jvm性能调优

最新推荐文章于 2025-09-08 15:51:51 发布
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文章标签： python
原文链接：https://my.oschina.net/u/1591525/blog/2254900
本文介绍了使用jstat和jmap工具进行JVM内存分析的方法，包括如何查看GC状态及导出堆信息，对于理解Java应用的内存使用情况及优化性能具有重要作用。
Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习
ban102055的博客
09-04 2940
特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。
【TXT】用 Python 实现超漂亮的 HTML 两栏文本对比工具（支持行内差异高亮）
采菊东篱下，Python满乾坤！
09-05 1234
这个小工具虽然只有 300 多行代码，但却融合了文本处理、算法匹配、前端渲染和用户体验设计。它不仅实用，还能作为学习difflib和 HTML/CSS 布局的优秀范例。✅一句话总结：让文本对比不再枯燥，让差异“看得见”！也欢迎在评论区提出你的优化想法 😊。
torch神经网络入门级设备测试
m0_71002812的博客
09-07 837
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
Java 枚举通用接口设计与实现
sunnyday0426的博客
09-04 758
本文介绍了Java中枚举类型的通用接口设计方法。通过定义BaseEnumInterface接口，可以为枚举添加code和desc属性，并提供统一的静态操作方法，如根据code获取枚举实例、获取所有编码列表、验证编码有效性等。以GenderEnum为例，展示了枚举类如何实现该接口，并演示了通过接口提供的通用方法进行便捷操作。这种设计模式提高了代码复用性，使枚举操作更加规范统一。
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 679
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
Python核心技术开发指南(037)——匿名函数
谷哥的小弟
09-05 300
本文介绍了Python中的匿名函数（lambda函数），它是一种无需名称、通过lambda关键字定义的简洁函数形式。文章对比了匿名函数与命名函数的差异，指出匿名函数适合简单逻辑和临时使用场景，尤其是作为参数传递给高阶函数时更具优势。通过多个示例展示了匿名函数在数学运算、排序、条件判断和数据过滤等场景的应用，包括与sorted()、map()、filter()等内置函数的结合使用。
CUPP针对性字典安全防范
久绊A的博客
09-08 538
CUPP（常见用户密码分析器）是一款基于社会工程学的Python工具，通过收集目标的个人信息（姓名、生日、爱好等）智能生成高针对性密码字典。相比暴力破解工具，CUPP采用交互式提问（-i模式）或命令行参数（-l、-s等）自动组合信息，并支持添加特殊字符、数字及Leet变形（如p@ssw0rd）。典型案例显示，输入目标"张三"的个人数据后，CUPP能生成如"zhang@123"、"wangcai!2024"等符合用户习惯的密码变体，显著提升破解效率。
Python实现生成矩形、三角形、六边形和圆形点云
不枯石的学习笔记
09-06 759
本文介绍了使用Python生成规则几何形状点云的方法，包括矩形、三角形、六边形和圆形。主要内容包括：1）基本步骤概述，涵盖参数定义、采样、噪声添加和可视化；2）四种几何形状的具体生成算法和示例代码；3）应用场景分析，如工业检测、机器人导航和虚拟现实；4）综合程序实现，通过Tkinter界面实现点云生成与可视化。文中详细说明了每种形状的采样算法（如重心坐标法、极坐标采样）和实现细节，并提供了完整的Python代码示例。该内容为三维点云处理的基础技术，适用于计算机视觉、机器人学等领域的研究和开发。
LeetCode Hot 100 Python (71~80)
朝花夕拾。
09-08 331
LeetCode Hot 100 第71~80题的Python实现
Python爬虫实战：研究Animation模块，构建京东平台电商数据采集和分析系统
ylfhpy的博客
09-05 201
matplotlib 作为 Python 生态中成熟的可视化库，其 Animation 模块支持动态图表生成，可实现数据的实时动态展示。将爬虫技术与动态可视化结合，构建 "数据获取 - 处理 - 动态展示" 的完整闭环，对提升数据分析效率具有重要实践价值。而动态可视化技术通过连续帧画面展示数据变化轨迹，能更直观地揭示数据背后的规律，如商品价格波动、用户行为趋势等。第三梯队：vivo（3000-3400 元）、小米（2700-3100 元）、荣耀（2500-2900 元）
字符串左旋-三种解法
xnyxy2431366813的博客
09-08 146
实现一个函数，可以左旋字符串中的k个字符。例如：ABCD左旋一个字符得到BCDAABCD左旋两个字符得到CDAB先算出字符串str的长度len。左旋k次，k可能大于len，当左旋len * n（n为整数）次时，左旋后的字符串与原来的字符串相同。为避免重复左旋，可使k对len取余。
Python实现异步任务队列播放安静音乐
MonkeyMusic19的博客
09-08 591
以上就是关于猴子音悦音乐授权的详细介绍，希望对大家有所帮助。
量化股票从贫穷到财务自由之路 - 资金曲线管理：如何用夏普比率提升3倍收益稳定性
THMAIL的博客
09-08 586
量化股票从贫穷到财务自由之路 - 资金曲线管理：如何用夏普比率提升3倍收益稳定性 各位朋友，今天咱们聊点硬核的——资金曲线管理。我见过太多人策略回测起来年化50%+，实盘一跑就崩盘。为什么？因为他们盯着收益率这个"面子"，却忽略了稳定性这个"里子"。这篇咱们直击要害，用夏普比率把策略收益稳定性提升3倍。别急，我会带着你从零搭建资金曲线监控系统，顺便分享我踩过的那些坑... --- 一、资金曲线：你...
本地部署的Qwen3，测试不同数量并发请求的吞吐量
overwhelmed的博客
09-08 470
所以可以在api里面限流，因为当队列过长时，延时太大，返回没有意义，不如直接不要浪费计算资源。
人工智能-python-深度学习-经典网络模型-LeNets5
最新发布
x112xxds的博客
09-08 629
LeNet-5是Yann LeCun于1998年提出的经典卷积神经网络，用于手写数字识别（MNIST数据集）。该网络通过局部感受野、权值共享和下采样（平均池化）等核心思想，显著提升了特征提取效率，成为深度学习奠基性网络之一。LeNet-5共7层，包含3个卷积层、2个池化层和2个全连接层，输入为32×32灰度图像，输出10类分类结果。PyTorch实现中采用tanh激活函数，与现代网络设计（如ReLU）有所差异。训练时需将MNIST图像填充至32×32，通过交叉熵损失和优化器进行模型优化。该网络结构简洁但效果
AutoDL下载数据集（Flickr30K、MSCOCO）
全栈O-Jay的博客
09-04 211
Hugging face的数据集下载到本地。
Python元组：不可变但灵活的数据容器
这家伙很懒，什么都没有留下
09-05 1007
元组的魅力在于它的简单性和明确性。它不追求成为全能数据结构，而是专注于做好一件事：提供不可变的有序集合。这种专注使它在特定场景下成为最佳选择。理解元组不仅是掌握一种数据结构，更是理解Python设计哲学的重要窗口。它教会我们：有时限制反而能带来自由，不可变性可以成为强大的工具。在编程实践中，合理运用元组能写出更健壮、更易维护的代码。从简单的数据存储到复杂的系统设计，元组都以其独特的方式贡献着力量。它可能不是最耀眼的数据结构，但绝对是Python工具箱中不可或缺的一员。
Python 去重：轻松去除列表中的重复元素
2409_89146448的博客
09-05 729
通过本文的介绍，你已经学会了如何在 Python 中去除列表中的重复元素，并了解了一些实用的技巧和最佳实践。使用集合（set：简单快捷，但不保持元素顺序。使用字典（dict：保持元素顺序，代码简洁。使用列表推导式：适合简单的去重需求，但性能较低。使用：保持元素顺序，性能高效。使用pandas库：适合处理大型数据集，功能强大。
发文量统计，echarts展示
weixin_39689854的博客
09-05 356
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2024年发文量'),datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()])#xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="time")bar.add_yaxis('发文量',monthly_count['count'].tolist())
JVM性能调优
04-02
### JVM性能调优的方法与最佳实践 #### 一、JVM性能调优的基础理论 JVM性能调优的核心目标在于优化应用程序的运行效率以及资源利用率。通过调整JVM的各种参数，可以显著提升程序的表现。基础理论涵盖了垃圾回收机制(GC)、堆内存分配策略等内容[^1]。 #### 二、JVM性能调优的关键参数 为了实现高效的性能调优，需要熟悉并合理设置一系列重要的JVM参数。这些参数主要包括但不限于以下几个方面： - **堆内存配置** 堆内存分为年轻代(Young Generation)和老年代(Tenured/Old Generation)，其比例可以通过`-XX:NewRatio=<value>`来设定，默认情况下新旧代的比例为2:8。此外，还可以指定初始堆大小(`-Xms`)和最大堆大小(`-Xmx`)。默认的最大堆内存约为物理内存的四分之一，在某些环境中可能接近450MB，而初始化大小通常较小，约30MB左右[^2]。 - **垃圾回收器的选择** 不同的应用场景适合不同的垃圾回收算法。常见的有Serial GC(-XX:+UseSerialGC), Parallel GC (-XX:+UseParallelGC), CMS (Concurrent Mark Sweep, -XX:+UseConcMarkSweepGC) 和 G1 Garbage Collector (-XX:+UseG1GC)[^1]。每种GC都有各自的适用范围和特点，例如CMS适用于低延迟需求较高的应用，而G1则更适合大容量堆环境下的综合表现优化。 #### 三、具体操作流程 实际执行过程中，可以从多个角度入手来进行详细的诊断与改进工作: 1. 使用工具定位问题源码位置及其影响因素。比如利用 `jps -l`, `top -p <PID>`, 转换线程ID至十六进制形式并通过`printf "%x\n"`完成转换后再借助`jstack`命令获取具体的栈轨迹信息以便进一步排查异常行为所在之处[^3]； 2. 对于发现存在瓶颈或者耗时较长的操作部分，则需深入研究相关逻辑是否存在可优化空间； 3. 同时也要关注外部依赖库版本兼容性情况以及其他潜在干扰项是否会对整体效能造成负面影响； 4. 配合使用专业的APM(Application Performance Management)平台持续跟踪线上实例状态变化趋势图谱从而及时作出相应调整措施直至达到预期效果为止。 以下是用于打印当前虚拟机所有选项的一个简单脚本示例： ```bash #!/bin/bash if [ $# -ne 1 ]; then echo "Usage: $0 <pid>" exit 1 fi jinfo $1 | grep 'MaxHeapSize' ``` 此脚本接受一个进程号作为输入参数，并显示该进程中关于最大堆尺寸的信息。 #### 四、案例分享——解决堆溢出(OOM) 当遇到OutOfMemoryError错误提示时，意味着已经超出了所允许使用的内存限额界限。此时应当按照如下步骤处理： - 收集必要的数据资料，包括但不限于完整的gc日志文件、heap dump快照等辅助材料； - 应用专门设计用来解析上述提到的数据类型的软件产品如Eclipse MAT(Memory Analyzer Tool) 或 Visual VM 来识别主要占用者群体特征模式； - 结合业务背景知识共同探讨可行解决方案方向，最终决定增加可用硬件资源配置还是重构现有架构体系结构以减少不必要的对象创建活动频率等方式缓解压力状况。 ---
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