(不要抱怨语法细节,这才刚刚开始)那你当然希望能得到成百上千个运行的线程。但是,创建一个线程的成本是相对较大的,(过多线程)调度的开销会变得突出。能否让这些线程做有用的事情还不确定。
这取决于你使用的CPU,操作系统,其他进程正在做的事情,你使用的Java的版本,还有其他的因素。我曾经见过一台Windows服务器在宕机之前有超过6500个线程。当然,大多数线程什么事情也没有做。一旦一台机器上有差不多6500个线程(Java里面),机器就会开始出问题,并变得不稳定。
McGovernTheory在StackOverflow提了这样一个问题:Java虚拟机最多支持多少个线程?跟虚拟机开发商有关么?跟操作系统呢?还有其他的因素吗?
McGovernTheory 在 StackOverflow 提了这样一个问题:
当今时代的科技越来越发达,控制系统也随之不断提高。其中,控制器 PID 技术在现代工业中被广泛应用。它不仅可以控制各种物理过程,也可以应用于汽车、电子、建筑、航空航天、自动化等众多领域。在我们日常生活中,PID 技术也无处不在,如温度控制、水位控制和电动机控制等。那么,PID 技术是什么?它能如何帮助我们更好地控制各种系统?本篇文章将为您详细介绍 PID 技术的原理和应用。
CPU,全称是“Central Processing Unit”,中文名为“中央处理器”。它是计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU 自产生以来,在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。以下是关于 CPU 的详细介绍:
虽然如此,但是那些体量达到亿级或者是千万级的产品也只是少数公司的专属。对于整个行业里百万+的程序员群体来说,估计也就只有10%人有机会接触到这些“大系统”。
1.NoSQL的诞生原因 随着互联网快速发展,各种类型的应用层出不穷,所以导致在这个云计算的时代,对技术提出了更多的需求,主要体现在下面这四个方面: 低延迟的读写速度:应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 原因:当数据量达到一定规模时,由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂,使得其非常容易发生死锁等的并发问题,所以导致其读写速度下滑非常严重; 支撑海量的数据和流量:对于搜索这样大型应用而言,需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量; 原因:有限的支撑容量:现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的
针对HotSpot VM的实现,它里面的GC按照回收区域又分为两大种类型:一种是部分收集(Partial GC),一种是整堆收集(Full GC)
在 NodeManager 中有一个Monitor线程,用于一直监控NodeManager的内存使用量,假设NodeManager 设置为3G,用于后面的资源(如 Kafka、Flume)的内存为1G;
导语 伪 3D 效果一般是在二维平面上对贴图纹理进行拉伸变形制造出透视效果,从而模拟 3D 的视觉效果。但通过 OpenGL 直接渲染不规则四边形时,不进行透视纹理矫正,就会出现纹理缝隙裂痕等问题。本文将分析透视矫正原理并给出解决方案。 问题概述 一般要实现近大远小的透视景深效果,都是通过透视投影的方式在 OpenGL 渲染得到的。如果在 OpenGL 中不开启透视投影,使用简单四边形面片来达到 3D 效果则需要对四边形面片进行旋转或者进行拉伸变形。但不经过透视投影矩阵的计算,得到的纹理渲染结果就会有缝隙
由于Java的并发和线程息息相关,我们今天看一下线程的实现方式,通用的线程实现方式有:
今天我们来聊一下数据库的性能优化,第一部分简单介绍一下性能优化的通用的方法,第二部分我们讲一个实际案例。
大家好,前段时间,笔者所负责的一个模块出现了访问redis耗时较长的问题,在这个问题排查的过程中,对redis的问题思路和压测、调优进行了一些系统的学习和沉淀,在这里分享给大家
前段时间,笔者所负责的一个模块出现了访问 Redis 耗时较长的问题,在这个问题排查的过程中,对 Redis 的问题排查思路和压测、调优进行了一些系统的学习和沉淀,在这里分享给大家。
今天测试同学反馈API耗时很长,超过3秒的比例很高。 查看日志发现,小部分请求耗时比较大,约2秒左右,但是比例不高,与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了(进程假死),对请求没有响应,也没有拒绝,重启后问题缓解。 因为第一次出现,没有引起重视。但是过了几个小时候,相同的问题又出现在另外一台服务器上,狗日的墨菲定律。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
作为腾讯游戏首款自主研发的3D武侠题材MMORPG游戏,《天涯明月刀》凭借其自研的Quicksliver引擎,高度还原了很多真实景观,塑造出杭州、开封等经典场景,并通过真实的光影效果和流畅的战斗画面,向玩家展现了逼真写实的武侠世界。本期《论道》,腾讯北极光工作室群的专家工程师刘冰啸将深入复盘《天涯明月刀》5年开发历程中,针对游戏主城、多人场景等进行的诸多优化,分享制作大型MMORPG游戏效率提升的方法以及常见疑难问题。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
如果你想知道你的服务器正在做干什么,你就需要了解一些基本的命令,一旦你精通了这些命令,那你就是一个 专业的 Linux 系统管理员。
作者 | 微博研发中心基础架构部 孙云晨 编辑 | 蔡芳芳 近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。 问题与挑战 以一个常见的社交 App 后端服务为例,如果采用主流微服务架构进行设计,通常会包含用户、关系、内容、提醒、消息等多个模块;每个模块又会分别包含各自
近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。
JVM 中最重要的一部分就是堆空间了,基本上大多数的线上 JVM 问题都是因为堆空间造成的 OutOfMemoryError。因此掌握 JVM 关于堆空间的参数配置对于排查线上问题非常重要。
减小源域和目标域之间的域间差异,使得使用源域的图片和Label训练的分割模型可以用于目标域的分割。
日常工作中,业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数,要求做架构规划时,需要用多少台服务器,这个问题如何下手?同样,要部署一个WEB应用类或数据库类,具体要用什么样的服务器和带宽,我们是凭感觉进行,还是有根据的规划?下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一.系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间: 一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理
我们日常经常会提及系统资源的使用状况,那么系统资源具体是指什么呢?其实系统资源主要分为两种,运行资源和存储资源
主频也叫时钟频率,单位是MHz,用来表示CPU的运算速度。CPU的主频=外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度,这不仅是个片面的,而且对于服务器来讲,这个认识也出现了偏差。至今,没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系,即使是两大处理器厂家Intel和AMD,在这点上也存在着很大的争议,我们从Intel的产品的发展趋势,可以看出Intel很注重加强自身主频的发展。像其他的处理器厂家,有人曾经拿过一快1G的全美达来做比较,它的运行效率相当于2G的Intel处理器。
在传递信息时,有数据比没数据更有说服力,而一旦有了数据,那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表,它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。当然,若能够有更加简洁清晰的选择(并且又
从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下:
这是 LeetCode 上的「331. 验证二叉树的前序序列化」,难度为「中等」。
Exploring Structure-Sensitive Relations for Small Species Adsorption Using Machine Learning
PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一.系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间: 一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)
一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。
最近在使用uniapp开发小程序,所以经常翻看Dcloud插件市场,发现了一款超高颜值、兼容多平台的开源组件——图鸟图表
PID=port ID,在STP(生成树协议)中,若在端口收到的BPDU中BID和path cost相同时,则比较PID来选择阻塞端口。数字电视复用系统名词 PID(Packet Identifier) 在数字电视复用系统中它的作用好比一份文件的文件名,我们可以称它为“标志码传输包” 。
随着云计算、移动通信、IoT的发展,传统的块设备和文件系统的方式访问面临着越来越多的局限,对象存储应运而生。对象存储使得应用或端设备直接通过web或http访问数据成为可能。其次,由于对象存储的分布式存储的特点,天然地适合于大规模非结构化数据的存储的应用场景,如备份、归档、文件共享等。
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
内存型 M1 是 CPU 内存比在 1:8 左右的机型,满足高性能数据库、分布式内存缓存等需要大量的内存操作、查找和计算的应用。这种实例比较大的特点是内存超大,大到和 CPU是 1:8的关系。上面也说了一半都是用在很消耗内存之类的业务中。
最近,我一直在考虑有关Envoy代理控制平面的问题,因此我认为这些问题与我分享有关行业现状以及未来几年技术发展的一些结论是很有用的。
谈到移动APP开发的优化方案,开发者第一时间会想到关于GPU渲染和CPU优化问题,而这两大方案确实是优化app的两把尖刀,使APP提升用户量和体验度有较高的推动力。然而我们却会忽视一个比较简单而又难记住的方面,是对用户潜在行为的预估和把控,其实也属于APP业务优化范畴。 在无法预估的就是用户的实用操作欲望的情况下,针对已经发出去的版本,我们很难知道用户喜欢什么功能,和想要怎样的功能,包括用户卸载了,甚至安装不用的情况,并且对潜在线上崩溃的问题也想知道问题出在哪里等等 ,这些对于app的成长优化也有关键的导向作用,其实这也可以算是一种对app的优化方案。
最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来
某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
web.xml 是web应用的描述文件, 它支持的元素及属性来自于Servlet 规范定义 。
现在学习机器学习这块时,基本上都是要先学习Python,还要自己去学习更多的样本数据教程,这样对于使用C#学习机器学习的基础并不容易,于是微软推出了ML.NET的开源跨平台机器学习框架。
做Java的大都没有c++ 的那种分配内存的烦恼,因为Java 帮我们管理内存,但是这并不代表我们不需要了解Java的内存结构,因为线上经常出现内存的问题,今天聊一下内存的问题。
性能测试混合场景中,我们需要组合多个业务操作到场景中来。 比如有一个论坛的业务分布如下: 发布新帖与回复帖子的比例为2:3, 那么我们在JMeter测试计划中如何控制其比例呢?
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