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2021年7月11日
kafka 的基本概念及使用场景
摘要: 本文为博主原创,未经允许不得转载: 1. Kafka 的使用场景: 1.日志收集:一个公司可以用Kafka收集各种服务的log,通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种 consumer,例如hadoop、Hbase、Solr等。 2. 消息系统:解耦和生产者和消费者、缓存消息等。 3. 用户活
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posted @ 2021-07-11 23:37 香吧香
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2021年7月3日
JVM 垃圾回收算法与垃圾回收器
摘要: 本文为博主原创,未经允许不得转载: 如何确定垃圾? 引用计数法: 在 Java 中,引用和对象是有关联的。如果要操作对象则必须用引用进行。因此,很显然一个简单的办法是通过引用计数来判断一个对象是否可以回收。 简单说,即一个对象如果没有任何与之关联的引用,即他们的引用计数都不为 0,则说明对象不太可能
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posted @ 2021-07-03 16:05 香吧香
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2021年6月29日
树的遍历
摘要: 本文为博主原创,未经允许不得转载: 1.树结构特点 import java.util.Stack; public class BST<E extends Comparable<E>> { private class Node { public E e; public Node left, right
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posted @ 2021-06-29 23:05 香吧香
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JVM 内存模型及特点总结
摘要: 本文为博主原创,未经允许不得转载: JVM 内存区域主要分为线程私有区域【程序计数器、虚拟机栈、本地方法区】、线程共享区域【JAVA 堆、方法区】、直接内存。 线程私有数据区域生命周期与线程相同, 依赖用户线程的启动/结束 而 创建/销毁(在 Hotspot VM 内, 每个线程都与操作系统的本地线
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posted @ 2021-06-29 23:03 香吧香
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2021年6月27日
JVM 性能调优 及 为什么要减少 Full GC
摘要: 本文为博主原创,未经允许不得转载: 系统上线压测,需要了解系统的瓶颈以及吞吐量,并根据压测数据进行对应的优化。 对压测进行 JVM 性能优化,有两条思路: 第一种情况 : 使用压测工具 jmeter 进行小量并发业务测试, 通过 top 命令查看cpu是否会急速飙升。若在 小并发量压测时或单独调试时
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posted @ 2021-06-27 15:02 香吧香
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Jinfo 查看 jvm 配置及使用 Jstat 查看堆内存使用与垃圾回收
摘要: 本文为博主远传,未经允许不得转载: 1. Jinfo 查看正在运行的Java应用程序的扩展参数: 包含 JVM 参数与 java 系统参数 命令: jinfo pid 2. 使用 jstat 查看堆内存使用情况及 GC 回收频率等: 命令: jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间(毫秒
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posted @ 2021-06-27 10:39 香吧香
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2021年6月26日
Jstack 查看线程状态及定位占用 cpu 较高的 java 线程
摘要: 本文为博主原创,未经允许不得转载: 1. Jstack 用来查看 java 指定进程所包含的 java 线程状态: "arthas-NettyHttpTelnetBootstrap-3-3" 线程名 prio=5 优先级=5 tid=0x00007f6a60019000 线程id nid=0x1f4
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posted @ 2021-06-26 23:01 香吧香
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2021年6月25日
jmap 查看jvm内存大小并进行dump文件内存分析
摘要: 本文为博主原创,未经允许不得转载: 1.jmap的使用 Jmap 可以用来查看内存信息,实例个数以及占用内存大小. jmap -histo[:live] 打印每个class的实例数目,内存占用,类全名信息. VM的内部类名字开头会加上前缀”*”. 如果子参数加上live后,只统计活的对象数量. 命令
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posted @ 2021-06-25 23:35 香吧香
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2021年6月21日
jvisualm 结合 visualGC 进行jvm监控,并分析垃圾回收
摘要: 本文为博主原创,未经允许不得转载 1.jvisualm 的使用 打开 jdk 安装目录bin目录下的 jvisualvm.exe 工具 2. visual GC插件的安装及监控分析 Visual GC 插件可以实时查看GC 回收的情况,在 jvisualvm 中可以安装 Visual GC进行查看,
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posted @ 2021-06-21 23:37 香吧香
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linux 查看服务器cpu 与内存配置
摘要: 转载请注明出处: 1. 通过 lscpu 命令查看 服务器的cpu 配置 显示格式: Architecture: #架构 CPU(s): #逻辑cpu颗数 Thread(s) per core: #每个核心线程 Core(s) per socket: #每个cpu插槽核数/每颗物理cpu核数 CPU
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posted @ 2021-06-21 23:35 香吧香
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