首页 > 系统相关 >全栈性能优化秘籍--Linux 系统性能调优全攻略:多维度优化技巧大揭秘

全栈性能优化秘籍--Linux 系统性能调优全攻略:多维度优化技巧大揭秘

时间:2024-09-07 23:49:43浏览次数:14  
标签:面试题 Java 性能 全攻略 大厂 JVM 优化

       

标签:面试题,Java,性能,全攻略,大厂,JVM,优化
From: https://blog.csdn.net/atgfg/article/details/142006493

相关文章

  • 在亚马逊云科技上利用Graviton4代芯片构建高性能Java应用(上篇)
    简介在AI迅猛发展的时代,芯片算力对于模型性能起到了至关重要的作用。一款能够同时兼具高性能和低成本的芯片,能够帮助开发者快速构建性能稳定的生成式AI应用,同时降低开发成本。今天小李哥将介绍亚马逊推出的4代高性能计算处理器Gravition,带大家了解如何利用Graviton芯片为Java......
  • 【智能优化算法】水流优化器(WFO),SCI顶刊,含有MathType公式、伪代码、visio的流程图、m
    该文末包括5个内容:用MathType编辑的公式、伪代码、visio的流程图,matlab代码,PDF论文,拿来直接用,可以帮助科研者省下超多时间。受自然界水流形态的启发,该算法论文作者提出了一种新的全局优化算法——水流优化器(WFO)。发表在顶级SCI期刊IEEETransactionsonCybernetics(影响因......
  • 2024年SCI一区顶刊新算法,包括徒步优化算法(HOA)、常青藤优化算法(Ivy)、黑翅鸢优化算法(B
        文中内容包括徒步优化算法(HOA)、常春藤优化算法(Ivy)、黑翅鸢优化算法(BKA)的用MathType编辑公式、伪代码、matlab代码、PDF论文、latex参考文献引用格式,拿来直接用,帮助科研者省下超多时间。    徒步优化算法(HikingOptimizationAlgorithm,HOA)的灵感来自于徒步......
  • 分布式架构下的秒杀优化实战:从高并发到数据一致性
    时间:2024年09月07日作者:小蒋聊技术邮箱:[email protected]微信:wei_wei10音频地址:喜马拉雅希望大家帮个忙!如果大家有工作机会,希望帮小蒋推荐一下,小蒋希望遇到一个认真做事的团队,一起努力。需要简历可以加我微信。大家好,欢迎来到小蒋聊技术,小蒋准备和大家一起聊聊技术的......
  • Zabbix03 Zabbix自动化运维和性能优化高可性, Zabbix用Grafana图形展示
    Zabbix网络发现专门有个进程扫描机器,比较耗资源,不太好(除非公司不大,添加的主机不多) Zabbix自动注册资源消耗少。agent必须是主动模式 ZabbixAPI实现自动化运维先登录获取token,再携带token获取其他资源 Zabbix优化可以查看队列了解Zabbix性能状态#web网页......
  • 斜率优化DP
    斜率优化DP例题任务安排题面\(n\)个任务排成一个序列在一台机器上等待完成(顺序不得改变),这\(N\)个任务被分成若干批,每批包含相邻的若干任务。从零时刻开始,这些任务被分批加工,第\(i\)个任务单独完成所需的时间为\(T_i\)。在每批任务开始前,机器需要启动时间\(S\),而完成这......
  • 解锁 JVM 启动参数:2C4G 服务器的优化密码
    在Java应用程序的运行过程中,JVM(JavaVirtualMachine)的启动参数起着至关重要的作用。这些参数可以用来调整JVM的行为、优化性能、进行故障排查等。今天我们将深入探讨JVM的启动参数,帮助大家更好地理解和运用它们。本文将以一台配置为2核CPU、4GB内存的服务器为例,......
  • 快速排序的深入优化探讨
    目录1.快排性能的关键的分析:1.1三路划分算法思想:1.2三路划分的快排1.3introsort的快排1.快排性能的关键的分析:决定快排性能的关键点是每次单躺排序后,key对数组的分割,如果每次选key基本二分居中,那么快排的递归树就是可均匀的满二叉树,性能最佳。但是实践中虽......
  • [Mysql]慢查询优化
    慢查询可能的原因SQL没加索引很多时候,我们的慢查询,都是因为没有加索引。如果没有加索引的话,会导致全表扫描的。因此,应考虑在where的条件列,建立索引,尽量避免全表扫描。反例:select*fromuser_infowherename='捡田螺的小男孩公众号';正例://添加索引altertableuser_......
  • 深度学习实战4--GAN进阶与优化
            GAN  的问题主要有两点:Loss 等于0的梯度消失问题和梯度不稳定以及多样性受损。前者是因为选择的分布函数使用JS距离,这个距离不能衡量两个不相交的分布的距离;后者是因为Loss  函数要求KL距离最小,JS 距离最大,所以梯度不稳定,而且 Loss 函数对正确率要......