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【死磕JVM】看完这篇我也会排查JVM内存过高了 就是玩儿!

前言 CPU 是时分的,操作系统里面有很多线程,每个线程的运行时间由CPU决定,CPU会分给每一个线程一个时间片,时间片是一个很短的时间长度,如果在时间片内,线程一直占有,就是100%,我们应该意识到,CPU运行速度很快(主频非常高),除非是密集型耗费CPU的运算,其他类型的任务都会在小于时间片的时间内结束。 内存过高一般有两种情况:内存溢出和内存泄露 内存溢出: 程序分配的内存超过物理机的内存大小,导致无法继续分配内存,出现OOM报错 内存泄露: 不再使用的对象一直占据着内存不释放,导致这块内存浪费掉,久而久之,内存泄露的对象堆积起来,也会导致物理机的内存被耗尽,出现OOM报错 具体操作 如何监控JVM,我们可以通过一个案例在了解一些实际当中的操作,大家可以看到下面的代码,下面的代码只是模拟了当中的一个场景,一个风险控制的场景,一般银行或者第三方公司在向一个人发放贷款的时候,会调用这个人的征信已经还款能力,给出响应的评级。 import java.math.BigDecimal; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; i...

NumPy之:结构化数组详解

简介 普通的数组就是数组中存放了同一类型的对象。而结构化数组是指数组中存放不同对象的格式。 今天我们来详细探讨一下NumPy中的结构化数组。 结构化数组中的字段field 因为结构化数组中包含了不同类型的对象,所以每一个对象类型都被称为一个field。 每个field都有3部分,分别是:string类型的name,任何有效dtype类型的type,还有一个可选的title。 看一个使用filed构建dtype的例子: In[165]:np.dtype([('name','U10'),('age','i4'),('weight','f4')])Out[165]:dtype([('name','<U10'),('age','<i4'),('weight','<f4')]) 我们可以使用上面的dtype类型来构建一个新的数组: In[166]:x=np.array([('Rex',9,81.0),('Fido',3,27.0)], ...:dtype=[('name','U10'),('age','i4'),('weight','f4')]) ...:In[167]:x O...

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