米不开朗基罗
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JVM调优命令详解

目录


image.png

前置启动程序

事先启动一个web应用程序，用jps查看其进程id，接着用各种jdk自带命令优化应用

jvm内存模型

jvm内存模型.png

Jmap

此命令可以用来查看内存信息，实例个数以及占用内存大小

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jmap ‐histo 14660 #查看历史生成的实例
jmap ‐histo:live 14660 #查看当前存活的实例，执行过程中可能会触发一次full gc

打开log.txt，文件内容如下：


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  • num：序号
  • instances：实例数量
  • bytes：占用空间大小
  • class name：类名称，[C is a char[]，[S is a short[]，[I is a int[]，[B is a byte[]，[[I is a int [][]

堆信息

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堆内存dump

jmap ‐dump:format=b,file=eureka.hprof 14660

也可以设置内存溢出自动导出dump文件(内存很大的时候，可能会导不出来)

  1. -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
  2. -XX:HeapDumpPath=./ （路径）

示例代码：

public class OOMTest {
    public static List list = new ArrayList<>();
    // JVM设置
    // ‐Xms10M ‐Xmx10M ‐XX:+PrintGCDetails ‐XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError ‐XX:HeapDumpPath=D:jvm.dump
    public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList<>();
        int i = 0;
        int j = 0;
        while (true) {
            list.add(new User(i++, UUID.randomUUID().toString()));
            new User(j‐‐, UUID.randomUUID().toString());
        }
    }
}


可以用jvisualvm命令工具导入该dump文件分析















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Jstack


用jstack加进程id查找死锁，见如下示例


public class DeadLockTest {
    private static Object lock1 = new Object();
    private static Object lock2 = new Object();
    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() ‐> {
            synchronized (lock1) {
                try {
                    System.out.println("thread1 begin");
                    11 Thread.sleep(5000);
                }
                catch (InterruptedException e) {
                }
                synchronized (lock2) {
                    System.out.println("thread1 end");
                }
            }
        }
        ).start();
        new Thread(() ‐> {
            synchronized (lock2) {
                try {
                    System.out.println("thread2 begin");
                    Thread.sleep(5000);
                }
                catch (InterruptedException e) {
                }
                synchronized (lock1) {
                    System.out.println("thread2 end");
                }
            }
        }
        ).start();
        System.out.println("main thread end");
    }
}















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"Thread-1" 线程名
 prio=5 优先级=5
 tid=0x000000001fa9e000 线程id
 nid=0x2d64 线程对应的本地线程标识nid
 java.lang.Thread.State: BLOCKED 线程状态













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还可以用jvisualvm自动检测死锁













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远程连接jvisualvm




jvisualvm 安装Visual GC插件教程见文末




启动普通的jar程序JMX端口配置：


java ‐Dcom.sun.management.jmxremote.port=8888 ‐Djava.rmi.server.hostname=192.168.65.60 ‐Dcom.sun.management.jmxremot e.ssl=false ‐Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false ‐jar microservice‐eureka‐server.jar



PS：


-Dcom.sun.management.jmxremote.port 为远程机器的JMX端口
-Djava.rmi.server.hostname 为远程机器IP



tomcat的JMX配置：在catalina.sh文件里的最后一个JAVA_OPTS的赋值语句下一行增加如下配置行


JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS ‐Dcom.sun.management.jmxremote.port=8888 ‐Djava.rmi.server.hostname=192.168.50.60 ‐Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false ‐Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"



连接时确认下端口是否通畅，可以临时关闭下防火墙


systemctl stop firewalld #临时关闭防火墙



jstack找出占用cpu最高的线程堆栈信息


package com.tuling.jvm;
/**
* 运行此代码，cpu会飙高
*/
public class Math {
    public static final int initData = 666;
    public static User user = new User();
    public int compute() {
        //一个方法对应一块栈帧内存区域
        int a = 1;
        int b = 2;
        int c = (a + b) * 10;
        return c;
    }
    public static void main(String[] args) {
        Math math = new Math();
        while (true){
            math.compute();
        }
    }
}



1，使用命令top -p  ，显示你的java进程的内存情况，pid是你的java进程号，比如19663















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2，按H，获取每个线程的内存情况















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3，找到内存和cpu占用最高的线程tid，比如19664


4，转为十六进制得到 0x4cd0，此为线程id的十六进制表示


5，执行 jstack 19663|grep -A 10 4cd0，得到线程堆栈信息中 4cd0 这个线程所在行的后面10行，从堆栈中可以发现导致cpu飙高的调用方法













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6，查看对应的堆栈信息找出可能存在问题的代码


Jinfo


查看正在运行的Java应用程序的扩展参数
 查看jvm的参数













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查看java系统参数













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Jstat


jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量，以及加载类的数量。


命令的格式如下：
 jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间(毫秒)] [查询次数]
 注意：使用的jdk版本是jdk8


垃圾回收统计


jstat -gc pid 最常用，可以评估程序内存使用及GC压力整体情况















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  • S0C：第一个幸存区的大小，单位KB
    • 

  • S1C：第二个幸存区的大小
    • 

  • S0U：第一个幸存区的使用大小
    • 

  • S1U：第二个幸存区的使用大小
    • 

  • EC：伊甸园区的大小
    • 

  • EU：伊甸园区的使用大小
    • 

  • OC：老年代大小
    • 

  • OU：老年代使用大小
    • 

  • MC：方法区大小(元空间)
    • 

  • MU：方法区使用大小
    • 

  • CCSC:压缩类空间大小
    • 

  • CCSU:压缩类空间使用大小
    • 

  • YGC：年轻代垃圾回收次数
    • 

  • YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间，单位s
    • 

  • FGC：老年代垃圾回收次数
    • 

  • FGCT：老年代垃圾回收消耗时间，单位s
    • 

  • GCT：垃圾回收消耗总时间，单位s
    • 



堆内存统计













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  • NGCMN：新生代最小容量
    • 

  • NGCMX：新生代最大容量
    • 

  • NGC：当前新生代容量
    • 

  • S0C：第一个幸存区大小
    • 

  • S1C：第二个幸存区的大小
    • 

  • EC：伊甸园区的大小
    • 

  • OGCMN：老年代最小容量
    • 

  • OGCMX：老年代最大容量
    • 

  • OGC：当前老年代大小
    • 

  • OC:当前老年代大小
    • 

  • MCMN:最小元数据容量
    • 

  • MCMX：最大元数据容量
    • 

  • MC：当前元数据空间大小
    • 

  • CCSMN：最小压缩类空间大小
    • 

  • CCSMX：最大压缩类空间大小
    • 

  • CCSC：当前压缩类空间大小
    • 

  • YGC：年轻代gc次数
    • 

  • FGC：老年代GC次数
    • 



新生代垃圾回收统计













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  • S0C：第一个幸存区的大小
    • 

  • S1C：第二个幸存区的大小
    • 

  • S0U：第一个幸存区的使用大小
    • 

  • S1U：第二个幸存区的使用大小
    • 

  • TT:对象在新生代存活的次数
    • 

  • MTT:对象在新生代存活的最大次数
    • 

  • DSS:期望的幸存区大小
    • 

  • EC：伊甸园区的大小
    • 

  • EU：伊甸园区的使用大小
    • 

  • YGC：年轻代垃圾回收次数
    • 

  • YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间
    • 



新生代内存统计













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  • NGCMN：新生代最小容量
    • 

  • NGCMX：新生代最大容量
    • 

  • NGC：当前新生代容量
    • 

  • S0CMX：最大幸存1区大小
    • 

  • S0C：当前幸存1区大小
    • 

  • S1CMX：最大幸存2区大小
    • 

  • S1C：当前幸存2区大小
    • 

  • ECMX：最大伊甸园区大小
    • 

  • EC：当前伊甸园区大小
    • 

  • YGC：年轻代垃圾回收次数
    • 

  • FGC：老年代回收次数
    • 



老年代垃圾回收统计













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  • MC：方法区大小
    • 

  • MU：方法区使用大小
    • 

  • CCSC:压缩类空间大小
    • 

  • CCSU:压缩类空间使用大小
    • 

  • OC：老年代大小
    • 

  • OU：老年代使用大小
    • 

  • YGC：年轻代垃圾回收次数
    • 

  • FGC：老年代垃圾回收次数
    • 

  • FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
    • 

  • GCT：垃圾回收消耗总时间
    • 



老年代内存统计













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  • OGCMN：老年代最小容量
    • 

  • OGCMX：老年代最大容量
    • 

  • OGC：当前老年代大小
    • 

  • OC：老年代大小
    • 

  • YGC：年轻代垃圾回收次数
    • 

  • FGC：老年代垃圾回收次数
    • 

  • FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
    • 

  • GCT：垃圾回收消耗总时间
    • 



元数据空间统计













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  • MCMN:最小元数据容量
    • 

  • MCMX：最大元数据容量
    • 

  • MC：当前元数据空间大小
    • 

  • CCSMN：最小压缩类空间大小
    • 

  • CCSMX：最大压缩类空间大小
    • 

  • CCSC：当前压缩类空间大小
    • 

  • YGC：年轻代垃圾回收次数
    • 

  • FGC：老年代垃圾回收次数
    • 

  • FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
    • 

  • GCT：垃圾回收消耗总时间
    • 














image





    

  • S0：幸存1区当前使用比例
    • 

  • S1：幸存2区当前使用比例
    • 

  • E：伊甸园区使用比例
    • 

  • O：老年代使用比例
    • 

  • M：元数据区使用比例
    • 

  • CCS：压缩使用比例
    • 

  • YGC：年轻代垃圾回收次数
    • 

  • FGC：老年代垃圾回收次数
    • 

  • FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
    • 

  • GCT：垃圾回收消耗总时间
    • 



JVM运行情况预估


用 jstat gc -pid 命令可以计算出如下一些关键数据，有了这些数据就可以采用之前介绍过的优化思路，先给自己的系统设置一些初始性的JVM参数，比如堆内存大小，年轻代大小，Eden和Survivor的比例，老年代的大小，大对象的阈值，大龄对象进入老年代的阈值等。


年轻代对象增长的速率 
 可以执行命令 jstat -gc pid 1000 10 (每隔1秒执行1次命令，共执行10次)，通过观察EU(eden区的使用)来估算每秒eden大概新增多少对象，如果系统负载不高，可以把频率1秒换成1分钟，甚至10分钟来观察整体情况。注意，一般系统可能有高峰期和日常期，所以需要在不同的时间分别估算不同情况下对象增长速率。


Young GC的触发频率和每次耗时 
 知道年轻代对象增长速率我们就能推根据eden区的大小推算出Young GC大概多久触发一次，Young GC的平均耗时可以通过 YGCT/YGC 公式算出，根据结果我们大概就能知道系统大概多久会因为Young GC的执行而卡顿多久。


每次Young GC后有多少对象存活和进入老年代 
 这个因为之前已经大概知道Young GC的频率，假设是每5分钟一次，那么可以执行命令 jstat -gc pid 300000 10 ，观察每次结果eden，survivor和老年代使用的变化情况，在每次gc后eden区使用一般会大幅减少，survivor和老年代都有可能增长，这些增长的对象就是每次 Young GC后存活的对象，同时还可以看出每次Young GC后进去老年代大概多少对象，从而可以推算出老年代对象增长速率。


Full GC的触发频率和每次耗时 
 知道了老年代对象的增长速率就可以推算出Full GC的触发频率了，Full GC的每次耗时可以用公式 FGCT/FGC 计算得出。


优化思路其实简单来说就是尽量让每次Young GC后的存活对象小于Survivor区域的50%，都留存在年轻代里。尽量别让对象进入老年代。尽量减少Full GC的频率，避免频繁Full GC对JVM性能的影响。


阿里巴巴Arthas详解


Arthas 是 Alibaba 在 2018 年 9 月开源的 Java 诊断工具。支持 JDK6+，采用命令行交互模式，可以方便的定位和诊断线上程序运行问题。Arthas 官方文档十分详细，详见：
 https://alibaba.github.io/arthas


Arthas使用场景


得益于 Arthas 强大且丰富的功能，让 Arthas 能做的事情超乎想象。下面仅仅列举几项常见的使用情况，更多的使用场景可以在熟悉了 Arthas 之后自行探索。


    

  1. 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？
    2. 

  2. 为什么 CPU 又升高了，到底是哪里占用了 CPU ？
    3. 

  3. 运行的多线程有死锁吗？有阻塞吗？
    4. 

  4. 程序运行耗时很长，是哪里耗时比较长呢？如何监测呢？
    5. 

  5. 这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？
    6. 

  6. 我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？
    7. 

  7. 遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？
    8. 

  8. 有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态？
    9. 



Arthas使用


# github下载arthas
wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas‐boot.jar
# 或者 Gitee 下载
wget https://arthas.gitee.io/arthas‐boot.jar



用java -jar运行即可，可以识别机器上所有Java进程(我们这里之前已经运行了一个Arthas测试程序，代码见下方)


package com.tuling.jvm;
import java.util.HashSet;
public class Arthas {
    private static HashSet hashSet = new HashSet();
    public static void main(String[] args) {
        10 // 模拟 CPU 过高
        cpuHigh();
        // 模拟线程死锁
        deadThread();
        // 不断的向 hashSet 集合增加数据
        addHashSetThread();
    }
    /**
    * 不断的向 hashSet 集合添加数据
    */
    public static void addHashSetThread() {
        // 初始化常量
        new Thread(() ‐> {
            int count = 0;
            while (true) {
                try {
                    hashSet.add("count" + count);
                    Thread.sleep(1000);
                    count++;
                }
                catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        ).start();
    }
    public static void cpuHigh() {
        new Thread(() ‐> {
            while (true) {
            }
        }
        ).start();
    }
    /**
    * 死锁
    */
    private static void deadThread() {
        /** 创建资源 */
        Object resourceA = new Object();
        Object resourceB = new Object();
        // 创建线程
        Thread threadA = new Thread(() ‐> {
            synchronized (resourceA) {
                System.out.println(Thread.currentThread() + " get ResourceA");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                }
                catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resourceB");
                synchronized (resourceB) {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + " get resourceB");
                }
            }
        }
        );
        Thread threadB = new Thread(() ‐> {
            synchronized (resourceB) {
                System.out.println(Thread.currentThread() + " get ResourceB");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                }
                catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resourceA");
                synchronized (resourceA) {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + " get resourceA");
                }
            }
        }
        );
        threadA.start();
        threadB.start();
    }
}



选择进程序号1，进入进程信息操作













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输入dashboard可以查看整个进程的运行情况，线程、内存、GC、运行环境信息：













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输入thread可以查看线程详细情况













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输入 thread加上线程ID 可以查看线程堆栈













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输入 thread -b 可以查看线程死锁













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输入 jad加类的全名 可以反编译，这样可以方便我们查看线上代码是否是正确的版本













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使用 ognl 命令可以查看线上系统变量的值，甚至可以修改变量的值













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更多命令使用可以用help命令查看，或查看文档：https://alibaba.github.io/arthas/commands.html#arthas


GC日志详解


对于java应用我们可以通过一些配置把程序运行过程中的gc日志全部打印出来，然后分析gc日志得到关键性指标，分析GC原因，调优JVM参数。
 打印GC日志方法，在JVM参数里增加参数，%t 代表时间


‐Xloggc:./gc‐%t.log ‐XX:+PrintGCDetails ‐XX:+PrintGCDateStamps  ‐XX:+PrintGCTimeStamps ‐XX:+PrintGCCause
‐XX:+UseGCLogFileRotation ‐XX:NumberOfGCLogFiles=10 ‐XX:GCLogFileSize=100M




Tomcat则直接加在JAVA_OPTS变量里。


如何分析GC日志 
 运行程序加上对应gc日志


java ‐jar ‐Xloggc:./gc‐%t.log ‐XX:+PrintGCDetails ‐XX:+PrintGCDateStamps ‐XX:+PrintGCTimeStamps ‐XX:+PrintGCCause
‐XX:+UseGCLogFileRotation ‐XX:NumberOfGCLogFiles=10 ‐XX:GCLogFileSize=100M microservice‐eureka‐server.jar



下图中是我截取的JVM刚启动的一部分GC日志













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我们可以看到图中第一行红框，是项目的配置参数。这里不仅配置了打印GC日志，还有相关的VM内存参数。


第二行红框中的是在这个GC时间点发生GC之后相关GC情况。
 1、对于2.909： 这是从jvm启动开始计算到这次GC经过的时间，前面还有具体的发生时间日期。


2、Full GC(Metadata GC Threshold)指这是一次full gc，括号里是gc的原因， PSYoungGen是年轻代的GC，ParOldGen是老年代的GC，Metaspace是元空间的GC


3、 6160K->0K(141824K)，这三个数字分别对应GC之前占用年轻代的大小，GC之后年轻代占用，以及整个年轻代的大小。


4、112K->6056K(95744K)，这三个数字分别对应GC之前占用老年代的大小，GC之后老年代占用，以及整个老年代的大小。


5、6272K->6056K(237568K)，这三个数字分别对应GC之前占用堆内存的大小，GC之后堆内存占用，以及整个堆内存的大小。


6、20516K->20516K(1069056K)，这三个数字分别对应GC之前占用元空间内存的大小，GC之后元空间内存占用，以及整个元空间内存的大小。


7、0.0209707是该时间点GC总耗费时间。


从日志可以发现几次fullgc都是由于元空间不够导致的，所以我们可以将元空间调大点


java ‐jar ‐Xloggc:./gc‐adjust‐%t.log ‐XX:MetaspaceSize=256M ‐XX:MaxMetaspaceSize=256M ‐XX:+PrintGCDetails ‐XX:+Print GCDateStamps ‐XX:+PrintGCTimeStamps ‐XX:+PrintGCCause ‐XX:+UseGCLogFileRotation ‐XX:NumberOfGCLogFiles=10 ‐XX:GCLogFileSize=100M microservice‐eureka‐server.jar



调整完我们再看下gc日志发现已经没有因为元空间不够导致的fullgc了


对于CMS和G1收集器的日志会有一点不一样，也可以试着打印下对应的gc日志分析下，可以发现gc日志里面的gc步骤跟我们之前讲过的步骤是类似的


public class HeapTest {
    byte[] a = new byte[1024 * 100];
    //100KB
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ArrayList heapTests = new ArrayList<>();
        7 while (true) {
            heapTests.add(new HeapTest());
            Thread.sleep(10);
        }
    }
}



CMS


‐Xloggc:d:/gc‐cms‐%t.log ‐Xms50M ‐Xmx50M ‐XX:MetaspaceSize=256M ‐XX:MaxMetaspaceSize=256M ‐XX:+PrintGCDetails ‐XX:+P rintGCDateStamps ‐XX:+PrintGCTimeStamps ‐XX:+PrintGCCause ‐XX:+UseGCLogFileRotation ‐XX:NumberOfGCLogFiles=10 ‐XX:GCLogFileSize=100M ‐XX:+UseParNewGC ‐XX:+UseConcMarkSweepGC



G1


‐Xloggc:d:/gc‐g1‐%t.log ‐Xms50M ‐Xmx50M ‐XX:MetaspaceSize=256M ‐XX:MaxMetaspaceSize=256M ‐XX:+PrintGCDetails ‐XX:+Pr intGCDateStamps
‐XX:+PrintGCTimeStamps ‐XX:+PrintGCCause ‐XX:+UseGCLogFileRotation ‐XX:NumberOfGCLogFiles=10 ‐XX:GCLogFileSize=100M ‐XX:+UseG1GC



上面的这些参数，能够帮我们查看分析GC的垃圾收集情况。但是如果GC日志很多很多，成千上万行。就算你一目十行，看完了，脑子也是一片空白。所以我们可以借助一些功能来帮助我们分析，这里推荐一个gceasy(https://gceasy.io)，可以上传gc文件，然后他会利用可视化的界面来展现GC情况。具体下图所示













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上图我们可以看到年轻代，老年代，以及永久代的内存分配，和最大使用情况。













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上图我们可以看到堆内存在GC之前和之后的变化，以及其他信息。
 这个工具还提供基于机器学习的JVM智能优化建议，当然现在这个功能需要付费













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JVM参数汇总查看命令


java -XX:+PrintFlagsInitial 表示打印出所有参数选项的默认值 
java -XX:+PrintFlagsFinal 表示打印出所有参数选项在运行程序时生效的值



附末: jvisualvm安装Visual GC插件


给jdk自带的jvisualvm安装Visual GC插件，遇到We're sorry the java.net site has
 closed（我们很抱歉java.net网站已经关闭）


1、找到新的更新地址
 visualvm新访问地址：https://visualvm.github.io/index.html













image





进入“Plugins”，找到对应自己JDK版本的更新地址













image





2、进入jvisualvm的插件管理
 "工具" - "插件"
 在"设置"中修改url地址为刚才我们在github上找到的对应我们JDK版本的地址













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修改成功后，可用插件即可刷新出来
 3、安装VisualGC插件













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4、重启即可看到VisualGC













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文末：


「jvm资料」jvm指令手册见如下 https://www.aliyundrive.com/s/NxhogyFbP5G


「jvm资料」链接: https://pan.baidu.com/s/1Sj97xZzil_YIwHGoBvi8Zw6fuc secret: see after four


























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这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好：
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正：
1.
    

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  • Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP

    一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下：
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP（必须）
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
    

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18289753290

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酷的飞上天空
request

    现象就是：
程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
    

    • 

  • 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗

    2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。 
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
    

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分析之我见： doGet方法的
    

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揭秘玖富的粉丝营销之谜

    玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
 
　　近日，一直坚持微信粉丝营销
    

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百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话

    会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
 
会话:多次请求与响应的过程
 
 
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
         格式:传一个参数的
url?名=值
    传两个参数的
url?名=值 &名=值
 
关键代码
    

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  • web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置

    定义：
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
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<init-param>
<param-name>
    

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sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像

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   svnadmin create test
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3. 修改pre-revprop-
    

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编程之美

    
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/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[] 
    

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正则表达式perl

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   &
    

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二、条件：
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int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列：");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
    

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    版本 jdk-7u71-windows-x64
 
JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890  
 
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*/
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http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
 
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JVM垃圾回收
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——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
    

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  • 快速开发Android应用
rensanning
android

    Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少，Bug越少，效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
    

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  • 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试

    　不久之前，我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 　　然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
    

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  • 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
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    http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签，
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