jvm调优

JVM 调优与内存模型参考
最新推荐文章于 2025-07-09 18:18:48 发布
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#jvm 调优 内存模型

博客提供了一个参考链接，可能涉及 JVM 调优和内存模型相关内容，可通过链接https://www.cnblogs.com/andy-zhou/p/5327288.html#_caption_0进一步了解。
JVM调优实践 ⼀、JVM调优准备⼯作 实验报告 pdf
01-02
在JVM调优实践中，了解各个运行时数据区的工作原理至关重要。以下是对这些区域的详细解析： 1. **虚拟机栈**：每个线程都有一个独立的虚拟机栈，用于存储方法调用时的栈帧。栈帧中包含局部变量表（存储方法中的变量...
JVM调优工具命令详解.pdf
07-25
在现代的软件开发与运行环境中，Java虚拟机（JVM）的性能调优是非常重要的一环，特别是在处理大型应用程序或者服务时，合适的JVM调优能够显著提升系统性能和稳定性。本篇文档详细介绍了JVM调优工具的命令使用及其...
java调优总结
weixin_33859504的博客
06-14 386
JVM调优总结-序 几年前写过一篇关于JVM调优的文章，前段时间拿出来看了看，又添加了一些东西。突然发现，基础真的很重要。学习的过程是一个由表及里，再由里及表的过程。呵呵，所谓的“温故而知新”。而真正能走完这个轮回的人，也就能称为大牛或专家了。这个过程可能来来回回，这就是所谓“螺旋上升”，而每一次轮回都有新的发现。 这回添加的东西主要集中在基础的一些问题上，还有一...
Java的JVM调优
qq_34694419的博客
12-23 178
https://www.cnblogs.com/andy-zhou/p/5327288.html#_caption_0
JVM调优总结
LANGZI7758521的专栏
10-09 185
https://www.cnblogs.com/andy-zhou/p/5327288.html
JVM调优
weixin_44250247的博客
05-10 1847
jps：查看正在运行的 Java 进程。jps -v查看进程启动时的JVM参数；jstat：查看指定进程的 JVM 统计信息。jstat -gc查看堆各分区大小、YGC,FGC次数和时长。如果服务器没有 GUI 图形界面，只提供了纯文本控制台环境，它是运行期定位虚拟机性能问题的首选工具。jinfo：实时查看和修改指定进程的 JVM 配置参数。jinfo -flag查看和修改具体参数。jstack： 打印指定进程此刻的线程快照。定位线程长时间停顿的原因，例如死锁、等待资源、阻塞。
JVM 调优
骑牛小道士
07-09 1844
JVM 调优
【JVM调优】如何进行JVM调优？一篇文章就够了！
热门推荐
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
09-21 4万+
深入解读JVM性能的监控、定位和调优方案，阐述jps/stat/jstack、MAT等常用性能分析工具的使用，提出JVM参数、内存溢出、内存泄漏、CPU飙升、GC频繁等实际场景下JVM调优的方案。
推荐一些JVM原理，JVM调优，JVM内存模型，JAVA并发 电子书1
04-11
标题中提到了JVM原理、JVM调优、JVM内存模型和JAVA并发，这些都是Java虚拟机（JVM）相关的核心概念。JVM是运行Java字节码的虚拟计算机，为Java提供了一个跨平台的环境，确保Java程序可以在不同的操作系统上运行而...
JVM调优篇.pdf
09-12
JVM类加载机制详解 JVM类加载机制是Java虚拟机中的一种机制，它负责加载Java类文件到内存中，以便执行Java程序。类加载机制分为五个阶段：加载、验证、准备、解析和初始化。 加载 加载是类加载过程中的一个阶段，...
马士兵jvm调优笔记.docx
06-20
### 马士兵JVM调优笔记知识点梳理 #### 一、Java内存结构 Java程序运行时，其内存被划分为几个不同的区域，包括堆内存（Heap）、方法区（Method Area）、栈（Stack）、程序计数器（Program Counter Register）以及...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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