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http://www.mianwww.com/html/2012/11/17094.html Java 中,内存泄漏就是存在一些被分配的对象,这些对象有下面两个特点,首先,这些对象是可达的,即在有向图中,存在通路可以与其相连;其次,这些对象是无用的,即程序以后不会再使用这些对象。如果对象满足这两个条
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posted @ 2015-01-02 18:10
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一、Java内存泄露例子 在这个例子中,代码栈中存在Vector 对象的引用 v 和 Object 对象的引用 obj 。在 For 循环中,我们不断的生成新的对象,然后将其添加到 Vector 对象中,之后将 obj 引用置空。问题是当 obj 引用被置空后,如果发生 GC ,我们创建的 Obje
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posted @ 2015-01-02 17:45
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1、检测内存泄露的理论 对象的年龄:每次垃圾收集器运行时,一个对象或者是活下来或者是被回收,如果活下来,则其年龄加1. 对象的代的个数:即不同对象的年龄数。若堆上的对象的年龄分别为1,3,5, 则其由个不同的年龄,其代数为3. 正常程序的代的个数:正常程序中代的个数会稳定下来,因为应用程序的持久对象
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posted @ 2015-01-02 14:53
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一、Linux 命令行 top sar vmstat iostat pidstat 二、JDK命令行 jps -l -m -v jstat jinfo jmap jhat jstat -l jstatd hprof 三、JConsole 四、Visual VM 线程Dump 分析,内存 Dump分析
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posted @ 2015-01-02 14:17
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一、性能优化的类型 1、使用更高效的算法 2、减少锁竞争 3、为算法生成更有效率的代码 二、CPU的使用 用BufferedOutputStream 替代直接的 FileOutputStream 利用缓冲、NIO改善磁盘与网络的IO瓶颈。 三、锁竞争 利用ConcurrentHashMap 替代 H
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posted @ 2014-12-29 18:56
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一、性能优化的类型 1、使用更高效的算法 2、减少锁竞争 3、为算法生成更有效率的代码 二、CPU的使用 用BufferedOutputStream 替代直接的 FileOutputStream 利用缓冲、NIO改善磁盘与网络的IO瓶颈。 三、锁竞争 利用ConcurrentHashMap 替代 H
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性能分析很少在生产环境中进行,通常在质量评估、测试或者开发环境中进行,作为监控活动发现性能问题时的后续活动。 1、Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 只能安装在Solaris/Linux 平台上。 2、 NetBeans Profiler
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posted @ 2014-12-29 18:49
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性能分析很少在生产环境中进行,通常在质量评估、测试或者开发环境中进行,作为监控活动发现性能问题时的后续活动。 1、Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 只能安装在Solaris/Linux 平台上。 2、 NetBeans Profiler
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8528317 External Source Input Pattern Description 这种模式不从hdfs加载数据,而是从hadoop以外系统,例如RDB或web service加载。 I
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posted @ 2014-12-29 17:54
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8510162 CHAPTER 7.Input and Output Patterns 本章关注一个最经常忽略的问题,来改进MapReduce 的value:自定义输入和输出。我们并不会总使用Mapre
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posted @ 2014-12-29 17:41
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8502460 Chain Folding 这是对job 链的一种优化。基本上是一种大体规则:每条记录都会提交给多个mapper,或者给reducer然后给mapper。这种综合处理方法会节省很多读文件
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posted @ 2014-12-29 17:34
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8492804 Chapter 6. Meta patterns 这种模式不是解决某个问题的,而是处理模式的关系的。可以理解为“模式的模式”。首先讨论的是job链,把几个模式联合起来解决复杂的,有多个阶
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posted @ 2014-12-29 17:26
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8492804 Chapter 6. Meta patterns 这种模式不是解决某个问题的,而是处理模式的关系的。可以理解为“模式的模式”。首先讨论的是job链,把几个模式联合起来解决复杂的,有多个阶
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8489248 Replicated Join Pattern Description 复制join是一种特殊的join,用于一个大数据和许多小数据集map端执行的情况。 Intent 这种模式能够消除
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posted @ 2014-12-29 17:20
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8485273 Chapter 5. Join Patterns 把数据保存成一个巨大的数据集不是很常见。例如,用户信息数据频繁更新,所以要保存到关系数据库中。于此同时,web日志以恒定的数据流量增加,
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posted @ 2014-12-29 17:10
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8481075 Binning Pattern Description 分箱模式,跟前面的类似,分类记录且不考虑记录的顺序。 Intent 归档数据集中的每条记录到一个或多个类别。 Motivation
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posted @ 2014-12-29 17:01
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8481075 Binning Pattern Description 分箱模式,跟前面的类似,分类记录且不考虑记录的顺序。 Intent 归档数据集中的每条记录到一个或多个类别。 Motivation
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8476368 Chapter 4. Data Organization Patterns 与前面章节的过滤器相比,本章是关于数据重组。个别记录的价值通常靠分区,分片,排序成倍增加。特别是在分布式系统中
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posted @ 2014-12-29 16:53
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8476368 Chapter 4. Data Organization Patterns 与前面章节的过滤器相比,本章是关于数据重组。个别记录的价值通常靠分区,分片,排序成倍增加。特别是在分布式系统中
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http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8469448 Top Ten Pattern Description Top ten模式跟前面的有很大的不同,跟输入数据大小无关,最终得到的记录数量是确定的。而在通用filtering中,输出的规模取
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posted @ 2014-12-29 16:42
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