GC实战—浮动内存导致的CPU过高调优-低调大师

GC实战—浮动内存导致的CPU过高调优

2019-02-19 766

哥伦布在2019春节战役期间，由于接入的应用越来越多，对系统性能要求越来越高，提高系统的吞吐率，以及提升性能，是我们春节战役期间必须要做的事情。

系统的性能优化不单单是对JVM的参数调优，也不是某一段代码的改造，而是一个系统的工程，往往会出现牵一发而动全身，简单的解决，很容易治标不治本从而掩盖问题的本质，而这些深藏的问题才是我们解决问题关键。

本次的浮动内存发现就是一次扑朔迷离的查找过程，cpu利用率过高，常见的问题都是线程使用不当造成的。但从这个方向去解决，你会发现很难解决本次的cpu过高问题，甚至效果不明显，若是从整个系统的各个指标协同分析验证，才会找到解决的最佳方案。

一、现象

1.高峰期报警

服务一般的高峰期都是晚上的19点—22点左右，期间的访问QPS可达到日间的2倍左右，访问量过大，机房的机器报警就接踵而至:

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如何提高深度学习模型的可解释性？极致的数据透出与多维可视化实战详解

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2019-02-20

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小叽导读：尽管业界对于图像处理和自然语言处理领域，在算法可解释性方向上已经取得了一些进展，但对于电商与广告领域，目前还是空白。另一方面，深度学习技术已经开始被大规模应用到广告业务中。广告是很多互联网现金流的重要来源，是核心业务。深度神经网络模型是核心业务中的核心模块，有效理解和评估这一“黑盒”算法变得非常重要。下面，我们针对可视化理解深度神经网络CTR预估模型进行探讨。主要作者：郭霖、叶卉、苏文博、刘贺欢、孙凯、向杭、侯俊 ▌背景深度学习在研究和应用领域都已取得了重大的进展。但迄今为止，深度学习算法仍不够透明，多被做“黑盒”使用。近年来，人们开始致力于去更透彻地理解深度学习内部的复杂机理，从而确保算法安全可靠或达到进一步优化的目的。由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉，良好的可视化可以有效地帮助人们理解深度神经网络，并进行有效

2019-02-20

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