大纲1.RocketMQ整体运行原理的介绍顺序2.RocketMQ生产者是如何发送消息的3.Broker是如何持久化接收到的消息到磁盘上4.基于DLedger技术的Broker主从同步原理5.消费者进行消息拉取和消费的过程6.消费者从Master或Slave上拉取消息的策略7.RocketMQ如何基于Netty进行高性能网络通信8.基于mmap内存映射实现磁盘文件的高性能读写9.RocketMQ的整体运行原理总结1.RocketMQ整体运行原理的介绍顺序一.生产者往Broker集群发送消息的底层原理二.Broker如何持久化接收到的消息到磁盘上三.基于DLedger技术部署的Broker高可用...

大纲1.G1的FGC可以优化的点2.一个bug导致的FGC(Kafka发送重试 + subList导致List越来越大)3.为什么G1的FGC比ParNew + CMS要更严重4.FGC的一些参数及优化思路1.G1的FGC可以优化的点(1)FGC的基本原理(2)遇到FGC应该怎么处理(3)应该如何操作来规避FGC(4)应该如何操作来加快FGC的速度(1)FGC的基本原理一.FGC的并行处理G1有两个得天独厚的优势：优势一.Region是一个相对独立的内存区域优势二.每个Region都有一个RSet通过GC Roots + RSet，就能完整对某Region进行所有存活对象的标记。二.FGC的并...

大纲1.大对象导致频繁Mixed GC的案例2.Mixed GC到底是在优化什么(从避免到提速)3.Mixed GC相关参数详解之堆内存分配参数4.Mixed GC其他相关的参数详解及优化1.大对象导致频繁Mixed GC的案例(1)案例背景(2)问题现场(3)Redis缓存有什么问题(4)缓存同步服务有什么问题(5)线上环境的参数设置及调优(1)案例背景电商平台一般都有几种模式：淘宝这种属于长距离电商，买的东西可能来自于全国各地。京东属于中距离电商，有京东物流，通过最近的仓库发货 ，速度会快点。在此基础上还有近距离电商，如天猫超市、京东到家、京东小时购等。在这种近距离电商上面购买商品后，马上...

大纲1.5千QPS的数据报表系统发生性能抖动的优化(停顿时间太小导致新生代上不去)2.由于产生大量大对象导致系统吞吐量降低的优化(大对象太多频繁Mixed GC)3.YGC其他相关参数优化之TLAB参数优化4.YGC其他相关参数优化之RSet、PLAB和大对象的处理优化1.5千QPS的数据报表系统发生性能抖动的优化(停顿时间太小导致新生代上不去)(1)一些核心参数介绍(2)一套线上环境的参数设置(3)停顿时间太小导致新生代不能扩展分区(4)问题总结(5)如何解决(1)一些核心参数介绍 -Xms/InitialHeapSize，初始堆大小 -Xmx/MaxHeapSize，最大堆大小 -Xss，...

大纲1.TLAB的GC日志解读2.YGC的GC日志解读3.模拟YGC(单次GC及多次GC的不同场景)4.打开实验选项查看YGC的详情日志信息5.Mixed GC日志信息之初始标记过程6.Mixed GC日志信息之混合回收过程7.Mixed GC日志信息之Region的详细信息和标记过程的详细信息8.FGC的日志信息及日志详情1.TLAB的GC日志解读(1)一套基本的参数设置(2)针对这个参数设置写一套简单的Demo代码(3)TLAB相关的运行日志(1)一套基本的参数设置首先参数上要有一套基本的设置： -XX:InitialHeapSize=128M -XX:MaxHeapSize=128M -...

大纲1.FGC的一些前置处理2.FGC的整体流程3.传统FGC只能串行化 + G1的FGC可以并发化4.并行化FGC之并行标记 + 任务窃取5.并行化FGC之跨分区压缩 + 避免对象跨分区6.并行化FGC之更新引用位置 + 移动对象处理7.G1新特性之字符串去重优化8.总结G1对FGC的优化处理1.FGC的一些前置处理(1)对象分配失败就会进入FGC的流程(2)对复制成功的对象更新RSet(3)对复制失败的对象进行恢复处理(4)如何恢复对象头(自引用指针)(5)恢复对象头之后的其他恢复操作——Redirty恢复RSet(1)对象分配失败就会进入FGC的流程一.对象分配的流程在对象分配过程中：如...

大纲1.Mixed GC混合回收是什么2.YGC可作为Mixed GC的初始标记阶段3.Mixed GC并发标记算法详解(一)4.Mixed GC并发标记算法详解(二)5.Mixed GC并发标记算法详解(三)6.并发标记的三色标记法7.三色标记法如何解决错标漏标问题8.SATB如何解决错标漏标问题9.重新梳理Mixed GC的过程10.选择CollectSet的算法是什么11.Mixed GC的多次回收过程1.Mixed GC混合回收是什么(1)YGC的过程(2)Mixed GC有那些步骤(3)YGC和Mixed GC的关系(4)Mixed GC的并发标记是从那些对象开始的(1)YGC的过程...

大纲1.G1的YGC过程2.YGC并行处理阶段的过程3.YGC串行处理阶段的过程(一)4.YGC串行处理阶段的过程(二)5.整个YGC的执行流程总结1.G1的YGC过程(1)YGC相关的一些参数(2)YGC和MixedGC、FGC之间的关系(3)YGC使用的算法 + 新生代的垃圾回收流程(1)YGC相关的一些参数一.-XX:+UseG1GC设置使用G1垃圾回收器。二.-XX:G1HeapRegionSize设置Region分区大小，最小值1M，最大值32M，且只能是2的n次幂。三.-Xms和-Xmx或者InitialHeapSize和MaxHeapSize设置堆内存最大值最小值。四.-XX:N...

大纲1.G1为了提升GC的效率设计了哪些核心机制2.G1中的记忆集是什么3.G1中的位图和卡表4.记忆集和卡表有什么关系5.RSet记忆集是怎么更新的6.DCQ机制的底层原理是怎样的7.DCQS机制及GC线程对DCQ的处理提升G1垃圾回收器GC效率的黑科技G1设计了一套TLAB机制 + 快速分配机制用来提升分配对象的效率G1设计了一套记忆集 + 位图 + 卡表 + DCQ + DCQS机制用来提升垃圾回收的效率1.G1为了提升GC的效率设计了哪些核心机制(1)记忆集RSet(Remember Set)(2)位图BitMap(3)卡表CardTable(4)这些数据结构是怎么提升GC效率的(1)...

大纲1.G1的对象分配原理是怎样的2.深入分析TLAB机制原理3.借助TLAB分配对象的实现原理是什么4.什么是快速分配 + 什么是慢速分配5.大对象分配的过程 + 与TLAB的关系6.救命的稻草—JVM的最终分配尝试G1如何分配对象+TLAB机制+分区协调机制G1设计了一套TLAB机制+快速分配机制用来提升分配对象的效率G1设计了一套记忆集+位图+卡表+DCQ+DCQS机制用来提升垃圾回收的效率1.G1的对象分配原理是怎样的(1)停顿预测模型总结(2)G1中是怎么分配一个对象的(3)如何解决对象创建过程的冲突问题(4)无锁化分配——基于TLAB的快速分配(5)分配TLAB时对堆内存加锁——大...

大纲1.G1垃圾回收器的分区(Region大小+G1分区+Region过大过小和计算)2.Region大小的计算原理(先转字节然后确定2的n次幂再通过1左移n位)3.新生代分区及自动扩展(新生代动态扩展机制)4.停顿预测模型(衰减算法)保证预期停顿时间1.G1垃圾回收器的分区(Region大小+G1分区+Region过大过小和计算)(1)G1垃圾回收器的简单介绍(垃圾优先回收器)(2)传统的分代模型和G1的内存模型对比(3)G1如何设置HeapRegion(HR)的大小(4)HR的大小会对垃圾回收造成什么影响以及为什么要设置成2的N次幂(5)Region的大小到底是如何计算的(1)G1垃圾回收...

大纲1.每秒仅上百请求的系统为何会OOM(RPC超时时间设置过长导致QPS翻几倍)2.Jetty服务器的NIO机制如何导致堆外内存溢出(S区太小 + 禁NIO的显式GC)3.一次微服务架构下的RPC调用引发的OOM故障排查实践(MAT案例)4.一次没有WHERE条件的SQL语句引发的OOM问题排查实践(使用MAT技巧)5.每天10亿数据的日志分析系统的OOM问题排查(堆内存太小 + 递归要谨慎)6.类加载器过多引发OOM问题排查(服务假死自己恢复+ top判断 + OS杀进程)7.数据同步系统频繁OOM内存溢出的排查(时不时OOM+内存泄露+MAT排查)8.线上系统的JVM参数优化、GC问题定...

大纲1.如何对系统的OOM异常进行监控和报警2.如何在JVM内存溢出时自动dump内存快照3.Metaspace区域内存溢出时应如何解决(OutOfMemoryError: Metaspace)4.JVM栈内存溢出时应如何解决(StackOverflowError)5.JVM堆内存溢出时应该如何解决(OutOfMemoryError: Java heap space)1.如何对系统的OOM异常进行监控和报警(1)最佳的解决方案(2)搭建系统监控体系的建议(1)最佳的解决方案最佳的OOM监控方案就是：建立一套监控平台，比如搭建Zabbix、Open-Falcon之类的监控平台。如果有监控平台，就...

大纲1.线上系统突然由于OOM内存溢出挂掉2.什么是内存溢出及哪些区域会发生内存溢出3.Metaspace如何因类太多而发生内存溢出4.无限制调用方法如何让线程的栈内存溢出5.对象太多导致堆内存实在放不下而内存溢出6.模拟JVM Metaspace内存溢出的场景(动态生成268个类占10M)7.模拟JVM栈内存溢出的场景(线程调用6000次方法占1M栈内存)8.模拟JVM堆内存溢出的场景(36万个Object对象才占10M堆内存)9.一个超大数据量处理系统的OOM(数据缓存本地 + 重试发送直到Kafka恢复)10.两个新手误写代码如何导致OOM(方法循环调用自己 + 动态代理没缓存)1.线上...