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从JVM角度思考--如何预估线上环境机器资源大小

听说微信搜索《Java鱼仔》会变更强哦! 本文收录于github和gitee ,里面有我完整的Java系列文章,学习或面试都可以看看哦 (一)概述 如何给JVM虚拟机巧妙地设计参数对大部分开发来说一直是个随缘的事情,可能是去网上拷贝一套参数,可能是沿用公司其他应用的参数。但是这个随缘的操作可能就会给未来留下隐患。给JVM分配的内存过大倒是没什么问题,无非浪费点资源,但是如果分配的内存过小,就有可能导致频繁的Full GC,给人一种系统一直很卡的感觉。这篇文章就通过一个实例分析一下如何结合场景设置JVM虚拟机参数。 当然,本文更重要的是希望能通过预估参数的这个过程,让你更加了解虚拟机内部的一些东西,要想最准确的参数设置,用一些工具记录下JVM各个区域的变化会更有效。 (二)前置准备 系统基于JDK1.8,堆结构如下。 为了方便理解业务,本文以电商的交易系统为例进行讲解。在微服务架构下,目前主流的互联网公司都会把自己的业务拆分成多个服务架构,比如电商系统会分为交易微服务、购物车微服务、商品微服务等等,可能这个粒度会更细。一个底层架构会将这些微服务集成起来。实际上就是一个大的容器里放了一个个...

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随着基于模型设计的广泛应用,模型在环仿真也逐渐多了起来,我们今天介绍几种嵌入式常用滤波算法的matlab实现。 一、采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点: 数字滤波无需其他的硬件成本,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的。 数字滤波使用软件算法实现,多输入通道可共用一个滤波程序,降低系统开支。 只要适当改变滤波器的滤波程序或运算,就能方便地改变其滤波特性,这对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。 在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。 %% 代码测试框架 clear signal=wgn(1,1000,10); signal=10+signal; signalFited=zeros(1,1000); for i=1:1000 signalFited(i)=MyFilter(@LowPasFilter,signal(i)); % 改一下句柄名字就可以了。 end plot(signal); hold on; plot(signalFi...

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