二、问题描述 在详细描述问题之前，先弄清楚一个问题： 什么导致了 OOM 的产生？ 下面是几个关于 Android 官方声明内存限制阈值的 API： 通常认为 OOM 发生是由于 java 堆内存不够用了，即 这种 OOM 可以非常方便的验证（比如: 通过 new byte[] 的方式尝试申请超过阈值maxMemory() 的
JVM由那些部分组成，运行流程是什么？ JVM包含两个子系统和两个组件: 两个子系统为Class loader(类装载)、Execution engine(执行引 擎)；两个组件为Runtime data area(运行时数据区)、Native Interface(本地接口)。 Class loader(类装载)：根据给定的全限定名类名(如：java.lang.O
nginx status详解 active connections – 活跃的连接数量 server accepts handled requests — 总共处理了11989个连接 , 成功创建11989次握手, 总共处理了11991个请求 reading — 读取客户端的连接数. writing — 响应数据到客户端的数量 waiting — 开启 keep-alive
目录一、phoenix调优1.建立索引超时，查询超时2.预分区hbase shell预分区phoenix预分区3.在创建表的时候指定salting。4.二级索引 建立行键与列值的映射关系二、hbase调优-rowkey的设计1.rowkey唯一原则2.rowkey长度原则3.rowkey散列原则4.热点问题5.常见的避免热点的方法:5.1 加
Nginx调优 目录概 述 小结参考资料和推荐阅读 LD is tigger forever，CG are not brothers forever， throw the pot and shine forever. Modesty is not false, solid is not naive, treacherous but not deceitful, stay with good people, and stay away from poor peopl
前言 以前的项目最近老是出现tomcat假死和崩溃的情况，就收集了一些关于tomcat调优的内容，mark一下。 监控 通过以下网址打开tomcat管理页面，默认端口为8080（如果不能打开则关闭服务器防火墙或者开放8080端口） 打开UC浏览器 查看更多精彩图片 右侧的 Server Status Manager APP 和
文章目录 前言性能调优难吗？jvm调优需要懂那些知识？什么是垃圾？如何判定是垃圾？jvm的内存模型？jvm有那些垃圾回收算法？jvm有那些垃圾回收器？ 找出性能问题相关命令和参数jdk自动工具设定堆内存大小设定新生代大小设定垃圾回收器其他常用参数 总结 前言 java是一门内存垃圾自动
oracle的sql优化] 基于oracle的sql优化 【博主】高瑞林 【博客地址】http://www.cnblogs.com/grl214 一．编写初衷描述 在应有系统开发初期，由于数据库数据较少，对于sql语句各种写法的编写体现不出sql的性能优劣，随着数据的不断增加，出现海量数据，劣质sql与优质sql在
文章目录 一、Java性能调优概述1.1 性能调优标准1.2 制定性能调优策略 二、Java编程性能调优2.1 字符串2.2 正则表达式2.3 ArrayList和LinkedList的选择2.4 使用Stream提高遍历集合效率2.5 HashMap优化2.6 高并发下I/O优化2.7 避免使用Java序列化2.8 优化RPC网络通信2.9 NI
评论有彩蛋，爱好学习，乐于分享，喜欢与志同道合的人学习分享交流 1、多线程部分： 这部分绝对全网第一。讲的非常深入。 2、JVM 调优 目前市场讲的很多但是真正讲好的不错。 3、MYSQL 部分 深入底层数据结构再到应用层，调优落地。 4、并发编程部分 从应用到底层数据结构一步一步的深入
参考：https://www.zabbix.com/documentation/4.0/zh/manual/appendix/performance_tuning 硬件 关于硬件的一般建议: 使用最快的处理器 SCSI/SAS都是比IDE/SATA更好的选择 (使用实用程序hdparm可以显着提高IDE磁盘的性能) 15K RPM优于10K RPM，优于7200RPM 使用快速RAID存储 使用
案例1（xmx与xms不一致导致的问题） 某天项目机器进行迁移后频繁发生FullGC报警，查询内存信息和启动参数 启动参数：-XX:MetaspaceSize=128M; -Xmx4096M -Xms512M -Xss256k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC 内存信息如图1 (图1:JVM总内存) FullGC次数监控
tomcat调优 前言 遇到一个问题，一台机器上启动tomcat占用内存太多 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、tomcat优化配置参数 1.1 jvm内存 优化内存，主要是在bin/catalina.bat/sh 配置文件中进行。linux上，在catalina.sh中添加： JAVA_OPTS="-server -Xms1G -Xmx2G -X
爱好学习，乐于分享，喜欢与志同道合的人学习分享交流 1、多线程部分： 这部分绝对全网第一。讲的非常深入。 2、JVM 调优 目前市场讲的很多但是真正讲好的不错。 3、MYSQL 部分 深入底层数据结构再到应用层，调优落地。 4、并发编程部分 从应用到底层数据结构一步一步的深入讲解 。 5、
企业开发场景案例 需求： 从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。 需求分析： 1G / 128m = 8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台≈ 3个任务（4 3 3） HDFS参数调优 修改：hadoop-env.sh export HDFS_NAMENODE_OPTS="-D
1.代码调优 代码调优，主要是 mapper 和 reducer 中，针对多次创建的对象，进行代码提出操作。 这个和一般的 java 程序的代码调优一样。 2.mapper 调优 mapper 调优主要就是就一个目标：减少输出量。我们可以通过增加 combine 阶段以 及对输出进行压缩设置进行 mapper 调优。 combin
2012 年 10 月，一个叫 Mike Youngstrom 的人在 Spring Jira 中创建了一个功能请求，要求在 Spring Framework 中支持无容器 Web 应用程序体系结构，提出了在主容器引导 Spring 容器内配置 Web 容器服务。这件事情对 SpringBoot 的诞生应该说是起到了一定的推动作用。 SpringBoot
面试官：今天要不来聊聊JVM调优相关的吧？ 面试官：你曾经在生产环境下有过调优JVM的经历吗？ 候选者：没有 面试官：... 候选者：嗯...是这样的，我们一般优化系统的思路是这样的 候选者：1. 一般来说关系型数据库是先到瓶颈，首先排查是否为数据库的问题 候选者：（这个过程中就需要评估自己建的索引是否
本文主要介绍JVM虚拟机层面的性能调优方法。由于Java字节码是运行在JVM虚拟机上的，所以同样的字节码使用不同的JVM虚拟机参数运行，其性能表现可能各不一样。为了能使系统性能最优，就需要选择使用合适的JVM参数运行Java应用程序。 本文涉及的主要知识点有： JVM内存模型结构；与内存分配
JuiceFS 是一款面向云原生环境设计的高性能 POSIX 文件系统，在 AGPL v3.0 开源协议下发布。作为一个云上的分布式文件系统，任何存入 JuiceFS 的数据都会按照一定规则拆分成数据块存入对象存储（如 Amazon S3），相对应的元数据则持久化在独立的数据库中。这种结构决定了 JuiceFS 的存储空
我们知道ArrayList与LinkedList相比，在插入删除元素方面，LinkedList比ArrayList要快，但真的是这样吗？ 在我们对ArrayList与LinkedList进行遍历的时候用for循环好，还是迭代器好？ 一、ArrayList ArrayList的底层是数据，查询时可以通过下标快速的找到对应的元素。
作者：yangjianwei 华为高级工程师 HarmonyOS致力于提供1+8+N智慧全场景解决方案，打造设备流转、多端协同的分布式体验，实现一次开发、多端部署，让分布式应用的开发更加简单。 针对分布式应用的调试问题，DevEco Studio提供了分布式调试、调优能力解决方案，解决开发者面临的调试不连
一、Mysql性能指标及问题分析和定位 1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个：CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver 2、介绍下Grafana模板中各性能指标的意思 这个是Mysql数据库的连接数 这个图标表示了慢查询 上图就
RDDRDD的全称是 Resilient Distributed Datasets，这是Spark的一种数据抽象集合，它可以被执行在分布式的集群上进行各种操作，而且有较强的容错机制。RDD可以被分为若干个分区，每一个分区就是一个数据集片段，从而可以支持分布式计算。 RDD运行时的角色及相关名词有 Client、Job、Master、
如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即：在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理 开启MapJoin参数设置 设置自动选择Mapjoin（ 默认为false）：set hive.a
