JVM的堆大小设置是一趟很深的水，既要有对架构高度认识和落地，也要有对语言内部机制深入理解和掌握。...首先，需要对JVM的Heap大小有一个预设和监测，见这篇文章选择合适Java堆大小的五个建议(5 Tips for Proper Java Heap Size) https://dzone.com/articles...，需要根据自己的系统和自己的经济条件能力找出适合自己的Heap大小。...堆主要分年轻态和老生态两种，刚刚创建的对象在年轻态，如果这个对象引用被容器或静态或其他对象Hold住，或者经常使用，反正不是那种用完就丢等死那种，那么JVM会将其逐步类似复制粘贴到老生态，如果你使用缓存...，那么缓存的对象将大部分在老生态这个区域中，比如Jdonframework或Jivejdon缺省都有缓存，是一种基于内存的计算模式，也就是内存状态管理，那么对于堆的这两个区域大小设置就比较讲究了，下面以
在本文中，会带你如何使用最新的Java，让你最多可以节省25％的堆内存，这意味着更少的云服务费用。 您是否知道可以毫不费力地节省多达25％的堆内存和云服务器费用呢？好吧，那是真的。...实际上，它几乎占据了Java应用程序堆大小的一半。 在深入探讨这一问题之前，让我回答您一个明显的问题，我知道您会问：Java中的String是如何产生的呢？...例如，如果您编写“ Hello”，则需要一个数组对象，该对象将包含5个字符 字符串的总大小 = 数组对象本身的大小 + 5个字符的大小 + 数组的长度为整数 = 8个字节用于数组对象标头 + 5 *...这就是Java开发人员如何更改String的内部实现（即紧凑字符串）的方法，这将改善String的内存消耗和性能。...Latin-1字符可以存储在一个字节中，恰好是char大小的一半。这将提高String的性能。 JDK 9之后的String版本 注意：现在的问题是，如何区分LATIN-1和UTF-16表示形式？
↑↑↑关注后"星标"炼丹笔记 炼丹笔记干货 作者：Kaggle竞赛宝典摘自Chris Deotte的分享 降低数据大小的四大绝技 简介 在非常多的问题中，例如商品推荐数据存储（大量的用户和商品...我们以American Express竞赛为案例： 1. customer_ID从64 bytes降低为4bytes 长度为64的字符串，每行使用64个字节！...S_2将10 bytes降低为3 bytes 此列是带时间的日期。由长度为10的字符串提供，每行使用10个字节！ 如果我们用pd.datetime进行转化，那么变为4个字节。...类别特征，从8 bytes降低为1 bytes 将一些最大值为8个值的类别列转化为int8的正数，这样就变成了1个byte，将原先8个bytes转化为了1个byte。 4....03 多文件存储与否 这个对于数据大小影响不大，如果一次处理整个训练和测试数据集有困难，那么我们可以考虑分块处理，并将数据作为单独的文件保存到磁盘。如果可以一起存储处理，则直接单个文件即可。
对于32位JVM,通常不推荐一个Java堆大小超过2 GB(-Xms2048m,-Xmx2048m)，对于Java EE应用程序和线程来说这样将需要足够的内存和本机堆PermGen。...一个典型的32位JVM，Java堆大小设置在2 GB(使用分代&并发收集器)通常为500 MB YoungGen分配空间和1.5 GB的OldGen空间。...推荐Jprofiler工具给大家，学习如何使用一个分析器的最好方法是正确理解应用程序的内存占用。另一个方法是使用Eclipse MAT工具根据现有的环境进行堆转储分析。...引起“多米诺效应”的原因有很多，但缺少JVM调优和处理故障转移的能力（短期额外负荷）是很常见的。如果JVM进程运行在80% + OldGen空间容量和频繁的垃圾收集,你如何预期故障转移场景?...“分而治之”策略包括拆分应用程序流量到多个JVM进程，下面提供一些拆分技巧： 1、减少每个JVM进程的Java堆大小（静态和动态的占用） 2、降低JVM调优复杂度。
SQL Server不区分大小写的问题 默认情况下，SQL Server不区分大小写，如果数据表TEST的TNAME列中有数据“abcd”和“Abcd”， 如果使用查询语句：select * from...可以通过设置排序规使其区分大小写，可以分别在创建数据库、修改数据库、创建表的字符型列（char\varchar\nchar \nvarchar等）时指定排序规则来实现。...如 create database test COLLATE Chinese_PRC_CS_AS --这样创建的数据库中区分大小写 alter database test COLLATE Chinese_PRC_CS_AS... --修改后的数据库中区分大小写 Create table test(tid int primary key,tname varchar(20) COLLATE Chinese_PRC_CS_AS...) --这样创建的tname列在使用SELECT 语句时就可以区分大小写了。
SQL Server中BIT类型到底占用了多少空间？...单独的BIT类型的列将占用一个字节。所谓单独就是指一个BIT类型的列的左边定长列和右边定长列都不是BIT类型的列。...例如这样一个表： CREATE TABLE tt ( c1 INT PRIMARY KEY, c2 BIT NOT NULL, c3 CHAR(2) NOT NULL ) SQL Server在存储表中的数据时先是将表中的列按照原有顺序分为定长和变长...关于数据行的具体格式我就不在这里多说了，在《SQL Server 2005技术内幕 存储引擎》中有详细介绍。我们插入的数据从第5个字节开始，是01000000 016161。...3.一个表中有多个BIT类型的列，其顺序是否连续决定了BIT位是否可以共享一个字节。SQL Server中按照列顺序存储，第一列和最后一列都是BIT数据类型列，不可以共用一个字节。
首先连接服务器，搜索SQL server Management Studio工具 点击工具打开，连接SQL server服务器 鼠标放在服务器名字位置，右击属性 设置属性，根据实际情况调整 验证看一下...降低运行内存！ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/101879.html原文链接：https://javaforall.cn
首先连接服务器，搜索SQL server Management Studio工具 点击工具打开，连接SQL server服务器 鼠标放在服务器名字位置，右击属性 设置属性，根据实际情况调整 验证看一下...降低运行内存！
SpringBoot微服务打包容器启动运行时就会加载打包时设置的Jvm参数，当上线后监控到内存不足时需要调整参数时就要重新打包升级版本等一系列繁琐操作，那能不能只需要更改配置重启就能解决问题呢？...在手把手教你将Eureka升级Nacos注册中心一文中已经提到了如何使用Dockerfile命令来动态设置java参数。 ...project.build.finalName}-dump.hprof -jar /app/${project.build.finalName}.jar 在容器打包时设置一个变量JAVA_OPTS，这里的变量会转化为...Dockerfile中的一个环境变量，这样就可以通过改变外部的变量覆盖掉运行时内部默认的变量。 ...如在K8S管理器中设置此服务的JAVA_OPTS变量： 当然也可以通过环境变量指定微服务运行时激活的配置，如上图中的active，这里在K8S中指定为prd了，这样即使是代码中指定了dev环境在发布时也不影响正式使用
我还没读这本书，但是我看了作者在谷歌的一次演讲（Youtube），介绍了这本书的主要内容。我觉得非常值得看，大部分书教你怎么写正确的代码，这本书教你如何正确设计软件。 ?...下面我就根据演讲视频和网上的书评，做一下笔记。 一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。...二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。...好的 class 应该是"小接口，大功能"，糟糕的 class 是"大接口，小功能"。好的设计是，大量的功能隐藏在简单接口之下，对用户不可见，用户感觉不到这是一个复杂的 class。
免疫荧光染色实验最烦恼的就是自发荧光，如何降低这种影响呢？ 小编这里有几条建议，可供参考。 1 — 前言 为什么SCI看起来高大上呢？ 小编的经验是：观点创新+排版漂亮+图片绚烂+语言精练。...但是接触过的人都明白，免疫荧光标记存在一个很大的问题，即自发荧光。这将极大地降低实验图片的可用性和美观性。 自发荧光类似于传统IHC的背景性染色。如下图中的大片绿色荧光，几乎都是自发性荧光。 ?...自发荧光的解决办法有两种，采用冰冻切片染色或降低石蜡切片染色的自发荧光。 今日主要是探讨如何降低免疫荧光染色实验中的石蜡切片自发性荧光，且听小编慢慢道来。...3.2.4 荧光二抗 采用进口的荧光二抗是非常重要的。因为低质量的荧光二抗中往往残留较多的未标记游离荧光素，游离的荧光素未与蛋白质结合，形成了聚合物和衍化物，它们的自发荧光也是很强的。...对于表达较少或荧光信号较低的多标记实验而言，Evan's蓝或者台盼蓝染色可能会降低荧光信号的敏感度。 现在很多的试剂商都供应了含DAPI的封片剂，不仅可以染核，还有防止荧光淬灭的成分。
一种方法是使用fseek到你想要的大小，然后随便写上一个什么字节。...test1.txt","w"); nRetCode = fseek(fp, 1000, SEEK_END); nRetCode = fwrite("hello", 5, 1, fp); 文件的大小会增加...第二种就是使用filemapping： Windows下先用CreateFile创建一个0字节的文件或者打开一个文件， 再用CreateFileMapping创建文件映射内核对象并传递PAGE_READWRITE...标志, 在函数的dwMaxumumSizeHigh和dwMaximumSizeLow中传递你想设置的文件大小， 系统会自动扩展该文件的大小以和你传递的参数匹配，从而使你的磁盘文件变大！...当使用FILE结构时，FILE中的_file成员就是其文件描述符。注意，这个函数内部首先将文件指针设置到文件尾，然后分配一段堆空间，将其填0后，将其写入文件，直到写到所要求的大小。
一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。 所谓复杂性，就是任何使得软件难于理解和修改的因素。...二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。...好的 class 应该是"小接口，大功能"，糟糕的 class 是"大接口，小功能"。好的设计是，大量的功能隐藏在简单接口之下，对用户不可见，用户感觉不到这是一个复杂的 class。...反正我告诉你出错了，怎么解决是你的事。" 正确的做法是，除了那些必须告诉用户的错误，其他错误尽量在软件内部处理掉，不要抛出。
本文是“大数据降本提效”专题的第四篇，为大家分享个推如何完美结合Pika和Codis，最终节省90%大数据存储成本的实战经验。...其中，codis-server是Codis中最核心和基础的组件。基于Redis 3版本，codis-server进行了功能扩展，但其本质上还是依赖于高性能的Redis提供服务。...codis-server扩展了基于slot的key存储功能（为了实现slot这个功能，codis-server会额外占用超出存储数据所需的内存），并能够在Codis集群的不同Group之间进行slot数据热迁移...Pika接入Codis的挑战 我们引入Pika主要是用来替换codis-server。...综合压测数据和现网情况，我们对Codis + codis-server和Codis + Pika两种技术栈的优缺点进行了总结： 针对如上对比，我们的选型建议如下： 总结 以上是个推使用Pika替换codis-server
有些网站web服务的架构是Apache配合websphere application server搭建起来的。...如果不注意websphere applicationserver的配置，随着网站访问量的上升，可能出现内存占用不断上涨，网站速度变慢，最后内存耗尽的后果。 会话管理配置如下图 ?...内存中最大会话数量的下方有一个允许溢出的选择，这里最好不要勾选。如果勾选这里，相当于允许无限的会话量。允许无限的会话量可能会用尽系统内存，甚至会破坏系统。...应用进程java虚拟机堆大小的配置如下图 ? 箭头处的堆大小一定根据实际物理内存的大小谨慎配置，不建议配置的过大。如果配置过大，进程会越跑越大，最终达到最大值，占用高内存。
那些最需要它的人并没有意识到它的潜力。 不久前，我宣布Kubernetes赢得了容器编排大战。虽然我一贯持正确观点，但云计算行业的很多人已将Kubernetes视为解决所有问题的终极技术。...虽然多云是个好主意，但将为数众多的API混入一个统一的平台中，这使得开发人员的工作和操作任务变得更为困难。 其次，在没有适当规划的情况下部署云解决方案。...如果要以最小的风险部署到多云解决方案，你至少要了解你现在的出发点，你的目的地以及如何达到目的地。大多数企业都无法回答这些问题，却继续在消极被动的状态下运营。...Kubernetes生态系统(包括最近发布的Anthos)的本质就是抽象容器内的应用程序和数据。其真正的价值就在于以高度可扩展的方式将这些容器自动化，同时降低复杂性。...我担心的是，必须处理复杂性的人不了解自动化或不了解Kubernetes如何解决这些问题。
但是，让我们看看dict在内容中占用的空间大小： >>> print(sys.getsizeof(ob)) 240 如上所示，dict占用了大量内存，尤其是如果突然虚需要创建大量实例时： 实例数 对象大小...从Python3.3开始，所有类实例的字典的键都存储在共享空间中。这样就减少了内存中实例的大小： >>> print(sys.getsizeof(ob), sys.getsizeof(ob....带有__slots__的类实例 为了大幅降低内存中类实例的大小，我们可以考虑干掉__dict__和__weakref__。...大小 1 000 000 64 Mb 10 000 000 640 Mb 100 000 000 6.4 Gb 目前，这是降低类实例占用内存的主要方式。...但大量的实例占用的内存也会稍稍多一些： 实例数 大小 1 000 000 72 Mb 10 000 000 720 Mb 100 000 000 7.2 Gb ?
通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 （其中 N 代表 CPU 的个数） CPU 密集型应用，线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用，线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢？...其实这是极不正确的。那为什么呢？ 首先我们从反面来看，假设这个说法是成立的，那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池的大小只能服务器的核数有关，所以这个说法是不正确的。...那具体应该怎么设置大小呢？ 假设这个应用是两者混合型的，其中任务即有 CPU 密集，也有 IO 密集型的，那么我们改怎么设置呢？是不是只能抛硬盘来决定呢？ 那么我们到底该怎么设置线程池大小呢？...CPU 个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 总结 合适的配置线程池大小其实很不容易，但是通过上述的公式和具体代码，我们就能快速、落地的算出这个线程池该设置的多大...不过最后的最后，我们还是需要通过压力测试来进行微调，只有经过压测测试的检验，我们才能最终保证的配置大小是准确的。
：500M； -XX:MaxPermSize：64M； -XX:+UseConcMarkSweepGC； -XX:SurvivorRatio=3； 求Eden区域的大小？...先分析一下里面各个参数的含义： -Xms：1G ， 就是说初始堆大小为1G -Xmx：2G ， 就是说最大堆大小为2G -Xmn：500M ，就是说年轻代大小是500M（包括一个Eden和两个Survivor...3：1：1 题目中所问的Eden区的大小是指年轻代的大小，直接根据-Xmn：500M和-XX:SurvivorRatio=3可以直接计算得出 解 500M(3/(3+1+1)) =500M（3/5） =...500M*0.6 =300M 所以Eden区域的大小为300M。...小结 1，整个堆包括年轻代，老年代和持久代。其中年轻代又包括一个Eden区和两个Survivor区。
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