Tomcat调优

本文通过测试不同垃圾回收策略下的串行与并行回收效果,总结了Java GC调优的关键点,包括初始堆与最大堆内存设置、使用并行收集器提高吞吐量及调整新生代与老年代比例。

测试串行吞吐量

堆内存:-Xmx32M 栈内存:-Xms32M
-XX:+PrintGCDetails -Xmx32M -Xms32M
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+UseSerialGC
-XX:PermSize=32M
在这里插入图片描述

调整初始堆

-XX:+PrintGCDetails -Xmx512M –Xms512M
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+UseSerialGC
-XX:PermSize=32M

结果:

在这里插入图片描述

并行回收(UseParNewGC)

-XX:+PrintGCDetails -Xmx512M –Xms512M
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+UseParNewGC
-XX:PermSize=32M

结果:GC回收0次 吞吐量452

在这里插入图片描述

并行合并回收(UseParallelGC)

-XX:+PrintGCDetails -Xmx512M -Xms256M
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+UseParallelGC
-XX:+UseParallelOldGC
-XX:ParallelGCThreads=8
-XX:PermSize=32M

结果:GC回收0次 吞吐量452

调优总结

初始堆值和最大堆内存内存越大,吞吐量就越高。
最好使用并行收集器,因为并行手机器速度比串行吞吐量高,速度快。
设置堆内存新生代的比例和老年代的比例最好为1:2或者1:3。
减少GC对老年代的回收。

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以化能源度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、化模型构建(如随机规划、鲁棒化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统度案例与代码资源,涵盖微电网度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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