jps等工具都是对tools.jar类的包装,使用起来方便简单.在下边的故障排查中会用到我们这里提到的工具,大家平时应该熟记于心.
用来查看Java进程的具体状态, 包括进程ID,进程启动的路径及启动参数等等,与unix上的ps类似,只不过jps是用来显示java进程,可以把jps理解为ps的一个子集。 常用参数如下: -q:忽略输出的类名、Jar名以及传递给main方法的参数,只输出pid -m:输出传递给main方法的参数,如果是内嵌的JVM则输出为null -l:输出完全的包名,应用主类名,jar的完全路径名 -v:输出传给jvm的参数 注意: 使用jps 时的运行账户要和JVM 虚拟机启动的账户一致。若启动JVM虚拟机是运行的账户为www,那使用jps指令时,也要使用www 用户去指定。 sudo -u www jps
在使用jinfo命令之前,可以先使用jps -help来查看jps命令相关的使用方法,包括有哪些参数等~
你可能用过ps命令,打印所有正在运行的进程的相关信息。JDK 中的jps命令(帮助文档)沿用了同样的概念:它将打印所有正在运行的 Java 进程的相关信息。
E.13: Never throw while being the direct owner of an object
Operating systems turn ugly hardware into beautiful abstractions.
运行队列(r):所有正在运行和就绪状态(一旦有可用cpu就可以运行)的线程数。该数据最好小于或等于CPU个数,否则性能就可能会下降。如果长时间运队列过长,则可能是系统过载。
如何查看参数标准参数-X参数-XX参数Boolean类型非Boolean类型其他参数如何设置参数单位换算JVM常见参数和含义
Coarse-to-Fine Volumetric Prediction for Single-Image 3D Human Pose
你可能用过ps命令,打印所有正在运行的进程的相关信息。JDK 中的jps命令。沿用了同样的概念:它将打印所有正在运行的 Java 进程的相关信息。
jinfo -flag [+|-] PIDjinfo -flag = PID(4)查看曾经赋过值的一些参数
前几篇文章和大家介绍了JVM中的内存模型以及垃圾回收器,今天和大家一起学习一下在平时jvm调优的过程中常用的参数以及命令。
本文提出了一种用于人脸对齐的密集人脸对齐算法,该算法使用3DMM模型和基于CNN的深度学习模型。该算法可以处理不同姿态、表情和光照条件的人脸图像,并保持人脸图像的稠密度。该算法使用三个损失函数,包括形状损失、纹理损失和光照损失。实验结果表明,该算法在人脸对齐和人脸识别任务上获得了良好的性能。
SkyWalking 是一个开源 APM 系统,包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视、跟踪、诊断功能。核心功能如下:
随着物联网、大数据等技术不断完善,智慧化教育的优势凸显出来。教育部发布的工作要点指出推进信息化技术与教育教学深度融合,推动教育信息化转段升级,提升师生信息化素养。随后国务院印发《中国教育现代化2035》,其中要求加快信息化时代教育变革,建设智能化校园,统筹建设一体化智能教学、管理与服务平台。尤其是在今年特殊情况下学生分批次返校,对校园内人员甚至环境精细化管理变得尤为必要。智慧校园运维是一个发展趋势,时代所向。
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the various network layers that allow us to establish functional connections between computers
武汉光谷出台“互联网+教育十条”新政。运用人工智能、大数据、信息化技术和新基建设施发展教育行业。
JDK 提供了一系列用于监控、诊断 Java 进程的工具,它们在 JDK 安装目录的 bin 目录下,有 jps、jcmd、jstack、jinfo、jmap 等。其中jmc、jconsole、jvisualvm 是 GUI 工具,其他大部分都是命令行工具。
最近涉及到一些打包相关的,之前都是打包脚本打包,涉及到的相关依赖文件打包到同一目录。在执行安装脚本部署。这次涉及到服务部署,需要打成deb包,有对应的deb打包脚本,但是在实际测试中,感觉打包脚本的编写还有测试比较麻烦。就找了一下有没有对应的打包工具,就查找到了这个打包工具。checkinstall
原文:https://blog.softwaremill.com/docker-support-in-new-java-8-finally-fd595df0ca54
不同的 GC 堆大小动态伸缩有很大很大的差异(比如 ParallelGC 涉及 UseAdaptiveSizePolicy 启用的动态堆大小策略以及相关的 UsePSAdaptiveSurvivorSizePolicy、UseAdaptiveGenerationSizePolicyAtMinorCollection 等等等等的参数参与决定计算最新堆大小的方式以及时机),在这个系列以后的章节我们详细分析每个 GC 的时候再详细分析这些不同 GC 的动态伸缩策略。我们这里仅涉及大多数 GC 通用的堆大小伸缩涉及的参数:MinHeapFreeRatio 与 MaxHeapFreeRatio:
jinfo(Java Virtual Machine Configuration Information)是JDK提供的一个可以实时查看Java虚拟机各种配置参数和系统属性的命令行工具。使用jps命令的-v参数可以查看Java虚拟机启动时显式指定的配置参数,如果想查看没有显式指定的配置参数就可以使用jinfo命令进行查看。另外,jinfo命令还可以查询Java虚拟机进程的System.getProperties()的内容。
网络功能虚拟化(NFV),在多年前就开始流行,通过创建虚拟网络功能(VNF)的方法,以取代基于硬件或基于设备的网络服务,例如负载平衡、网关和防火墙。
(1)命令jps:全称 java process Status Tool, Java版的ps命令,查看java进程及其相关的信息的pid则可以用这个命令,和linux的ps类似
Peachpie Compiler Platform 是属于 .Net 基金会的一个项目,本文将简要介绍该项目相关的信息。
作为应对高并发的手段之一,限流并不是一个新鲜的话题了。从Guava的Ratelimiter到Hystrix,以及Sentinel都可作为限流的工具。 自适应限流 一般的限流常常需要指定一个固定值(qps)作为限流开关的阈值,这个值一是靠经验判断,二是靠通过大量的测试数据得出。但这个阈值,在流量激增、系统自动伸缩或者某某commit了一段有毒代码后就有可能变得不那么合适了。并且一般业务方也不太能够正确评估自己的容量,去设置一个合适的限流阈值。 而此时自适应限流就是解决这样的问题的,限流阈值不需要手动指定,也不需要去预估系统的容量,并且阈值能够随着系统相关指标变化而变化。 自适应限流算法借鉴了TCP拥塞算法,根据各种指标预估限流的阈值,并且不断调整。大致获得的效果如下:
大家都用过网页中的富文本编辑器,编辑器通常都会附带草稿箱、撤销等操作。下面用一段代码来实现一个这样的功能。假设,我们在GPer社区中发布一篇文章,文章编辑的过程需要花很长时间,中间也会不停地撤销、修改,甚至可能要花好几天才能写出一篇精品文章,因此可能会将已经编辑好的内容实时保存到草稿箱。首先创建发起人角色编辑器Editor类。
大家都用过网页中的富文本编辑器,编辑器通常都会附带草稿箱、撤销等操作。下面用一段代码来实现一个这样的功能。假设,我们在GPer社区中发布一篇文章,文章编辑的过程需要花很长时间,中间也会不停地撤销、修改,甚至可能要花好几天才能写出一篇精品文章,因此可能会将已经编辑好的内容实时保存到草稿箱。
今天,Kotlin 官方博客正式发布了 Kotlin 1.3,还附带了一些开源库、构建工具和学习资源。
本文介绍了Spark编程模型的基本概念,包括RDD、DataFrame和DataSet等,并讲解了Spark编程模型在不同编程语言下的使用方式。同时,本文还提供了Spark编程模型的代码示例,以帮助读者更好地理解Spark编程模型的原理和实现方式。
MemStore是HBase非常重要的组成部分,深入理解MemStore的运行机制、工作原理、相关配置,对HBase集群管理以及性能调优有非常重要的帮助。
I have been following the Istio project from its early stage. Over time, it turned out Istio has a good architecture, an active community, promising features and also strong support from big companies. So, after its 1.0 release, our team has begun the efforts to integrate Istio into our system. This article tells our findings and thoughts during this adventure.
COVID-19,又称”冠状病毒”,困扰着我们,虽然技术市场可能会因此而遭受重创,但技术参与者可以做几件事情来减轻损失。
所谓云原生架构,Cloud Native Computing Foundation 的定义是这样的:
A distributed denial-of-service (DDoS) attack is a malicious attempt to disrupt normal traffic of a targeted server, service or network by overwhelming the target or its surrounding infrastructure with a flood of Internet traffic. DDoS attacks achieve effectiveness by utilizing multiple compromised computer systems as sources of attack traffic. Exploited machines can include computers and other networked resources such as IoT devices. From a high level, a DDoS attack is like a traffic jam clogging up with highway, preventing regular traffic from arriving at its desired destination.
原文:http://www.nginxguts.com/2011/01/phases/
Chapter 19 discussed the Manager application. It showed that the ManagerServlet class implemented the ContainerServlet interface to get access to Catalina internal objects. This chapter now shows that managing Tomcat can be achieved more sophisticatedly using the Java Management Extensions (the JMX specification). For those unfamiliar with JMX, a brief introduction is given at the beginning of the chapter. In addition, this chapter explains the Commons Modeler library that Catalina uses to ease the task of writing Managed Beans, the objects used for managing other objects. Examples are offered to make understanding the use of JMX in Tomcat easier.
当一个对象被引用一次则计数+1,失去引用计数-1,当计数为0则判断为垃圾。但当对象间存在循环引用时(如下图)会无法被回收。
以下是 CSS Guidelines 中的一个示例,这个示例展示了一个问题:除了写这段代码的人,没有人知道这段代码是干什么的。
一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这
在实际的业务场景中,我们往往倾向于认为容器环境与虚拟机一样,可以完全自定义不同参数的虚拟 CPU 和虚拟 Memory 资源。其实,从本质上而言,容器更倾向于一种隔离机制环境,其中一个进程的资源( CPU、内存、文件系统、网络等)与另一个进程隔离。这种隔离是可能的,因为 Linux 内核中有一个名为 CGroups 的特性。然而,一些从执行环境收集信息的应用程序在 CGroup 存在之前就已经实现了。像大多数常用的命令行 “top”、“free”、“ps” 等诸如此类的工具,甚至 JVM 都没有针对在容器内执行进行优化,毕竟,容器是一个高度受限的 Linux 进程。
.git目录树 . └── .git │ │ ├── branches │ │ ├── COMMIT_EDITMSG # 保存最新的commit message,Git系统不会用到这个文件,只是给用户一个参考。 │ │ ├── config # 仓库的配置文件。 │ │ ├── description # 仓库的描述信息,主要给gitweb等git托管系统使
本文是Distributed systems for fun and profit的第二部分,本文是阅读该文后的一些记录。
当我们将 JVM 生态中的关键要素,例如,垃圾收集器、堆大小和运行时编译器设置默认值时,许多技术人员(开发、运维人员)或许应该意识到在 Linux 容器生态中(诸如,Docker、Rkt、RunC、Lxcfs 等)内所运行的 Java 进程的实际行为与预期不符。当我们在没有任何调优参数(例如,最为简洁的的启动命令行:“ java -jar myapplication .jar”)的情况下执行 Java 应用程序时,JVM 将自行调整某些特定的参数,以在当前执行环境中获得最佳性能表现。
为了解决庞大的一整块后端服务带来的变更与扩展方面的限制,出现了微服务架构(Microservices):
原文地址:Functional-Light-JS 原文作者:Kyle Simpson-《You-Dont-Know-JS》作者 JavaScript轻量级函数式编程 第 4 章:组合函数 到目前为止,
NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块,我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是,首先,它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二,速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字,这是一个0和1之间完全平坦的分布,因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样,先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现,我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组,我只需插入该数组的大小,在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中,我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数,第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中,我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需
jdk在安装的时候会提供一些性能分析、故障诊断、JVM监控之类的工具,了解这些工具对我们分析JVM内存、JVM调优有一定的帮助,本篇文章来学习一下。
当我们在容器中运行 Java 应用程序时,可能希望对其进行调整参数以充分利用资源。
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