JProfiler使用(二)

本文详细介绍了JProfiler这款强大的Java应用程序性能分析工具。它提供了多种视图帮助开发者深入理解内存使用、堆状况、CPU负载及线程行为。通过MemoryView、Heapwalker、CPUViews和ThreadViews等功能模块,开发者能轻松定位并解决性能瓶颈。
JProfiler提供的监测内容

1.Memory View

JProfiler 的内存视图部分可以提供动态的内存使用状况更新视图和显示关于内存分配状况信息的视图。

所有的视图都有几个聚集层并且能够显示现有存在的对象和作为垃圾回收的对象。

All Objects:显示目前系统内存中的全部对象。

Records Objects:显示类或所有已记录对象的包。

Allocation Call Tree: 显示一棵请求树或者方法、类、包或对已选择类有带注释的分配信息的J2EE组件。

Allocation Call Spots:显示一个列表,包括方法、类、包或分配已选类的J2EE组件。对于每个spot都可以显

它的跟踪记录树。

Class Tracker:设置对象追踪。。

内存对象可以设置标记点,记录内存中对象数量的变化。

2.Heap walker

在JProfiler的堆遍历器(Heap walker)中,你可以对堆的状况进行快照并且可以通过选择步骤下寻找感兴趣的对 象。

堆遍历器有五个视图:

Classes:显示所有类和它们的实例。

Allocations:为所有记录对象显示分配树和分配热点。

References:为单个对象和“显示到垃圾回收根目录的路径”提供索引图的显示功能。还能提供合并输入视

图和输出视图的功能。

Data:为单个对象显示实例和类数据。

Time:显示一个对已记录对象的解决时间的柱状图

3.CPU Views

JProfiler 提供不同的方法来记录访问树以优化性能和细节。线程或者线程组以及线程状况可以被所有的视图选择。

所有的视图都可以聚集到方法、类、包或J2EE组件等不同层上。

CPU视图部分包括:

Call tree 显示一个积累的自顶向下的树,树中包含所有在JVM中已记录的访问队列。

JDBC,JMS和JNDI服务请求都被注释在请求树中。

请求树可以根据Servlet和JSP对URL的不同需要进行拆分。

Hot spots 显示消耗时间最多的方法的列表。对每个热点都能够显示回溯树。

该热点可以按照方法请求,JDBC,JMS和JNDI服务请求以及按照URL请求来进行计算。

Call graph 显示一个从已选方法、类、包或J2EE组件开始的访问队列的图。

4.Thread Views

对线程剖析,JProfiler提供以下视图:

Thread history:显示一个与线程活动和线程状态在一起的活动时间表。

Thread monitor:显示一个列表,包括所有的活动线程以及它们目前的活动状况.

Thread Dump:Dump出某个时刻的所有线程

5.VM Tememetry Views

Memory:记录当前实际工程实际使用的内存情况。可选堆内存(Heap包括 PS Eden Space年轻代,PS OLD Gen年老代,PS Survivor交换区)的内存使用和回收情况。 或非堆内存(Non-Heap 包括Code Cache,PS Perm Gen)

Recorded Objects:记录系统当前对象数量变化。

GC Activity:GC所占cpu情况

Threads:系统活动线程数。

CPU Load:目前工程占用系统cpu状态。



Linux下内存监测查看比较

ps -aux|grep + 工程

显示结果:

USER域指明了是哪个用户启动了这个命令;

用户可以查看某个进程占用了多少CPU;

内存使用及其VSZ(虚拟内存大小)和RSS(常驻集大小):

VSZ表示如果一个程序完全驻留在内存的话需要占用多少内存空间;

RSS指明了当前实际占用了多少内存;



top -p + pid

PID 进程id编号

USER 进程所有者的用户名

PRI 进程的优先级

SIZE 进程大小,包括它的代码、栈和数据区域,以千字节为单位

RSS 进程使用的内存总量,以千字节为单位

SHARE 进程使用的共享内存数量

STAT 进程的状态,通常R表示运行,S表示休眠

%CPU 自从最近的屏幕更新以来,这个进程使用的CPU百分比

%MEM 这个进程使用的内存百分比

TIME 自从进程启动以来,这个进程使用的CPU时间量

CPU 最近执行进程的CPU

COMMAND 正在执行的命令
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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