任何进程都与文件关联；我们会用到lsof工具（list opened files），作用是列举系统中已经被打开的文件。在linux环境中，任何事物都是文件，设备是文件，目录是文件，甚至sockets也是文件。用好lsof命令，对日常的linux管理非常有帮助
编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放，一切由jvm来进行处理，当java对象不再被应用时，等到堆内存不够用时，jvm会进行垃圾回收，清除这些对象占用的堆内存空间，如果对象一直被应用，jvm无法对其进行回收，创建新的对象时，无法从Heap中获取足够的内存分配给对象，这时候就会导致内存溢出。
任何进程都与文件关联；我们会用到lsof工具（list opened files），作用是列举系统中已经被打开的文件。在linux环境中，任何事物都是文件，设备是文件，目录是文件，甚至sockets也是文件。用好lsof命令，对日常的linux管理非常有帮助。
我发现很多人没办法高效地解决问题的关键原因是不熟悉工具，不熟悉工具也还罢了，甚至还不知道怎么去找工具，这个问题就大条了。我想列下我能想到的一个Java程序员会用到的常用工具。 一、编码工具 1.IDE：Eclipse或者IDEA，熟悉尽可能多的快捷键，《Eclipse常见快捷键列表》 2.插件： (1) Findbugs，在release之前进行一次静态代码检查是必须的 (2) Clover，关心你的单元测试覆盖率 (3) Checkstyle 代码风格检查 3.构建和部署工具:ant或者maven，现在主流都是maven了吧，使用nexus搭建maven私服，再加上持续集成jenkins。代码质量不用愁。 4.版本管理工具： svn或者git 5.diff和patch 6.设置你的eclipse或者IDEA，如formatter,save actions以及code template等。代码风格，直接用google的也可以啊。《Google style guide》 7.掌握一个文本编辑器，Emacs或者VIM，熟悉常用快捷键。这在你需要在线编辑代码，或者编写其他语言代码时候特别有用。《神器圣战》 二、JDK相关 1.jstat : 观察GC情况，如：
Java虚拟机（JVM）是众多Java应用的核心引擎，但在处理大规模、高并发的应用时，很容易遇到一系列性能问题。这些问题包括OutOfMemoryError、内存泄露、线程死锁、锁争用和高CPU消耗等。在本文中，我们将深入探讨如何诊断和解决这些问题，以确保你的Java应用能够高效稳定地运行。
在操作系统层面，线程也有 【生命周期】，这是并发编程的基础我们需要掌握其中生命周期中各个节点的状态转换机制以及持有锁状态。文本将会介绍系统的周期以及在 Java编程语言的生命周期区别。打通并发编程任督二脉需要将基本心法牢牢掌握。
本文主要介绍了如何通过Android源码和Linux命令去获取Android设备上的CPU耗电信息。同时，也介绍了一种基于Android NDK的adb命令行工具，用于获取Android设备上的CPU信息，包括CPU使用率、CPU温度、CPU频率、CPU核心数量，以及每个线程的详细信息。通过这些信息，可以更好地了解和优化Android应用的性能，包括CPU耗电问题。
这是 Java 面试 的热门问题之一, 也是多线程的编程中的重口味之一, 主要在招高级程序员时容易被问到, 且有很多后续问题。
jstack命令主要用来查看Java线程的调用堆栈的，可以用来分析线程问题（如死锁）。
总之，避免线程阻塞的关键是合理设计并发策略、合理使用线程同步和I/O操作，并使用工具来诊断和解决线程阻塞问题。
代码中存在无限循环或者条件判断错误导致的死循环，使得CPU一直在执行相同的操作，导致CPU利用率达到100%。
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
本文主要介绍了如何通过Android源码和Linux命令，获取和分析APP的CPU、内存、网络等方面的性能数据，并通过可视化的方式展示出来。同时，本文还提供了相关的性能数据收集和分析的方法和工具，可以帮助开发人员更好地定位和解决APP的性能问题。
当涉及到 Java 性能分析时，有一系列强大的命令和工具可以帮助开发人员分析应用程序的性能瓶颈、内存使用情况和线程问题。以下是一些常用的 Java 性能分析命令和工具，以及它们的详细说明和示例。
nodejs支持了进程之后，又支持了线程。类似浏览器端的web worker。因为nodejs是单线程的，但是底层又实现了一个线程池，接着实现了进程，又实现了线程。一下变得混乱起来，我们要了解这些功能的实现原理，才能更好地使用他。上篇大致分析了进程的原理，这一篇来讲一下线程的原理。只有了解线程的实现，才能知道什么时候应该用线程，为什么可以用线程。 线程的实现也非常复杂。虽然底层只是对线程库的封装，但是把它和nodejs原本的架构结合起来似乎就变得麻烦起来。下面开始分析创建线程的过程。分析线程实现之前，我们先看一下线程通信的实现，因为线程实现中会用到。通俗来说，他的实现类似一个管道。
邢孟棒，曾供职于阿里、网易，目前在腾讯云专职做性能优化方向。Linux 业余爱好者，偏好钻研各类工具源码与底层技术原理。在日常的性能工程实践中，比较注重方法论的探索、优化案例的沉淀。热衷于 eBPF 技术，擅长传统工具与 BPF 工具的结合应用。
1、无限循环的while会导致CPU使用率飙升吗？ 2、经常使用Young GC会导致CPU占用率飙升吗？ 3、具有大量线程的应用程序的CPU使用率是否较高？ 4、CPU使用率高的应用程序的线程数是多少？ 5、处于BLOCKED状态的线程会导致CPU使用率飙升吗？ 6、分时操作系统中的CPU是消耗 us还是 sy？
JDK提供了许多命令行工具用于监视JVM，让我们可以了解其异常堆栈、GC日志、threaddump、heapdump等信息。一时好奇，想看看jstack是如何实现的？
在分析性能问题时，我们有两种简单而又行之有效的分析方法。第一种是基于资源视角的USE方法，通过一系列的检查清单来帮助发现瓶颈和错误；第二种方法就是本文要介绍的基于线程视角的TSA方法。和USE方法一样，TSA方法提供了分析问题的起点，帮助我们缩小问题的区域。这种方法可以用在所有的操作系统上，因为TSA方法的出发点很明确：线程的时间都花在哪里了？
一、问题背景 手Q每个版本上线以后研发同学都会收到各种问题反馈。在跟进手Q内部用户反馈的问题时，发现多例问题，其表象和原因如下： 1、问题表象：“未读不消失”、“图片不展示”、“菊花一直在转” 。。。 2、问题原因：死锁导致的功能不可用。 这类由死锁造成的功能不可用的问题，具有表象简单但影响非常严重的特点。一般用户在遇到这类问题后，除了采取杀掉进程重启的策略，没有其他办法继续使用应用。由此可见，死锁问题对产品的影响是巨大的，那么有没有有效的方法能够监控Android应用的死锁呢？ 首先想到的是使用代码规范来
手Q每个版本上线以后研发同学都会收到各种问题反馈。在跟进手Q内部用户反馈的问题时，发现多例问题，其表象和原因如下：
线程的6大状态：NEW-新建、RUNNABLE-线程执行、BLOCKED-被阻塞、
Arthas的大名想必大家都听过，它是一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等。
之前线上有过一两次OOM的问题，但是每次定位问题都有点手足无措的感觉，刚好利用星期天，以测试环境为模版来学习一下Linux常用的几个排查问题的命令。 也可以帮助自己在以后的工作中快速的排查线上问题。
并发编程！在一二线互联网公司的面试中，逃避不了也是必问的面试题，而绝大部分程序员对并发编程的理解也都停留在使用阶段。那么今天团长给大家推荐的这份资料，绝对可以帮到你。
当我们在执行性能测试过程中，会发现服务端的cpu会飙高，可能刚入门的性能测试小伙伴会直接找开发去定位了，其实这个过程我们测试也可自行完成，接下来我将自己写一个实例去解析这个过程；我自己写了一个java方法，打包成jar包，放到服务器上，然后启动，top观察
如果有一天，你的Java程序长时间停顿，也许是它病了，需要用jstack拍个片子分析分析，才能诊断具体什么病症，是死锁综合征，还是死循环等其他病症，本文我们一起来学习jstack命令~
在遇到实际性能问题时，除了关注系统性能指标，还要结合应用程序的系统的日志、堆栈信息、GClog、threaddump等数据进行问题分析和定位。
在此之前，我们介绍了什么是死锁，以及死锁发生的必要条件。当然，即便我们很小心地编写代码，也必不可免地依然有可能会发生死锁，一旦死锁发生，第一步要做的就是把它给找到，因为在找到并定位到死锁之后，才能有接下来的补救措施，比如解除死锁、解除死锁之后恢复、对代码进行优化等；若找不到死锁的话，后面的步骤就无从谈起了。
99%的开发者不使用Unsafe类，也可能从未听说过它，但是有1%的开发者使用Unsafe类，这些1%的开发者通常写一些广泛使用的库，使得99%的开发者被传递性地使用Unsafe类（尽管Unsafe类的意图是仅为JDK内部提供服务）。
在项目开发中，想要监控程序，我们可以本地启动项目，然后断点调试，可是对于线上的项目需要监控或者调试的时候，就没什么办法，目前有以下几种监控方式：
对GC(Garbage Collection，垃圾收集)算法进行调优是一个涉及多个方面的复杂任务。
死锁是一种特定的程序状态，在实体之间，由于循环依赖导致彼此一直处于等待之中，没有任何个体可以继续前进。死锁不仅仅是在线程之间会发生，存在资源独占的进程之间同样也可能出现死锁。通常来说，我们大多是聚焦在多线程场景中的死锁，指两个或多个线程之间，由于互相持有对方需要的锁，而永久处于阻塞的状态；
从目前的系统来看，系统的优化无非就几个方向。第一个是CPU的使用，可以去分析哪一个线程占用的CPU最多，以及哪一个线程耗时最久，从这个角度去分析。第二点就是内存，你也可以去从对象的实例中去判断哪一个对象的实例最多，从而进行一个优化。再者从java的底层去分析GC的次数频不频繁。哪一些代码写的不太合理，最后就是整个架构层面的。消息积压消费，缓存是否设置的合理。这都会影响到整个架构的性能。这个章节主要是简单的描述一下。架构如何去优化他的排查思路是什么。
Java 虚拟机(JVM)生成3个关键文件，这些文件对于JVM优化性能和解决生产问题非常有用。这些文件是:
越来越觉得读源码是很正确的学习方式，编程如同写作一般，不是学会了关键词，学会了数据结构，就可以写出perfact的代码，而是需要一点起承转合，需要一点模仿：
了解了部分JVM运行的原理之后,就要进入实战环节啦.在实际工作中,我们既不需要去实现虚拟机,也不需要对垃圾收集或者内存分配过程进行DEBUG.但是我们经常需要对某个应用程序进行JVM层面的调优.
线上 CPU 高负载是许多运维工程师和开发人员经常面临的挑战之一。当 CPU 使用率升高时，系统性能可能会受到严重影响，因此快速定位问题所在至关重要。本文将介绍一些常见的技术和方法，帮助你迅速找到线上 CPU 高负载问题的根本原因，并提供实际代码示例。
性能剖析是指对应用程序或系统进行分析和测量，以确定其性能瓶颈和优化潜力的过程。它可以帮助开发人员识别和解决应用程序中的性能问题，提高应用程序的响应时间、吞吐量和资源利用率。
visual studio一直都是.net/c#开发人员最受欢迎的编译器，除了强大的代码提示和项目模板，还拥有大量的调试工具，这一期我们介绍下code freeze阶段的一些调试技巧。包括测试环境/生产环境下的远程调试，线程调试，以及性能监控调试。
说明：sar -P ALL > aaa.txt 重定向输出内容到文件 aaa.txt
在进行 Java 程序性能分析时，我们可以利用 Java 自带的工具来对程序进行监控和调试。这些工具包括 JVM 监控工具、GC 日志分析工具以及 Java 编译器等，它们可以帮助我们识别出程序中存在的性能问题并提出相应的解决方案，从而提升程序的性能和响应速度。下面将详细介绍常用的 Java 性能分析工具及其使用方法，并结合实例进行演示。
代码的正确性是实现策划案的基本，是功能的基本要求，所以上线需要检查自己负责的代码是否有问题。包括规范问题，逻辑问题，是否符合需求，以及设计的合理性。
第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。但是要做到合理的利用线程池，必须对其原理了如执掌。
概述 什么是性能？ 性能最通俗的衡量指标就是“时间”，CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比，磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比，当CPU使用率100%时，意味着有部分请求来不及计算，响应时间
导言：运维工作中除了要维持平台的稳定运行以外，还得对服务器的性能进行优化，让服务器发挥出良好的工作性能是稳定运行的基础。腾讯互娱DBA团队的汪伟（simon）在这一领域里整理出了一套性能优化的资料为大家在性能优化提供充足的方向。
在之前的文章中，我们介绍了JDK14中jstat工具的使用，本文我们再深入探讨一下jstack工具的使用。
线程池实现只需要一个阻塞队列就可以实现，当线程去阻塞队列拿任务的时候，如果阻塞队列没有任务，那么该线程就阻塞在这里。
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