>堆：Java堆可以处于物理上不连续的内存空间中，但在逻辑上应该被视为连续的。所有对象实例及数组都应该堆上分配。注意:虽然规范是这样的，由于及时编技术的进步，尤其逃逸分析技术的日渐强大，栈上分配、表量替换。Java堆既可以被实现成固定大小的，也可以是可扩展的，不过当前主流的Java虚拟机都是按照可扩展来实现的（通过参数-Xmx和-Xms设定）。如果在Java堆中没有内存完成实例分配，并且堆也无法再扩展时，Java虚拟机将会抛出OutOfMemoryError异常。———————————————————————————————————————————栈： HotSpot虚拟机的栈容量是不可以动态

本文已收录至Github，推荐阅读👉Java随想录微信公众号：Java随想录文章目录写入调优基本原则优化手段增加flush时间间隔增加refresh_interval参数的值增加Buffer大小关闭副本禁用swap使用多个工作线程max_result_window参数查询调优读写性能不可兼得优化手段避免单次召回大量数据避免单个文档过大单次查询10条文档好于10次查询每次一条数据建模给系统留足够的内存预索引使用filter代替query避免深度分页使用Keyword类型避免使用脚本当涉及到大规模数据存储和检索时，Elasticsearch以其快速、高效和强大的搜索能力而闻名，并被广泛应用于各种场

JVM调优一、JVM调优是什么二、何时需要进行jvm调优三、常见的JVM调优内容四、JVM调优的基本原则1、在代码层面：2、在架构方面：3、系统参数方面：五、JVM调优目标六、JVM调优量化目标七、JVM调优步骤八、JVM参数及配置1、参数说明2、调优时的配置一、JVM调优是什么JVM调优是指对Java虚拟机（JVM）的配置和参数进行优化，以提升Java应用程序的性能和效率。Java应用程序在JVM上运行，JVM负责解释和执行Java字节码，并提供内存管理、垃圾回收、线程管理等功能。JVM调优的目标是通过合理配置和调整JVM的各种参数和设置，使得应用程序在运行时能够更高效地利用系统资源，提高执

Flink中的双流ioin操作（双流连接）通常涉及大状态的处理，这可能导致一些性能和状态管理的挑战。以下是解决和调优Flink中双流ioin大状态的一些建议：解决方案：增大任务管理器的堆内存：对于处理大状态的任务，增加Flink任务管理器的堆内存可以提供更多的内存空间来存储状态，减缓状态溢出的可能性。使用RocksDB状态后端：将Flink配置为使用RocksDB作为状态后端，RocksDB可以更有效地处理大状态，并提供本地磁盘上的状态后端，减轻内存的压力。javaCopycodeStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.

作者简介：大家好，我是smart哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司CTO联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖，挖的越深，基础越扎实！阶段1、深入多线程阶段2、深入多线程设计模式阶段3、深入juc源码解析阶段4、深入jdk其余源码解析阶段5、深入jvm源码解析一、案例背景本章将介绍一个因为程序员同学不懂JVM的GC机制而导致的系统卡死的案例。首先，这个系统上线之后，平时都还算正常，结果有一次大促活动的时候，系统直接卡死不动了。这个时候，我们首先想到的是可不可能是因为频繁FullGC导致StoptheWorld，正常工作线程无法

 人不走空                                          🌈个人主页：人不走空      💖系列专栏：算法专题⏰诗词歌赋：斯是陋室，惟吾德馨  目录       🌈个人主页：人不走空      💖系列专栏：算法专题⏰诗词歌赋：斯是陋室，惟吾德馨​编辑什么是Java堆？作用和特点1.存储对象实例2.垃圾收集3.对象的分配和回收4.线程共享生命周期1.对象的创建2.对象的使用3.对象的销毁示例总结作者其他作品： Java堆是Java虚拟机（JVM）中最大的一块内存区域，主要用于存储对象实例。在Java程序中，动态创建的对象都存放在堆中，而且堆是所有线程共享的内存

Join:1、小表join大表将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率，再进一步可以使用group让小的维表(1000条以下的记录条数)先进内存，在map端完成reduce。selectcount(distincts_id)fromscore;selectcount(s_id)fromscoregroupbys_id;--在map端进行聚合,效率更高2、多个表关联多个表关联时，最好拆分成小段，避免大sql（无法控制中间Job）3、大表Join大表3.1、空key过滤有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送

–explain语法查询**–explain解析执行计划–以下优化为hive层面优化,常开****–读取零拷贝sethive.exec.orc.zerocopy=true;–默认false–关联优化器sethive.optimize.correlation=true;–默认false–fetch本地抓取sethive.fetch.task.conversion=minimal;–新版本默认more,老版本默认minimal–针对小文件开启本地模式sethive.exec.mode.local.auto=true;–默认false–并行执行任务sethive.exec.parallel=true

【Kafka-3.x-教程】专栏：【Kafka-3.x-教程】-【一】Kafka概述、Kafka快速入门【Kafka-3.x-教程】-【二】Kafka-生产者-Producer【Kafka-3.x-教程】-【三】Kafka-Broker、Kafka-Kraft【Kafka-3.x-教程】-【四】Kafka-消费者-Consumer【Kafka-3.x-教程】-【五】Kafka-监控-Eagle【Kafka-3.x-教程】-【六】Kafka外部系统集成【Flume、Flink、SpringBoot、Spark】【Kafka-3.x-教程】-【七】Kafka生产调优、Kafka压力测试【Kafka

作者：京东科技康志兴ShenandoahShenandoah一词来自于印第安语，十九世纪四十年代有一首著名的航海歌曲在水手中广为流传，讲述一位年轻富商爱上印第安酋长Shenandoah的女儿的故事。后来美国有一条位于Virginia州西部的小河以此命名，所以Shenandoah的中文译名为“情人渡”。Shenandoah首次出现在OpenJDK12中，是由RedHat开发，主要为了解决之前各种垃圾回收器处理大堆时停顿较长的问题。相比较G1将低停顿做到了百毫秒级别，Shenandoah的设计目标是将停顿压缩到10ms级别，且与堆大小无关。它的设计非常激进，很多设计点在权衡上更倾向于低停顿，而不是