小桥

对于java异常处理你是否都掌握了呢，如果是，你是否能在下面这段代码中，迅速找出异常处理的六个问题吗？ 1、OutputStreamWriter out = …  　　2、java.sql.Connection conn = …  　　3、try { // ⑸  　　4、 Statement stat = conn.createStatement();  　　5、

本文作者Alex已经从事Java开发15年了，最近帮助开发了COBOL和Magik语言的JVM 。当前，他正致力于Micro Focus的Java性能测试工具。在本文中，他阐述了在标准硬件中实现高速、多线程虚拟内存的可能性及方案。原文内容如下。  你想在标准硬件上运行TB级甚至PB级内存的JVM吗？你想与内存交互一样读写文件，且无需关心文件的打开、关闭、读、写吗？  JVM的64位地址

解决栈和堆内存溢出办法要设置环境内存变量： 1、在运行界面（cmd进入）中运行命令：java -Xms256m -Xmx1024m，维护上下限内存参数，最大内存不能错过系统内存的1/4，最小内存不能小于最大内存的1/4 2、在Tommcat /bin路径下，如果是安装版需要service.bat文件,此文件在解压缩版里。 3、 在运行界面（cmd进入）中 运行命令：cd Tommcat /

相信大家看到过很多比较String和StringBuffer区别的文章，也明白这两者的区别，然而自从Java 5.0发布以后，我们的比较列表上将多出一个对象了，这就是StringBuilder类。String类是不可变类，任何对String的改变都会引发新的String对象的生成；而StringBuffer则是可变类，任何对它所指代的字符串的改变都不会产生新的对象，可变和不可变类这一对对象已经齐全

Java是一种伟大的语言。它管理内存，传授面向对象的编程（思想），使我们更好地用它来编码。另外，它确实是一种“编写一次，到处运行“的语言。然而，Java应用程会遇到一些常见的开发者和应用者独耳熟能详的性能挑战。 　　内存泄露 　　Java的最大的好处之一是它能够管理内存模型。当对象不再使用时，Java会做清理工作。较旧的语言需要人工来管理内存，但开发者宁愿花时间专注于核心语言逻辑而不愿

按照编译事理的分配概念，运行时的内存分配有三种策略，分别是静态的，栈式的，和堆式的。 　　静态存储分配是指在编译时就能确定每个数据方针在运行时刻的存储空间需求，因而在编译时就可以给他们分配固定的内存空间。这种分配策略要求代码中不许可有可变数据结构（好比可变数组）的存在，也不许可有嵌套或者递归的结构呈现，因为它们城市导致编译轨范无法计较切确的存储空间需求。 　　栈式存储分配也可称为动态存

对于这个系列里的问题，每个学Java的人都应该搞懂。当然，如果只是学Java玩玩就无所谓了。如果你认为自己已经超越初学者了，却不很懂这些问题，请将你自己重归初学者行列。内容均来自于优快云的经典老贴。 　　问题一：我声明了什么！ String s = "Hello world!";  　　许多人都做过这样的事情，但是，我们到底声明了什么？回

很多人都说“Java完了，只等着衰亡吧！”，为什么呢？最简单的的例子就是Java做的系统时非常占内存！一听到这样的话，一定会有不少人站出来为Java辩护，并举出一堆的性能测试报告来证明这一点。其实从理论上来讲Java做的系统并不比其他语言开发出来的系统更占用内存，那么为什么却有这么多理由来证明它确实占内存呢？两个字，陋习。 　　1、别用new Boolean（）。 　　在很多场景中Bo

本文作者Pierre是一名有10多年经验的高级系统架构师，他的主要专业领域是Java EE、中间件和JVM技术。根据他多年的工作实践经验，他发现许多性能问题都是由Java堆容量不足和调优引起的。下面他将和大家分享非常实用的5个Java堆优化技巧。 　　1、JVM：对难以理解的东西产生恐惧感 　　千万不要以为，通过配置，调优，就可以排除那些你所不明白的问题。有些人认为Java程序员不需要

垃圾收集GC（Garbage Collection）是Java语言的核心技术之一，但在JVM的内部运行机制上看，Java的垃圾回收原理与机制并未改变。垃圾收集的目的在于清除不再使用的对象。GC通过确定对象是否被活动对象引用来确定是否收集该对象。GC首先要判断该对象是否是时候可以收集。两种常用的方法是引用计数和对象引用遍历。 　　引用计数收集器 　　引用计数是垃圾收集器中的早期策略。在这

1 介绍 1.1     背景 腾讯提供了一些列Internet服务，比如拥有3.9亿左右月激活用户的微信(WeChat)、以及8.4亿左右QQ用户和6.4亿左右的QZone用户。这些数据是来自于2014年第一季度。腾讯拥有超过100PB数据，这些数据由不同的应用以及不同的用户产生的，用户生成的数据比如有照片、语音和视频。 近些年深度学习在大数据挖掘已经成为一个热点，也在不同领域取得了突破性