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每日一博 | JVM 内存大对象监控和优化实践

作者: vivo 互联网服务器团队 - Liu Zhen、Ye Wenhao 服务器内存问题是影响应用程序性能和稳定性的重要因素之一,需要及时排查和优化。本文介绍了某核心服务内存问题排查与解决过程。首先在JVM与大对象优化上进行了有效的实践,其次在故障转移与大对象监控上提出了可靠的落地方案。最后,总结了内存优化需要考虑的其他问题。 一、问题描述 音乐业务中,core服务主要提供歌曲、歌手等元数据与用户资产查询。随着元数据与用户资产查询量的增长,一些JVM内存问题也逐渐显露,例如GC频繁、耗时长,在高峰期RPC调用超时等问题,导致业务核心功能受损。 图1 业务异常数量变化 二、分析与解决 通过对日志,机器CPU、内存等监控数据分析发现: YGC平均每分钟次数12次,峰值为24次,平均每次的耗时在327毫秒。FGC平均每10分钟0.08次,峰值1次,平均耗时30秒。可以看到GC问题较为突出。 在问题期间,机器的CPU并没有明显的变化,但是堆内存出现较大异常。图2,黄色圆圈处,内存使用急速上升,FGC变的频繁,释放的内存越来越少。 图2 老年代内存使用异常 因此,我们认为业务功能异常是机器的...

Meta AI 多语言阅读理解数据集 Belebele,涵盖 122 种语言变体

Meta AI 宣布推出一款涵盖 122 种语言变体的多语言阅读理解数据集,名为 Belebele。“我们希望这项工作能够引发围绕 LLM 多语言性的新讨论”。 BELEBELE 是首个跨语言并行数据集,可以直接比较所有语言的模型性能。该数据集涵盖了 29 种脚本和 27 个语系中不同类型的高、中、低资源语言。此外,还有 7 种语言包含在两种不同的脚本中,从而为印地语、乌尔都语、孟加拉语、尼泊尔语和僧伽罗语的罗马化变体制定了首个 NLP 基准。 该数据集可对单语和多语模型进行评估,但其并行性也可在一些跨语言环境中对跨语言文本表征进行评估。通过从相关质量保证数据集中收集训练集,可以对任务进行全面微调评估。每个问题都基于 Flores-200 数据集中的一段短文,并有四个多项选择答案。这些问题经过精心设计,以区分具有不同一般语言理解水平的模型。 每种语言有 900 道题 488 个不同段落,每个段落有 1-2 道相关问题。 每道题有 4 个选择答案,其中只有一个是正确的。 122 种语言/语言变体(包括英语)。 900 x 122 = 109,800 个问题。 研究人员利用这个数据集评估了...

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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。