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涤生的博客

专注各种互联网技术分享，Java、Netty、JVM、中间件等。欢迎关注。

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JVM 内存分析神器 MAT: Incoming Vs Outgoing References 你真的了解吗？

eclipse ide 编程算法

了解 Eclipse MAT 中 incoming and outgoing 引用之间的区别。

2019-10-30

7.8K0

G1 GC：一个神奇的 JVM 参数，减少你的内存消耗

编程算法 java jvm

现代 Java 应用程序有大量的字符串操作，例如，Web 服务 API 调用（JSON、REST、SOAP 等）、外部数据源调用（SQL、从 DB 返回的数据等）以及文本解析和文本创建等。因此，字符串对象很容易就占据了约至少 30％的内存。然而，这些 String 对象中的大多数都是重复的，这些字符串的重复浪费了大量内存。因此，优化重复字符串对象浪费的内存是 Java 非常受欢迎的功能之一。在 G1 中，Java 就对此功能做了支持。

2019-10-08

11K0

简单的 HTTP 调用，为什么时延这么大？

http https 编程算法网络安全 apache

最近项目测试遇到个奇怪的现象，在测试环境通过 Apache HttpClient 调用后端的 HTTP 服务，平均耗时居然接近 39.2ms。可能你乍一看觉得这不是很正常吗，有什么好奇怪的？其实不然，我再来说下一些基本信息，该后端的 HTTP 服务并没有什么业务逻辑，只是将一段字符串转成大写然后返回，字符串长度也仅只有 100 字符，另外网络 ping 延时只有 1.9ms 左右。因此，理论上该调用耗时应该在 2-3ms 左右，但为什么平均耗时 39.2ms 呢？

2019-07-17

1.2K0

讨论在 Linux Control Groups 中运行 Java 应用程序的暂停问题

编程算法 jvm java 文件存储 node.js

本篇原文来自 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang，原文：Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1]，在容器化的进程中，或多或少会给现有应用程序带来一些问题，这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中，发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响，文章深入分析问题根本原因，并给出解决方案。笔者看过后，觉得非常赞，因此翻译后献给大家，希望对大家有帮助。

2019-05-15

2.2K0

讨论在 Linux Control Groups 中运行 Java 应用程序的暂停问题

编程算法 jvm java 文件存储 node.js

本篇原文来 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang，原文：Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1]，在容器化的进程中，或多或少会给现有应用程序带来一些问题，这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中，发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响，文章深入分析问题根本原因，并给出解决方案。笔者看过后，觉得非常赞，因此翻译后献给大家，希望对大家有帮助。

2019-05-15

2K0

一次 Netty 堆外内存泄露问题排查

java linux 编程算法 ide

最近在做一个基于 websocket 的长连中间件，服务端使用实现了 socket.io 协议（基于websocket协议，提供长轮询降级能力）的 netty-socketio 框架，该框架为 netty 实现，鉴于本人对 netty 比较熟，并且对比同样实现了 socket.io 协议的其他框架，这个框架的口碑要更好一些，因此选择这个框架作为底层核心。

2019-05-14

1.8K0

Java 堆外内存回收原理

java jvm 编程算法

DirectByteBuffer 这个类是 JDK 提供使用堆外内存的一种途径，当然常见的业务开发一般不会接触到，即使涉及到也可能是框架（如 Netty、RPC 等）使用的，对框架使用者来说也是透明的。

2019-05-07

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Java 堆外内存回收原理

jvm 编程算法 java

DirectByteBuffer 这个类是 JDK 提供使用堆外内存的一种途径，当然常见的业务开发一般不会接触到，即使涉及到也可能是框架（如 Netty、RPC 等）使用的，对框架使用者来说也是透明的。

2019-04-24

1.1K0

系统优化总结—帮你剖析系统问题

linux 安全编程算法

之前组内一位大佬分享了一些关于系统性能优化方面的干货，这里我将它整理成文并且加入自己平时常用的一些工具和技巧。由于关于系统性能优化涉及的内容非常多，我会分几篇文章来分享。这次分享下定位系统层面问题的常用方法。

2018-08-14

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Long Polling长轮询详解

众所周知，数据交互有两种模式：Push（推模式）、Pull（拉模式）。推模式指的是客户端与服务端建立好网络长连接，服务方有相关数据，直接通过长连接通道推送到客户端。其优点是及时，一旦有数据变更，客户端立马能感知到；另外对客户端来说逻辑简单，不需要关心有无数据这些逻辑处理。缺点是不知道客户端的数据消费能力，可能导致数据积压在客户端，来不及处理。拉模式指的是客户端主动向服务端发出请求，拉取相关数据。其优点是此过程由客户端发起请求，故不存在推模式中数据积压的问题。缺点是可能不够及时，对客户端来说需要考虑数据拉取相关逻辑，何时去拉，拉的频率怎么控制等等。

2018-08-14

2.2K0

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