Arthas 是一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等，大大提升线上问题排查效率。
今天发现一个坑，在代码里尝试toBigDecimal抛出了NumberFormatException
程序里少不了运算，如果不是环境太恶劣，CPU基本是能支撑应用运行的。但如果发现CPU居高不下，就需要思考是否程序有问题。 当服务器CPU居高不下，可以从下面几个方面入手定位问题。 找到JAVA进程 pid 方法一: jps 那个jar就是我的一个java程序 [root@iZba13i1mo82ot7a3lhq5oZ ~]# jps 17616 Jps 26016 jar 9353 Bootstrap 26028 Bootstrap 16812 Bootstrap 方法二: ps -ef|grep 应用关键
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如果你工作超5年，100%遇到过这个异常：java.lang.NumberFormatException: Infinite or NaN
如果你了解面向对象语言的发展史，那你可能听说过 Smalltalk 这门语言。它的影响力之大，以至于之后诞生的面向对象语言，或多或少都借鉴了它的设计和实现。
当你发现 Linux 服务器上的系统性能问题，在最开始的 1 分钟时间里，你会查看哪些系统指标呢? Netflix 在 AWS 上有着大规模的 EC2 集群，以及各种各样的性能分析和监控工具。比如我们
在 Java9 中，G1 GC 将成为默认的垃圾收集器，G1 垃圾收集器的关键特性之一是能够在不牺牲吞吐量的同时，限制 GC 暂停时间(即可以设置所需的最大停顿时间)。
我用的本地 windows 环境访问的飞腾服务器，这个服务器里的系统是不支持图像化界面的，需要通过 display 指定自己的电脑来显示图像化界面。 命令如下，这个 ip 是对应自己电脑的，通过 ipconfig 可以查看，示例中的 ip 是 10.10.10.10。
为了解决性能问题，你登入了一台 Linux 服务器，在最开始的一分钟内需要查看什么？
本文是 JVM层GC调优（上） 的后续，在上一篇文章中，我们介绍了JVM的内存结构、常见的垃圾回收算法以及垃圾收集器和不同收集器中的一些GC调优参数。所以通过上文，我们也对GC相关的内容有了一定的了解。
关于ps命令的用法，见Linux_18下查看进程的启动和运行时间。虽然ps在收集系统上的进程信息很有用，但也有不足之处：它只能显示某个特定时间点的饿信息，如果想观察频繁换进换出的内存的运行趋势，ps就有点力不从心了。 top命令和ps相似，可以实时显示进程信息。
CPU 过高、Full GC次数过多、内存使用过多、硬盘空间不足等问题，都会带来系统突然运行缓慢的问题，也是面试特别容易被问到的，下面针对系统运行缓慢等问题进行展开。
堆内存使用分析，GC 日志解读 重要的东东 在Java中，对象实例都是在堆上创建。一些类信息，常量，静态变量等存储在方法区。堆和方法区都是线程共享的。 GC机制是由JVM提供，用来清理需要清除的对象，回收堆内存。 GC机制将Java程序员从内存管理中解放了出来，可以更关注于业务逻辑。 在Java中，GC是由一个被称为垃圾回收器的守护线程执行的。 在从内存回收一个对象之前会调用对象的finalize()方法。 作为一个Java开发者不能强制JVM执行GC；GC的触发由JVM依据堆内存的大小来决定。 Syste
Java下标越界java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException
上一篇通过构建金字塔结构，来从不同的角度，由浅入深的对synchronized关键字做了介绍，
天空盒这个效果最早是在腾讯的实景地图里看到的，当时觉得很牛逼，但是没有想过自己去实现以下。最近这段时间对opengl很有兴趣，顺便就搞了这个天空盒，话不多说，先上效果。
随着系统自身数据量的增长，访问量增加，系统的响应通常会越来越慢，或者是新的功能在性能上无法满足修去，这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程，涉及的方面有：硬件，操作系统，运行环境软件和应用本身。
Caused by: java.lang.RuntimeException: unknown CollectedHeap type : class sun.jvm.hotspot.gc_interface.CollectedHeap
数组、列表：数据是有顺序的，从左到右，从0开始。如果要在列表中，插入一个数据，那么在插入位置之后的数据，都需要移动，删除列表中间某个数据，在位置之后的数据，也都要移动。
此文出处云时代架构，作者：李艳鹏 教你如何成为Java的OOM Killer 前言 虽然事隔半年，当时排查线上OOM事故的过程记忆犹新，每一个步骤都历历在目，感谢业务组、系统部、压测组、监控与应急部对架构组的强力支持，得以让这个Java内存问题水落石出，经过半年多的全面的应用日志 切割方式的改造，现在基本没有OOM的问题了，线上服务运行非常健康，对可用性的保障起到了很大的作用，如果你在经历OOM，读了这个文章会有很大的启发。 Become OOM Killer 我们都知道JVM的内存管理是自动化的，Jav
线上故障主要会包括 CPU、磁盘、内存（含JVM）以及网络问题，而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题，所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。 基本上出问题就是 df、free、top、jstack、jmap具体问题具体分析
M+ N*0.5/ diffDays。M是根据玩家等级策划配置的值，N是某一天到当前时间的收入总和，diffDays 是收入的天数。
我理解的监控分两种，一种是运维的监控-监控整个集群的各项资源的使用情况以及各个服务的存活情况，另一种是开发的监控-监控代码问题导致的线程死锁，OOM等，以及业务消息的历史可回溯。 我是一名开放，这里主要讲讲我的心得，开发中的监控。如何减少开发人员不必要的加班。
java是一门强类型得语言，包含两个意思，所有得变量必须先声明，后使用，指定类型得变量只能接受与之相匹配得值。
Java8以后真的不用循环了?真的不用了？ 好吧，本文分享的内容是java8之前和java8之后一些代码的不同写法，我们会先介绍java8之前和java8之后不同的写法，然后我们会对二者进行性能测试，
在机器学习用于产品的时候，我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型，但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去，但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java，为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算，此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨平台的机器学习模型部署了。
chatGPT最近非常不稳定，访问一不小心就出现了网络错误，根本就不能很好的使用。那么我们该怎么办呢？勇哥给大家想到了一个种办法，就是用程序去调用openapi的接口，这个接口虽然是收费的，但是可免费使用3个月，完全够我们挥霍了，所有你阅读本月完全不用有负担。
经历了近半年的alpha版本测试后，PHP在2020年11月26号正式发布了8.0版本：https://www.php.net/releases/8.0/en.php
当你登录到linux服务器处理性能问题的时候，最开始的一分钟你会做些啥？ Netflix有大量的EC2云服务主机，也有很多检测和排查性能问题的工具。比如像云监控工具Atlas和实例分析工具Vector。这些工具帮我们解决了大部分性能问题，但有时候我们仍需要登录到服务器上运行一些标准的Linux性能排查工具。
杨俊明，携程云客服平台研发部软件技术专家。从事IT行业10余年，腾讯云+社区、阿里云栖社区、华为云社区认证专家。近年来主要研究分布式架构、微服务、java技术等方向。
杨俊明，携程云客服平台研发部软件技术专家。从事IT行业10余年，腾讯云+社区、阿里云栖社区、华为云社区认证专家。近年来主要研究分布式架构、微服务、Java技术等方向。
博主简介：原互联网大厂tencent员工，网安巨头Venustech员工，阿里云开发社区专家博主，微信公众号java基础笔记优质创作者，csdn优质创作博主，创业者，知识共享者。
查看虚拟机内存使用率 语法：top [-] [d delay] [q] [c] [S] [s] [i] [n] [b] 显示指定的进程信息 top -p 139 显示进程号为139的进程信息，CPU、内存占用率等 [logdev@feed1 service]$ top top - 18:11:18 up 800 days, 15:29, 4 users, load average: 10.49, 10.17, 10.12 Tasks: 192 total, 3 running, 189 slee
本文一是为了讨论在Linux系统出现问题时我们能够借助哪些工具去协助分析，二是讨论出现问题时大致的可能点以及思路，三是希望能给应用层开发团队介绍一些Linux内核机制从而选择更合适的使用策略。
目前有官方支持的三个子产品：packetbeat、topbeat、filebeat
可以发现CPU使用率用户为96.9，PID=26999的Java进程CPU使用率高达774。
Spark SQL为了更好的性能，在读写Hive metastore parquet格式的表时，会默认使用自己的Parquet SerDe，而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。该行为可以通过配置参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet进行控制，默认true。
TIME列就是各个Java线程耗费的CPU时间，CPU时间最长的是线程ID为22283 的线程。
一般我都是大眼瞪小眼，说个看看日志中有没有 NPE 问题，去机器上 top 一下，就没了。
jvm的内存模型在1.7和1.8有较大的区别，虽然本套课程是以1.8为例进行讲解，但是我们 也是需要对1.7的内存模型有所了解，所以接下里，我们将先学习1.7再学习1.8的内存模型。
现在分时操作系统是通过循轮方式分配时间片进行进程调度的，如果进程在等待或阻塞，不会造成 CPU 资源使用。线程称为轻进程，共享进程资源，关于线程的调度，CPU 对于线程也是分时调度。而在 Java 中，线程的调用由 JVM 负责，线程的调度一般有两种模式，分时调度和抢占式调度。
上节针对生成订单信息这个接口做了三个阶段的分析定位和优化动作，让TPS变得正常。不过，系统资源并没有完全用起来，这个接口显然还有优化空间。性能优化的过程中，要把资源都用起来。
查看进程 # ps PID TTY TIME CMD 1496 pts/0 00:00:00 bash 1688 pts/0 00:00:00 ps PID: 运行着的命令(CMD)的进程编号 TTY: 命令所运行的位置（终端） TIME: 运行着的该命令所占用的CPU处理时间 CMD: 该进程所运行的命令 使用 -a 参数。-a 代表 all。同时加上x参数会显示没有控制终端的进程。 # ps ax PID TTY STAT
Java 尽自己的全力保证所有变量都能在使用前得到正确的初始化。若被定义成相对于一个方法的“局部”变 量，这一保证就通过编译期的出错提示表现出来。因此，如果使用下述代码：
每一种该语言在某些极限情况下的表现一般都不太一样，那么我常用的Java语言，在达到100万个并发连接情况下，会怎么样呢，有些好奇，更有些期盼。
如题， 一顿操作猛如虎，业务系统总算快发布了，可是JVM的参数还是当初随意设置的那么几个参数， 咋弄？ 系统的流量预估（均值、峰值）导致一系列的评估： 每秒的对象生成大小，新生代 老年代的比例是否合理， 动态年龄判断机制、老年代担保机制会不会被频繁触发，full gc 的频率。。。。
在工作当中，肯定会遇到由代码所导致的高CPU耗用以及内存溢出的情况。这种情况发生时，我们怎么去找出原因并解决。
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