性能优化之 JVM 高级特性

本文深入探讨JVM高级特性的应用及性能优化方法,通过实际案例解析如何有效降低服务停顿时间并提升吞吐量。涵盖JVM内存模型、垃圾回收算法、常见排查场景等内容。

性能优化之 JVM 高级特性

作者/分享人: 码侠岛
多年大型互联网项目开发经验,涉及电商平台,互金平台,在项目中负责底层代码编写,代码审查,方案的设计,第三方服务的对接,当然还有日常的编码,喜欢尬聊,沉迷工作,无法自拔,让我们一起用代码推开世界的门

在面试的后期,往往都会问性能优化的问题,譬如你优化过 JVM 吗,有没有遇到过 JVM 排查的场景,如果只能说点基本的见解,那面试官给你的定岗定薪很有可能是初级,为了避免这种尬聊,兄弟,你还是进来深入交流一番吧,而且 JVM 的优化的确能给服务运行带来更低的停顿和更高的吞吐量,优化到位无疑能让代码更稳定的运行,优化不到位,尤其是秒杀和大促的时候,商品没秒杀到,服务倒是被秒杀了,这……就有点不好意思了,进来一小时,开心一整天,保证面试的时候可以顺利走完这最后一公里。

  1. 前置知识:Java 基础知识;
  2. JVM 内存模型,JVM www.shenghuodemeili.com类加载模型,OSGI 加载模型;
  3. 常用垃圾搜集算法,www.gaimor.cn互联网公司常用算法 CMS,G1 算法;
  4. JVM 排查场景,GC 日志解析;
  5. JVM的内存模型与并发特性;
  6. JVM的编译期和运行期优化;
  7. 面试要想加薪,深入理解 JVM 必不可少;
  8. 图形演示,代码讲解。
内容概要:本文系统介绍了算术化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学化器加速函数(MOA)数学化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数整、模型并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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