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一次线上JVM调优实践,FullGC40次/天到10天一次的优化过程

在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。 YGC耗时过长的排查与解决案例 我们的广告服务在新版本上线后,收到了大量的服务超时告警,通过下面的监控图可以看到:超时量突然大面积增加,1分钟内甚至达到了上千次接口超时。下面详细介绍下该问题的排查过程。 1.检查监控 收到告警后,我们第一时间查看了监控系统,立马发现了YoungGC耗时过长的异常。我们的程序大概在21点50左右上线,通过下图可以看出:在上线之前,YGC基本几十毫秒内完成,而上线后YGC耗时明显变长,最长甚至达到了3秒多。 由于YGC期间程序会Stop The World,而我们上游系统设置的服务超时时间都在几百毫秒,因此推断:是因为YGC耗时过长引发了服务大面积超时。 按照GC问题的常规排查流程,我们立刻摘掉了一个节点,然后通过以下命令dump了堆内存文件用来保留现场。 jmap -dump:format=b,file=heap pid 最后对线上服务...

Flink State 误用之痛,你中招了吗?

1、 结论 从性能和 TTL 两个维度来描述区别。 性能 RocksDB 场景,MapState 比 ValueState 中存 Map 性能高很多。 生产环境强烈推荐使用 MapState,不推荐 ValueState 中存大对象 ValueState 中存大对象很容易使 CPU 打满 Heap State 场景,两者性能类似。 TTL Flink 中 State 支持设置 TTL: MapState 的 TTL 是基于 UK 级别的 ValueState 的 TTL 是基于整个 key 的 举一反三 能使用 ListState 的场景,不要使用 ValueState 中存 List。大佬们已经把 MapState 和 ListState 性能都做了很多优化,高性能不香吗?下文会详细分析 ValueState 和 MapState 底层的实现原理,通过分析原理得出上述结论。 2、 State 中要存储哪些数据 ValueState 会存储 key、namespace、value,缩写为 。MapState 会存储 key、namespace、userKey、userValue,缩写为...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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