信息保存在内存中。这种方式的优点是可以提供最佳的性能,因为内存中数据访问最快。然而,内存持久化的缺点是缺乏数据的持久性。当程序停止或系统崩溃时,所有运行的信息都会丢失。1.2.步骤如下1.2.1. 添加依赖 首先,在pom.xml文件中添加Quart
性能测试中,内存是一个不可或缺的方面。比如说在跑 Monkey 的过程中,如何准确持续的获取到内存数据就显得尤为重要。今天分享一个脚本,可以在给定时间内持续监控内存,最后输出成一份 CSV 文件,通过 Excel 的插入图表功能可以形成一副内存走势图。脚本中最关键的两个步骤如下,其余看代码吧(注释很详细):通过 adb 命令获取内存文件通过 Python 脚本解析内存文件,取出其中的 "TOTAL
转载 2024-10-01 09:48:49
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webrtc信令服务器与流媒体服务器文章目录前言一、泄露问题是什么?二、内存泄漏怎么定位?1.easy-monitor2.抓取内存快照总结  前言一直以来内存泄漏一直是大家比较苦恼不知道如何定位解决的问题,记一次实践,希望可以帮助有类似的问题的小伙伴,欢迎留言讨论,直接上干货一、泄露问题是什么?我们的nodejs信令服务器线上运行,但是每当用户量很大或者几天不重启,就会发现内存飙升,之
题图:用 OpenAI DALLE 绘制。prompts: a big movie tape in the crowded lighting room问题最近做视频比较多。我一般采用手机录制,然后加上 B-roll 素材进行剪辑。录制 8-10 分钟的视频,大概能有 1GB 左右的体积,输出后的视频也大概是这样的体量。我的电脑硬盘和手机空间,于是都有些吃紧。而且这么大的视频,上传到视频网站,也需要
Spring Native是什么  近几年“原生”一词一直泛滥在云计算、边缘计算等领域中,而原生宠幸的语言也一直都是Golang,Rust等脱离Sandbox运行的开发语言。Java得益于上世纪流行的一次编译,到处执行的理念,流行至今,但也因为这个原因,导致Java程序脱离不了JVM运行环境,使得不那么受原生程序的青睐。在云原生泛滥的今天,臃肿的JVM使Java应用程序对比其他语言显得无比的庞大,
转载 2024-06-12 14:12:17
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# 如何实现springboot docker内存占用 ## 一、流程概述 在本文中,我将向你介绍如何实现对Spring Boot应用在Docker容器中的内存占用进行监控。 ### 步骤概览 以下是整个过程的步骤概览: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 编写Spring Boot应用 | | 2 | 构建Docker镜像 | | 3 | 运行Docker容器
原创 2024-05-25 05:56:47
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前言:这段时间发现 IDEA 的 CPU 占用率猛涨,时不时就飙升到百分之7、80,使得敲代码的体验感十分不佳,在经过一番查找之后终于解决了问题,在此记录一下IDEA的CPU占用率高问题解决方法问题定位我们先定位一下为什么IDEA的CPU占用率会变高。电脑内存不足? 这个问题我在19年也遇到过,那时候的 8G 内存属实不太能带的动 IDEA ,开了IDEA 后 CPU 基本上都是在疯狂跑,然后我换
1、背景  开发小伙伴都知道线上服务挂掉,基本都是因为cpu或者内存不足,出现GC频繁OOM之类的情况。本篇文章区别以上的情况给小伙伴们带来不一样的服务挂掉。 2、问题排查  老规矩在集群环境中同一个服务几个节点无响应。如不及时解决会可能形成雪崩效应。  优先查看服务日志是否有报错,礼貌习惯性查看服务cpu及内存情况。先复习下,若服务无报错。cpu或内存出现异常,按如下步骤排查。2.1
转载 2024-09-12 22:28:44
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在项目迁移到Spring Boot之后,发生内存使用量过高的问题。本文介绍了整个排查过程以及使用到的工具,也非常适用于其他堆外内存排查。背景为了更好地实现对项目的管理,我们将组内一个项目迁移到MDP框架(基于Spring Boot),随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因,发现配置了4G堆内内存,但是实际使用的物理内存竟然高达7G,确实不正常。JVM参数配
一、需求分析在进行百万级别的数据导出时,我们需要考虑以下几个方面的问题:性能问题:对于百万级别的数据导出,性能是一个非常重要的问题。如果性能不够好,导出数据需要的时间就会很长,甚至可能会超时或者导致服务器崩溃。内存问题:百万级别的数据导出很容易导致内存溢出(OOM)的问题,这对于系统的稳定性来说是一个很大的威胁。用户体验问题:如果用户在导出数据时需要等待很长时间,或者遇到其他问题导致导出失败,这会
文章来源:http://suo.im/5MABXL目录背景排查过程总结背景为了更好地实现对项目的管理,我们将组内一个项目迁移到 MDP 框架(基于 SpringBoot),随后我们就发现系统会频繁报出 Swap 区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因,发现配置了 4G 堆内内存,但是实际使用的物理内存竟然高达 7G,确实不正常。JVM 参数配置是:“-XX:MetaspaceSize=256
转载 2024-03-04 09:56:12
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Memory Management在整体应用架构中,非生产环境情况下,一般 1GB 或者 2GB 的 RAM 就足够了。如果我们将这个应用程序划分为 20 或 30 个独立的微服务,那么很难期望 RAM 仍将保持在 1GB 或 2GB 左右。特别是如果我们使用 Spring Cloud 的时候。首先,准备三个服务,Eureka 服务 + 提供 REST API 的两个简单的微服务,并将微服务注
现象spring boot项目jvm启动配置-Xms4g -Xmx4g,然而很不幸的是程序所占的内存越来越高,都达到了12个多G,只能临时重启服务常用命令jstat -class PIDjstat -compiler PIDjstat -gc PIDjstat -gccapacity PID jstat -gcutil PID 查看堆比例jstat -gccause PIDjstat -gcnew
    内存是Linux内核所管理的最重要的资源之一。内存管理系统是操作系统中最为重要的部分,因为系统的物理内存总是少于系统所需要的内存数量。虚拟内存就 是为了克服这个矛盾而采用的策略。系统的虚拟内存通过在各个进程之间共享内存而使系统看起来有多于实际内存内存容量。Linux支持虚拟内存, 就是使用磁盘作为RAM的扩展,使可用内存相应地有效扩大。核心把当前不用的内存
目录gdb内存监控gdb watch 内存监控使用系统库mprotect API 进行内存保护使用系统库 perf_event 数据断点 API 进行内存保护gdb中使用x命令查看内存的内容x 命令说明举例gdb内存监控gdb watch 内存监控gdb的watch的内存功能,使用场景一般是发现的情况,要查清楚一块内存被谁给踩了,我们直接使用watch 监控它就可以了。 watch *(int*)
转载 2023-12-10 11:09:46
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 1.free命令详解 -b:以Byte为单位显示内存使用情况; -k:以KB为单位显示内存使用情况; -m:以MB为单位显示内存使用情况; -o:不显示缓冲区调节列; -s<间隔秒数>:持续观察内存使用状况; -t:显示内存总和列; -V:显示版本信息 第一部分Mem行解释:total:内存总数; used:已经使用的内存数; free:空闲的内存数; shared:当
内存溢出之后,分析原因往往有些困难,这里在启动jvm的时候可以增加一些参数,等内存溢出发生时jvm会帮我们记录当时的快照这是我模拟内存溢出的启动参数:-Xmx64m -Xms32m -Xmn16m -Xss8m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/Users/liucheng/开发/vm/VMDemo.hprof -XX:OnOutO
Spring Boot总体来说,搭建还是比较容易的,特别是Spring Cloud全家桶,简称亲民微服务,但在发展趋势中,容器化技术已经成熟,面对巨耗内存的Spring Boot,小公司表示用不起。如今,很多刚诞生的JAVA微服务框架大多主打“轻量级”,主要还是因为Spring Boot太重。JAVA系微服务框架No1-Spring Cloud介绍有Spring大靠山在,更新、稳定性、成熟度的问题
转载 2024-05-31 12:04:33
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# 监控Python对象内存占用 ## 介绍 在Python开发中,我们经常需要监控对象的内存占用情况,以便及时发现内存泄漏或优化内存使用。本文将向刚入行的开发者介绍如何实现Python对象内存监控。 ## 流程 以下是实现Python对象内存监控的步骤及代码示例: **步骤 1:导入所需模块** 首先,我们需要导入`sys`和`pympler`模块。`sys`模块提供了访问Python解释
原创 2023-10-14 05:48:35
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