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能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
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详细说明本文进行了TLAB的GC日志解读、YGC的GC日志解读、模拟YGC(单次GC及多次GC的不同场景)、打开实验选项查看YGC的详情日志信息、Mixed GC日志信息之初始标记过程、Mixed GC日志信息之混合回收过程。
本文详细探讨了G1垃圾回收器对Full GC(FGC)的优化处理,涵盖FGC的前置处理、整体流程及并行化改进。重点分析了传统FGC串行化的局限性以及G1通过Region分区和RSet机制实现并行标记的优势,包括任务窃取提升效率、跨分区压缩以生成空闲Region等技术细节。此外,文章还介绍了G1的新特性——字符串去重优化,通过判断char数组一致性减少重复字符串占用内存,从而提升内存使用效率。总结部分全面回顾了G1在FGC中的各项优化措施及其带来的性能改善。
本文介绍了G1的Mixed GC垃圾回收过程,包括并发标记算法详解、三色标记法如何解决错标漏标问题、SATB如何解决错标漏标问题、Mixed GC的过程、选择CollectSet的算法
本文详细解析了G1垃圾回收器中YGC(Young Generation Collection)的完整流程,包括并行与串行处理阶段。内容涵盖YGC相关参数设置、YGC与Mixed GC及FGC的关系、新生代垃圾回收的具体步骤(如标记存活对象、复制到Survivor区、动态调整Region数量等),以及并行阶段的多线程操作和串行阶段的关键任务(如处理软引用、整理卡表、重构RSet)。
本文深入探讨了G1垃圾回收器提升GC效率的核心机制,包括记忆集(RSet)、位图(BitMap)和卡表(CardTable)的设计与作用。记忆集通过记录跨代引用避免了不必要的老年代遍历,位图用于高效描述内存使用状态以优化标记过程,而卡表则在节约记忆集内存的同时提供更详细的引用信息。此外,文章还解析了DCQ(Dirty Card Queue)和DCQS(Dirty Card Queue Set)机制如何异步更新RSet,确保在高并发场景下的性能与准确性。这些设计共同提升了G1在标记、清理及整理内存时的效率。
本文深入探讨了G1垃圾回收器中对象分配的原理与机制,包括TLAB(线程本地分配缓冲)的作用、快速分配与慢速分配的区别及流程。首先分析了G1的对象分配原理,强调了停顿预测模型和无锁化分配的重要性。接着详细解析了TLAB机制,涵盖其大小确定、满时处理以及如何借助指针碰撞法实现高效分配。同时讨论了大对象分配的特点及其与普通对象分配的不同之处。最后,针对慢速分配失败的情况,介绍了G1如何通过FGC(Full GC)进行最终尝试,确保系统在极端情况下的稳定运行。整体内容围绕提升分配效率与减少GC压力展开,为理解G1的工作机制提供了全面视角。
本文深入探讨了G1垃圾回收器的多个核心概念与实现细节,包括分区(Region)管理、新生代动态扩展机制以及停顿预测模型。首先分析了G1中Region大小的计算规则及其对性能的影响,强调Region大小需为2的幂次以优化内存分配效率并避免碎片化。其次介绍了新生代内存分配方式及动态扩展流程,通过自由分区列表调整新生代大小以平衡GC时间和程序运行时间。最后重点解析了基于衰减算法的停顿预测模型,该模型利用历史GC数据加权平均来精准预测每次GC所需时间,从而确保满足用户设定的停顿时间目标。这些机制共同作用,使G1能够在大内存场景下实现高效垃圾回收与低延迟表现。
本文介绍了Java垃圾回收机制的多个方面,包括垃圾回收概述、对象存活判断、引用类型介绍、垃圾收集算法、垃圾收集器设计、具体垃圾回收器详情、Stop The World现象、内存分配与回收策略、新生代配置演示、内存泄漏和溢出问题以及JDK提供的相关工具。
本文详细介绍了Java虚拟机运行时数据区的各个方面,包括其定义、类型(如程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈、Java堆、方法区和直接内存)及其作用。文中还探讨了各版本内存区域的变化、直接内存的使用、从线程角度分析Java内存区域、堆与栈的区别、对象创建步骤、对象内存布局及访问定位,并通过实例说明了常见内存溢出问题的原因和表现形式。这些内容帮助开发者深入理解Java内存管理机制,优化应用程序性能并解决潜在的内存问题。
本文主要介绍了Redis的一些简单应用。
本文介绍了Ehcache和Guava Cache两个缓存框架及其使用方法,以及如何自定义缓存。主要内容包括:Ehcache缓存框架、Guava Cache缓存框架、自定义缓存。总结:Ehcache适合用作本地缓存或与Redis结合使用,Guava Cache则提供了更灵活的缓存管理和更高的并发性能。自定义缓存可以根据具体需求选择不同的数据结构和引用类型来实现特定的缓存策略。
本文介绍了一种用于监控Redis大key的方案设计及其实现步骤。主要内容包括:方案设计、安装与配置环境、binlog数据消费者。
热key问题在高并发系统中可能导致数据层和服务层的严重瓶颈,如Redis集群瘫痪和用户体验下降。为解决此问题,京东开发了JdHotkey热key探测框架,具备实时性、准确性、集群一致性和高性能等特点。该框架由etcd集群、Client端jar包、Worker端集群和Dashboard控制台组成,通过分布式计算快速识别热key并推送至应用内存,有效减轻数据层负载,提升服务性能。JdHotkey适用于多种场景,安装部署简便,支持毫秒级热key探测和集群一致性维护。
本文详细探讨了Redis的阻塞原因、性能优化、缓存相关问题及数据库与缓存的一致性问题。同时还列举了不同缓存操作方案下的并发情况,帮助读者理解并选择合适的缓存管理策略。最终得出结论,在实际应用中应尽量采用“先更新数据库再删除缓存”的方案,并结合异步重试机制来保证数据的一致性和系统的高性能。
Redis 是一个基于内存的高性能NoSQL数据库,支持分布式集群和持久化。其网络通信模型采用多路复用监听与文件事件机制,通过单线程串行化处理大量并发请求,确保高效运行。本文主要简单介绍了 Redis 的核心特性。
详细介绍了Redis的复制原理、哨兵原理和集群原理。
本文概述了Redis数据库的核心结构和操作机制。
本文介绍了Redis 的主要数据结构及应用。