在 Spring 中使用 @Transactional 注解遇到嵌套事务时，事务失效问题的常见原因和解决方法大全 大家好，欢迎来到《猫头虎技术团队》的技术分享！...今天我们来聊聊 Spring 中使用 @Transactional 注解时的嵌套事务问题。在实际开发中，嵌套事务常常会遇到一些棘手的问题，尤其是当事务失效时，可能会让你抓耳挠腮，头大如斗。...方法内部调用事务方法导致事务失效 在 Spring 中，事务是通过 AOP 代理实现的，这意味着事务只会在外部调用方法时生效。...这样可以确保在嵌套事务中遇到特定异常时进行回滚。...三、总结 在 Spring 中使用 @Transactional 注解处理嵌套事务时，常见的事务失效问题包括：默认传播行为导致事务失效、方法内部调用事务方法导致事务失效、回滚策略不正确、事务管理器配置不当以及数据库不支持保存点机制
在C#中，可以使用最新的异步编程模型来优化涉及大量数据处理和网络请求的应用程序性能，并确保资源的高效利用和避免常见的并发错误。...以下是一些可以使用的技术和模式： 异步和等待：利用C#中的异步/等待关键字，可以简化异步编程模型。通过使用异步方法和任务，可以在处理大量数据和网络请求时提高应用程序的性能。...例如，可以使用async和await关键字来创建异步方法，使得长时间运行的任务可以在后台进行，而不会阻塞主线程。这样可以提高应用程序的响应性能。...transformBlock.Complete(); // 通知 transformBlock 数据已经完成 actionBlock.Completion.Wait(); // 等待 actionBlock 完成 锁和同步：在处理并发操作时...() { lock (lockObject) { // 访问共享资源的代码 } } 以上是一些可以使用的方法来优化涉及大量数据处理和网络请求的应用程序性能，并确保资源的高效利用和避免常见的并发错误
“为了降低崩溃率和减少 ANR，我们使用了 Android 的重要功能和 Firebase 的 Crashlytics 进行主动监控，并且设法在大约 99.9％ 的无崩溃会话和 ANR 率小于 0.1％...“为了实现这一目标，我们分阶段推出了我们的应用程序 - 监控崩溃和 ANR，广泛使用 Nullity Annotations 来计算运行静态代码分析工具时的 NullPointerException 问题...在测试 APK 时，我们看看 PSS（比例集大小），了解应用程序或游戏在设备上冷启动的内存量。PSS 的测量方式是您的应用的私有内存加上您的应用在设备上使用的共享内存的比例。...“在考虑尺寸要求时，我们将工作重点放在图像压缩格式，声音片段长度和图像分辨率上，” Sachin Saga Cricket Champions 制造商 JetSynthesys 生产副总裁 Amitabh...在启动时删除互联网连接并使用反作弊工具可防止玩家在游戏中出现任何潜在的不当行为，并减少内存使用量。”
前言 在 Android开发中，性能优化策略十分重要 因为其决定了应用程序的开发质量：可用性、流畅性、稳定性等，是提高用户留存率的关键 本文全面讲解性能优化中的所有知识，献上一份 Android性能优化的详细攻略...具体介绍如下： 更快：应用程序 运行得更加流畅、不卡顿，能快速响应用户操作 更稳定：应用程序 能 稳定运行 & 解决用户需求，在用户使用过程中不出现应用程序崩溃（Crash） 和 无响应（ANR）的问题...稳定性 影响Android 应用稳定性的原因有很多，主要是：应用崩溃（Crash）、应用无响应（ANR） 这2个错误的结果将导致程序无法使用 下面，将主要讲解该2个优化方向：应用崩溃（Crash）、应用无响应...资源节省性 优化原因 由于移动设备的硬件性能有限，故减少应用程序的资源消耗显得十分重要 优化方向 内存大小、安装包大小、耗电量 & 网络流量 6.1 内存优化 优化原因 避免因不正确使用内存...& 使用产品 安装包结构 介绍 优化方案 6.3 减少网络流量 优化原因 每次获取资源时 都通过流量 & 网络加载的方式，将耗费大量网络流量 优化方案 主要通过 缓存 减少网络流量，采用三级缓存方案
对这篇论文感兴趣的原因是因为它不像许多以前的方法，它学习在不成对的图像集之间进行翻译，为匹配图像对可能不存在的应用程序打开大门，或者可能很难获得。...新提出的目标函数比标准GAN训练要稳定得多，因为它避免了在训练过程中渐变消失： 使用这个修改的目标，作者还避免了一个称为模式崩溃的问题，其中标准的GAN只从可能输出的一个子集产生样本。...在许多情况下，精致的合成图像与真实世界的图像是无法区分的。 对这篇论文感兴趣的原因是因为它提出了第一个弥合模拟和现实世界数据差距的实用方法。...特别是在机器人技术方面，提出了一个有趣的挑战：为领域特定的应用程序收集和标记数据需要资源，而这些资源学术界可能无法获得，但大部分的研究工作仍得进行。...对于深度学习应用来说，数据为王，然而大多数学术实验室都没有资源来生成快速处理新研究领域所需的大量数据：如果有一个公共数据集不存在这个问题，你可以自己收集和标记数据。
前言 今天在自己工程中使用@Async的时候，碰到了一个问题：Spring循环依赖（circular reference）问题。 或许刚说到这，有的小伙伴就会大惊失色了。...关于事务不生效方面的原因，可参考：【小家java】Spring事务不生效的原因大解读 本文场景的背景也一样，我想调用本类的异步方法（标注有@Async注解），很显然我知道为了让于@Async生效，我把自己依赖进来...这意味着其他bean不使用bean的最终版本。 问题定位 本着先定位问题才能解决问题的原则，找到问题的根本原因成为了我现在最需要做的事。...从报错信息的描述可以看出，根本原因是helloServiceImpl最终被包装(代理)，所以被使用的bean并不是最终的版本，所以Spring的自检机制报错了~~~ 说明：Spring管理的Bean都是单例的...getEarlyBeanReference()方法从而很好的对循环依赖提供了支持 @Async的代理创建使用的是AsyncAnnotationBeanPostProcessor单独的后置处理器实现的，它只在一处
某电商平台在大促活动当天，因服务器突发崩溃，短短半小时内损失数百万订单；一家在线教育平台因服务器故障导致课程中断，引发大量用户投诉与退费申请…… 这些真实案例警示我们，服务器崩溃带来的不仅是服务中断，更可能严重损害企业信誉与经济利益...想要避免类似情况发生，就得先了解服务器崩溃的常见原因，掌握解决方法与提防手段一、服务器崩溃的常见原因服务器崩溃，即服务器在运行中突然停止响应、无法正常提供服务。...更需警惕恶意软件入侵，病毒、木马不仅会大量占用系统资源，还可能篡改关键系统文件，直接导致服务器瘫痪。...二、服务器崩溃的解决步骤当服务器崩溃时，需遵循 “快速响应、精准排查、逐步恢复” 的原则，将业务损失降至最低。（一）快速响应与初步排查1....监控预警与日志留存当服务器出现 CPU 使用率飙升、内存耗尽等异常预警时，需立即通过远程终端登录服务器，收集系统日志（/var/log/syslog）、应用日志（如 Tomcat 的 catalina.out
应用程序崩溃是一个常见的问题，可能是由多种原因引起的，包括内存泄漏、资源耗尽、代码错误等。以下是一些诊断和解决应用程序崩溃的方法：1. 检查日志文件首先，查看应用程序的日志文件，了解崩溃的具体原因。...使用 gdb 调试应用程序gdb 是一个强大的调试工具，可以帮助您定位和修复应用程序的崩溃问题。...分析核心转储文件如果应用程序崩溃时生成了核心转储文件（core dump），可以使用 gdb 分析这些文件。...在 gdb 中，使用 backtrace 命令查看调用栈：(gdb) backtrace6. 检查依赖库确保应用程序所需的所有依赖库都已正确安装并且版本兼容。...优化代码根据诊断结果，优化代码以减少崩溃的可能性。常见的优化方法包括：释放不再使用的内存：确保在不再需要内存时及时释放。避免资源耗尽：合理管理文件描述符、内存等资源。
我已经在 LinkedIn 和我们的博客上对此进行了广泛的撰写。 我们投入了大量的时间进行研究和开发，以构建一个 AI 故障排除代理，特别关注简化根本原因分析。...(via Hugging Face) DeepSeek-V3(via Hugging Face) 测试场景最终导致 DeepSeek 崩溃，因此它被排除在更高级的测试场景之外。...DeepSeek-R1 无法完成分析，使用户无法获得可操作的见解。 您可以在场景 #1 的图像中看到 DeepSeek 完全失败，而 Claude 和 LLaMA 正确诊断了 YAML 问题。...您可以在场景 #3 的图像中看到，Claude 和 LLaMA 正确地诊断出过多的 CPU/内存请求，尽管 Claude 给出了更好的解释和行动号召 结论： Kubernetes 资源调度问题很复杂，人工智能不容易诊断...在规模化部署人工智能驱动的故障排除时，一个关键的考虑因素是定价： Claude 3.5 Sonnet: 0.003 (input) / 0.015 (output) LLaMA 3.3 Instruct
在本地运行这些模型时，用户可以要求 AI 执行几乎所有连接 Wi-Fi 时通常会执行的操作，例如生成图像、与 AI 聊天、浏览网页、编写代码以及提问。...就使用体验而言，有些用户认为，它并不尽如人意。 “上周 v1.0.1 刚发布时，我试用了一下，结果直接把我的 Pixel 7 搞崩溃了。...我给一个也有 Pixel 7 的朋友看了，他的推理速度更快。后来，当我们尝试使用 GPU 进行后续提问时，这款应用在我们两部手机上都崩溃了。”...同样使用谷歌手机 Pixel 6a 的用户表示，的确出现了应用程序崩溃的现象。 “当我尝试在 Pixel 6a 上切换到 GPU 推理时，应用程序崩溃了。”...模型来解析手势 对手势输出进行后处理，转换为有意义的指令 在 iOS 和 Android 平台上实现这样的功能，需要编写大量超出 TFLite 模型本身的代码。
在部署我们的第一个应用程序时，我们发现使用工具集在调试 Flink 时使用正确： Async-profiler：为 Java 虚拟机 (JVM) 用于错误制造任务的分析工具，跟踪事件，包括 CPU 周期...例如自定义 BucketAssigner 可以使用的列表记录中的任务来生成一个Hive 的图像。一种非常流行的分区格式。...我们增加了内存，它会崩溃。我们知道缓冲存储桶中的记录可能需要一些内存，但可能需要几个 GB。 在应用程序中要崩溃的时候进行了一堆转储，并使用Eclipse ，我们进行了分析。...任务管理器都需要在内存中存储大量存储桶。列表我们定期观察超过 500 个。 原因，探测和发现文件的全部时间显着增加：每个任务管理器上都没有数据来快速完成。...OOM 错误的 Flink 容纳的内存使用情况 我们确认问题发生在大量使用且已运行一个小时的应用程序中。
当发生这种情况时，应用程序将无法运行。 可能是由 pod 中的应用程序崩溃引起的 可能是由 pod 或部署过程中的错误配置引起的 当发生crash loops时，需要查看日志来解决问题。...出于两个原因进行监控很重要： 应用程序不能使用完应用程序分配的cpu。如果应用程序受 CPU 限制，则需要增加 CPU 分配或者增加pod数量。最终需要增加服务器来解决。...如果作业因节点崩溃或重新启动或资源耗尽而未能成功完成，需要要知道作业失败。 通常并不意味着您的应用程序无法访问，但如果不加以修复，它可能会导致以后会出现问题。...可以使用开源组件kube-eventer来推送事件。 8Persistent Volume Failures 持久卷是在集群上指定的存储资源，可用作任何请求它的 Pod 的持久存储。...在它们的生命周期中，它们被绑定到一个 Pod，然后在该 Pod 不再需要时回收。 如果该回收因任何原因失败，需要知道的持久存储有问题。
1.2.5 线程等待 等待原因： 线程结束时，相应的资源仍在地址空间中，新线程不会使用未释放资源的空间，造成资源浪费。...通过多线程，可以更有效地利用CPU资源，特别是在等待I/O操作时，其他线程可以继续执行，从而提高整体吞吐量。...开发者需要处理线程同步、死锁、竞态条件等问题，这增加了编程的难度和出错的可能性。 资源竞争和同步开销： 当多个线程同时访问共享资源时，可能会发生资源竞争，导致数据不一致或程序崩溃。...例如，在图形用户界面（GUI）应用程序中，可以使用一个单独的线程来执行文件下载或网络请求等耗时操作，而主线程则继续处理用户输入和界面更新。...1.5.3 线程在特定领域的应用 Web服务器： Web服务器使用多线程来处理多个客户端请求，每个请求由一个独立的线程处理。这提高了服务器的并发能力和响应速度，使得服务器能够同时处理大量请求。
引言 在软件开发过程中，Memory Leak（内存泄漏）是一个常见但令人头疼的问题。它可能导致应用程序在运行时消耗大量内存，最终影响系统的性能和稳定性。...这种情况常见于长时间运行的服务或者频繁执行的应用程序。例如，一个服务器端程序在处理大量请求后内存使用量不断上升，最终导致系统变得缓慢甚至崩溃。...1.2 报错分析 造成内存泄漏的主要原因是程序中存在未释放的资源引用。在上面的示例中，leakList持有对大量字节数组的引用，并且这些引用永远不会被清理。...开发者可以通过检查代码，确保所有分配的内存在不需要时都能得到妥善释放。使用工具和技术来监测和分析内存使用情况也是有效的方法。...三、总结 本文详细讨论了Memory Leak的定义、原因及解决方法。开发者在编写代码时应注意资源的正确释放，避免长时间运行的程序出现内存泄漏问题。
内存访问问题 当程序以意外的方式使用内存时，会导致内存访问问题的崩溃报告。这些报告的异常类型为 EXC_BAD_ACCESS 或 EXC_BAD_ACCESS (SIGBUS) 。...链接寄存器 0x00000001021063c4 是应用程序进程中加载二进制文件中的指令地址，二进制图像部分显示该地址位于二进制文件内。...）；若过低，则应用程序大部分处于空闲状态，因为它正在等在系统资源，如：网络连接。...在开始写入文件之前发出此请求，以便在应用程序挂起之前完成这些操作并放弃锁定。在程序扩展中使用 beginActivity(options:reason:) 来管理此工作。...EXC_GUARD 受保护资源 进程入侵了受保护的资源，尽管受保护的系统资源有很多类型，但大多数受保护的资源崩溃都有来自受保护文件的描述，这些文件描述在字段中具有值。
视觉优化 应用程序启动有三种状态，每种状态都会影响应用程序对用户可见所需的时间：冷启动，热启动和温启动。 在冷启动时，应用程序从头开始。在其他状态下，系统需要将正在运行的应用程序从后台运行到前台。...我们建议您始终根据冷启动的假设进行优化。这样做也可以改善热启动和温启动的性能。 在冷启动开始时，系统有三个任务。这些任务是： 加载并启动应用程序。 启动后立即显示应用程序空白的启动窗口。...即使应用中不使用 C++，也可能会看到此处使用的一些原生内存，因为 Android 框架使用原生内存代表处理各种任务，如处理图像资源和其他图形时，即使编写的代码采用 Java 或 Kotlin 语言。...当系统可用内存很小（低于 MemTotal 的 10%）时，OOM、大量 GC、系统频繁自杀拉起等问题都非常容易出现。 应用使用内存。...我们不应该随意使用 try catch 去隐藏真正的问题，要从源头入手，了解崩溃的本质原因，保证后面的运行流程。
2.1.3 容器化与编排技术容器化技术（如Docker）可以将应用程序及其依赖打包成一个独立的容器，确保应用程序在不同环境下的一致性运行。...在系统出现故障时，可以快速恢复数据和系统配置，减少业务中断时间。3. Java内存溢出（OOM）的原因与危害3.1 堆内存溢出堆内存是Java虚拟机（JVM）中用于存储对象实例的内存区域。...常见原因包括：类加载过多：程序加载了大量的类，导致方法区内存不足。直接内存泄漏：程序中频繁使用java.nio.ByteBuffer分配直接内存，但未正确释放，导致直接内存溢出。...3.3 OOM的危害系统崩溃：OOM会导致JVM崩溃，使业务系统不可用。数据丢失：在系统崩溃时，可能会导致数据丢失或不一致。...4.2 代码优化4.2.1 避免内存泄漏在代码中仔细检查对象引用，确保不再使用的对象能够被垃圾回收器回收。例如，避免在静态变量中存储大量对象引用，避免使用全局缓存时未正确清理缓存数据。
然而，当服务运行缓慢时，检测到这个服务性能越发低下并绕过它是非常困难的，因为以下几个原因： 服务的降级可以是以间歇性的故障开始，并形成不可逆转的势头————可能开始只是一小部分服务调用变慢，直到突然间应用程序容器耗尽了线程...应用程序通常的设计是处理远程资源的彻底故障，而不是部分降级————通常，只要服务没有完全死掉，应用程序将继续调用这个服务，直到资源耗尽崩溃。 ...基于云、基于微服务的应用程序特别容易受到这些类型的终端影响，因为这些应用由大量细粒度的分布式服务组成，这些服务在完成用户的事务时涉及不同的基础设施。...二、什么是客户端弹性模式 客户端弹性模式是在远程服务发生错误或表现不佳时保护远程资源（另一个微服务调用或者数据库查询）免于崩溃。...因此在存在大量请求的情况下，一个服务出现性能问题会导致 Java 容器内的所有线程被占用，同时阻塞新请求，最终容器彻底崩溃。
你可能会发现自己在筛选多个不同的指标时，并没有完全确定哪些是最具洞察力的，并需要给予最大的关注。...崩溃循环 一个崩溃循环是你最不想被发现的事情。在崩溃循环中，你的应用程序在 pod 启动时崩溃，并在循环中不断崩溃和重新启动。多种原因可能会导致崩溃循环，从而很难确定根本原因。...在崩溃循环发生时得到警报，可以帮助你快速缩小原因列表，并采取紧急措施保持应用程序处于正常状态。 集群状态指标 另一个需要关注的关键指标是集群状态。...如果你的应用程序或节点耗尽了所有已分配的处理资源，你就必须增加 CPU 分配或向集群添加额外的节点。...如果你的节点或应用程序使用的 CPU 周期比你所支付的要少，那么你必须重新评估 CPU 分配，并在必要时进行降级。监控 CPU 利用率可以帮助你掌握此类场景，并使部署更有效地运行。
前言： 程序在高并发的情况下，程序容易崩溃。...主要的原因是：在高并发的情况下，有大量用户请求需要程序计算处理，而目前的处理方式是，为每个用户请求分配一个线程，当程序内部因为访问数据库等原因造成线程阻塞时，线程无法释放去处理其他请求，这样就会早在请求的堆积...，不断的消耗资源，最终导致程序的崩溃。...，就会出现程序内的线程无法释放的情况，而外部的请求不断进来，导致计算机资源很快被快速消耗，最终导致程序崩溃。...也就是说，使用Flower开发的系统，在一个典型的Web应用中，几乎没有任何地方会被阻塞，所有的线程都可以被不断地复用，有限的线程就可以完成大量的并发用户请求，从而大大提高了系统的吞吐能力和响应能力。
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