之前曾经有讲过在heap size<=3G的情况下完全不要考虑CMS GC,在heap size>3G的情况下也优先选择ParallelOldGC,而不是CMS GC,只有在暂停时间无法接受的情况下才考虑CMS GC(不过当然,一般来说在heap size>8G后基本上都得选择CMS GC,否则那暂停时间是相当吓人的,除非是完全不在乎响应时间的应用),这其实也是官方的建议(每年JavaOne的GC Tuning基本都会这么讲). 为什么给了一个这么“武断”的建议呢,不是我对CMS GC有

mysql优化是一个相对来说比较重要的事情了,特别像对mysql读写比较多的网站就显得非常重要了,下面我们来介绍mysql大内存高性能优化方案 8G内存下MySQL的优化 按照下面的设置试试看:key_buffer = 3840Mmax_allowed_packet = 16Mtable_cache = 1024sort_buffer_size = 32Mread_buffer_size = 32Mread_rnd_buffer_size = 32Mmyisam_sort_buffer_size

"Hadoop能做什么?" ,概括如下: 1)搜索引擎:这也正是Doug Cutting设计Hadoop的初衷,为了针对大规模的网页快速建立索引: 2)大数据存储:利用Hadoop的分布式存储能力,例如数据备份.数据仓库等: 3)大数据处理:利用Hadoop的分布式处理能力,例如数据挖掘.数据分析等: 4)科学研究:Hadoop是一种分布式的开源框架,对于分布式系统有很大程度地参考价值. Hadoop有三种不同的模式操作,分别为单机模式.伪分布模式和全分布模式.每种模式的详细介绍以及单

PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步.64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server:在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升:同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server.正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高.而在稳定性方面,搭配PCServer和Linux操作系统,同样能够满重要业务系统

原创 2016-09-12 熊军 [云和恩墨]性能优化:Linux环境下合理配置大内存页(HugePage)   熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步.64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server:在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升:同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随

Mysql主从同步在线实施步骤[适合大数据库从库配置] MySQL的主从搭建大家有很多种方式,传统的mysqldump方式是很多人的选择之一,但比较适合在新实例中实施,对于较大的数据库则存在停机等不可接受的问题,所以该方式并非理想的选择.使用innobackupex 则可以快速轻松的构建或修复mysql主从架构,该方式的好处是对主库无需备份期间导致的相关性能压力及锁表的问题. 主:10.8.8.53 从:10.8.8.72 步骤: 分别在主从机上安装依赖环境及同步工具percona-xtraba

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

这个问题一般会出现在稍微高端一点的 Java 面试环节.要求面试者不仅对 Java 基础知识熟悉,更重要的是要了解内存模型. Java 对象模型 HotSpot JVM 使用名为 oops (Ordinary Object Pointers) 的数据结构来表示对象.这些 oops 等同于本地 C 指针. instanceOops 是一种特殊的 oop,表示 Java 中的对象实例. 在 Hotspot VM 中,对象在内存中的存储布局分为 3 块区域: 对象头(Header) 实例数据(Inst

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

最近在读<深入理解Java虚拟机>,对Java对象的内存布局有了进一步的认识,于是脑子里自然而然就有一个很普通的问题,就是一个Java对象到底占用多大内存? 在网上搜到了一篇博客讲的非常好:http://yueyemaitian.iteye.com/blog/2033046,里面提供的这个类也非常实用: import java.lang.instrument.Instrumentation; import java.lang.reflect.Array; import java.lang.re

转自:http://cjjwzs.iteye.com/blog/1059381 本文将从内存分页的原理,如何调整分页大小两节内容,向你阐述LargePage对JVM的性能有何提升作用,并在文末点明了大内分页的副作用.OK,让我们开始吧! 内存分页大小对性能的提升原理 首先,我们需要回顾一小部分计算机组成原理,这对理解大内存分页至于JVM性能的提升是有好处的. 什么是内存分页? 我们知道,CPU是通过寻址来访问内存的.32位CPU的寻址宽度是 0~0xFFFFFFFF ,计算后得到的大小是4G,也

最近在学mongoDB,安装倒没什么困难,有yum仓库.不过接入ctl后的一条warning倒挺让人烦心的. 1 2 2015-03-22T09:27:00.222+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag is 'always'. 2015-03-22T09:27:00.222+0800 I CONTROL  [initandlisten] **        W

在网上搜到了一篇博客讲的非常好,里面提供的这个类也非常实用: import java.lang.instrument.Instrumentation; import java.lang.reflect.Array; import java.lang.reflect.Field; import java.lang.reflect.Modifier; import java.util.ArrayDeque; import java.util.Deque; import java.util.HashS

0.写在前面 本文涉及到屏幕密度的讨论,这里先要搞清楚 DisplayMetrics 的两个变量,摘录官方文档的解释: density:The logical density of the display. This is a scaling factor for the Density Independent Pixel unit, where one DIP is one pixel on an approximately 160 dpi screen (for example a 240x

在内核中, kmalloc能够分配的最大连续内存为2的(MAX_ORDER-1)次方个page(参见alloc_pages函数,     "if (unlikely(order >= MAX_ORDER))        return NULL;"), page的大小一般是4K bytes, MAX_ORDER缺省定义为11, 所以如果不修改内核, kmalloc能够分配的最大连续内存一般是4M bytes. 内核中获取4M以上大内存的方法有三种: 1.修改MAX_ORDER,

最近在读<深入理解Java虚拟机>,对Java对象的内存布局有了进一步的认识,于是脑子里自然而然就有一个很普通的问题,就是一个Java对象到底占用多大内存? 在网上搜到了一篇博客讲的非常好:http://yueyemaitian.iteye.com/blog/2033046,里面提供的这个类也非常实用: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 3

最近在读<深入理解Java虚拟机>,对Java对象的内存布局有了进一步的认识,于是脑子里自然而然就有一个很普通的问题,就是一个Java对象到底占用多大内存? 在网上搜到了一篇博客讲的非常好:http://yueyemaitian.iteye.com/blog/2033046,里面提供的这个类也非常实用: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

一张图片资源要占用多大内存,可以用下面的计算公式计算 4 * withPixel*(targetDensity /sourcedensity) * heightPixel*(targetDensity /sourcedensity) 4的意思是RGBA8888要占用4个字节widthPixel和heightPixel是图片尺寸targetDensity是安装的目标机器的dpisourcedensity是图片资源放置的drawble目录对应的dpi 举一个简单的例子 一张522*686的PNG 图

原文:http://kilik.iteye.com/blog/677253 最近在研究java的性能调优,顺手写了一个小程序来测试性能问题.这个程序用来进行矩阵乘法运算,如下: for (int i = 0; i < 2048; i++) for (int j = 0; j < 2048; j++) for (int k = 0; k < 2048; k++) res[i][j] += mul1[i][k] * mul2[k][j]; 在ubuntu 10.04(64bit)下,JDK

1.我是vs2017,在选装vs的时候,需要安装c++模块,因为申请大内存的必要exe存放在vc的某个目录(下面会给出详细的地址)下的 2.安装完成在vs的安装目录可找到这个文件,我是社区版本的,如果是其他版本也差不多,给大家参照 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.16.27023\bin\Hostx64\x64\editbin.exe 3.在vs,启动程序的属性->生成事

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "