【JVM】JDK监控和故障处理工具

本文详细介绍了JDK中包含的多个实用工具命令,如jps、jstat、jinfo、jmap、jhat和jstack的功能及使用方法,帮助开发者更好地理解和监控Java应用程序的运行状态。

工具命令在JDK安装的bin目录下:

  • jps:查看所有Java进程的启动类、传入参数和Java虚拟机参数等信息
  • jstat:用于收集HotSpot虚拟机各方面的运行数据
  • jinfo:显示虚拟机配置信息
  • jmap:生成堆转储快照
  • jhat:用于分析heapdump文件,它会建立一个HTTP/HTML服务器,让用户可以在浏览器上查看分析结果
  • jstack:生成虚拟机当前时刻的线程快照,线程快照是当前虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈集合

jps:

jps -l :输出主类的全名,如果进程执行的是jar包,则输出jar路径。

jps -v :输出虚拟机进程启动时JVM参数

jps -m :输出传递给Java进程main()函数的参数

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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