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GC问题OOM问题分析

小编最近遇到GC不断增长的问题。...推荐一款分析GC日志的工具 0x01:GC问题 GCViewer是一款分析GC日志的开源工具,非常容易使用,官网如下: https://github.com/chewiebug/GCViewer 下图列出了支持的...具体一些图标上的线条,及说明也非常简单;如果熟悉JVM的GC原理就非常容易看出这些线条到底有没有问题。最简单的一条,只要看到堆的占比只增不减,大概率是有内存泄露问题。...jstack生成的Thread Dump日志线程状态 JVM故障分析及性能优化系列之五:常见的Thread Dump日志案例分析 JVM故障分析及性能优化系列之六:JVM Heap Dump(堆转储文件)的生成MAT...的使用 JVM故障分析及性能优化系列之七:使用MAT的HistogramDominator Tree定位溢出源 对应OOM问题以上这个网友写的这几篇文章非常不错,可以参考。

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问题

描述  在一个数组中,每一个数左边比当前数小的数累加起来,叫做这个数组的小。求一个数组的小。...分完以后开始治,归并排序的治就是merge的过程,首先对13进行merge,在此过程中产生一个小1;然后将1、34进行merge,在此过程中产生小1、3;然后25进行merge,产生小2;最后将...1、3、42、5进行一次merge,1比2小,所以一共产生n个1的小,这个n就是当前右边的数的个数,因为右边有两个数25,所以产生2个1的小,然后将1填入辅助数组,继续比较32,2比3小,但是...2是右边的数,所以不算小,然后比较35,3比5小,所以产生n个3的小,因为右侧只有一个数,所以就只产生1个3的小,同样的,产生1个4的小  这道题换个角度来想,题目要求的是每个数左边有哪些数比自己小...还是以上面的样例举例,1右边有4个比1大的数,所以产生小1*4;3右边有2个比3大的数,所以产生小3*2;4右边有一个比4大的数,所以产生小4*1;2右边没有比2大的数,所以产生小为2*0;5右边也没有比

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什么是P问题、NP问题NPC问题

他们没有搞清楚NP问题NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题,NPC问题才是。好,行了,基本上这个误解已经被澄清了。...The Halting Problem就是一个著名的不可解问题,在我的Blog上有过专门的介绍证明。再比如,输出从1到n这n个数的全排列。...哪些问题是P类问题呢?通常NOINOIP不会出不属于P类问题的题目。我们常见到的一些信息奥赛的题目都是P问题。道理很简单,一个用穷举换来的非多项式级时间的超时程序不会涵盖任何有价值的算法。     ...比如说,现在有两个问题:求解一个一元一次方程求解一个一元二次方程。那么我们说,前者可以约化为后者,意即知道如何解一个一元二次方程那么一定能解出一元一次方程。...证明过程相当复杂,其大概意思是说任意一个NP问题的输入输出都可以转换成逻辑电路的输入输出(想想计算机内部也不过是一些 01的运算),因此对于一个NP问题来说,问题转化为了求出满足结果为True的一个输入

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CASABA问题

这样可以避免竞态、死锁等问题。 原理 CAS是指Compare-and-swap或Compare-and-Set CAS是一个原子操作,用于多线程环境下的同步。...它比较内存中的内容给定的值,只有当两者相同时(说明其未被修改),才会修改内存中的内容。...在多线程环境中,使用lock-free的CAS时,如果一个线程对变量修改2次,第2次修改后的值第1次修改前的值相同,那么可能就会出现ABA问题。...以上面的例子为例: 假设有两个线程P1P2,P1执行完int oldval=val后被其他线程抢占。P2线程在此期间修改了val的值(可能多次修改),但最终val的值修改前一样。...当P1线程之后运行CAS函数时,并不能发现这个问题。这就是ABA问题。 解决方法 一个常用的方法是添加额外的“tag”或“stamp”位来标记是指针是否被修改过。

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思考,问题方法

这里面会有很多重复的劳动:API doc API interface,以及 SDK 都在不断地重复类似的内容代码。...而对于 OCAP,我们更进一步,试图把问题定义成这样: 定义一门「语言」,来描述我们的 API 撰写不同方向上的 Parser(Code generator),将其转换成特定场景的代码 将 Parser...我们自己写了大约 3500 行 elixir,1000 行 yaml;生成出来 1500 行 elixir 代码(Elixir 支持 Macro,所以我们生成出来这些源码只是方便自己排查问题)。...虽然还有很多问题,但这套系统最大的好处是,在开发过程中,我们可以随意调整 API 的结构而不必每次调整都苦逼修改很多地方的代码。这在我们对很多 API 的行为还没有一个良好定义的时候,是个莫大的福音。...很多时候,问对问题比找对答案更有意义。好的问题就像在黑暗的隧道里寻觅出口,突然手边摸出一把手电筒,瞬间照亮整个征途。 先写这么多吧,希望能引发你的思考问题

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项目之显示问题回答问题(12)

老师主页显示问题列表-持久层 (a) 规划需要执行的SQL语句 老师主页显示的问题列表应该显示出老师自己发表的问题学生指定该老师回答的问题。...老师的id * @return 老师发表的问题希望该老师回复的问题的列表 */ List findTeacherQuestions(Integer teacherId);...questionService.getQuestionsByUserId(userInfo.getId(), userInfo.getType(), page); return R.ok(questions); } 完成后,应该分别测试学生账号登录后显示列表老师账号登录后显示列表...(b) 接口中的抽象方法 在QuestionMapper接口中添加: /** * 根据问题id查询问题详情 * * @param id 问题的id * @return 匹配的问题详情,如果没有匹配的数据...: { question: { title: 'Vue中的v-textv-html有什么区别?'

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01背包问题完全背包问题「建议收藏」

在hihocoder上面的题目中看到的这个问题,总结一下。先看01背包问题。...看到这个问题,可能会想到贪心算法,但是贪心其实是不对的。例如最少硬币找零问题,要用动态规划。动态规划思想就是解决子问题并记录子问题的解,这样就不用重复解决子问题了。...第i+1个物品可以选择放进背包或者不放进背包(这也就是01),假设放进背包(前提是放得下),那么f[i+1][j]=f[i][j-weight[i+1]+value[i+1];如果不放进背包,那么f[...,其中0<=k<=V/weight[i+1] 使用内存为一维数组,伪代码 for i=1……N for j=1……M f[j]=max(f[j],f[j-weight[i]+value[i]) 01...01背包问题是在前一个子问题(i-1 种物品)的基础上来解决当前问题(i 种物品),向i-1种物品时的背包添加第i种物品;而完全背包问题是在解决当前问题(i种物品),向i种物品时的背包添加第i种物品。

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聊聊 sdk 问题排查

前言:不分享什么知识,聊一下最近的一些思考看到的一些内容。这两个内容看起来没什么关系,其实也有关系。 sdk 大家都不陌生,比如我们经常用到的 npm 包。...当我们以 sdk 的方式提供一种能力的时候,我们的实现不仅决定了业务的使用方式成本,还决定用户是否乐意使用它。...但是我发现服务器的那些工具用起来都非常复杂,如果不经常用,很快就忘了各种命令参数,像这种场景,就可以封装 sdk 给业务使用,这种形式不仅可以帮助业务排查问题,还不需要侵入业务代码。...3 问题排查 我们排查问题通常借助日志,但是日志很多时候也解决不了问题,日志是静态埋点,打多了不仅浪费存储,而且消耗性能,打少了可能缺少排查问题的上下文。...所以除了静态追踪技术外,动态追踪技术就非常必要,也非常 cool 了,之前看了一下 ebpf,但是后来没看了,最近重新研究了一下 ebpf 所衍生的一些排查问题的工具,也看了一下 openresty

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老鼠毒药的问题

这是无量测试之道的第203篇原创 今天分享一道很有意思的问题。 题目:   有1000只一模一样的瓶子,编号1-1000。其中999瓶是水,一瓶是看起来像水的毒药。...现在,你有7只老鼠一天的时间,如何检验出哪个号码瓶子里是毒药? 答案: 根据2^10=1024,所以10个老鼠可以确定1000个瓶子具体哪个瓶子有毒。...举例,比如编号为3的瓶子,0 1 1,表示老鼠B老鼠C都喝了;编号为7的表示,老鼠A、B、C都喝了。...通过8瓶的例子,我们直到只需要3只老鼠【 2^3=8 】即可判断出哪一瓶是毒药,那么1000瓶我们只需要10只老鼠即可判断,因为原理是一样的; 比如10只老鼠通过二进制的方式为1的时候喝了,最后是第5只

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最大子列问题

今天来讨论一个很基础的算法问题,数列的最大子列问题。这道题我是在看浙大陈姥姥的Mooc的时候看到的,算是陈越老师作为算法与数据结构开篇讲解的第一道算法实例题。...常用方法 首先,最大子列这个问题有一个众所周知的办法,即为每次从数列的开头i,往结尾N累加,当加至结尾时,由i+1再次累加,直到N-N。...而这时,分别去求他们的子列,并且在求算左半边右半边的子列之后,把跨越二分边界的子列也求解出来。比较左半边的最大子列,以及右半边的最大子列,以及跨越边界的最大子列。...(1) = O(1) T (N) = 2T(N/2) + cN = 2 [2T( N/22 ) + cN/2] + cN = 2kO(1) + ckN = O(NlogN ) 现在我们可以看到,这个问题我们已经完成我们的降次目标了...在线处理 这个问题有个最简单的算法,叫在线处理法,遍历数列的时候,顺便累加,每次累加的若是小于0,那么我们可以认为最大子列为负数时,一定不会让后面的部分增大了,所以就可以把它丢弃,重新置当前的sum

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最大子段问题

问题描述: 给定长度为n的整数序列,a[1...n], 求[1,n]某个子区间[i , j]使得a[i]+…+a[j]最大,或者求出最大的这个。...如果该序列的所有元素都是负整数时定义其最大子段为0。 例如(-2,11,-4,13,-5,2)的最大子段为20,所求子区间为[2,4]。...问题分析: 最直接的想法就是利用遍历法遍历所有的可能,然后找到最大的那个,显然这不是一种有效的方法,但切实可行。...分治法: 针对最大字段这个具体问题本身的结构,还可以从算法设计的策略上对上述O(n²)计算时间算法加以更深刻的改进。...则该给定序列的最大字段有三种情行: ①a[1..n/2]的最大字段相同。 ②a[n/2+1:n]的最大字段相同。

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