JVM调优-优化环境

本文探讨了一个从32位到64位服务器升级后,网站速度不升反降的问题,涉及内存管理、GC策略调整、CPU使用率监控和内存飙高等常见技术难题。通过实例解析了PS+PN+CMS、G1等解决方案,并介绍了如何通过jstat、jstack和jmap等工具进行故障诊断和性能调优。

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一、有一个50万PV的资料类网站(从磁盘提取文档到内存)原服务器32位,1.5G 的堆,用户反馈网站比较缓慢,因此公司决定升级,新的服务器为64位,16G 的堆内存,结果用户反馈卡顿十分严重,反而比以前效率更低了

1. 为什么原网站慢? 很多用户浏览数据,很多数据load到内存,内存不足,频繁GC,STW长,响应时间变慢。

2. 为什么会更卡顿? 内存越大,FGC时间越长 。

3. 咋办? PS -> PN + CMS 或者 G1。PS+PO无论怎么设置,卡顿还是会出现。

java对象看产生的大小,回收完还会回收到老年代文档对象本身可以走代理服务器。

二、系统CPU经常100%,如何调优?(面试高频) CPU100%那么一定有线程在占用系统资源

1. 找出哪个进程cpu高(top)

2. 该进程中的哪个线程cpu高(top -Hp)

3. 导出该线程的堆栈 (jstack)

4. 查找哪个方法(栈帧)消耗时间 (jstack)

5. 工作线程占比高 | 垃圾回收线程占比高

三、系统内存飙高,如何查找问题?(面试高频)

1. 堆栈比较多,导出堆内存 (jmap)· 100 · JVM 调优实战

2. 分析 (jhat jvisualvm mat jprofifiler ... )

四、如何监控JVM ? jstat jvisualvm jprofifiler arthas top...像这类的工具我会给大家讲些典型的。

今天主要带大家了解了一些常用的参数,来告诉大家日志怎么样去阅读。还有调优的一个吞吐量、响应时间。什么是调优。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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