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关于JVM调优,我理了一些工具和思路出来

听说微信搜索《Java鱼仔》会变更强哦! 本文收录于JavaStarter ,里面有我完整的Java系列文章,学习或面试都可以看看哦 前言 JVM调优是争取高薪必须要掌握的一项技能,但是许多程序员在工作中很少遇到去JVM调优的情况,在这篇文章中,我整理了一些调优工具以及调优的思路,希望对大家有所帮助。 (一)调优工具 1.1 jmap 查看实例个数以及占用内存信息,最后一位表示进程id,可以用jps命令查看 jmap -histo pid num:代表序号 instances:代表实例数量 bytes:代表占用空间大小 classname:代表类的名称 查看堆的使用情况: jmap -heap pid 通过该命令可以看到垃圾回收器,堆的参数以及堆的使用情况等信息。 堆内存dump jmap -dump:format=b,file=D:/demo.hprof pid 通过命令将JVM运行文件拷贝出来,生成dump文件后,可以用JDK自带的可视化分析工具分析它,命令行下输入 jvisualvm 自动打开一个可视化窗口,将我们生成的文件装入: 所有信息都可以在可视化页面中看到 通过Jvm参数...

Elasticsearch和Clickhouse基本查询对比

Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎,它的底层是构建在Lucene之上的。简单来说是通过扩展Lucene的搜索能力,使其具有分布式的功能。ES通常会和其它两个开源组件logstash(日志采集)和Kibana(仪表盘)一起提供端到端的日志/搜索分析的功能,常常被简称为ELK。 Clickhouse是俄罗斯搜索巨头Yandex开发的面向列式存储的关系型数据库。ClickHouse是过去两年中OLAP领域中最热门的,并于2016年开源。 ES是最为流行的大数据日志和搜索解决方案,但是近几年来,它的江湖地位受到了一些挑战,许多公司已经开始把自己的日志解决方案从ES迁移到了Clickhouse,这里就包括:携程,快手等公司。 架构和设计的对比 ES的底层是Lucenc,主要是要解决搜索的问题。搜索是大数据领域要解决的一个常见的问题,就是在海量的数据量要如何按照条件找到需要的数据。搜索的核心技术是倒排索引和布隆过滤器。ES通过分布式技术,利用分片与副本机制,直接解决了集群下搜索性能与高可用的问题。 ElasticSearch是为分布式设计的,有很好的扩展性,在一个典型的...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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