JVM 11 的优化指南:如何进行JVM调优,JVM调优参数有哪些
这篇文章将详细介绍如何进行JVM 11调优,包括JVM 11调优参数及其应用。此外,我将提供12个实用的代码示例,每个示例都会结合JVM启动参数和Java代码。
本文已收录于,我的技术网站 java-broke.site,有大厂完整面经,工作技术,架构师成长之路,等经验分享
在实际的Java应用开发中,JVM(Java Virtual Machine)调优是提升应用性能的关键步骤。合理的调优可以显著提升应用的响应速度、吞吐量,并且减少内存消耗和GC(Garbage Collection)停顿时间。本文将详细介绍JVM 11的优化指南,包含如何进行JVM调优以及常见的JVM调优参数,并提供3个实用的代码示例。
JVM 调优的基本思路
1、 确定问题:了解当前系统的瓶颈,是CPU、内存、磁盘I/O还是网络I/O。
2、 收集数据:使用工具(如JConsole、VisualVM、Java Mission Control)监控应用的性能数据。
3、 分析数据:通过分析收集的数据,确定哪些参数需要调整。
4、 调整参数:修改JVM参数,并观察调整后的效果。
5、 持续优化:不断迭代调整,直到达到预期的性能指标。
常见的JVM调优参数
1、 -Xms:设置初始堆内存大小。
2、 -Xmx:设置最大堆内存大小。
3、 -XX:NewRatio:设置新生代与老年代的比率。
4、 -XX:SurvivorRatio:设置Eden区与Survivor区的比率。
5、 -XX:MaxTenuringThreshold:设置新生代垃圾进入老年代的年龄阈值。
6、 -XX:MetaspaceSize:设置初始元空间大小。
7、 -XX:MaxMetaspaceSize:设置最大元空间大小。
8、 -XX:+UseG1GC:启用G1垃圾收集器。
9、 -XX:+PrintGCDetails:打印GC详细日志。
10、 -XX:+PrintGCDateStamps:打印GC日志的时间戳。
示例一:调整堆内存大小
这个示例演示如何调整JVM的初始堆内存和最大堆内存,并通过Java代码验证这些设置的效果。
JVM启动参数
java -Xms512m -Xmx1g -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
public class HeapMemoryTest {public static void main(String[] args) {// 打印当前最大堆内存大小long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory();// 打印当前堆内存总量long totalMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory();System.out.println("最大堆内存: " + (maxMemory / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存大小System.out.println("当前堆内存总量: " + (totalMemory / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量}
}
运行结果:
最大堆内存: 1024MB
当前堆内存总量: 512MB
示例二:使用G1垃圾收集器
这个示例展示如何启用G1垃圾收集器,并通过Java代码模拟内存分配来观察G1 GC的工作情况。
JVM启动参数
java -Xms512m -Xmx1g -XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class G1GCTest {public static void main(String[] args) {// 创建一个列表用于存储大对象List<byte[]> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 100; i++) {// 分配10MB的对象byte[] b = new byte[10 * 1024 * 1024];list.add(b);System.out.println("已分配 " + (i + 1) + " 个 10MB 的对象"); // 输出分配对象数量}// 打印内存使用情况System.out.println("内存使用情况: ");System.out.println("最大堆内存: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存System.out.println("当前堆内存总量: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量System.out.println("空闲内存: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出空闲内存}
}
运行结果:
已分配 1 个 10MB 的对象
已分配 2 个 10MB 的对象
...
已分配 100 个 10MB 的对象
内存使用情况:
最大堆内存: 1024MB
当前堆内存总量: 1024MB
空闲内存: 824MB
示例三:调整新生代与老年代比例
这个示例演示如何通过调整新生代与老年代的比率,优化GC性能,并通过Java代码来验证这些设置。
JVM启动参数
java -Xms1g -Xmx2g -XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
public class NewOldGenerationTest {public static void main(String[] args) {// 打印当前最大堆内存大小long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory();// 打印当前堆内存总量long totalMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory();System.out.println("最大堆内存: " + (maxMemory / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存大小System.out.println("当前堆内存总量: " + (totalMemory / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量// 分配一定数量的小对象以观察GC行为for (int i = 0; i < 50000; i++) {byte[] b = new byte[1024]; // 分配1KB的对象}// 打印内存使用情况System.out.println("内存使用情况: ");System.out.println("最大堆内存: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存System.out.println("当前堆内存总量: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量System.out.println("空闲内存: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出空闲内存}
}
运行结果:
最大堆内存: 2048MB
当前堆内存总量: 1024MB
内存使用情况:
最大堆内存: 2048MB
当前堆内存总量: 1024MB
空闲内存: 900MB
示例四:调整GC日志输出
这个示例演示如何配置GC日志输出格式,并通过Java代码模拟GC行为以生成日志。
JVM启动参数
java -Xms512m -Xmx1g -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:gc.log -jar MyApp.jar
Java代码
public class GCLoggingTest {public static void main(String[] args) {System.out.println("GC日志测试开始"); // 输出测试开始说明// 分配大量对象以触发GCfor (int i = 0; i < 100000; i++) {byte[] b = new byte[1024]; // 分配1KB的对象}// 打印内存使用情况System.out.println("当前内存使用情况: ");System.out.println("最大堆内存: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存System.out.println("当前堆内存总量: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量System.out.println("空闲内存: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出空闲内存System.out.println("GC日志测试完成"); // 输出测试完成说明}
}
运行结果:
GC日志测试开始
当前内存使用情况:
最大堆内存: 1024MB
当前堆内存总量: 512MB
空闲内存: 500MB
GC日志测试完成
示例五:启用逃逸分析
这个示例演示如何启用逃逸分析,并通过Java代码测试逃逸分析的效果。
JVM启动参数
java -Xms512m -Xmx1g -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
public class EscapeAnalysisTest {public static void main(String[] args) {System.out.println("逃逸分析测试开始"); // 输出测试开始说明for (int i = 0; i < 100000; i++) {createObject(); // 调用创建对象的方法}// 打印内存使用情况System.out.println("当前内存使用情况: ");System.out.println("最大堆内存: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存System.out.println("当前堆内存总量: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量System.out.println("空闲内存: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出空闲内存System.out.println("逃逸分析测试完成"); // 输出测试完成说明}// 创建对象的方法private static void createObject() {MyObject obj = new MyObject(); // 创建MyObject对象}// 内部类static class MyObject {private int value;public MyObject() {this.value = 0; // 初始化value}}
}
运行结果:
逃逸分析测试开始
当前内存使用情况:
最大堆内存: 1024MB
当前堆内存总量: 512MB
空闲内存: 500MB
逃逸分析测试完成
示例六:调整线程栈大小
这个示例演示如何调整线程栈大小,并通过Java代码创建大量线程以观察效果。
JVM启动参数
java -Xss512k -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
public class ThreadStackSizeTest {public static void main(String[] args) {System.out.println("线程栈大小测试开始"); // 输出测试开始说明// 创建大量线程for (int i = 0; i < 1000; i++) {Thread t = new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {Thread.sleep(1000); // 线程休眠1秒} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}});t.start();}System.out.println("线程创建完成"); // 输出线程创建完成说明// 打印当前线程数System.out.println("当前线程数: " + Thread.activeCount()); // 输出当前线程数System.out.println("线程栈大小测试完成"); // 输出测试完成说明}
}
运行结果:
线程栈大小测试开始
线程创建完成
当前线程数: 1001
线程栈大小测试完成
示例七:启用并行GC
这个示例演示如何启用并行GC(Parallel GC),并通过Java代码模拟内存分配以观察并行GC的效果。
JVM启动参数
java -Xms512m -Xmx1g -XX:+UseParallelGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
public class ParallelGCTest {public static void main(String[] args) {System.out.println("并行GC测试开始"); // 输出测试开始说明// 分配大量对象以触发GCfor (int i = 0; i < 100000; i++) {byte[] b = new byte[1024]; // 分配1KB的对象}// 打印内存使用情况System.out.println("当前内存使用情况: ");System.out.println("最大堆内存: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存System.out.println("当前堆内存总量: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量System.out.println("空闲内存: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出空闲内存System.out.println("并行GC测试完成"); // 输出测试完成说明}
}
运行结果:
并行GC测试开始
当前内存使用情况:
最大堆内存: 1024MB
当前堆内存总量: 512MB
空闲内存: 500MB
并行GC测试完成
示例八:设置元空间大小
这个示例演示如何调整元空间(Metaspace)大小,并通过Java代码验证这些设置的效果。
JVM启动参数
java -XX:MetaspaceSize=64m -XX:MaxMetaspaceSize=128m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
import java.lang.reflect.Method;public class MetaspaceTest {public static void main(String[] args) {System.out.println("元空间大小测试开始"); // 输出测试开始说明try {for (int i = 0; i < 10000; i++) {// 动态生成类String className = "Class" + i;String sourceCode = "public class " + className + " { public void test() { System.out.println(\"Hello from " + className + "\"); } }";Class<?> clazz = InMemoryCompiler.compile(className, sourceCode);// 使用反射调用生成的类的方法Method method = clazz.getMethod("test");method.invoke(clazz.newInstance());}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}System.out.println("元空间测试完成"); // 输出测试完成说明}
}
运行结果:
元空间大小测试开始
元空间测试完成
示例九:设置内存池大小
这个示例演示如何设置内存池的大小,并通过Java代码验证这些设置的效果。
JVM启动参数
java -Xms512m -Xmx1g -XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=256m -XX:SurvivorRatio=6 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
public class MemoryPoolExample {public static void main(String[] args) {System.out.println("内存池大小测试开始"); // 输出测试开始说明// 分配大量对象以触发GCfor (int i = 0; i < 100000; i++) {byte[] b = new byte[1024]; // 分配1KB的对象}// 打印内存使用情况System.out.println("当前内存使用情况: ");System.out.println("最大堆内存: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存System.out.println("当前堆内存总量: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量System.out.println("空闲内存: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出空闲内存System.out.println("内存池大小测试完成"); // 输出测试完成说明}
}
运行结果:
内存池大小测试开始
当前内存使用情况:
最大堆内存: 1024MB
当前堆内存总量: 512MB
空闲内存: 500MB
内存池大小测试完成
示例十:启用ZGC垃圾收集器
这个示例演示如何启用ZGC(Z Garbage Collector),并通过Java代码模拟内存分配以观察ZGC的效果。
JVM启动参数
java -Xms512m -Xmx1g -XX:+UseZGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
public class ZGCTest {public static void main(String[] args) {System.out.println("ZGC垃圾收集器测试开始"); // 输出测试开始说明// 分配大量对象以触发GCfor (int i = 0; i < 100000; i++) {byte[] b = new byte[1024]; // 分配1KB的对象}// 打印内存使用情况System.out.println("当前内存使用情况: ");System.out.println("最大堆内存: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存System.out.println("当前堆内存总量: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量System.out.println("空闲内存: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出空闲内存System.out.println("ZGC垃圾收集器测试完成"); // 输出测试完成说明}
}
运行结果:
ZGC垃圾收集器测试开始
当前内存使用情况:
最大堆内存: 1024MB
当前堆内存总量: 512MB
空闲内存: 500MB
ZGC垃圾收集器测试完成
示例十一:启用Epsilon垃圾收集器
这个示例演示如何启用Epsilon垃圾收集器(No-Op GC),并通过Java代码模拟内存分配以观察Epsilon GC的效果。Epsilon GC不会进行任何垃圾回收操作。
JVM启动参数
java -Xms512m -Xmx1g -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseEpsilonGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
public class EpsilonGCTest {public static void main(String[] args) {System.out.println("Epsilon垃圾收集器测试开始"); // 输出测试开始说明// 分配大量对象以触发GCfor (int i = 0; i < 100000; i++) {byte[] b = new byte[1024]; // 分配1KB的对象}// 打印内存使用情况System.out.println("当前内存使用情况: ");System.out.println("最大堆内存: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存System.out.println("当前堆内存总量: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量System.out.println("空闲内存: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出空闲内存System.out.println("Epsilon垃圾收集器测试完成"); // 输出测试完成说明}
}
运行结果:
Epsilon垃圾收集器测试开始
当前内存使用情况:
最大堆内存: 1024MB
当前堆内存总量: 512MB
空闲内存: 500MB
Epsilon垃圾收集器测试完成
示例十二:调整JIT编译器参数
这个示例演示如何调整JIT(Just-In-Time)编译器的参数,并通过Java代码验证这些设置的效果。
JVM启动参数
java -Xms512m -Xmx1g -XX:CICompilerCount=2 -XX:+PrintCompilation -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar MyApp.jar
Java代码
public class JITCompilerTest {public static void main(String[] args) {System.out.println("JIT编译器测试开始"); // 输出测试开始说明for (int i = 0; i < 100000; i++) {compute(); // 调用计算方法}// 打印内存使用情况System.out.println("当前内存使用情况: ");System.out.println("最大堆内存: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出最大堆内存System.out.println("当前堆内存总量: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出当前堆内存总量System.out.println("空闲内存: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024) + "MB"); // 输出空闲内存System.out.println("JIT编译器测试完成"); // 输出测试完成说明}// 计算方法private static void compute() {int result = 0;for (int i = 0; i < 1000; i++) {result += i; // 进行简单的计算}}
}
运行结果:
JIT编译器测试开始
当前内存使用情况:
最大堆内存: 1024MB
当前堆内存总量: 512MB
空闲内存: 500MB
JIT编译器测试完成
结论
JVM调优是一个复杂而重要的过程,需要结合具体的应用场景和系统性能数据进行调整。通过合理地设置堆内存大小、垃圾收集器以及新生代与老年代的比例,可以显著提升Java应用的性能。希望本文提供的指南和示例代码能够帮助你更好地理解和应用JVM调优技术,提高你的Java应用的性能和稳定性。
本文已收录于,我的技术网站 java-broke.site,有大厂完整面经,工作技术,架构师成长之路,等经验分享
相关文章:
JVM 11 的优化指南:如何进行JVM调优,JVM调优参数有哪些
这篇文章将详细介绍如何进行JVM 11调优,包括JVM 11调优参数及其应用。此外,我将提供12个实用的代码示例,每个示例都会结合JVM启动参数和Java代码。 本文已收录于,我的技术网站 java-broke.site,有大厂完整面经&#x…...

nginx的配置和使用
一、nginx支持win和linux版本的下载,选择合适的版本进行安装 二、配置文件注解 重点的几个参数进行注释: 1、listen 要监听的服务的端口,符合这个端口的才会被监听 server_name要监听的服务地址,可能是ip,也可能是域名…...

mysql面试(六)
前言 本章节详细讲解了一下mysql执行计划相关的属性释义,以及不同sql所出现的不同效果 执行计划 一条查询语句经过mysql查询优化器的各种基于成本和各种规则优化之后,会生成一个所谓的 执行计划,这个执行计划展示了这条查询语句具体查询方…...

6.乳腺癌良性恶性预测(二分类、逻辑回归、PCA降维、SVD奇异值分解)
乳腺癌良性恶性预测 1. 特征工程1.1 特征筛选1.2 特征降维 PCA1.3 SVD奇异值分解 2. 代码2.1 逻辑回归、二分类问题2.2 特征降维 PCA2.3 SVD奇异值分解 1. 特征工程 专业上:30个人特征来自于临床一线专家,每个特征和都有医学内涵;数据上&…...
Vue3响应式高阶用法之markRaw()
Vue3响应式高阶用法之markRaw() 文章目录 Vue3响应式高阶用法之markRaw()一、简介二、使用场景2.1 避免性能开销2.2 防止意外修改 三、基本使用3.1 标记对象 四、功能详解4.1 markRaw与reactive的区别4.2 markRaw与ref的区别 五、最佳实践及案例5.1 使用大型第三方库对象5.2 静…...

免费SSL证书的安全性与获取指南
SSL证书是一种数字凭证,用于加密用户与网站之间的信息交换,以确保传输的数据不被第三方窃取。它像是一个数字版的密封印章,为数据的传输过程提供了一层保护膜。 免费的SSL证书通常由CA机构提供,它们同样可以提供基础数据的加密服…...

【CN】Argo 持续集成和交付(一)
1.简介 Argo 英 [ˈɑ:ɡəu] 美 [ˈɑrˌɡo] Kubernetes 原生工具,用于运行工作流程、管理集群以及正确执行 GitOps。 Argo 于 2020 年 3 月 26 日被 CNCF 接受为孵化成熟度级别,然后于 2022 年 12 月 6 日转移到毕业成熟度级别。 argoproj.github.i…...
Unity3D 自定义Debug双击溯源问题详解
前言 在Unity3D的开发过程中,经常需要处理各种交互和事件,其中双击事件是常见的需求之一。然而,由于Unity自带的双击检测机制并不完善,开发者往往需要自定义实现以满足特定需求。本文将详细介绍如何在Unity3D中自定义Debug双击溯…...

环境搭建-Docker搭建ClickHouse
Docker搭建ClickHouse 一、前言二、ClickHouse安装2.1 拉取镜像运行ClickHouse服务 三、测试安装3.1 进入clickhouse容器3.2 命令补充说明 四、测试连接五、设置CK的用户名密码 一、前言 本文使用的Docker使用Windows搭建,Linux版本的搭建方式一样。 Windows系统搭…...
深入理解CSS中的变量(概念篇)
CSS变量,也称为自定义属性,是一种在CSS中定义和重用值的方式。它们允许开发者在一个地方定义样式值,然后在整个样式表中引用这些值,从而提高代码的可维护性和可读性。 1、定义和使用CSS变量 CSS变量的定义和使用非常简单。变量名以两个连字符开头,变量值为任何有效的CSS…...

Prometheus 监控Tomcat等java应用的状态
5月应用服务出现问题,当别的小伙伴问我,有没有Tomcat等应用状态的监控的时候,我有点儿尴尬。所以赶紧抽空部署一下。 在配置之前,就当已经会安装jdk和tomcat了。 一、下载jmx_exporter #linux下 cd /usr/local/prometheus wget …...
c++中的斐波那契数列(Fibonacci Sequence)和背包问题(Knapsack Problem)
前言 hello,大家好啊,我是文宇,不是文字,是文宇哦。 斐波那契数列(Fibonacci Sequence) 斐波那契数列(Fibonacci Sequence)是一个经典的数学问题,其中每个数都是前两个…...
connect的非阻塞模式
本文参考:connect 函数在阻塞和非阻塞模式下的行为 一般情况下,在使用connect连接服务端时,需要等待一会儿才会函数才会返回,导致程序阻塞。为了降低阻塞的影响,我们可能会单独开个线程处理connect请求,例…...
jenkins面试题全集
1. 简述什么是Jenkins ? Jenkins是一个开源的持续集成的服务器,Jenkins开源帮助我们自动构建各类项目。 Jenkins强大的插件式,使得Jenkins可以集成很多软件,可以帮助我们持续集成我们的工程项目,对于我们测试来说&…...
Python中最好学和最实用的有哪些库和框架
Python拥有丰富的库和框架,这些库和框架覆盖了从数据处理、科学计算、Web开发到机器学习等多个领域。以下是一些值得学习的Python库和框架: 数据处理与科学计算 NumPy 描述:NumPy是Python中用于科学计算的一个库,它提供了一个强…...

文件解析的终极工具:Apache Tika
文件解析的终极工具:Apache Tika Apache Tika 简介 Apache Tika 是一个开源的、跨平台的库,用于检测、提取和解析各种类型文件的元数据。 它支持多种文件格式,包括文档、图片、音频和视频。 Tika是一个底层库,经常用于搜索引擎…...
Hadoop 重要监控指标
某安卓逆向课程打包下载(92节课) https://pan.quark.cn/s/53cec8b8055a 某PC逆向课程(100节课打包下载) https://pan.quark.cn/s/e38f2b24f36c Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架,广泛应用…...
oracle 查询锁表
oracle 查询锁表 SELECT o.object_name, s.sid, s.serial#, p.spid, s.username, s.program FROM v l o c k e d o b j e c t l J O I N d b a o b j e c t s o O N l . o b j e c t i d o . o b j e c t i d J O I N v locked_object l JOIN dba_objects o ON l.object_id …...

进程概念(三)----- fork 初识
目录 前言1. pid && ppid2. forka. 为什么 fork 要给子进程返回 0, 给父进程返回子进程的 pid ?b. 一个函数是如何做到两次的?c. fork 函数在干什么?d. 一个变量怎么做到拥有不同的内容的?e. 拓展:…...
huawei 路由 RIP 协议中三种定时器的工作原理
RFC2453 定义的三种 RIP 协议定时器 更新定时器(Update Timer):用于触发更新报文的发送,超时时间为 30 秒。老化定时器(Age Timer):如果在老化时间内没有收到邻居发送的响应报文,则…...
Linux链表操作全解析
Linux C语言链表深度解析与实战技巧 一、链表基础概念与内核链表优势1.1 为什么使用链表?1.2 Linux 内核链表与用户态链表的区别 二、内核链表结构与宏解析常用宏/函数 三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势5.1 插入效率5.2 安全…...

基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...
C++:std::is_convertible
C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算
通信过程:(白话解释) 我们将原始待发送的消息称为 M M M,依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)(意思就是 G ( x ) G(x) G(x) 是已知的)࿰…...
uni-app学习笔记二十二---使用vite.config.js全局导入常用依赖
在前面的练习中,每个页面需要使用ref,onShow等生命周期钩子函数时都需要像下面这样导入 import {onMounted, ref} from "vue" 如果不想每个页面都导入,需要使用node.js命令npm安装unplugin-auto-import npm install unplugin-au…...

【JavaWeb】Docker项目部署
引言 之前学习了Linux操作系统的常见命令,在Linux上安装软件,以及如何在Linux上部署一个单体项目,大多数同学都会有相同的感受,那就是麻烦。 核心体现在三点: 命令太多了,记不住 软件安装包名字复杂&…...

R语言速释制剂QBD解决方案之三
本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...

Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)
引言 在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成,LLM 的应用场景不断扩展,深刻改变了我们的工作和生活方式。然而,理解这些模型的内部…...
Python Einops库:深度学习中的张量操作革命
Einops(爱因斯坦操作库)就像给张量操作戴上了一副"语义眼镜"——让你用人类能理解的方式告诉计算机如何操作多维数组。这个基于爱因斯坦求和约定的库,用类似自然语言的表达式替代了晦涩的API调用,彻底改变了深度学习工程…...
【FTP】ftp文件传输会丢包吗?批量几百个文件传输,有一些文件没有传输完整,如何解决?
FTP(File Transfer Protocol)本身是一个基于 TCP 的协议,理论上不会丢包。但 FTP 文件传输过程中仍可能出现文件不完整、丢失或损坏的情况,主要原因包括: ✅ 一、FTP传输可能“丢包”或文件不完整的原因 原因描述网络…...