Java 虚拟机作为运行 Java 程序抽象出来的计算机，具有内存管理的能力，像内存分配、垃圾回收等这些相关的内存管理问题，Java 虚拟机都会帮我们解决，所以作为一个 Java 程序员要比 C++ 程序员幸福，但是内存方面一旦出现问题，如果对虚拟机怎样使用内存不了解，就很难排查错误。
Java当前日期/时间Java将字符串转换为日期Java当前工作目录Java正则表达式Java立方体编译并执行Java Online
单纯从语言层面，新建一个对象，可以通过new、反射、复制、反序列化等等。接下来，我们探究以下在虚拟机中，对象的创建是一个什么样的过程。
虚拟机遇到一条new指令时，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。若没有，则必须先执行相应的类加载过程。
在Redis运维过程中，由于Bigkey 的存在，会影响业务程序的响应速度，严重的还会造成可用性损失，DBA也一直和业务开发方强调 Bigkey 的规避方法以及危害。
弹性伸缩目标追踪伸缩规则是弹性伸缩服务与云监控深度结合的产物，定义了更加稳定，精准，快速的弹性伸缩策略，解决了当前伸缩组动态调整过程存在的一些难点和问题。
在进行复杂或严格的企业机器学习项目时，数据科学家和机器学习工程师会大规模体验各种程度的处理滞后训练模型。虽然对小数据进行模型训练通常可能需要几分钟，但对大数据进行相同的训练可能要花费数小时甚至数周。为了克服这个问题，从业人员经常使用NVIDIA GPU来加速机器学习和深度学习工作负载。
导读：随着 IT 时代步入到 DT 时代，从数据中挖掘价值已经变得越来越重要。数据仓库系统长期以来一直是企业 IT 架构的重要组成部分，并且逐步与大数据等技术相融合，已然成为建设数据文化的智慧型企业的必然措施。
多学一点，这里的几个步骤涉及多个指令操作，所以就有了 DCL 单例使用 volatile 来禁止指令重排来保证单例模式的实例同步
要把容器化的应用部署起来？在 Kubernetes 中部署容器化应用，总要涉及到 Deployment，这里有这个对象的所有内容。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
Java中的对象访问，一般会涉及到Java栈、Java堆、方法区这三个内存区域。 比如下面这句代码： Object objectRef = new Object(); 假设这句代码出现在方法体中，"Object objectRef” 这部分将会反映到Java栈的本地变量中，作为一个reference类型数据出现。而“new Object()”这部分将会反映到Java堆中，形成一块存储Object类型所有实例数据值的结构化内存，根据具体类型以及虚拟机实现的对象内存布局的不同，这块内存的长度是不固定。另外
JVM 内存详解 已经详细介绍了 JVM 内存的结构，本文主要讲讲 Java 对象到底是什么样子的，方便我们了解 Java 对象。
二分类评估是对二分类算法的预测结果进行效果评估。本文将构造出一个水泊梁山的具体实例带领大家梳理相关概念。
在虚拟机(jvm)中对象的内存布局被分为：对象头（Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding）。
《瘟疫公司》的开发者曾被邀请去美国疾控中心进行讲座。它让全球玩家对病毒的感染和传播机制有了基本的知识储备、感性认识和危机意识，是款很棒的科普性游戏。在疫情爆发后，已在国内外官方平台下架。
截至目前，欧洲多国相继报告首例新冠肺炎确诊病例。在中东地区，新冠疫情已经蔓延至11国，其中伊朗最为严重，同时伊朗副总统在2月27日检测呈阳性。而这些数字以目前中国数据作为参考，可以统计发现全球疫情的形势不容乐观。
本文介绍了动态图片编码、解码、格式、性能和应用场景方面的知识，并给出了详细的对比结果。
事情起源于一个风和日丽春暖花开阳光明媚的上午，小编的老板突然提问，YY, 马上要上线的XX功能你测试的怎么样？这个功能实现的质量怎么样？
最近推出DCOS之Marathon相关文章，主要介绍DCOS系统选用Marathon作为应用管理工具使用情况，上周我们介绍了应用相关基础知识，接下来请阅读第四遍文章：DCOS之Marathon应用拓展篇
在工作流中会有遇到这样一个"多个人处理同一个任务“的情形，在 camunda 中可以使用“任务的多实例”来实现。
BigKey、HotKey是 日常生产中经常会碰到由于redis集群的不当访问，造成的线上问题。
GaussDB如果采用分布式部署模式，则可以根据数据量以及用途定义两种不同分布方式的表，分别为复制表（Replication）和哈希（Hash）表。
本文档旨在帮助大家了解如何在TKE上部署一个 Hello World 的 Node.js 版的服务。
Kafka中的Rebalance是消费者组（Consumer Group）内部的一个重要机制，它指的是消费者实例之间重新分配Topic分区（Partition）的过程。在Kafka集群中，Rebalance是为了确保消费者组能够均匀地消费数据而设计的。然而，这个过程在某些场景下，如消费者实例的加入或离开、Topic或Partition数量的变化，甚至是网络波动，都可能导致不必要的触发。频繁的Rebalance会极大地增加消费者组的开销，影响整体的性能和稳定性。因此，本文将深入探讨和分析导致Rebalance的潜在原因，并提出一系列有效的优化策略，以帮助开发者和管理员避免不必要的Rebalance，从而提高Kafka消费者组的性能和可靠性。
Java虚拟机在执行java程序的过程中，会把它的内存划分为若干个不同的运行时数据区域，如图所示：
看到的挺好的一篇文章 November 2018 DOI: 10.1109/NCA.2018.8548062 Conference: 2018 IEEE 17th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA) ConferenceIEEE International Symposium on Network Computing and Applications
本文介绍了如何监控应用程序的性能指标，包括用户满意度、平均响应时间、错误率、应用实例计数、请求率、服务器CPU使用率、应用可用性和垃圾回收。作者通过介绍这些指标，旨在帮助读者了解如何监控应用程序的性能，并发现潜在的性能问题。
小伙伴们大家好呀，我是小牛肉~ 我写文章的流程一般都是先在看书和看博客的过程中做做笔记，然后过一段时间再把这些笔记总结成文章输出出来，这样一来能够加深影响，二来也不至于文章的质量太低。从这篇文章的草稿笔记到现在决定开始成文，其实已经有一个月了，本来觉得趁着寒假可以顺理成章地脱离恶心的深度学习然后好好地把 JVM 知识点全都扫一遍，正好囤几篇文章，谁知道回家后根本无心看书，只能每天刷几道 LeetCode 来弥补下日积月累的焦虑和罪恶感。
HotSpot 是在 JIT 之后的一款 java 虚拟机的开源实现，sun 从 JDK 1.3.1 开始使用。 它主要使用 C++ 实现的，相对于 JIT，性能有大幅提高。 HotSpot 将部分代码直接编译为本地可执行代码，从而显著提升了性能。
随着云原生的推进，k8s和service mesh已然成为云上的事实标准，我们的压测引擎也是基于这个理念演化而来。整个引擎的架构为k8s+jmeter+influxdb+grafana，其中：
为了后面更好的学习锁优化以及运作过程，需要我们对HotSpot虚拟机的Java对象内存布局有一定的了解，也作为技术储备。
2022年年初至今，团队持续在给业务应用做性能优化，主要目标是提高业务应用稳定性和降低业务应用的机器成本。到现在，代码层面的优化已经到了一定的瓶颈。所以就把优化的思路伸向了JVM的调优。有赞目前所有的Java应用采用的JDK版本是1.8.0_201，这个版本支持多个垃圾回收机制，比如CMS和G1等，而在有赞，除了个别应用有调整成G1垃圾收集机制的需求以外，其他所有应用都还采用着ParNew+CMS。有赞也将从G1身上挖掘出能够提供应用稳定性和降本的价值。
消费组应该算是kafka中一个比较有特色的设计模式了，而他的重平衡机制也是我们在实际生产使用中，无法避免的一个问题。
上篇博客介绍的对象的创建过程，本文来介绍一下对象的组成结构。 在HotSpot虚拟机中，对象在内存中的布局划分为3个区域：对象头（Header），实例数据（Instance Data）以及对齐填充（Padding）。
APScheduler 是一个强大的Python库，用于实现定时任务调度。然而，当我们在使用APScheduler时，可能会遇到一个常见的错误：MaxInstancesReachedError。这个错误通常发生在我们设置了大量的任务，而APScheduler无法同时处理所有任务的情况下。在本文中，我将介绍如何优化任务设定，以避免这个错误的产生。
服务之间需要互相调用，在单体架构中，服务之间的互相调用直接通过编程语言层面的方法调用就搞定了。在传统的分布式应用的部署中，服务地址和端口是固定并且提前预知的，所以只需要简单的 HTTP/REST 调用或者其他的 RPC 机制直接调用即可。但是在当下的云原生微服务体系中，微服务大多在某个虚拟机或者某个容器下运行，服务实例数量以及提供服务的地址以及端口都是不固定的，可以理解为，这些服务实例都是临时的。所以，需要实现使服务客户端能够对一组动态变化的临时服务实例发请求的机制。
静态方法是属于类的方法，但是它不需要访问类或实例的任何属性或方法。静态方法使用@staticmethod装饰器定义，它们可以通过类或类的实例来调用，但是它们不会接受类或实例作为第一个参数。静态方法可以用来实现与类相关的功能，但是这些功能不需要访问类或实例的状态。
Java是面向对象的静态强类型语言，声明并创建对象的代码很常见，根据某个类声明一个引用变量指向被创建的对象，并使用此引用变量操作该对象 在实例化对象的过程中，JVM中发生了什么化学反应呢? (1)下
为什么使用自动保护机制 ？你也可以从周立兄的这篇文章得到答案，这里笔者就不一本正经的胡说八道了。
对于kubernetes老玩家而言，StatefulSet这种资源类型并不陌生。对于很多有状态服务而言，都可以使用 StatefulSet 这种资源类型来部署。那么问题来了：挖掘机技术哪家强？额，不对。
文章转自：腾讯医典 从2月16日的疫情数据看，全国疫情防控形势仍旧平稳。湖北以外的各省市和湖北省内武汉以外的地区，新增病例和现有病例均在减少。武汉新增病例又有上升趋势，加之现有病例多，疫情防控压力大。 下面我们根据国家卫健委公开的数据，通过扩散指数[1]和消亡指数[2]对数据进行客观的分析。 解读要点： （1）非湖北地区现有确诊病例数五连降，六省市零新增。 （2）武汉扩散指数上升、疫情形势依旧严峻。 （3）回顾疫情传播趋势，分析疫情消退的关键因素。 非湖北地区现有确诊病例五连降，六省市零新增 16日的
其实，严格说来，容器编排Kubernetes，简称K8S，是CNCF（云原生计算基金会）的最核心的项目。几乎其它所有技术都是建立在K8S基础之上，丰富与扩展K8S的能力。
验证阶段作用是保证Class文件的字节流包含的信息符合JVM规范，不会给JVM造成危害。如果验证失败，就会抛出一个java.lang.VerifyError异常或其子类异常。验证过程分为四个阶段：
如果想让一个pod实例数变多，常规的做法是在yaml文件中调整 replicas 数量
71、简述synchronized和java.util.concurrent.locks.Lock的异同 ？ 主要相同点：Lock能完成synchronized所实现的所有功能主要不同点：Lock有比synchronized更精确的线程语义和更好的性能。synchronized会自动释放锁，而Lock一定要求程序员手工释放，并且必须在finally从句中释放。 72、EJB的角色和三个对象 一个完整的基于EJB的分布式计算结构由六个角色组成，这六个角色可以由不同的开发商提供，每个角色所作的工作必须遵循
文章转自：腾讯医典 国家卫健委发布的2月25日的疫情数据，全国（不含港澳台）新增确诊406例，现有确诊45604例，非湖北地区新增确诊病例仅5例，现有确诊病例数降到3944例。 下面我们通过扩散指数[1]和消亡指数[2]对25日的疫情数据进行客观的分析。 解读要点： （1）非湖北新增仅5例，26省市零新增。 （2）湖北省内非武汉地区疫情持续消退。 （3）武汉疫情为何消退缓慢？ 武汉疫情为何消退缓慢？ 今天公布的疫情数据显示，武汉疫情依旧胶着，新增病例降至370例，现有病例有33563例。图1是武汉的扩散指
<keep-alive>是vue源码中实现的一个组件， 我们可以从源码入手进行分析，基于vue 2.6.11 版本, 源码位置src/core/components/keep-alive.js[2]
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457
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