java调优一（学习境界）

最新推荐文章于 2025-08-19 14:16:51 发布
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博客围绕Java调优展开，聚焦学习境界相关内容，但具体内容缺失。Java调优在后端开发中至关重要，能提升程序性能和稳定性。
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JVM调优-学习篇
Sam_Deep_Thinking
02-14 1万+
JVM调优学习。
Java做到最高境界是怎样的？
m0_61562916的博客
11-27 491
而所谓“最高境界”，绝不是你在简历里多写几个框架、堆几个项目，而是你能在Java的每一行代码里，把技术和思想玩到极致。一个真正把Java玩到顶的人，写的不只是代码，而是系统。• 高可用性：你写的服务即使机器炸了、网络断了，照样能稳稳撑住，这背后得靠你对Java生态的深刻理解，比如Redis缓存、消息队列、限流降级。同学们，写Java写到一定高度，你就会发现，技术的核心不只是写代码，而是解决问题。这就是所谓的“降维打击”——最高境界的人，往往有能力脱离框架束缚，自己造工具、造轮子，用最优的解决方案解决问题。
想成为 Java 高手？这里有一份不用 996 的学习路径
CalEx_Tech的博客
04-17 846
以电商 “订单功能” 模块为例，飞算 JavaAl 能迅速将用户的需求细化为订单管理、查询订单详细信息、主动退款的需求点，并根据以上需求产生相对应的接口和详细接口逻辑描述，并最终一键生成工程源码，开发者可直接在 IDE 环境中对生成的工程源码进行编译，既节省了时间，又提高代码的质量和稳定性。通过构建一个简单的微服务系统，如包含用户服务、订单服务等多个微服务，各个微服务之间通过 HTTP 或 RPC 进行通信，实现一个完整的电商系统的部分功能，来体会微服务架构的优势和实践过程中的挑战。
初学Java应如何学习
L247847415的博客
11-22 123
如过你是自学的，就一定要制定一个详细的计划，再在学习的途中要尽量减少外界的干扰，在学习的时候一定要把自己全部注意力集中在Java学习上面。并且需要重视与人交流，可以找一些学习群进去，不仅可以解决学习中遇到的各种问题，更重要的是培养程序员团队意识，通过与其他人的交流，取长补短，共同进步。在日常平时在大量练习，编写大量的代码俗话说熟能生巧，多学多做，这个行业是一个努力可以看到方向未来的行业，在你多写多练的过程中肯定能帮助你，把脑海里的理论知识一遍一遍的复习巩固，再在编写代码的练习过程中不断的提高自己。
可上手 JVM 调优实战指南
roykingw的专栏
11-19 1439
JVM 调优快速上手指南。最快速度带你上手虚无神秘的 JVM 调优。
如何系统全面性学习Java语言，成为技术大牛？，2024新鲜出炉阿里巴巴面试真题
2401_84434975的博客
04-19 1130
看完美团、字节、腾讯这三家的一二三面试问题，是不是感觉问的特别多，可能咱们真的又得开启面试造火箭、工作拧螺丝的模式去准备下一次的面试了。开篇有提及我可是足足背下了Java互联网工程师面试1000题，多少还是有点用的呢，换汤不换药，不管面试官怎么问你，抓住本质即可！能读到此处的都是真爱Java互联网工程师面试1000题。
java程序员老鸟的学习经验方法，助你提高效率少走弯路！
Annie6510的博客
01-18 2192
一、做的更多，做的比你主管安排给你的任务更多要想有机会，首先你得从人群中冒出来，要想冒出来，你就必须做到与众不同，要做到与众不同，你就要做得更多！怎么做得更多呢？可以从以下几个方面着手1）熟悉更多业务，不管是不是你负责的；熟悉更多代码，不管是不是你写的这样做有很多好处，举几个简单的例子：需求分析的时候更加准确，能够在需求阶段就识别风险、影响、难点问题处理的时候更加快速，因为相关的业务和代码都熟悉，
Java 性能优化的终极密码：从 JIT 编译到 GC 调优，看完直接封神
2509_93051135的博客
08-19 962
在 Java 编程领域，性能优化始终是开发者们关注的核心话题。高效的 Java 应用不仅能够提升用户体验，还能降低系统资源成本，增强系统的稳定性与可靠性。而 Java 性能优化的关键密码，就藏在 JIT 编译与 GC 调优这两大核心技术之中，掌握它们，开发者便能在性能优化的道路上实现飞跃。
java并发集合类介绍
不知道说什么的博客
03-20 907
在现代高并发系统中，线程安全的数据结构如同交通系统中的信号灯，确保数据流动的秩序与安全。Java并发包(java.util.concurrent)提供了一套精妙的并发容器解决方案，本文将深入剖析9个核心类的实现原理，通过架构图解、实战代码和性能对比，构建完整的并发集合知识体系。
Java作业与学习实践指南
此外，理解JVM（Java虚拟机）的工作原理和性能调优也是进阶学习的重要部分。 对于Java的学习者来说，实践是提高的关键。通过不断地练习编写Java代码，并尝试解决复杂问题，可以逐渐掌握Java编程的精髓。与此同时，...
Java分布式缓存性能监控与调优：从“摸黑走路“到“开灯找虫“的蜕变之路
java专栏
05-28 572
本文介绍了如何通过监控和调优策略提升缓存系统的性能。首先，通过监控缓存命中率、内存使用率、慢查询和网络延迟等关键指标，可以全面了解缓存系统的健康状况。接着，针对缓存击穿和缓存雪崩等问题，提出了使用互斥锁、随机过期时间、热点数据预热等调优策略。文章还通过电商秒杀系统和社交平台消息缓存的实战案例，展示了如何将调优策略落地实施，并对比了优化前后的效果。最后，进阶技巧部分探讨了热点数据探测和自动化调优系统，帮助进一步提升缓存性能。通过这些方法，可以有效提升系统的响应速度、降低数据库压力，并提高系统的可用性。
彻头彻尾理解JVM系列之九：不会JVM调优怎么进互联网大厂
05-03 1623
所谓凡事预则立不预则废，对于JVM调优来说也是如此。无论修改线上已有JVM参数配置还是优化代码实际都是一种无奈之举，因为生产环境出现了运行异常不得不采用这种方式进行优化，从而保障线上应用服务能够正常运行，否则就要拉程序员出来祭天了。
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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