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Dynatrace在托管多个JVM的机器上报告的内存饱和错误的解决方案

Java

【Dynatrace在托管多个JVM的机器上报告的内存饱和错误的解决方案】在本文中 ， 我们将研究Dynatrace在托管多个JVM的机器上报告的内存饱和错误的解决方案 。
在linux机器上 ， 当内存使用率超过80%且页面错误超过每秒20个页面错误时 ， Dynatrace会抛出内存饱和错误 。若想要更加系统更加详细的学习 JVM 知识 ， 建议参加JAVA培训 ， 有经验丰富的专业讲师面授指导教学 ， 能够帮你更全面了解JVM 。
我们假设我们使用的是一台具有128GB内存的Linux机器 ， 6个应用程序JVM正在运行 ， 16GB被设置为最小和最大堆大小 。如果JVM开始消耗更多内存 ， 可能会引发内存饱和错误 。当最小(-Xms)和最大(-Xmx)堆值设置为16GB时 ， 系统将为每个JVM向堆提交16GB的RAM空间 。JVM将使用这个16GB用于堆 ， 除此之外 ， 它还需要更多的内存来进行处理 。总体而言 ， 每个JVM可能需要大约20GB的内存来完成处理 ， 这取决于每个JVM的请求 。在某一点上 ， 所有6个JVM都可能使用大约120GB的内存 ， 从而导致该机器中出现内存饱和错误和页面错误 。

Dynatrace在托管多个JVM的机器上报告的内存饱和错误的解决方案

文章插图
有三种方法可以解决这个问题 。
第一个也是最简单的方法是向现有机器添加更多内存 。如果我们在这台机器上再增加128GB ， 将内存增加一倍 ， 这将使这台机器总共拥有256GB的内存 。现在 ， 在我们的情况下 ， 如果进程消耗256GB中的120GB ， 这不到总内存使用量的50% ， 并且不会达到80%的内存使用阈值 。此外 ， 由于内存中有空间容纳所有页面 ， 因此不会发生页面错误 。Dynatrace将消除内存饱和错误 。这种方法的缺点是 ， 如果它是数据中心中的一台机器 ， 最终将导致硬件采购成本 。如果它是一个云实例 ， 它将占用一个具有更多内存的实例 ， 这将导致额外的成本 。在java培训中 ， 也有关于JVM内存的学习 ， 学好这部分的知识 ， 可以避免在工作中出现的很多问题 。
第二种方法是调查JVM是否需要那么多内存 ， 并对其进行优化 。这种方法需要进行详细分析 ， 以确定占用更多内存的区域 ， 优化并降低内存使用率 。这将有助于减少所有6个JVM占用的内存 ， 并在相同的硬件上运行应用程序而不会出现任何内存饱和错误 ， 无需任何升级 。这种方法需要时间 ， 具体取决于优化应用程序内存使用所涉及的复杂性 。
第三种方法是不对最小和最大堆大小参数设置相等的值 。相反 ， 为应用程序所需的最小堆大小参数设置一个最小值 。例如 ， 将最小堆大小(-Xms)设置为4GB ， 将最大堆大小(-Xmx)设置为16GB 。这将使系统最初每个JVM只提交4GB的堆大小 ， 从而将整个JVM内存使用量减少到每个JVM 8GB以下 。所有6个JVM将占用大约58GB ， 这将使总内存使用率降至50%以下 ， 并避免内存饱和错误 。如果应用程序确实消耗了较少的堆内存 ， 这将起作用 。如果堆大小增长到最大堆大小 ， 这可能会成为一个问题 ， 如果所有JVM都达到该值 ， 这将使系统提交16GB ， 从而导致内存饱和错误 。参加java培训学习 ， 可以在短时间内获得很大提升 ， 避免在学习上多走弯路 ， 节省时间 ， 提高学习效率 。
在了解堆使用模式后 ， 可以采用这种方法 ， 如果应用程序的堆使用率较低 ， 则会有所帮助 。将不同的值设置为最小和最大堆大小可能对堆收缩和扩展影响不大 。与系统中发生的页面错误相比 ， 这种影响将更小 。
根据发生内存饱和错误的场景 ， 可以应用上述推荐的任何一种或所有方法来解决Dynatrace中的内存饱和错误 。想对JVM有更深入的了解 ， 可以参加java培训 ， 在专业老师的指导下 ， 你可以很快掌握JVM的更多特性 。




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