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JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用详解

现实企业级Java应用开发、维护中,有时候我们会碰到下面这些问题: OutOfMemoryError,内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争用(Lock Contention) Java进程消耗CPU过高 ...... 这些问题在日常开发、维护中可能被很多人忽视(比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存,而不会深究问题根源),但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具进行介绍,希望能起抛砖引玉之用。 而且这些监控、调优工具的使用,无论你是运维、开发、测试,都是必须掌握的。 A、jps(Java Virtual Machine Process Status Tool) jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下: 如果不指定hostid就默认为当前主机或服务器。 命令行参数选项说明如下: 比如下面: B、jstack jstack主要用来查看某个Java进程内的线程堆栈信息。语法格式如下: 命令行参数选项说明如下: jstack可以定位到线程堆栈,根据堆栈信息我们可以定位到具体代...

使用Hanlp加载大字典

 问题因为需要加载一个 近 1G 的字典到Hanlp中,一开始使用了CustomDictionay.add() 方法来一条条的加载,果然到了中间,维护DoubleArraTre 的成本太高,添加一个节点,都会很长时间,本来时间长一点没有关系,只要训练出.bin 的文件,第二次加载就会很快,然而作为以空间换时间的DAT结构,内存消耗很大,预料之内的出现了 out of memory: heap size 的问题。 后来尝试直接加载了1G 的字典,显然更不行。 思路阅读了Hanlp的 部分源码,也请教了原作者一部分问题, 就打算从源码入手。初步想法大概是将原始字典 split 成多份,然后分别将多份的小字典 训练成 多个小的.bin 文件,再完整的加载到内存中,基于的原则则是:加载两个10M的字典的消耗比一个20M的要小。 然后又优化了一部分,现在加载一个大概1G的字典,占内存约3g+ ,已经可以使用了。 大概流程修改 CustomDictionary.java 设置一个 hashmap 或者 一个 list 来存储所有的小Dat将所有的dat加载完,这里就不再区分主副字典了。修改Segm...

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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