无论什么级别的Java从业者,JVM都是进阶时必须迈过的坎。不管是工作还是面试中,JVM都是必考题。如果不懂JVM的话,薪酬会非常吃亏(近70%的面试者挂在JVM上了)
最近我写的几篇线上问题相关的文章:《糟糕,CPU100%了》《如何防止被恶意刷接口》《我调用第三方接口遇到的13大坑》,发表之后,在全网广受好评。
一.通过Callable接口实现多线程 1.Callable接口介绍: (1)java.util.concurrent.Callable是一个泛型接口,只有一个call()方法 (2)call()方法抛出异常Exception异常,且返回一个指定的泛型类对象 2.Callable接口实现多线程的应用场景 (1)当父线程想要获取子线程的运行结果时 3.使用Callable接口实现多线程的步骤 (1)第一步:创建Callable子类的实例化对象 (2)第二步:创建FutureTask对象,并将Callable
熟悉java多线程的朋友一定十分了解java的线程池,jdk中的核心实现类为java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。大家可能了解到它的原理,甚至看过它的源码;但是就像我一样,大家可能对它的作用存在误解。现在问题来了,jdk为什么要提供java线程池?使用java线程池对于每次都创建一个新Thread有什么优势?
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢?
在线程的相关介绍中,有讲到“线程的实现”分为三种:内核支持,用户级以及两者混合。(这只是一种简要的分类)
原文地址:https://www.cnblogs.com/superfj/p/8667977.html
介绍 在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty 针对目前的容器优化,目前来说没有太多地方,需要考虑如下几个点 线程数 超时时间 jvm优化 针对上述的优化点来说,首先线程数是一个重点,初始线程数和最大线程数,初始线程数保障启动的时候,如果有大量用户访问,能够很稳定的接受请求, 而最大线程数量用来保证系统的稳定性,而超时时间用来保障
为什么要用线程池? 诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器,这种方式可能是通过网络协议(例如 HTTP、FTP 或 POP)、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达,服务器应用程序中经常出现的情况是:单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。 构建服务器应用程序的一个过于简单的模型应该是:每当一个请求到达就创建一个新线程,然后在新线程中为请求服务。实际上,对于原型开发这种方
概述 ---- 工具做为图形化界面来展示更能直观的发现问题,另一方面一些耗费性能的分析(dump文件分析)一般也不会在生产直接分析,往往dump下来的文件达1G左右,人工分析效率较低,因此利用工具来分析jvm相关问题,长长可以到达事半功倍的效果来。 jvm监控分析工具一般分为两类,一种是jdk自带的工具,一种是第三方的分析工具。jdk自带工具一般在jdk bin目录下面,以exe的形式直接点击就可以使用,其中包含分析工具已经很强大,几乎涉及了方方面面,但是我们最常使用的只有两款:jconsole
线程组是使用 Java 线程进行管理和组织的一种模型。Java 中的线程组是一个 ThreadGroup 类对象,它充当了一个父容器,可以将同一类线程分成一组,并提供追踪这些线程状态、统计信息及管理这些线程的方法。在线程组中,如果发生未捕获异常,可以通过 Thread.UncaughtExceptionHandler 进行处理。
线程虽然是轻量级进程,尽管线程比进程创建和销毁所消耗 的资源要少。但是如果线程的创建和销毁频率高了,开销也还是有的,为了进一步提高效率,引入了线程池,池子里面放着事先创建好的线程.后面用的时候直接从池子里面拿,如此速度就快了,但是代价线程池所需的空间,线程池就是以空间换时间。
Go语言在设计时,Java和C ++是编写服务器程序最常用的语言(至少在Google是这样),这是因为使用这些语言可以高效的开发。但是Go设计者们觉得像Java和C++这些语言需要开发者记忆太多的语法和规则,并且需要重复做的事情太多,这导致一些程序员开始转向更加动态,流畅的语言,如Python,但是付出的是损失开发效率和对类型安全检查的缺失。Go设计者们认为应该可以发明一种语言,这种语言集高效的开发、提供类型安全检查、简洁流畅的代码风格与一体,于是Go就诞生了。
Java 虚拟机栈(后文简称栈)是线程私有的,它的生命周期和线程相同,随着线程的创建而创建,随着线程的死亡而死亡。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在【JAVA】一个线程两次调用 start() 方法会出现什么情况?中介绍过线程是不能够重复启动的,创建或销毁线程存在一定的开销,所以利用线程池技术来提高系统资源利用效率,并简化线程管理,已经是非常成熟的选择。
大家可能都听说说 Java 中的并发包,如果想要读懂 Java 中的并发包,其核心就是要先读懂 CAS 机制,因为 CAS 可以说是并发包的底层实现原理。
下图展示的是 7 种作用于不同分代的收集器,如果两种收集器之前有连接,表示它们可以配合使用。收集器所在的位置表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。
大家好,我是涛哥。首先感谢小猪同学能给这次机会让我可以总结从业五年来的一些感悟,以下仅代表我的个人观点,如果能帮助到其他同学避免走弯路,很荣幸。如果觉得我的建议不太适合的同学,一读即可,谢谢。
说到CAS(CompareAndSwap),不得不先说一说悲观锁和乐观锁,因为CAS是乐观锁思想的一种实现。
公司的一个ToB系统,因为客户使用的也不多,没啥并发要求,就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”,对并发量提出了要求:核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。
运行上面的代码看下执行时间,再试下 Executors.newFixedThreadPool(20) 和 Executors.newCachedThreadPool()
最近参加面试经常被面试官问到有没有遇到过线上人内存溢出(OOM)的问题?遇到过的化你是怎么定位是哪个线程下哪些对象占用你内存太多造成的?提出这个问题其实面试官就是用来考察你到底有没有JVM调优经验。如果你在工作中并没有JVM方面的经验,也没有仔细看过线上定位和OOM问题的文章,那么99.9%这道题你要凉凉!
Netty3出现了太多的内存垃圾,创建了过多对象,在大的服务端压力下会表现比较糟糕,做了太多的内存拷贝,在堆上创建对象,堆缓冲区,当往socket写内容时就需要做内存拷贝,拷贝到直接内存,然后交给socket所以做了太多内存拷贝。
当你的线程需要执行一个后继任务,即完成每个前置任务后,会自动执行下一个任务。这时我们使用CompletableFuture 来实现。
引入: 随着技术的发展,两个或以上的程序必然需要进行交互,于是提供了一种端到端的通信,相当于对传输层的一种封装,对于开发人员而言隐藏了传输的细节,将这些固定的“套路”抽象出来,提供一种端到端的通信,可以使我们更加专注于业务的开发。而BIO只是其中一种。
说是题目可以用不同的语言,但是貌似 Java 是多线程的,用 Java 写肯定容易不少。
检查应用性能时,应该首先审查CPU时间。 代码优化的目的是提升而不是降低(更短时间段内的)CPU的使用率。 在试图深入优化应用前,应该先弄清楚为何CPU使用率低。
垃圾收集器总结 常用垃圾收集器对比 垃圾收集器 串行/并行/并发 新生代/老年代 算法 目标 适用场景 Serial 串行 新生代 复制 低延迟优先 单 CPU 环境下的 Client 模式 Serial Old 串行 老年代 标记-整理 低延迟优先 单 CPU 环境下的 Client 模式、CMS 的后备预案 Parllel Scavenge 并行 新生代 复制 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的业务 Parallel Old 并行 老年代 标记-整理 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的业务
昨天,分析修复了一个connector的问题。下面开始陈述整个过程,依旧按照之前的陈述思路进行:
Java的NIO支持直接内存使用,从堆外获得内存空间,由于直接内存没有被Java虚拟机完全托管,若使用不当,容易触发直接内存溢出。
个人整理这套 Java面试总结 系列,主要是根据 @Guide哥开源项目:JavaGuide面试突击版
速领:神作《凤凰架构:构建可靠的大型分布式系统》电子版 随着项目不断壮大,OOM(Out Of Memory)成为崩溃统计平台上的疑难杂症之一,大部分业务开发人员对于线上OOM问题一般都是暂不处理,一方面是因为OOM问题没有足够的log,无法在短期内分析解决,另一方面可能是忙于业务迭代、身心疲惫,没有精力去研究OOM的解决方案。 这篇文章将以线上OOM问题作为切入点,介绍常见的OOM类型、OOM的原理、大厂OOM优化黑科技、以及主流的OOM监控方案。 文章较长,请备好小板凳~ OOM问题分类 很多人对于O
性能瓶颈的表象:资源消耗过多、外部处理系统的性能不足、资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求。
运行时数据区绝对是JVM重中之重,因为业务中常用的内存调优就是在这个部分进行的 首先复习一下jvm的组成部分,中间这一块就是运行时数据区了, 数据区广义上可以分成两部分,堆和栈,其中栈是不会产生垃圾的,广义的堆包括方法区和堆,其中堆是gc所在的位置。之前的文章已经写过几篇类加载器的内容了,这一篇解释,当类以内存的形式加载进jvm后,是怎么被使用的。
1.Out of swap space:该错误表示所有可用的虚拟内存已被耗尽。虚拟内存(Virtual Memory)由物理内存(Physical Memory)和交换空间(Swap Space)两部分组成。当运行时程序请求的虚拟内存溢出时就会报 Outof swap space 错误。
正式开讲之前,先罗列一下所知的 OutOfMemoryError (简称 OOM)异常,看看这些异常工作中你是否也遇到过?
这篇文章是我的一位读者的投稿,为了方便称呼加上这位老哥的头像是哆啦 A 梦,我暂时称呼这位读者为哆啦 A 梦吧!哈哈!
1、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
程序猿看过来:影响Java EE性能的十大问题 📷 本文是一名有10多年经验的高级系统架构师,他的主要专业领域是Java EE、中间件和JVM技术。他在性能优化和提升方面也有很深刻的见解,下面他将和大家分享一下常见的10个影响Java EE性能问题。 1.缺乏正确的容量规划 容量规划是一个全面的和发展的过程标准,预测当前和未来的IT环境容量需求。制定合理的容量规划不仅会确保和跟踪当前IT生产能力和稳定性,同时也会确保新项目以最小的风险部署到现有的生产环境中。硬件、中间件、JVM、调整等在项目部署之前就应该准
本文作者是一名有10多年经验的高级系统架构师,他的主要专业领域是Java EE、中间件和JVM技术。他在性能优化和提升方面也有很深刻的见解,下面他将和大家分享一下常见的10个影响Java EE性能问题。
似乎有人不知道nodejs是支持多核的?v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster,据说提升了非常大的性能。
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