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Spring Cloud 开发内存占用过高,咋解决?

问题 在开发spring cloud过程中一个很严重的资源问题就是内存占用过高,而实际上本机开发测试并没有很大的请求量,所以这是对电脑资源的一种严重的浪费,甚至导致IDE卡死、崩溃。 一个完整包含eureka,steam,sleuth,config,rabbit,oauth2等一些列spring cloud全家桶应用和其他业务相关组件组成的单个服务在12G内存电脑上启动占用的内存就达到1到1.5G。如果同时需要启动很多个服务,内存完全不够用。 解决方法 修改IDE针对每个项目的jvm参数。 这里以idea为例: 1、打开Edit Configurations Idea右上角,如图: 2.参考如下配置 左边如果是spring cloud 的话肯定是在spring boot下,如果没有,可以点击左上角的+号手动添加,一般启动过的项目这里会有的。 关于jvm参数后面会讲。 这里要注意的是,register项目不需要太多资源(我这里设置128M),Gateway和config服务可以比register多一点(256M)。其它业务性服务才需要更多的资源(512M)。 请根据自己电脑配置情况调整,...

实时数据引擎系列(一) : 新鲜的数据流

前言 : 2006 年诞生的 hadoop 和 她周边的生态, 在过去的这些年里为大数据的火热提供了足够的能量, 十几年过去了, 场景在变化, 技术在演变, 大家对数据的认知已经不再局限于 T+1 与 高吞吐高延迟 为主要特征的上一代框架理念, 在真实的场景里, 实时, 准确, 多变的数据也发挥着越来越重要的作用。 为满足这些新的需求, 各种框架和中间件如雨后春笋般不断涌出 hive 的出现让这头大象有了一个精致但呆滞的面庞, hbase 与 impala 开始尝试将其提速, spark/flink 作为新的流处理框架, 尝试通过实时计算的方式, 将数据更快地输送到业务方面前, presto/dremio 从数据模型入手, 尝试通过虚拟化实时集合来自不同数据源的数据, 变相达到实时的目的, 而各种新型的 OLAP 数据库, 以 clickhouse 为代表, 试图提供近实时的海量数据统计分析方案, 在不同的细分领域, 比如 时序/特征 等领域, 也各自涌现了富有特色的产品出来 与传统的商业软件发展方式不同, 这个实时数据相关的赛道中, 开源已经逐渐成为不约而同的选择, talk is ...

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