JVM性能调优

最新推荐文章于 2025-07-30 20:45:25 发布
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该博客围绕JVM性能调优展开。JVM性能调优在信息技术领域至关重要，能提升程序运行效率。通过对JVM的合理调优，可优化资源利用，减少系统卡顿，保障程序稳定运行，为信息技术系统的高效运作提供支持。
JVM 性能调优 -- 线上应用 JVM 内存调优【实战】
weixin_42118323的博客
11-22 1889
相信懂与不懂的朋友都会回答不是，确实不是年轻代空间越大越好，老祖宗说过物极必反，JVM 也在堆中进行分带设计，进行分代设计必然是有原因的，我们知道 Minor GC 效率高，那 Minor GC 效率为啥高，这里面有一个根本原因就是年轻代的空间也会相对较小（当然也跟年轻代采用的垃圾回收算法等有关系），试想一下，如果年轻代空间足够大，在进行垃圾回收的时候，单单就标记 GC ROOTS 就需要消耗大量时间，最终在进行垃圾回收的时候同样也要消耗大量时间，如此以来跟 Full GC 又有什么区别呢。
深入理解Java虚拟机（jvm性能调优+内存模型+虚拟机原理）.zip
09-27
《深入理解Java虚拟机》是一本深度探讨Java虚拟机（JVM）的著作，涵盖了JVM性能调优、内存模型以及虚拟机原理等多个关键领域。本文将基于这些主题，详细阐述其中的重要知识点。 首先，我们要了解Java虚拟机（JVM）...
JVM垃圾回收机制总结(7) ：调优方法
mengw的专栏
08-14 1293
JVM垃圾回收机制总结(7) ：调优方法 博客分类： J2SE - JVM与CLASS JVM多线程虚拟机算法JDK JVM调优工具 Jconsole，jProfile，VisualVM Jconsole : jdk自带，功能简单，但是可以在
JVM 性能调优
你是我の唯一博客
11-21 1146
JVM（Java Virtual Machine）性能调优是优化Java应用程序性能的关键步骤。
JVM 性能调优实战：让系统性能 “飞” 起来的核心策略
dom_jun的博客
07-30 922
在 Java 应用的生命周期中，性能问题如同隐藏的 “暗礁”—— 初期可能不显眼，但随着用户量增长和业务复杂度提升，微小的性能损耗会被无限放大，最终导致系统响应迟缓、频繁卡顿甚至崩溃。JVM 性能调优的目标，就是通过优化内存分配、GC 策略、线程调度等核心机制，消除性能瓶颈，让系统在高并发、大数据量场景下依然保持高效运行。本文将从性能指标定义、调优工具使用到实战案例分析，全方位呈现 JVM 性能调优的方法论与实践技巧。
JVM性能调优详解
m0_74822999的博客
10-25 284
前面我们学习了整个JVM系列，最终目标的不仅仅是了解JVM的基础知识，也是为了进行JVM性能调优做准备。这篇文章带领大家学习JVM性能调优的知识。
十六.吊打面试官系列-JVM优化-JVM性能调优实战
墨家巨子@俏如来
06-19 1588
在Java应用的开发和运维过程中，JVM的性能调优是一项至关重要的工作。随着业务的增长和复杂度的提升，线上问题排查、内存监控、参数优化以及压力测试成为每一位开发者和运维人员必须面对的挑战。本篇文章将带您走进JVM性能调优的世界，通过系统讲解线上问题的快速定位与解决、JVM内存的实时监控与分析、关键参数的精细调优策略以及如何进行有效的压力测试，让您掌握一套完整的JVM调优方法论。JVM调优一个很大的原则就是避免频繁的Full GC，导致Full GC的情况有下面这几种。
JVM性能调优实战
个人站点：javatv.net
09-09 2414
JVM调优调什么 JVM 调优是一个系统而又复杂的过程，但我们知道，在大多数情况下，我们基本不用去调整 JVM 内存分配，因为一些初始化的参数已经可以保证应用服务正常稳定地工作了。而且一般情况下，就算出现了，也是架构师级别的去处理。 实际上，JVM调优，调的是稳定，并不能带给你性能的大幅提升。服务稳定的重要性就不用多说了，保证服务的稳定，gc永远会是Java程序员需要考虑的不稳定因素之一。复杂和高并发下的服务，必须保证每次gc不会出现性能下降，各种性能指标不会出现波动。因此我们通过压测的方式来看一下对JVM
如何进行 JVM 性能调优？
专注于技术分享
05-01 1079
例如，GC 频繁可能是因为新生代太小，对象过快晋升到老年代；性能调优通常是一个迭代的过程。如果第一次调优没有达到目标，回到第二步，重新监控、分析，找到下一个瓶颈，然后再次实施调优措施并验证，直到达到预期的性能目标。进行 JVM 性能调优是一个系统性的过程，旨在提高 Java 应用程序的响应速度、吞吐量、降低资源消耗（如 CPU 和内存）以及提高稳定性。这是识别瓶颈的关键步骤。需要使用各种工具来观察 JVM 和应用程序的行为。根据诊断结果，采取相应的调优策略。基于监控和分析的数据，定位主要的性能瓶颈。
Java中的JVM性能调优
微赚淘客系统开发者博客
07-27 559
本文将详细探讨JVM的各个性能调优方面，包括垃圾回收（GC）优化、内存管理、线程调优以及JVM参数的配置。定期监控JVM性能，使用合适的工具分析性能瓶颈，有助于确保应用在高负载下的良好表现。了解GC的工作原理并根据实际需求选择和优化GC策略，可以有效提高应用的性能。合理配置线程池的核心线程数、最大线程数和任务队列大小，可以提高并发性能。是JDK自带的工具，用于监控JVM的性能和资源使用情况，支持监控GC和线程等。是JDK自带的工具，可以用于监控JVM的内存、线程和CPU使用情况。在Java中，可以使用。
JVM性能调优实战项目.zip
11-17
在深入探究JVM性能调优实战项目之前，我们首先需要了解JVM（Java虚拟机）的基本概念。JVM是运行所有Java程序的假想计算机，是Java程序运行环境的重要组成部分。它负责在不同操作系统平台上，将Java字节码转换成特定...
javacore-JVM性能调优实战项目
11-17
JVM性能调优是Java开发中一项关键的技术活动，它涉及到对Java虚拟机运行时环境进行监控和调整，以达到提高应用性能、减少延迟、增加吞吐量和优化资源使用的最终目的。在进行JVM性能调优时，首先要具备对Java虚拟机...
Window运行Lua文件[项目源码]
11-24
本文介绍了在Windows环境下如何运行Lua文件的方法。通过使用cmd命令，用户可以轻松执行Lua脚本。文章还提供了相关的注释说明，帮助读者更好地理解和操作。对于需要在Windows系统中运行Lua文件的开发者来说，这是一个简单而实用的指南。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-24
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点探讨其系统建模与控制策略，结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型，特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性，使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计（如PID、MPC、非线性控制等）、仿真验证及动态响应分析，旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时，文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师，尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标：①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建；②研究先进控制算法（如模型预测控制、非线性控制）在无人机系统中的应用；③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发，推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型，逐步实现建模与控制算法，重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节，同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
SQL Server 2019安装指南[代码]
11-24
本文详细介绍了SQL Server 2019的下载及安装步骤，包括如何选择版本、设置安装选项、配置实例和混合模式密码等关键操作。同时，文章还提供了SQL Server Management Studio (SSMS)的安装教程，指导用户如何下载、安装并连接到SQL Server数据库。内容涵盖了从初始下载到最终使用的完整流程，适合需要安装SQL Server 2019的用户参考。
面部图像疲劳检测的平衡数据集-Fatigue Dataset
11-24
疲劳数据集 用于面部图像疲劳检测的平衡数据集 疲劳检测在交通、医疗和工业监控等安全关键环境中发挥着至关重要的作用。通过面部分析识别疲劳或嗜睡的迹象已成为广泛研究的计算机视觉问题，尤其是在深度学习工具和预训练模型日益普及的情况下。 该数据集旨在帮助研究人员和从业者开发、测试和基于真实面部图像的疲劳检测系统。 该数据集包含2200张面部图像，均匀分布在两类： 疲劳 非疲劳 所有图片均来自开源互联网仓库。 每张图片都经过人工检查并整理到相应的类别文件夹中。 该数据集旨在： 疲劳检测支持研究 促进面部状态识别深度学习模型的发展 支持迁移学习和CNN架构的疲劳分类实验
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
11-24
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
Reflexion框架解析[项目源码]
最新发布
11-24
Reflexion是一种新型强化学习框架，旨在通过反思和记忆机制提升大型语言模型（LLM）Agent的决策能力。该框架由Actor、Evaluator和Self-Reflection三个模型组成，通过将任务反馈转化为文本形式的反思并存储在记忆缓冲区中，优化后续决策。与传统强化学习方法相比，Reflexion无需微调LLM，支持更细致的反馈信号，并提高了可解释性。实验表明，Reflexion在HumanEval编程基准测试中准确率达91%，优于GPT-4的80%。论文还提供了代码和数据集，便于进一步研究。
jvm性能调优
11-10
我们正在讨论JVM性能调优，根据用户的问题，他想要获取JVM性能调优的相关信息，包括方法和技巧。同时，用户提供了几个引用，但这些引用是关于JVM性能调优的概述性内容，我们需要结合这些引用以及我们对JVM调优的知识...
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