一、问题描音乐业务中，core服务主要提供歌曲、歌手等元数据与用户资产查询。随着元数据与用户资产查询量的增长，一些JVM内存问题也逐渐显露，例如GC频繁、耗时长，在高峰期RPC调用超时等问题，导致业务核心功能受损。图1业务异常数量变化二、分析与解决通过对日志，机器CPU、内存等监控数据分析发现：YGC平均每分钟次数12次，峰值为24次，平均每次的耗时在327毫秒。FGC平均每10分钟0.08次，峰值1次，平均耗时30秒。可以看到GC问题较为突出。在问题期间，机器的CPU并没有明显的变化，但是堆内存出现较大异常。图2，黄色圆圈处，内存使用急速上升，FGC变的频繁，释放的内存越来越少。图2老年代内
我正在使用pytest测试嵌入式系统的python模型。要测试的功能因平台而异。(我在此上下文中使用“平台”来表示嵌入式系统类型，而不是操作系统类型)。组织我的测试最直接的方法是根据平台类型将它们分配到目录。/platform1/platform2/etc.pytest/platform1由于许多功能跨平台重叠，这很快就变得难以支持。从那以后，我将我的测试移到了一个目录中，每个功能区域的测试分配给一个文件名(例如test_functionalityA.py)。然后，我使用pytest标记来指示文件中的哪些测试适用于给定平台。@pytest.mark.all_platformsdefte
对jvm的历史不做过多介绍，感兴趣的同学可以去自行搜索。我们直接以HotSpotVM（VirtualMachine）举例。 why 为什么要有虚拟机？举一个形象的例子：手机现在几乎是人手一台的电子通讯工具，不同品牌型号的手机很可能会使用不同的充电接口，MicroUSB、Type-C、Lightning等等接口。相信大家都见过这种充电线，这种充电线能够同时适配三种型号的充电接口。这也是虚拟机的主要作用，为了能适配更多的语言和系统。 what 什么是虚拟机？顾名思义，在计算机的操作系统里面虚拟出来的计算机系统。虚拟机的职责是将字节码翻译成对应系统能够识别并执行的机器码，比如在linux系统，jav
本文已收录至GitHub，推荐阅读👉Java随想录微信公众号：Java随想录原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接目录跨代引用问题记忆集卡表写屏障写屏障的伪共享问题前面我们讲了可达性分析和根节点枚举，介绍完了GC的前置工作，下面开始讲GC的工作过程。然而在GC开始工作之前，有一个不得不解决的问题摆在我们面前：「跨代引用问题」。本篇文章就来聊聊什么是跨代引用问题，以及JVM是如何解决跨代引用问题的。跨代引用问题跨代引用是指新生代中存在对老年代对象的引用，或者老年代中存在对新生代的引用。为什么说这是一个问题呢？请看下图。假如现在要进行一次只局限于新生代区域的YGC，但新生代中的对象是完全有
目录1、加载（加载字节码文件，生成.class对象）2、验证（验证Class文件是否符合规范） 3、准备（为静态变量分配内存并设置变量初始值）4、解析（初始化常量池中的一些常量） 5、初始化（初始化对象，并为静态变量赋值） 总结：双亲委派模型： JVM的类加载器（主要有3个）： 标准库中的String类是怎样被加载的？ 自定义的类如何加载？ 类加载一定要使用双亲委派模型吗？ 为什么Tomcat不使用双亲委派模型？ Tomcat是怎么实现webapps下各个web应用程序的隔离的？类加载过程简单来说就是把.class文件加载到内存中构造出类对象 JVM的类加载过程要经历以下几个阶段：加载->连
我在emr上使用spark并编写pyspark脚本，尝试时出现错误frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext()这是错误File"pyex.py",line5,insc=SparkContext()File"/usr/local/lib/python3.4/site-packages/pyspark/context.py",line118,in__init__conf,jsc,profiler_cls)File"/usr/local/lib/python3.4/site-packages/pyspark/context.py",line19
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当spyder崩溃时，我在osx10.8上使用python和anaconda。当我尝试重新启动它时，启动器显示它已卸载。我想可能是anaconda有问题，所以我重新启动了我的电脑，但问题仍然存在。查看它，我注意到python的默认版本已更改:$python--versionPython3.4.1::ContinuumAnalytics,Inc.我尝试使用Apple的defaultswrite将其改回原样，使用ln-sf重新链接python，只需设置aliaspython=python2.7，无效。然后我尝试使用conda删除python3，但是condaremovepython3无法解
我有以下python程序:#!/usr/bin/envpythonimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('arg',choices=['foo','bar','baz'],default='foo',nargs='*')args=parser.parse_args()print(args)如果我这样调用程序:./prog.py输出是Namespace(arg='foo')但是如果我用foo作为参数调用程序:./prog.pyfoo输出是Namespace(arg=['foo'])问题如何让ar
我正在寻找python中的性能指标库。我熟悉metrics由CodaHale编写，它是为JVM编写的，所以我想知道是否有与之等效的python(并且不使用JVM)。简而言之，该工具的要求列表是:在执行时计算不同类型的指标。计数器、仪表、仪表、计时器、直方图等。有一个很好的列表here允许通过HTTPAPI轻松访问运行时数据。(我可以自己包装HTTP层，但如果它已经包含在内，那就更好了)特别是Graphite或其他插件。CopperEgg会很好。或者NewRelic。内置了对通用库(例如memcached)的检测支持。到目前为止我找到了PyCounters它完成了一些工作，但不是全部。它
