JSON序列化导致的CPU飙升分析应对及思考

最新推荐文章于 2023-09-21 01:14:47 发布
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#mysql #elasticsearch #json #kafka #java

博客涉及Java、MySQL、Elasticsearch、JSON、Kafka等信息技术。这些技术在后端开发、数据存储与处理等方面有重要作用，Java可用于开发各类应用，MySQL用于数据存储，Elasticsearch利于搜索，Kafka可处理消息队列。

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系统CPU Load飙升排查之debug日志打印隐含大对象序列化导致的系统性能急剧下降
lwg040814025的博客
08-05 2323
机器健康情况     这段时间某台机器持续load报警，查看load监控和JVM GC回收都不太正常，于是怀疑是业务增长导致，但是看了tcp连接监控监控，发现业务并没有明显增长，如下图: 首先查看CPU，机器都是24核以上，内存配置48G，垃圾收集使用G1，停顿时间200ms 近一个月的load监控如下： 近一个月的内存使用 图上可看出，这太机器可用内存已经不多了。 再看C...
JSON解析性能优化全攻略：协程调度器选择与线程池饥饿解决方案
最新发布
全栈
05-27 1267
JSON解析在Kotlin协程中若使用Dispatchers.IO调度器会导致性能下降，这是因为JSON解析本质上是CPU密集型操作而非I/O操作。Dispatchers.IO线程池设计为无界线程池且使用SynchronousQueue队列，当大量CPU密集型任务提交时，会导致线程数激增、上下文切换开销增加，最终引发线程池饥饿现象。
一次gson序列化导致高CPU使用问题
duanjunkaisky的专栏
12-26 1379
那么清楚了原因后，问题就比较简单了。对于我们服务来说，之所以会产生这个现像主要是有个权限校验的切面类，里面的数据有几个日期字段，那么由于压测过程中线程较多因此导致冲突，所以会出现频繁加锁block的情况。首先通过top等命令查询了具体的CPU耗费线程，发现很奇怪的是没有出现特别高的占用线程，但是会存在大量占用率不高的线程（占用值不多，但是数量比较多）在压测过程中，发现服务器的CPU使用率较高，造成整体的QPS和服务器的性能下降，需要进一步要分析原因，因此展开了相关分析。
架构师技能4-深入分析java进程CPU飙高和长耗时
黄规速博客:学如逆水行舟，不进则退
11-28 9670
以前也经常遇到java进程cpu飙高的问题，但是解决这次问题找到一个新方法：调整jvm的垃圾收集器从CMS改为G1，cpu飙高问题降低效果明显，故而把历史草稿笔记整理，温故而知新。
谁在消耗cpu?
xmt1139057136的专栏
04-20 767
编辑：业余草来源：https://www.xttblog.com/?p=4980谁在消耗cpu?用户+系统+IO等待+软硬中断+空闲祸首是谁？用户用户空间CPU消耗，各种逻辑运算正在进行...
flink中cpu消耗的大户-序列化和反序列化
lixia0417mul2的博客
09-21 891
flink 序列化 反序列化
JSON序列化性能飙升技巧：ESP32上轻量级数据封装效率提升80%的编码方案
在资源受限的嵌入式系统中，JSON序列化不仅涉及数据格式转换，更直面内存碎片、CPU负载与实时性之间的权衡。传统通用库（如ArduinoJson）依赖动态内存分配，易引发堆碎片化，在ESP32等双核MCU上可能干扰高优先级任务...
JSON序列化性能瓶颈分析：轻量级数据封装策略提升传输效率（内存占用降低60%方案）
JSON序列化性能瓶颈的根源剖析 在高并发、低延迟的系统架构中，JSON序列化已成为影响服务性能的关键路径。频繁的对象图遍历、反射调用与字符串拼接导致CPU与内存资源大量消耗，尤其在嵌套复杂对象时，其开销呈指数...
内存管理在C# JSON序列化中的关键作用
!... 参考资源链接：[C#中Json序列化与反序列化的三种方法解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6v0yh74ypy?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. C# JSON序列化概述 ## 什么是JSON序列化？...在C#中，JSON序列化是指将对象的状态
Golang json Unmarshal阶段内存性能优化
baidu_22405691的博客
02-06 2254
golang json在 大body情况下，Unmarshal阶段内存性能优化
json序列化时间
qq_36811322的博客
04-01 303
import json from datetime import datetime,date #继承类重新覆盖default方法 class CustomerJson(json.JSONEncoder): def default(self, o): if isinstance(o,datetime): return o.strftime('%Y-...
json序列化技巧 时间问题处理
狗剩的专栏
05-28 1075
return strReturn= JsonHelper.ToJson(dtList, "Data");     //不做任何会把时间 2014-5-28 01:02:23  ==》2014-5-28
【json】大数据json转为Object时候导致卡死的解决
happydecai的博客
01-21 2107
package net.sf.json; public static JSONObject fromObject( Object object ) { return fromObject( object, new JsonConfig() ); } 以上代码是比较常用的，在以下包中： 这个fromObject方法有个问题，就是当string大小为1M时，会导致内存占用2g以上，并且cpu一直100%，解决方法如下： 改为jackson public static <...
JAVA生成json效率_java序列化和json序列化效率对比
weixin_39784195的博客
02-24 1307
一、背景有项目需要传输Map结构的数据，有人倾向用Java序列化来做，有人倾向用JSON的序列化来做。所以我们还是比比吧。Java观点：Object2Object，使用时简单快速。JSON观点：JSON格式与语言无关，扩展性强，速度也应该不慢。大家可能对Java序列化都有一个错误的认识，认为Java序列化比JSON的序列化效率高并且序列化的数据小，其实实际上并不一定是这样，我这次就想通过实际测试来...
json序列化_MSON，让JSON序列化更快
weixin_39795268的博客
12-02 305
问题我们经常需要在主线程中读取一些配置文件或者缓存数据，最常用的结构化存储数据的方式就是将对象序列化为JSON字符串保存起来，这种方式特别简单而且可以和SharedPrefrence配合使用，因此应用广泛。但是目前用到的Gson在序列化JSON时很慢，在读取解析这些必要的配置文件时性能不佳，导致卡顿启动速度减慢等问题。Gson的问题在哪里呢？笔者用AndroidStudio的profile工具分析...
json序列化效率对比
weixin_43819222的博客
06-03 1271
json序列化效率对比测试代码结果 测试代码 python #encoding:utf-8 import ujson import json import time def cost_time(func): def inner(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) stop_time = time.time() pri
一桩关于Json序列化引发的惨案（Go系统）
泡泡茶壶的博客
07-04 1155
一个风和日丽的下午，线上系统突然开始报警（系统温馨提示，您的服务接口响应耗时已突破1s ) (-_-|||）当时脑门汗蹭的一下的就冒出来了，趁老板没杀过来之前立马开始紧急排查处理～
Json序列化与反序列化导致多线程运行速度和单线程运行速度一致问题
一瓶绿茶三元钱
05-11 681
十个进程开启十个bash后一致写入命令执行完毕之后产生了很多很多的文件，博主需要对这些文件同意处理，也就是说对几十万个文件进行处理，想了又想，单线程处理那么多数据肯定不行，于是乎想到了使用多线程，紧接着就引发了一系列问题，其中做大的问题就是json序列化，导致了多条线程运行和单线程运行时间一致问题。 我们正常去读取json文件转成一般是通过实体类去使用JsonConvert.DeserializeObject方法进行接收的，然后再通过实体类去进行一系列的操作，目前遇到的问题就是读取上万的json文件进行.
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