---- title: Tomcat调优和JVM优化 date: 2018-7-22 19:27:56 tags: [Tomcat,Java,JVM] categories: [JVM] Tomcat...本身优化 工作方式选择 为了提升性能，首先就要对代码进行动静分离，让 Tomcat 只负责 jsp 文件的解析工作。...可以利用JVM提供的-Xmn -Xms -Xmx等选项可进行设置。Heap size 的大小是Young Generation 和Tenured Generaion 之和。...接下来我们将看看如何调优数据库。...-XX:+UseBiasedLocking：启用一个优化了的线程锁，我们知道在我们的appserver，每个http请求就是一个线程，有的请求短有的请求长，就会有请求排队的现象，甚至还会出现线程阻塞，这个优化了的线程锁使得你的
1 root root 48K Jun 7 14:31 SRR7696207_marked_fixed.brca1.bam.bai 把上述文件下载到本地IGV查看 注意，igv同时需要.bam和相应的
这里再总结一下使用ksm/uksm遇到的几个问题，并附加上作者对性能优化的尝试。 分析： 1，20M linux-4.0.4/mm/ksm.c中代码： ?...当然和CPU有关，单核能力越强，则合并越快，不过大约这个数量级，不会相差太多），不过相应的CPU会吃的比较高。...3，KSM VS UKSM 不可避免的，要对比ksm和uksm。总体来说，uksm更快一些。单纯的比较合并速度，uksm有两个地方会更快一些： a，uksm对zero page的优化。...先计算出来待操作page的hash值，搜索tree的过程中，进行整形数值比较就能找到对应的节点的位置。大大减少了memcmp的次数。...4，perf 使用perf分析ksm的性能，看看是否有优化的空间： ? 主要的计算量都在memcmp上，这也变相证明了uksm使用汇编加速zero page的重要性。
2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。 （1）柯西变异 针对蝴蝶优化算法易陷入局部最优的特点，利用柯西变异来增加种群的多样性，提高算法的全局搜索能力，增加搜索空间。...本文融入柯西算子，充分利用柯西分布函数两端变异的效果来优化算全局最优个体，使得算法能够更好地达到全局最优。 在求得当前最优解后，本文使用公式 (1)所示的更新公式对当前全局最优解进行变异处理。...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
这个时候就要借助async和await来解决这个问题了。 二，使用async和await变异步为同步 所谓的同步，就是我们保持代码正常的从上往下执行。但是呢只要有数据请求，就会有异步问题。...所以我们这里要想办法变异步为同步。这就要用到async和await了。 代码如下： ? 可以看出，我们不用把使用到数据的代码写到请求成功里就可以了，这样代码读起来是不是常规的从上往下执行的了。...这就是回调地狱。 3-2,回调地狱代码 单纯的给你讲，你可能体会不到回调地狱的坏处。那么我用代码实现下我们上面的需求。...后面代码会变得越来越乱，为了避免回调地狱，我们也可以使用async和await来改造代码。 四，async结合await解决回调地狱 首先看下改造后的代码 ?...到这里我们就讲完了，是不是感觉使用async和await让你的代码简洁了很多。赶紧跟着石头哥的这篇文章去体验下吧。
这个时候就要借助async和await来解决这个问题了。 二，使用async和await变异步为同步 所谓的同步，就是我们保持代码正常的从上往下执行。但是呢只要有数据请求，就会有异步问题。...所以我们这里要想办法变异步为同步。这就要用到async和await了。...三,回调地狱 比如我们有这么一个需求： 用户注册的时候，要先查询是否注册过，没有注册过，才可以新注册。而注册成功后，才可以查看商品列表。...这就是回调地狱。 3-2,回调地狱代码 单纯的给你讲，你可能体会不到回调地狱的坏处。那么我用代码实现下我们上面的需求。...后面代码会变得越来越乱，为了避免回调地狱，我们也可以使用async和await来改造代码。
概述 在我们开发大型 Java 应用程序的过程中，难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题，比如文件、网络、数据库的连接未释放，未优化的算法等。...为了找出程序中隐藏的这些问题，在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。在本文中，我们主要介绍 VisualVM 和 JProfiler 这两款性能分析工具。...内存快照：主要包含了内存的分配和使用情况、载入的所有类、存在的对象信息及对象间的引用关系等。这些信息通常可以在内存快照视图中进行查看。...通常有 CPU 监视和 CPU 快照两种方式来显示 CPU 性能分析结果。 内存性能分析：内存性能分析的主要目的是通过统计内存使用情况检测可能存在的内存泄露问题及确定优化内存使用的方向。...参考资料： 使用 VisualVM 进行性能分析及调优 VisualVM：Download GitHub：oracle/visualvm ej-technologies - Java APM，Java
为了找出程序中隐藏的这些问题，在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。在本文中，我们主要介绍 VisualVM 和 JProfiler 这两款性能分析工具。...快照包含了应用程序在一段时间内的执行信息，通常有 CPU 快照和内存快照两种类型。 CPU 快照：主要包含了应用程序中函数的调用关系及运行时间，这些信息通常可以在 CPU 快照视图中进行查看。...内存快照：主要包含了内存的分配和使用情况、载入的所有类、存在的对象信息及对象间的引用关系等。这些信息通常可以在内存快照视图中进行查看。...通常有 CPU 监视和 CPU 快照两种方式来显示 CPU 性能分析结果。 内存性能分析：内存性能分析的主要目的是通过统计内存使用情况检测可能存在的内存泄露问题及确定优化内存使用的方向。...--------------- 参考资料： 使用 VisualVM 进行性能分析及调优 VisualVM：Download GitHub：oracle/visualvm ej-technologies
我首先提供一个完整的列表和一些代码片段，这样你就可以开始优化你的脚本了。然后我一个一个地详细地研究它们。...在加载数据和数据增强的时候异步处理 num_workers=0使数据加载需要在训练完成后或前一个处理已完成后进行。设置num_workers>0有望加快速度，特别是对于大数据的i/o和增强。...AMP将通过使用float16来进行一组操作(例如，matmul, linear, conv2d)来节省内存和时间。...如果输入大小经常改变，那么自动调优器就需要太频繁地进行基准测试，这可能会损害性能。它可以将向前和向后传播速度提高1.27x到1.70x。...然后，我逐一解释了它们在不同方面的工作原理和原因，包括数据加载、数据操作、模型架构、训练、推断、cnn特定的优化和分布式计算。
https://www.cnblogs.com/jpfss/p/9753215.html 星朝 项目调优 作为一名工程师，项目调优这事，是必须得熟练掌握的事情。...在 SpringBoot 项目中，调优主要通过配置文件和配置 JVM 的参数的方式进行。 一、修改配置文件 关于修改配置文件 application.properties。...二、Jvm 调优 关于 Jvm 调优 Oracle 官网有一份指导说明：Oracle 官网对 Jvm 调优的说明>https://docs.oracle.com/middleware/11119/wls...设置成功，我的 GC 日志和堆栈分配都已经 OK 了。 GC 日志： ? 堆栈分配： ? 方式二： 适用于在项目部署后，在启动的时候，采用脚本或者命令行运行的时候设置。...好啦，祝大家学习和工作顺利啦！
RDD 复用，避免相同的算子和计算逻辑之下对 RDD 进行重复的计算 RDD 持久化，对多次使用的 RDD 进行持久化，将 RDD 缓存到内存/磁盘中，之后对于 该RDD 的计算都会从内存/磁盘中直接获取...val conf = new SparkConf().set("spark.locality.wait", "6") 1.2 算子调优 mapPatitions 普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作...1.3 JVM 调优 对于 JVM 调优，首先应该明确，full gc/minor gc，都会导致 JVM 的工作线程停止工作，即 stop the world。...当使用 SortShuffleManager 时，如果的确不需要排序操作，建议将这个参数调大一些，大于 shuffle read task 的数量，此时 map-side 就不会进行排序，减少了排序的性能开销...filter 算子后，继续调用 coalesce 算子进行优化。
回流何时发生：当页面布局和几何属性改变时就需要回流。...removing a stylesheet）元素位置改变、元素尺寸改变——width/height/padding/border/margin内容改变——比如文本改变或者图片大小改变而引起的计算值宽度和高度改变...优化重绘回流CSS避免使用table布局。尽可能在DOM树的最末端改变class。避免设置多层内联样式。将动画效果应用到position属性为absolute或fixed的元素上。...因为在display属性为none的元素上进行的DOM操作不会引发回流和重绘。避免频繁读取会引发回流/重绘的属性，如果确实需要多次使用，就用一个变量缓存起来。...转载本站文章《chrome对页面重绘和回流以及优化进行优化》,请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/webfront/browser/webkit/2016_0506_
Author: xidianwangtao@gmail.com 摘要：本文将讨论Hyperparameter调优在落地时面临的问题，以及如何利用Kubernetes+Helm解决这些问题。...Hyperparameter Sweep面临的问题 在进行Hyperparameter Sweep的时候，我们需要根据许多不同的超参数组合进行不同的训练，为同一模型进行多次训练需要消耗大量计算资源或者耗费大量时间...Kubernetes+Helm是利器 通过Kubernetes与Helm，您可以非常轻松地探索非常大的超参数空间，同时最大化集群的利用率，从而优化成本。...tf-paint name: azurefile 按照上面的超参数配置，在helm install时，9个超参数组合会产生9个TFJob，对应我们指定的3个learningRate和3...总结 通过本文简单利用Helm进行Hyperparameter Sweep的使用方法介绍，希望能帮助大家更高效的进行超参数调优。
安装好 WordPress 之后，在开始写博客之前，我们需要对 WordPress 进行一些基本的设置和优化，下面是我在安装好 WordPress 之后进行的最基本的设置和优化： 1....安装 WPJAM Basic 插件 WPJAM Basic 是我爱水煮鱼博客多年来使用 WordPress 来整理的优化插件，主要功能，就是去掉 WordPress 当中一些不常用的功能。...关闭 Trackbacks 首先需要到 WordPress 后台 > 设置 > 评论设置 中，把「允许接受来自其它 Blog 的链接通告（包括引用和通告）」选项关闭。...但是这样只能关闭新文章的 Trackbacks 功能，如果需要关闭所有文章的 Trackbacks 功能，可以在 WPJAM Basic 插件的「优化设置」中设置。 4....静态资源使用 CDN 网络进行加速之后，服务器的压力将大大降低，因为访问页面只有当前页面是在自己的服务器上，其他所有图片，JS 和 CSS 都是从 CDN获取的。
在开始超调之前，请确保已完成以下操作： 获取基线。您可以使用更小的模型、更少的迭代、默认参数或手动调整的模型来实现这一点。 将您的数据分成训练集、验证集和测试集。...在本文结束时，您将了解： 顶级的超参数调优工具， 各种开源服务（免费使用）和付费服务， 他们的特点和优势， 他们支持的框架， 如何为您的项目选择最佳工具， 如何将它们添加到您的项目中。...这里有一些特点： 它可以轻松地与许多优化库集成，例如Ax/Botorch和HyperOpt。 可以在不更改代码的情况下进行缩放。...以下是一些要检查的内容： Ray 的机器学习和强化学习项目。 “超参数调优”来实现上面在 Tensorflow 中列出的步骤。 使用 Keras 和 Ray Tune 进行超参数调整。 2....HyperOpt 从官方文档来看，Hyperopt是一个 Python 库，用于在搜索空间上进行串行和并行优化，其中可能包括实值、离散和条件维度。
因此，做IO的容量规划、性能调优需要分析业务的IO模型是什么。...更为准确、利于后期分析的方法是采用专业的网络设备在网络设备的端口处进行报文捕获和计算分析。 04 性能定位与优化 (一)对磁盘IO争用的调优思路有哪些？...主机是I/O的发起端，I/O特性首先由主机的业务软件和操作系统软件和硬件配置等决定。...(二)关于低延迟事务、高速交易的应用在IO方面可以有哪些调优思路和建议？ 典型问题：关于近期在一些证券行业碰到的低延迟事务、高速交易的应用需求，在IO模型路径方面可以有哪些可以调优的思路和建议？...（这里的分析需要些数据库知识） 之后的调优过程中，将索引分区，避免竞争。
一、性能调优基础 1.1 代码优化 vs. 硬件优化 "代码优化"和"硬件优化"是两种不同的方法，都用于提高应用程序的性能。它们关注的方面不同，但可以相互配合以实现最佳性能。...GC的监控和调优： 使用性能分析工具和诊断工具来监控垃圾回收的性能和行为。 根据应用程序的需求，可以通过调整GC的参数来优化性能。...但需要理解垃圾回收的工作原理，并根据需要进行性能调优。 3.2 垃圾回收的性能影响 垃圾回收的性能影响可以是一个关键问题，特别是在编写高性能应用程序时。...GC 算法和参数的选择： .NET Framework 提供了不同的垃圾回收算法和参数，可以根据应用程序的性质进行选择和调优。 使用不同的垃圾回收算法和参数可能会影响垃圾回收的性能表现。...垃圾回收对应用程序性能有一定的影响，但通过合理的代码设计和垃圾回收调优，可以减少这种影响并确保应用程序的性能得到维护。在优化过程中，需要权衡性能、内存使用和可维护性之间的关系。
今天这篇主要讲解如何在大流量高并发场景下进行估算和调优。 我们知道，垃圾回收器一般使用默认参数，就可以比较好的运行。...另外，优化代码获得的性能提升，远远大于参数调整所获得的性能提升，你不要纯粹为了调参数而走了弯路。 那么，GC 优化有没有可遵循的一些规则呢？这些“需求”又是指的什么？...总结 其实，如果没有明显的内存泄漏问题和严重的性能问题，专门调优一些 JVM 参数是非常没有必要的，优化空间也比较小。...我们可以再加一些原则用以辅助完成优化。 一个长时间的压测是必要的，通常我们使用 JMeter 工具。 如果线上有多个节点，可以把我们的优化在其中几个节点上生效。等优化真正有效果之后再全面推进。...优化过程和目标之间可能是循环的，结果和目标不匹配，要推翻重来。 我们的业务场景是高并发的。对象诞生的快，死亡的也快，对年轻代的利用直接影响了整个堆的垃圾收集。
最基本的方法便是根据直觉和经验随机尝试不同的值。然而，正如您可能猜到的那样，当有许多超参数需要调优时，这个方法很快就会变得无用。 今天将两种自动超参数优化方法:随机搜索和网格搜索。...准备数据 我们将对爱荷华州住房数据集（https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data）的随机森林回归模型进行调整...set: 0.9785951576271396 R2 for validation set: 0.832622375495487 Wall time: 1.71 s 注意:本文的主要重点是如何执行超参数调优...我们不会担心其他问题，如过拟合或特征工程，因为这里我们要说明的是：如何使用随机和网格搜索，以便您可以在现实生活中应用自动超参数调优。 我们在测试集上得到了R2的0.83。...如果我们使用了以上的方法对超参数进行调整就可以不必再去看超参数的实际用途，并且可以找到它们的最佳值。但是这种自动化需要付出巨大的代价：计算量大且费时。 您可能会像我们在这里那样等待几分钟才能完成。
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