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メモリリークトラブルシューティング記 – その5: Memory Analyzer でヒープダンプを解析(最終回) – yusuke.blog
– その1: 自宅サーバがハング – その2: フリーズの原因はガベージコレクション – その3: 侍でヒープ使用量を確認 – その4: リーク箇所を確認する色々な方法 – その5: Memory Analyzer でヒープダンプを解析(最終回) 延々と連載してきたメモリリークトラブルシューティング記もいよいよ最終回です。 今回のメモリリーク現象はリークの再現方法がわからないため、運用環境から詳細なデータが取得できるheapdumpを取得した、というのが前回までのあらすじです。 次は、ヒープダンプの解析。 ヒープダンプは JDK に付属の jmap コマンドで取得します。 jmap -heap:format=x [pid] または jmap -heap:format=b [pid] といった形で実行するとヒープダンプを xml 形式、またはバイナリ形式で記録できます。 通常生のヒープダンプ
日本語JRuby: Eclipse Memory AnalyzerでRubyアプリケーションのメモリリークを検知する
原文: チャールズ＝オリバー＝ナター 前回の記事「JRubyでメモリを観察するには」の後、何人かの人からEclipse MATのJRubyでの使い方について書いてみたらどうかとの意見を貰いました。これを早速取り上げる事にします。 Eclipse Memory Analyzerは他のEclipseを基盤にしたアプリケーションの例に外れる事なく、起動すると基本ページから個々の作業向けのページへと移動します。 MATは、jhatに較べてもっとインタラクティブにヒープダンプを解析する事が出来ます。MATはjmapのダンプファイルを解析出来ますので、メモリリークを起こしているRailsのアプリケーションからダンプを取ってくる事にしましょう。 このコントローラをアプリケーションに加えました。 class LeakyController < ApplicationController class MyD
Javaメモリ、GCチューニングとそれにまつわるトラブル対応手順まとめ - 日記のような何か
GC周りでトラブルシューティングした際の経験や、Web等で調べたことをまとめてみる。 前提 ・JVMは、Sun Javaを想定。(他は使ったことないです。。。) ・Sun Java 1.5-1.6を想定。 目標 マイナーGC、Full GCそれぞれが頻発することなく、かつそれぞれの実行時間を1秒未満に抑えること。 マイナーGCは1秒未満どころではなく、もっと短くなるべき。どれくらいが理想かは？(0.1秒未満ぐらいを目指したい？) 連続した負荷状態(想定されるピークアクセス)でもOutOfMemoryErrorが発生しないこと。 理想的な状態は、上記に加えて、Full GCの発生が低頻度であること。 具体的には、できるだけマイナーGCで短命オブジェクト(1回使ったらもう使わないようなオブジェクト。逆にセッションオブジェクト等は長命オブジェクトとなる)を破棄させて、短命オブジェクトが、Tenu
Build, Secure & Extend your Enterprise Applications | Rogue Wave
New Releases Zend Server 2018 improves the performance and scale of your apps with multiple deployment options, caching insights, and improved support. Klocwork 2018.1 features industry-leading support for C++17 analysis, improved standards coverage, and better support for DevOps environments. TotalView and CodeDynamics 2018 improves mixed language debugging and streamlines your debugging sessions
Analyzing Memory Leak in Java Applications using VisualVM
Introduction Memory Leak is a decease and OutOfMemoryError (OOM) is the symptom for that. However all OOM doesn’t necessarily implies Memory Leak. OOM can happen due to the generation of large number of local variables – particularly with large number of concurrent requests (in the case of server applications). On the other hand all memory leaks not necessarily manifest into OOM – especially in th
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Using jemalloc to get to the bottom of a memory leak – Technology in government
