我有一个在Tomcat服务器(Linux)上运行的JavaWeb应用程序。在生产环境中，我面临一些性能问题。以随机间隔运行tomcat的jsvc进程开始以90-100%的CPU运行。我无法找出此事件的触发因素。服务器是四核系统。内存消耗不代表任何异常。我如何监控应用程序中的哪个线程(应用程序堆栈跟踪)导致了问题？我正在检查jconsole和PSIProbe,但两者都没有给出应用程序内部哪个线程导致CPU使用率异常的任何详细信息。 最佳答案 一个相对简单的方法来做到这一点(这可能适用于您的情况也可能不适用-取决于行为发生的时间):当您
我在使用JRE1.6部署在Tomcat6上的Web应用程序中使用EhCache1.4.0、Spring3.0.5。我通过JMX公开L2缓存管理，如下所示:ThecacheManagerconfiguration.truetruetruetruefalsefalseorg.hibernate.dialect.MySQLInnoDBDialecttrueorg.hibernate.cache.EhCacheProviderapplicationOne-web/ehcache.xmlorg.hibernate.cache.StandardQueryCacheFactory我必须允许使用jmx
一、背景介绍金融行业作为国内信息化发展最早、最成熟的行业之一，在数字化应用不断深入的情况下，传统运维面对微服务、容器、虚拟化等显得愈加力不从心，金融行业要建立与全新架构能力相匹配的运维体系，提升业务运营感知能力、基础架构运维掌控能力和敏捷业务支撑能力，保障业务连续性和安全稳定运行。这种新的需求指向可观测性、数据分析处理和告警收敛准确度提升等方面。二、现状阐述1、在众多应用中逐渐失去平衡由传统集中式架构向分布式架构转型，容器、微服务等云原生技术的底层架构云化升级，架构转型演进的过程带来的是IT单元部署数量的显著增多。过去，运维管理的IT设备和数据的比例是1:100，未来，这一比例正快速变成1:1
一位同事指出了Log4J2.3code中的以下片段:/***Calledtodetermineiftheconfigurationhaschanged.*/@OverridepublicvoidcheckConfiguration(){finallongcurrent=System.currentTimeMillis();if(((counter.incrementAndGet()&MASK)==0)&&(current>=nextCheck)){LOCK.lock();try{nextCheck=current+intervalSeconds;if(file.lastModified
我从事一个大型Java项目。我们使用maven作为构建工具，我使用Intellij(14)作为我的IDE。目前，如果我构建整个项目(大约15个模块)，大约需要3分钟。由于我们使用代码的方式(即使在开发中)，我最终经常进行完整构建。基于“所测即管”，我希望能够监控/记录:一个构建每小时/每天运行了多少次？运行构建花费了多少时间？如果可能的话，通过maven任务将其分解-即清理/编译/测试/其他插件等。一种方法可能是将Maven输出转储到文件，然后有一个进程来读取这些/计算我想要的统计信息。我应该如何处理这个问题？需要说明的是，我并不是要就如何减少构建周期运行时间征求意见/建议。我们已经在
我在SpringBoot2版本2.0.0-RELEASE中使用新的MicroMeter指标。通过/actuator/metrics/{metric.name}端点发布指标时，我得到以下信息:对于DistributionSummary:"name":"sources.ingestion.rate","measurements":[{"statistic":"COUNT","value":5},{"statistic":"TOTAL","value":72169.44162067816},{"statistic":"MAX","value":17870.68010661754}],"ava
我刚刚看到java7的一个很棒的功能，目录观察器。它会在目录中发生更改时告诉您，而无需轮询目录。1.)但它说如果文件系统不支持注册更改事件，它会回退到轮询。是否所有典型的linux和windows文件系统(extX、ntfs、reiserXXX、jsf、zfs)都支持此功能？2.)重命名目录中的文件是创建事件还是更改事件？还是一删除一创建？我可以在一个系统上测试它，但它对所有文件系统都是一样的吗？ 最佳答案 看起来你在谈论WatchService.ENTRY_CREATE的措辞事件表明，如果创建新文件或将文件重命名到目录中，则会感知
目录一、基本概念二、ROC曲线三、AUROC（AUC指标）四、实例介绍4.1公式实现4.2代码实现一、基本概念真阳性（TP）：判断为真，实际也为真；伪阳性（FP）：判断为真，实际为假；伪阴性（FN）：判断为假，实际为真；真阴性（TN）：判断为假，实际也为假；TPR（真阳性率）：在所有实际为真的样本中，被正确预测为真的概率：TPR=TPTP+FNTPR=\frac{TP}{TP+FN}TPR=TP+FNTPFPR（伪阳性率）：在所有实际为假的样本中，被错误预测为真的概率；FPR=FPFP+TNFPR=\frac{FP}{FP+TN}FPR=FP+TNFP二、ROC曲线ROC曲线：接受者操作特
我正在写我的学士论文(这是我的第一个研究项目)并尝试评估不同的可能性来监控开发人员一天的工作，汇总并稍后进行说明。为此，我定义了一些指标，我想衡量(它们可能会随着时间而改变，并且可能会出现更多)。我的问题与监视器有关。首先，我决定(仅)在Eclipse中监控开发人员的工作(稍后添加TFS实现):工作项:我想知道开发人员解决、编辑和创建了多少工作项。如果可能，我想从MyLin访问数据，因为可以使用多个不同的任务/错误跟踪器(Bugzilla、Mantis等)。不幸的是，我不确定这是否可能？IDE-stuff:(首先)，我想计算代码中选择和编辑的次数，可能还想计算开发人员在IDE中进行的点
继去年上半年一鼓作气研究了几种不同的模版匹配算法后，这个方面的工作基本停滞了有七八个月没有去碰了，因为感觉已经遇到了瓶颈，无论是速度还是效率方面，以当时的理解感觉都到了顶了。年初，公司业务惨淡，也无心向佛，总要找点事情做一做，充实下自己，这里选择了前期一直想继续研究的基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化。 在前序的一些列文章里，我们也描述了我从linemod模型里抽取的一种相似度指标用于形状匹配，个人取名为离散夹角余弦，其核心是将传统的基于梯度点积相似度的的指标进行了离散化： 传统的梯度点积计算公式如下： 对于任意的两个点，通过各自的梯度方向，按照上述公式可计算出他们的
