在实际开发中,某些情况下,我们可能需要频繁去创建一些对象(new),下面介绍一种,我从书上看到的,可以提高效率的方法. 首先,对于将会频繁创建的对象,我们要让这个类实现Cloneable接口,因为这个优化的核心,就是利用clone. clone的最大特点就是,不会去调用任何构造方法,所以,在我看来重点应该放在构造方法中. 1.先写一个实体类: 在此实体类中写一个getInstance(),其中就是返回clone(). import java.io.Serializable; /** * @Cla

服务器的JAVA进程使用的内存是否正常 服务器中,JAVA进程的内存占用= JVM内存+ JAVA堆最大内存大小(Xmx)+JAVA堆外内存大小+栈区( 线程数* Xss) 最需要关注: 1., 服务器内存是否够JAVA进程开销 坑点: 每次JAVA的启动,只是检查当前linux的RES内存, 并不会检查申请的内存大小. 如, 服务器内存16G ,JAVA进程A的最大堆内存10G, JAVA服务B最大堆内存也是10G, 两个服务都能正常运行,但一段时间后会被服务器kill掉 详情见我另一篇 ht

http://www.36dsj.com/archives/33650 http://flink.apache.org/news/2015/05/11/Juggling-with-Bits-and-Bytes.html http://www.bigsynapse.com/addressing-big-data-performance ,addressing-big-data-performance   第一篇描述,当前JVM存在的问题, 1. Java对象开销 Java对象的存储密度相对偏低,对

1. Flink简介 Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink流执行引擎(streaming dataflow engine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例.基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务: DataSet API,对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink

Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以

Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以

深入理解Apache Flink核心技术 2016年02月18日 17:04:03 阅读数:1936 标签: Apache-Flink数据流程序员JVM   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80121861 作者:李呈祥 作者简介:Intel BigData Team软件工程师,主要关注大数据计算框架与SQL引擎的性能优化,Apache Hive Committer,Apach

本文由知乎<大数据应用与实践>专栏 李呈祥授权发布,版权所有归作者,转载请联系作者! 新世纪以来,互联网及个人终端的普及,传统行业的信息化及物联网的发展等产业变化产生了大量的数据,远远超出了单台机器能够处理的范围,分布式存储与处理成为唯一的选项.从2005年开始,Hadoop从最初Nutch项目的一部分,逐步发展成为目前最流行的大数据处理平台.Hadoop生态圈的各个项目,围绕着大数据的存储,计算,分析,展示,安全等各个方面,构建了一个完整的大数据生态系统,并有Cloudera,HortonW

bulk json格式的理解 一.常规格式 按常规理解,bulk中json格式可以是以下方式 [{ "action": { }, "data": { } }] 这种方式对程序员友好,可读性好.但是如果写成这样的话,es拿到这种格式的json串以后,要按照下述流程去进行处理: (1)将json数组解析为JSONArray对象,这个时候,整个数据,就会在内存中出现一份一模一样的拷贝,一份数据是json文本,一份数据是JSONArray对象.(主要问题就出在这里) (2)

Flink 核心技术浅析(整理版) https://www.cnblogs.com/swordfall/p/10612404.html 分类: Flink undefined 1. Flink简介 Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink流执行引擎(streaming dataflow engine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例.基于流执行引擎

前言 Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. 文章转载自:深入理解Flink核心技术 一.Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

1. 测试环境 jmeter版本 :jmeter 2.4 grinder的版本 : Grinder 3 JAVA的版本:JDK 1.6 2. 测试代码 Jmeter测试代码 public class Sampler { public void test() { return; } } public class JmeterTest extends AbstractJavaSamplerClient { Sampler sampler; @Override public SampleResult 

保持GC低开销的窍门有哪些? 随着一再拖延而即将发布的 Java9,G1(“Garbage First”)垃圾回收器将被成为 HotSpot 虚拟机默认的垃圾回收器.从 serial 垃圾回收器到CMS 收集器, JVM 见证了许多 GC 实现,而 G1 将成为其下一代垃圾回收器. 随着垃圾收集器的发展,每一代 GC 与其上一代相比,都带来了巨大的进步和改善.parallel GC 与 serial GC 相比,它让垃圾收集器以多线程的方式工作,充分利用了多核计算机的计算能力.CMS(“Conc

今天我们来看一下arraylist的存储开销,由于在项目其中,我尝试了一个很大的arraylist.然后内存爆了 所以我看了下源代码.原来arraylist的存储开销是比較大的,先上代码 import java.util.ArrayList; public class Test { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add(&

1.首先列两个从别的地方看到的说法: try-catch代码段会产生额外的性能开销,或者换个角度说,它往往会影响JVM对代码进行优化,所以建议仅捕获有必要的代码段,尽量不要一个大的try包住整段的代码:与此同时,利用异常控制代码流程,也不是一个好主意,远比我们通常意义上的条件语句(if/else.switch)要低效. Java每实例化一个Exception,都会对当时的栈进行快照,这是一个相对比较重的操作.如果发生的非常频繁,这个开销可就不能被忽略了. 2.关于这个结论的一些论证

思路: 开三个线程A,B,C 线程A不断的调用LockSupport.park()阻塞自己,一旦发现自己被唤醒,调用Thread.interrupted()清除interrupt标记位,同时增加自增计数 线程B不断的调用线程A的interrupt()方法,将线程A从阻塞中唤醒,一旦唤醒成功,则自增计数 线程C定时输出计数 代码如下 import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.concurrent.locks

---->关于时间,创建线程使用是直接向系统申请资源的,这里调用系统函数进行分配资源的话耗时不好说.---->关于资源,Java线程的线程栈所占用的内存是在Java堆外的,所以是不受java程序控制的,只受系统资源限制,默认一个线程的线程栈大小是1M(当让这个可以通过设置-Xss属性设置,但是要注意栈溢出问题),但是,如果每个用户请求都新建线程的话,1024个用户光线程就占用了1个G的内存,如果系统比较大的话,一下子系统资源就不够用了,最后程序就崩溃了.--->对操作系统来说,创建一个线

从单线程应用转变为多线程应用并不只是带来好处.这种转变也会带来一定得开销得.并不是所有时候都要把你的应用编程多线程的.你应该明白这样做确实会带来好处,而且这种好处要比开销大.如果你不确定的话,要试着去度量应用的性能或响应,而不是靠猜. 更复杂的设计 虽然某些多线程程序在设计上确实要比单线程应用简单,但是其它情况却会变得更复杂.在多线程中执行访问共享数据的代码需要特别注意.线程交互从来都不是那么简单.因为不正确的线程同步导致的错误很难排查,重现和解决. 上下文切换开销 当一个CPU从一个正在执行的

一.问题背景 自己开发的Java项目中占用太多的Heap Space.即使在Eclipse的虚拟机参数中设置"-Xms128m -Xms2048m -XX:MetaspaceSize=512m -XX:MaxMetaspaceSize=1024m"之后,仍超出Heap空间.决定用Jprofiler分析问题原因. 二.解决过程 Jprofier分析过程中,发现下面的char[]和java.lang.String对象占用大量heap堆内存 以char[]为例,分析调用char[]的inst

Java是最早开始有并发的语言之一,再过去传统多任务的模式下,人们发现很难解决一些更为复杂的问题,这个时候我们就有了并发. 引用 多线程比多任务更加有挑战.多线程是在同一个程序内部并行执行,因此会对相同的内存空间进行并发读写操作.这可能是在单线程程序中从来不会遇到的问题.其中的一些错误也未必会在单CPU机器上出现,因为两个线程从来不会得到真正的并行执行.然而,更现代的计算机伴随着多核CPU的出现,也就意味着不同的线程能被不同的CPU核得到真正意义的并行执行. 那么,要开始Java并发之路,就要开