JVM调优 | 快速定位服务CPU过高（理论）

在生产环境中，有时会遇到一些CPU占用过高，一直下不去的场景。出现这种情况，可能会导致服务对外中断，服务器超负荷运行影响硬件寿命。这篇文章从实践出发，一步一步地分析如何使用

说起JVM调优，如果有经验的朋友应该都会知道通常的做法就是基于性能测试的结果结合调整JVM启动参数来使应用在充分利用计算机资源的基础上最大限度的提高性能指标。经过调优后应用不会出现由于OOM或者栈溢出而出现应用异常甚至是导致应用服务死机。应该说能做到这些应该差不多可以高枕无忧了。然而直到有一天出现一个诡异的现象使我坐立不安，原因是应用服务看起有内存溢出的趋势，然后应用确一直没有出现任何异常都是正常提供服务。搞得我好像在悬崖边上走的那种感觉。直到后来搞懂一切后才豁然开朗。下面为大家复盘一下这个内存问题。内容有点长，但建议大家看完，保证会让大家对于JVM的垃圾回收有前所未有的认识。

上篇回顾：一文Linux内核调试方法(一)

在大型生产环境中，高级 Linux 运维工程师不仅需要具备常规系统维护能力，更要能熟练运用各种工具、脚本、调优方法和自动化方案，快速定位和解决问题。本文将从 技能分类 → 工具介绍 → 实战案例 三个维度进行详细讲解。

Weak, Soft 及 Phantom 引用

另一类影响GC的问题是程序中的

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Linux系统中tcp连接数是有最大限制的，即是进程可打开的最大文件描述个数，通过命令ulimit -n查看

Linux 6.14 正式发布：运维必看的五大核心改进

刚刚发布的 Linux 6.14 内核

Nginx 的最大转发能力受硬件、配置和系统参数影响，处理超高并发请求时需多维度优化和扩展。以下是具体分析和解决方案：

一、Nginx 最大转发能力的关键因素

1.上传jmx格式的脚本，

修改权限 chmod 777 XX.jmx

2.执行脚本

• 本人是某云计算小厂的一名运维工程师，在一次协助用户上云实践中，性能压力测试场景是： 用客户机去测服务端(云上)，测20W业务并发，检查服务器有没有请求中断，请求超时，请求错误等情况，错误率0.5%以下即为正常 。 最终测试结果只能到6W ，离20W 的业务要求差距很大 。

针对Linux性能问题，做以下内核参数性能调整 ，最终达到用户需求。总结出来，具有通用配置的意义，对于大并大业务场景可以默认配置