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Spring Cloud之量化分析应用续租的内存消耗

欢迎访问陈同学博客原文本文修改了三次,感谢 晓波同学 、帆哥 提的问题、建议与知识帮助。 在分享《Spring Cloud之极端续租间隔时间的影响》 后,晓波同学问:由于心跳频率过高导致出现新对象过多? 索性就试试 量化分析一次心跳带来的内存消耗!本文纯属好奇心驱使,无实际意义。 如何量化分析? 量化分析?那么多干扰因素,怎么个分析法? 测试中有黑盒、白盒测试,而JVM基本是个黑盒,只能通过各性能采集工具或利用JVM自身产生的性能数据来分析。 想起初高中生物对照试验中的 控制变量法,即各对照组中通常设置1各变量,其他条件保持一致。 那就准备一个实验组,一个对照组,先看看变量与影响因子。 变量 心跳频率:第一组心跳频率保持 1s/次,第二组心跳 10分钟/次(在试验期间内不进行心跳) 两组试验唯一不同的就是是否心跳,下面就尽量排除各种干扰因素。 影响因素 测试的机器实时资源情况干扰:同时运行两组试验,确保它们在相同环境下运行 GC的影响:尽量在应用启动稳定后(排除启用时的频繁GC)的第一次GC内完成试验,同时Metaspace设置为500M,避免因Metaspace引发Full GC 租...

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上一篇写了如果安装Anaconda,由于Anaconda插件本身无法知道Python安装的路径,所以需要设置Python主程序的实际位置。选择Settings-Default选项,搜寻“python_interpreter” key, 并键入python主程序的磁盘位置。 选择Settings-Users选项,键入以下json数据。保存,重启ST3即可。 { "python_interpreter":"C:/ProgramData/Anaconda3/python.exe", "suppress_word_completions":true, "supperss_explicit_completions":true, "complete_parameters":true, } 参考sublime text3 下搭建python IDE环境 --Anaconda插件篇 知识在于点滴积累

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