[胡言乱语]关于Log4j的性能

最新推荐文章于 2025-12-04 10:44:20 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 10:44:20 发布 · 124 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#log4j

胡言乱语专栏收录该内容

8 篇文章

订阅专栏

博客指出，当Log4j日志量输出很大，如一次输出2M时，会对应用系统性能造成致命影响。

部署运行你感兴趣的模型镜像

Log4j在日志量输出很大（比如一次输出2M）的情况下，会对应用系统性能造成致命的影响。

特此存忆。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

ComfyUI

AI应用

ComfyUI

ComfyUI是一款易于上手的工作流设计工具，具有以下特点：基于工作流节点设计，可视化工作流搭建，快速切换工作流，对显存占用小，速度快，支持多种插件，如ADetailer、Controlnet和AnimateDIFF等

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

iteye_4944

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

【前端大厂面试题目详解】24.9.9 字节跳动-抖音-前端-北京一面，前端监控，性能优化，三次握手四次挥手，堆和栈。搜索框，堆栈，httphttps

VAN

10-04

767

使用 Aegis SDK 可以方便地实现前端监控，捕获错误、性能数据和用户行为，并将这些数据上报到指定的监控服务。通过这些信息，开发者可以更好地了解用户体验，及时发现并解决问题。虚拟列表是一种有效的性能优化技术，尤其在需要渲染大量数据的场景中。通过理解其工作原理和实现方法，可以在项目中有效提升性能和用户体验。建议深入学习相关库的使用和实现细节，以便在实际项目中灵活应用。通过结合这些性能优化技术，可以显著提升Web应用的加载速度和用户体验。

黑箱里的沉思者：AI如何学会‘三思而后行’

步子哥的博客

06-25

546

我们的旅程即将到达终点。回顾全程，我们从一个令人不安的“AI黑箱”出发，看到了“思维链”技术为我们打开的一扇小窗。而今天，ECCoT框架则像一位技艺精湛的工匠，将这扇小窗精心打磨、扩展，装上了一块由“主题认知”和“因果逻辑”熔铸而成的、更清晰、更坚固的“玻璃”。ECCoT的价值，不仅在于它在各项基准测试中取得的优异成绩，更在于它为我们揭示了一条通往可信、可解释AI的可能路径。它告诉我们，与其让AI在黑暗中独自摸索，不如借鉴人类历经数百万年进化而来的认知智慧，为它设计一套行之有效的“思考法则”。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

记一次生产bug【log4j使用】写入量过大，导致文件名生成出错

qq_27035509的博客

05-30

381

这是我印象最深刻的一次bug解决，可能因为当时实在太蠢了。。。这是在刚参加工作不久的时候，领导让我做个系统统计日志，就是客户端那种打点日志，很简单，总共代码不超过一百行。。当时我用的是log4j,设置的是按天生成日志，然后发现生成的日志文件有问题，并不是记录错了，而是生成的文件名，本来是应该昨天的，却变成了前天的日期，文件的内容是没有问题。然后我去网上搜这个问题，发现这个问题极其冷门，搜了半天才搜到几个遇到问题的人。然后领导是建议我用log4j2,我看了一下的确性能可能会提升十几倍，但是我觉得这不是

Spring Boot：集成Druid数据源

朝雨忆轻尘

07-03

330

综合概述数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。通过数据库连接池能明显提高对数据库操作的性能。在Java应用程序开发中，常用的连接池有DBCP、C3P0、Proxool等。 Spring Boot默认提供了若干种可用的连接池，默认的...

Apache PDFBox

AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记

08-24

2999

一、关于 Apache PDFBox 二进制下载构建贡献支持已知限制和问题许可证（另见[LICENSE. txt](https://github.com/apache/pdfbox/blob/trunk/LICENSE.txt)）出口管制二、依赖 1、核心组件最低要求字体处理 XMP元数据使用Maven包含依赖项 2、可选组件 JAI Image I/O 公钥加密和签名激活和绑定从命令行使用其他库三、入门 1、Maven 2、渲染性能四、命令行工具 1、解密 2、加密 3、提取

更有效地跟踪Bug——记录带有详细参数值的SQL

重剑无锋，大巧不工。。。

01-01

2372

更有效地跟踪Bug——记录带有详细参数值的SQL 更有效地跟踪Bug——记录带有详细参数值的SQL 李顺利目录更有效地跟踪Bug——记录带有详细参数值的SQL. 1 引子... 2 log4jdbc. 3 主页... 3 配置样例... 3 效果... 4 使用评价... 5 jdbcdslog. 6 主页... 6 配置样例... 6 效果... 9 使

部分排序算法的介绍及实现

aai7747的博客

12-23

128

算法要考试了，复习到了排序的知识，所以对复习的内容进行以下总结，参考书目《算法导论》。排序问题是算法与数据结构中常讲到的问题了，有次面试问到了具体的快速排序的原理以及实现，顿时当时就愣了，平时各种语言提供的类库中都有实现好的快速排序算法，针对这个算法原理也就没有在意；不过这次算法课程结束了感觉算法内容还是挺重要的，不过参考算法导论的话真的学了好多数学知识，也被许多数学...

深入理解强化学习：近端策略优化（PPO）算法详解

Galen_xia的博客

08-09

2696

摘要：近端策略优化（PPO）算法详解 PPO算法是强化学习领域的重要突破，解决了传统策略梯度方法在更新步长敏感性和数据利用率上的局限。基于马尔可夫决策过程框架，PPO通过引入裁剪机制和优势函数估计，在保持训练稳定性的同时简化了计算。核心公式L^CLIP(θ)采用概率比率裁剪技术，将策略更新幅度限制在[1-ε,1+ε]范围内，有效平衡了探索与利用。PPO结合广义优势估计(GAE)和熵正则化项，既保证了性能又提高了采样效率，成为解决复杂决策任务的优选算法。其简洁实现和优异表现使其在学术界和工业界广受青睐。

文本生成解码策略及其在transformers中的代码实现

诸神缄默不语的博客

03-15

1594

本文介绍文本生成解码策略及其在transformers中的代码实现

论文翻译：2020_RNNoise：A Hybrid DSP/Deep Learning Approach to Real-Time Full-Band Speech Enhancement...

凌逆战的博客

08-16

1495

网上已经有很多人翻译了，但我做这工作只是想让自己印象更深刻文章方向：语音增强论文地址：基于DSP/深度学习的实时全频带语音增强方法博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/15144882.html 论文代码：https://github.com/xiph/rnnoise 主页：https://jmvalin.ca/demo/rnnoise/ 摘要...

Fine-Tuning Language Models from Human Preferences

Young, Simple, Naive

12-30

1369

在人类偏好上训练奖励模型，然后使用强化学习微调预训练语言模型

揭秘！提示工程架构师眼中提示系统日志分析平台的核心要点

AI架构师小马

08-13

516

在大语言模型 (LLM) 驱动的应用如雨后春笋般涌现的今天，提示工程 (Prompt Engineering) 已成为决定应用成败的关键因素。一个精心设计的提示能够让模型“妙语连珠”，而一个糟糕的提示则可能导致模型“答非所问”甚至“胡言乱语”。然而，在惊叹于提示魔法的同时，我们是否忽视了一个至关重要的环节？当你的LLM应用在生产环境中处理成千上万的用户请求时，是什么在默默记录着每一次提示与响应的“对话”？是什么能够帮助你洞察提示的优劣、发现模型的“脾气”、诊断潜在的问题、并持续优化用户体验？答案就是——

双 11 预演：系统吞吐量跌至 0！一次由 Log4j 锁竞争引发的线程“集体猝死”

ChristineTX的博客

12-04

426

双11压测期间，某电商核心交易系统在流量峰值时突然"断电式"宕机，TPS直接归零。排查发现罪魁祸首竟是Log4j 1.x的同步日志锁：大量业务线程因等待日志写入而全部阻塞，导致系统退化为单线程运行。紧急通过动态降级日志级别恢复服务，最终通过升级Log4j2的无锁异步日志方案彻底解决问题。文章警示高并发系统中日志组件选型的重要性，建议生产环境必须使用异步日志，避免日志锁成为系统瓶颈。

SpringMVC常用注解

2301_78125917的博客

11-30

1006

SpringMVC的注解有很多，常用的注解有下面这几个：使用注解可以简化配置，提高代码的可读性和可维护性。通过注解可以实现依赖注入，减少手动管理对象的代码量。注解还支持面向切面编程，实现切面、切入点和通知等。此外，注解提供了声明式事务管理的支持，简化了事务配置和管理。注解还可以用于组件扫描和自动装配，提高开发效率。最后，注解在测试时也有很好的支持。总之，注解使得代码更简洁、灵活，并能更好地利用框架的功能和特性。是Spring MVC中用于标记类作为控制器的注解，主要用于传统的Web页面应用。根据上面的

LangGraph系列9 ：调试、日志与可观测性 —— 当你的 AI 智能体突然精神分裂，如何 5 分钟定位故障？

沛哥儿的专栏

12-04

890

去年某券商的量化交易 Agent 在凌晨 3 点突然买入垃圾股，造成 2000 万损失——事后发现是状态机在条件边跳转时丢失了风险阈值。2025 年，随着 LangGraph 驱动的智能体承担核心业务（医疗诊断、金融决策、工业控制），**可观测性已从加分项变为安全红线**。据 Gartner 2025 预测，缺乏完善调试能力的 AI 系统故障恢复时间将比传统应用长 47 倍。本章将揭示生产级 LangGraph 应用的诊断工具箱，让你在智能体行为异常时，像老中医把脉般精准定位病灶。

SpringMVC常用注解（二）

2301_78125917的博客

11-30

845

/ 模型属性名为 "newUser" 而不是 "user"// 手动设置属性名。

免费 Canvas + javascript实现的弹球打砖块游戏，可直接下载使用

12-04

免费 Canvas + javascript实现的弹球打砖块游戏，可直接下载使用

黑马前端练习项目之静态网页开发实践学成教育机构官网仿制与前端技能综合训练_教育机构官网在线学习平台课程展示师资介绍学员案例新闻动态联系我们响应式布局多页面导航.zip

最新发布

12-04

车辆ACC自适应巡航控制Matlab模型包括直路控制策略、弯路控制策略、制动油门控制策略、安全距离计算

12-04

内容概要：本文档主要介绍了一个关于车辆ACC（自适应巡航控制）的Matlab仿真模型，涵盖直路与弯路行驶条件下的控制策略、制动与油门控制逻辑以及安全距离计算方法。该模型旨在通过Matlab平台实现对ACC系统核心功能的建模与车辆ACC自适应巡航控制Matlab模型包括直路控制策略、弯路控制策略、制动油门控制策略、安全距离计算仿真，帮助研究人员理解和优化车辆在不同路况下的自动跟车与速度调节能力。文档还列举了多个其他Matlab/Simulink仿真项目，涉及电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域，表明其所属团队在科研仿真方面的广泛技术支持能力。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事汽车电子、智能驾驶、控制工程等相关领域研究的研发人员和高校研究生。; 使用场景及目标：①学习并实现车辆ACC系统的控制算法；②开展自动驾驶相关控制策略的仿真验证；③作为智能交通系统或车辆控制系统课程的教学参考案例；阅读建议：建议结合Matlab仿真环境实际操作，重点关注控制策略的设计逻辑与参数调优过程，并可借鉴文中提供的其他仿真案例拓展研究思路。

ollama 胡言乱语

03-17

<think>好的，用户遇到了Ollama模型输出胡言乱语的问题，需要帮助解决。首先，我需要回忆Ollama的相关知识，并结合之前提供的引用内容来分析可能的原因和解决方案。首先，根据引用[3]，AMD Ryzen 7 8845H内置NPU运行13B及以下的模型没问题，但模型能力有限，适合特定场景。如果用户使用的是较小的模型，可能在复杂任务上表现不佳，导致输出不连贯。这可能是一个原因，需要检查模型参数大小是否合适。接下来，引用[2]提到Transformer之前的模型如RNN、LSTM存在处理长序列困难的问题。虽然Ollama可能基于Transformer，但如果模型本身架构或训练不足，也可能导致生成内容混乱。需要确认模型结构是否有优化，或者是否存在训练数据不足的情况。引用[4]提到LoRA合并到原始模型的方法，如果用户自行合并模型，可能合并过程中出现问题，导致模型参数错误，从而输出异常。需要检查是否进行了模型融合，并确保步骤正确。然后，常见的模型输出问题可能包括温度参数设置过高导致随机性大，或者重复惩罚不足导致重复内容。此外，提示词不够明确也可能让模型生成无关内容。需要建议用户调整这些参数，优化输入提示。另外，硬件资源如内存或显存不足可能导致模型推理错误，需要检查系统资源是否足够支持当前模型运行。用户可能需要升级硬件或使用更小的模型。最后，如果所有方法都无效，建议用户更新Ollama到最新版本，或者更换更稳定的模型，如引用[3]提到的13B以下模型，或考虑商业模型如ChatGPT。总结可能的解决方案步骤：检查模型大小、调整生成参数、优化输入提示、验证模型完整性、确保资源充足、更新或更换模型。需要将这些有条理地呈现给用户，并提供相关问题引导深入探讨。</think>### Ollama模型输出胡言乱语的解决方案 #### 1. **检查模型参数规模** - 如果使用小参数模型（如7B以下），其逻辑推理能力较弱，容易生成无意义内容。建议尝试更大规模模型（如13B及以上），但需确保硬件支持（如AMD Ryzen 7 8845H内置NPU可运行13B模型）[^3]。 - 若硬件受限，可调整模型量化等级（如从`q4`改为`q5`）以提升精度： ```bash ollama run llama2:13b-q5_k_m ``` #### 2. **调整生成参数** - **温度值（Temperature）**：降低温度值（默认0.8）可减少随机性： ```bash OLLAMA_TEMPERATURE=0.3 ollama run mistral ``` - **重复惩罚（Repeat Penalty）**：增加惩罚值（默认1.1）避免重复内容： ```bash OLLAMA_REPEAT_PENALTY=1.3 ollama run mistral ``` #### 3. **优化输入提示（Prompt）** - 明确任务类型：例如生成文本时添加结构化要求： ``` 请生成3条请假理由，要求：1.真实可信 2.包含具体细节 3.使用正式语气 ``` - 添加示例参考（Few-shot Learning）： ``` 示例：因家中水管爆裂需紧急处理，附物业维修通知单。请生成类似的请假理由： ``` #### 4. **验证模型完整性** - 若使用合并后的模型（如LoRA微调模型），需检查合并过程是否正确： ```bash # 引用[4]的模型合并命令示例 python merge_lora_weights.py --base_model=llama-7b --lora=my_lora --output=merged_model ``` - 重新下载基础模型文件： ```bash ollama rm llama2 ollama pull llama2 ``` #### 5. **硬件资源检查** - 运行模型时监控显存/内存占用，避免资源不足导致输出异常。13B模型通常需要至少16GB内存。 - 使用`nvidia-smi`或任务管理器确认资源使用情况。 #### 6. **尝试其他模型框架** - 如果问题持续，可切换至其他优化版本（如`mistral`模型对长文本处理更稳定）： ```bash ollama run mistral ``` - 对于关键任务，建议直接使用商业API（如ChatGPT）。