[汇总]JVM, OOM经验

记一次隐藏很深的 JVM 线上惨案的分析、排查、解决！

JVM在反射代码执行的过程导致Full GC

ArrayList插入1000w条数据之后，我怀疑了jvm…
加个 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps，看下第一次是不是有Full GC

案例实战：每日上亿请求量的电商系统，JVM年轻代垃圾回收参数如何优化？

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生产实践经验：线上系统的 JVM 内存是越大越好吗？

所以很多人在用Elasticsearch的时候就是这样的一个问题，老是觉得ES读取速度慢，几个亿的数据写入ES，读取的时候要好几秒。那能不花费好几秒吗？你要是ES集群部署的时候，给JVM内存过大，给os cache留了几个GB的内存，导致几亿条数据大部分都在磁盘上，不在os cache里，最后读取的时候大量读磁盘，耗费个几秒钟是很正常的。

所以说，针对类似Kafka、Elasticsearch这种生产系统部署的时候，应该要给JVM比如6GB或者几个GB的内存就可以了。因为他们可能不需要耗费过大的内存空间，不依赖JVM内存管理数据，当然具体是设置多少，需要你精准的压测和优化。

但是对于这类系统，应该给os cache留出来足够的内存空间，比如32GB内存的机器，完全可以给os cache留出来20多G的内存空间，那么此时假设你这台机器总共就写入了20GB的数据，就可以全部驻留在os cache里了。然后后续在查询数据的时候，不就可以全部从os cache里读取数据了，完全依托内存来走，那你的性能必然是毫秒级的，不可能出现几秒钟才完成一个查询的情况。

为什么我们选择Java开发高频交易系统？

在我们的应用程序中，使用 Zing 的 GC 大约比使用标准 Oracle Hotspot JVM 的 GC 快 180 倍。

高并发场景下JVM调优实践之路

• 接口P99时延降低30%
• 减少Young GC和Full GC次数、停顿时长、单次停顿时长

Java 内存泄漏排查，新技能Get

jstat 定位 JVM 的内存问题

吹爆系列：大厂是如何干掉OOM的？

嗯？线上又OOM，我太难了…

一款性能调优利器 — 火焰图

JVM调优1个月，性能提升400倍！怎样做到的？