首先应该明确的是JVM调优不是常规手段，JVM的存在本身就是为了减轻开发对于内存管理的负担，当出现性能问题的时候第一时间考虑的是代码逻辑与设计方案，以及是否达到依赖中间件的瓶颈，最后才是针对JVM进行优化。1.JVM内存模型针对JAVA8的模型进行讨论，JVM的内存模型主要分为

引言在当今这个数字化时代，互联网的普及和技术的飞速发展使得应用程序面临着前所未有的挑战，其中最为显著的就是高并发访问的需求。随着用户数量的激增和业务规模的扩大，如何确保应用在高并发场景下依然能够稳定运行、快速响应，成为了所有开发者和技术团队必须面对的重要课题。Kuber

线上服务的GC问题，是Java程序非常典型的一类问题，非常考验工程师排查问题的能力。同时，几乎是面试必考题，但是能真正答好此题的人并不多，要么原理没吃透，要么缺乏实战经验。 过去半年时间里，我们的广告系统出现了多次和GC相关的线上问题，有FullGC过于频繁的，有YoungGC耗时过长的，这些问

一、优化目标通常来说，我们的JVM参数配置大多还是会遵循JVM官方的建议，例如：-XX:NewRatio=2，年轻代:老年代=1:2-XX:SurvivorRatio=8，eden:survivor=8:1堆内存设置为物理内存的3/4左右JVM有哪些核心指标？合理范围应该是多少？jvm.gc.time：每分钟的GC耗时在1s以内，500ms以内尤

背景：本文FGC排查方法包含Metastore和HiveServer2服务，Metastore是一个相对成熟的服务，通常情况下不会发生特殊的异常，HiveFGC通常是由两种情况导致：一是因为任务量得到增长导致现有服务示例不能满足当前任务的请求量，这类情况通过查看对应服务的连接数，任务数量的监控即可快速得

1、启动时间变长。NameNode的启动过程可以分成FsImage数据加载、editlogs回放、Checkpoint、DataNode的BlockReport几个阶段。数据规模较小时，启动时间可以控制在~10min以内，当元数据规模达到5亿（Namespace中INode数超过2亿，Block数接近3亿），FsImage文件大小将接近到20GB，加载FsImage数据

一.背景最近在Grafana关注到线上推送服务push-service在运行一段时间后，内存占用非常高，并且频繁发生FGC，这里记录下问题排查过程二.排查过程  推送服务主要作用为，消息推送，因此JVM内存这里分配的是Xmx和Xms均为2G1.首先在Grafana上的监控指标，可以看到FGC非常频繁

故障背景线上批量发服务下线的告警邮件，偶发nacos连接超时。采用了springbootadmin（以下称sba）进行服务监控。原因分析因为sba服务是基于nacos对其它服务进行监控，所以遇到这个问题，第一怀疑对象是nacos发生问题，但不清楚具体是什么问题。由于服务过一段事件会恢复，所以nacos肯定是

关于GCGC的触发时机YGC当Eden区空间不足时，就会触发YGC；FGC1.老年代内存使用率达到配置的++阈值++，JVMCMSInitiatingOccupancyFraction控制；2.空间分配担保：老年代内

引言本文记录一次线上GC问题的排查过程与思路，希望对各位读者有所帮助。过程中也走了一些弯路，现在有时间沉淀下来思考并总结出来分享给大家，希望对大家今后排查线上GC问

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适用于es和kafkajstat-gcutilpidjstat-gcutilpid1000通过jstat-gcutil1000查看到kafka进程GC情况主要看YGC,YGCT,FGC,FGCT这几个参数，如果这几个值不是