TPS即每秒查询事物，可以用于测试一个方法、工具或者系统的性能。本文采用Java并发包中的工具实现了一个工具TPS性能测试。主要是测试OKHttp库来执行Http请求的性能。测试代码用到了Java了线程池ExecuterService，CountDownLatch, CyclicBarrier, 原子类，volatile关键词等。可算是对Java并发组件的组合使用。下面直接贴出源码，仅供参考，如有错误，欢迎指出，以期共同探讨。
LongAdder是一个用于并发环境中的长整型加法操作的类，它提供了比AtomicLong更高的吞吐量。LongAdder在内部维护了一个或多个变量（取决于当前并发级别和系统环境），每个线程对其中一个变量进行操作，从而减少了线程间的竞争。当需要获取总和时，这些变量会被加在一起。
之前的文章分别讲了优雅上线 和 优雅下线，实际工作中做了优雅上下线后，服务发布后还是会有短暂的“抖动”，接口的响应时间急剧升高后又恢复正常，就和下面的监控图一样，图片来源于 得物 的InfoQ技术文档服务发布时网络“抖动”
“ 上一篇文章我们说到Java的即时编译，与此同时分析了解释器和编译器，这一篇文章主要来看一下即时编译器如何定义热点代码去编译。”
jstat（Java Virtual Machine Statistics Monitoring Tool）是JDK提供的一个可以监控Java虚拟机各种运行状态信息的命令行工具。它可以显示Java虚拟机中的类加载、内存、垃圾收集、即时编译等运行状态的信息。
JVM对代码执行的优化可分为运行时（runtime）优化和即时编译器（JIT）优化。 运行时优化主要是解释执行和动态编译通用的一些机制。比如说锁机制（如偏斜锁）、内存分配机制（如TLAB）等。除此之外，还有一些专门用于优化解释执行效率的，比如说模版解释器、内联缓存（inline cache，用于优化虚方法调用的动态绑定）
对于互联网公司，线上CPU飙升的问题很常见（例如某个活动开始，流量突然飙升时），按照本文的步骤排查，基本1分钟即可搞定！特此整理排查方法一篇，供大家参考讨论提高。
给你一个字符串 licensePlate 和一个字符串数组 words ，请你找出并返回 words 中的 最短补全词 。
在多线程开发中，我们总会有一些需求处理，需要在多个线程全部执行完毕后，最后执行的。例如：统计所有线程的运行时长。
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说，JVM内存优化是非常有必要的，可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间，以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后，比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100～300毫秒后，再减少YoungGC次数或者YoungGC时间，YoungGC仍然会消耗CPU资源，优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源，可以提高系统的吞吐量。 优化GC前，必须获取GC的实际
Git是每个开发者的好帮手。但是，除了基本的提交和克隆，你真的了解Git的深层功能吗？本文将带你深入了解如何使用Git命令和多种编程语言统计代码提交情况。
（此代码借鉴于一位CSDN大佬的StringBuffer方法，在自己的理解下进行了更改并理解了代码。）
-version就是查看当前机器的java是什么版本，是什么类型的JVM（Server/Client），采用的是什么执行模式。比如，在我的机器上的结果如下：
对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说，JVM内存优化是非常有必要的，可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间，以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后，比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100～300毫秒后，再减少YoungGC次数或者YoungGC时间，YoungGC仍然会消耗CPU资源，优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源，可以提高系统的吞吐量。
l 控制测试计划执行过程中节点的执行顺序，如：Loop Controller、If Controller等；
这几天重新研究了一下内存模型、内存屏障，在学习内存屏障的时候，了解了lock前缀指令，为了编译出lock前缀指令，于是去学了一下字节码指令。因为还要添加一些运行参数，于是今天又看了一下午JVM的编译问题。知识一环套一环，现在内存屏障这一块还没搞完。这可能也正是自学乐趣之所在，知识无限延展，层层连贯，于是晚上就整理了一下关于java编译方面总结。
PS：两个可视化工具命令可以实现工具，让大家看的更加直观，并不是没有这些工具不行，而是有了这些工具更加方便。
前两期我们讲解了HashMap的基本原理，以及高并发场景下存在的问题。没看过的小伙伴可以点击下面链接：
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
jpOwl客户端是java语言编写而成，要求做到API简单、高可靠性能、无论在任何场景下客户端都不能影响各业务服务的性能。旨在为各业务线提供丰富的埋点功能与数据采集。
Guava 是 google 推出的一个第三方 java 库，用来代替 jdk 的一些公共操作，给我印象特别深的就是 Collection 的扩展和本地缓存的扩展这两个方面了。所以今天也就主要来讲讲 guava 的 collection 和 caches 两方面。
这里面fail的标准是抛出异常，其中rt这个参数比较有意义，可以查看一下方法调用的耗时情况，比如不同参数场景下的方法耗时，这个统计仅供参考。原因下面会讲。
Arthas 是基于 Greys 进行二次开发的全新在线诊断工具，利用Java6的Instrumentation特性，动态增强你所指定的类，获取你想要到的信息，采用命令行交互模式，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，让你在定位、分析诊断问题时看每一个操作都看起来是那么的 666。
对于性能和效率的追求一直是程序开发中永恒不变的宗旨，除了我们自己在编码过程中要充分考虑代码的性能和效率，虚拟机在编译阶段也会对代码进行优化。本文就从虚拟机层面来看看虚拟机对我们所编写的代码采用了哪些优化手段。
前言 对于JVM的性能监控，主要注意以下关键参数，通过jdk自带的命令行工具，即可查看相关参数，从而分析系统或目标服务程序中存在的性能瓶颈 jps JVM Process Status Tool的缩写，JVM进程状况工具。 主要功能： 列出正在运行的java进程，并显示执行主类的名称及进程在本地JVM中的ID。 与ps命令相似，可以查看java进程ID(LVMID)。 使用方法： jps [options][hostid] [options]:-q: 只输出LVMID -m: 输出JVM启动时传给主类的方
jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。全称“Java Virtual Machine statistics monitoring tool”，它位于java的bin目录下，主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。
ARMS是一款阿里云应用性能管理（APM）类监控产品。一共提供三种监控，应用监控，前端监控，自定义监控。
郑重声明：本片博客是学习<深入理解java虚拟机>一书所记录的笔记，内容基本为书中知识． Java程序最初是通过解释器（Interpreter）进行解释执行的，当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时，就会把这些代码认定为“热点代码”，为了提高热点代码的执行效率，在运行时， 虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化，完成这个任务的编译器称为即时编译器，即时编译器编译性能的好坏、 代码优化程度的高低却是衡量一款商用虚拟机优秀与否的最关键的指标之一，本篇博客，我们将学习即时编译器的运作过程。（本篇博客提及的编译器、 即时编译器都是指HotSpot虚拟机内的即时编译器，虚拟机也是特指HotSpot 虚拟机。）
提供了一个商品信息查询接口，此接口中会从Redis缓存中读取一个大对象列表出来，然后再根据传入的参数，对大对象列表进行过滤，进而得到最终的返回结果。
Java开发人员肯定都知道JDK的bin目录中有java.exe、javac.exe这两个命令行工具，但并非所有程序员都了解过JDK的bin目录下其他各种小工具的作用。随着JDK版本的更迭，这些小工具的数量和功能也在不知不觉地增加与增强。除了编译和运行Java程序外，打包、部署、签名、调试、监控、运维等各种场景都可能会用到它们。
不止一次，我们都萌发过想对运行中程序的底层状况一探究竟的念头。产生这种需求的原因可能是运行缓慢的服务、Java 虚拟机（JVM）崩溃、挂起、死锁、频繁的 JVM 暂停、突然或持续的高 CPU 使用率、甚至于可怕的内存溢出(OOME)。好消息是现在已有许多工具能帮你得到Java 虚拟机运行过程中的不同参数，这些信息有助于你了解其内部状况，从而诊断上述的各种情况。
事先启动一个web应用程序，用jps查看其进程id，接着用各种jdk自带命令优化应用
这是力扣的 1679 题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
1.1 jps 类似Linux的ps,但是jps只用于列出Java的进程 可以方便查看Java进程的启动类,传入参数和JVM参数等 直接运行,不加参数,列出Java程序的进程ID以及Main函数等
本文将详细介绍Elasticsearch Index Monitoring监控命令之Index Stats API。
如题， 一顿操作猛如虎，业务系统总算快发布了，可是JVM的参数还是当初随意设置的那么几个参数， 咋弄？ 系统的流量预估（均值、峰值）导致一系列的评估： 每秒的对象生成大小，新生代 老年代的比例是否合理， 动态年龄判断机制、老年代担保机制会不会被频繁触发，full gc 的频率。。。。
执行引擎属于JVM的下层，里面包括解释器、及时编译器、垃圾回收器，执行引擎是Java虚拟机核心的组成部分之一。
JMH，即(Java Microbenchmark Harness) 用于代码微基准测试的工具套件，主要是基于方法层面的基准测试，精度可以达到纳秒级。 基准测试：是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。
JVM设计者们的初衷仅仅只是单纯地为了==满足Java程序实现跨平台特性==，因此避免采用静态编译的方式直接生成本地机器指令，从而诞生了实现解释器在运行时采用逐行解释字节码执行程序的想法。
有时候碰到服务器CPU飙升或者程序卡死之类的问题，一般都不太好定位。这类bug一般都隐藏的比较深并且还可能是偶发性的，比较棘手。
学习JVM相关的知识，必然绕不开即时编译器，因为它太重要了。了解了它的基本原理及优化手段，在编程过程中可以让我们有种打开任督二脉的感觉。比如，很多朋友在面试当中还会遇到这样的问题：Java是基于编译执行还是基于解释执行？当你了解了Java的即时编译器，不仅能够轻松回答上述问题，还能如数家珍的讲出JVM在即时编译器上采用的优化技术，而且在实践过程中更深刻的理解代码背后的原理。本文便带大家全面的了解Java即时编译器。
前面分析了 JVM 的前端编译器 Javac，本文分析后端编译器：即时编译器（JIT 编译器）和提前编译器（AOT 编译器）。
其实最好的方式就是归纳、整理、实践、输出，一套组合拳下来，你就掌握了这个系列的知识了。
首先可以通过ps命令找到进程id，比如 ps -ef | grep kafka 可以看到kafka这个程序的进程id
给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。
虚拟机性能监控与故障处理工具 详解 4.1 概述 本文参考的是周志明的 《深入理解Java虚拟机》 第四章 ，为了整理思路，简单记录一下，方便后期查阅。 JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具，除了集成式的VisualVM和jConsole外，还有jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof等小巧的工具，本文希望能起抛砖引玉之用，让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解。 4.2 JDK的命令行工具 | 命令名称 | 全称 | 用途 | | — | — | — | | j
原文链接：https://my.oschina.net/leejun2005/blog/1524687
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何判断JVM是否存在内存问题呢？判断JVM垃圾回收是否正常？一般的top指令基本上满足不了这样的需求，因为它主要监控的是总体的系统资源，很难定位到java应用程序。 Jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。全称“Java Virtual Machine statistics monitoring tool”，它位于java的bin目录下，主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。可见，Jstat是轻量级的、专门针对JVM的工具，非常适用。jstat工具特别强大，有众多的可选项，详细查看堆内各个部分的使用量，以及加载类的数量。使用时，需加上查看进程的进程id，和所选参数。
在部分的商用虚拟机中，java程序最初是通过解释器(Interpreter) 进行解释执行的，当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时，就会把这些代码认定为“热点代码”（Hot Spot Code）。为了提高热点代码的执行效率，在运行时，虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化，完成这个过程的编译器称为即时编译器（Just In Time Compiler）
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