一:背景 1. 讲故事 上个月有位朋友wx找到我,说他的程序存在内存泄漏问题,寻求如何解决? 如下图所示: 从截图中可以看出,这位朋友对 windbg 的操作还是有些熟悉的,可能缺乏一定的实操经验,所以用了几个命令之后就不知道怎么排查下去了. 既然找到我,那就以我的个人经验在他的dump上继续分析寻找罪魁祸首,闲话不多说,上windbg说话. 二:Windbg 分析 1. 真的存在内存泄漏吗? 追这个系列的朋友应该知道,我无数次的用 !address -summary 和 !eeheap -gc…

Java生鲜电商平台-电商数据运营统计与分析 今天分享将会分为以下几个方面来阐述: 1. 作为运营我们需要统计与分析的几个核心数据是什么? 2. 核心数据对业务的指导价值在哪里呢? 3. 作为产品PM,如何了解与分析这些数据的潜在价值呢? 如何留住用户,是一个老生常谈的话题,对于电商企业来说,最好的数据莫过于高复购率,高客单价.所以我们需要活动,需要运营,去引导新老用户消费.那如何切入这个活动满天飞的电商时代为企业获得更好的收益和发展?我们需要数据,需要一系列的数据支持运营更好的“输出”.毕竟每…

一:背景 1. 讲故事 已经连续写了几篇关于内存暴涨的真实案例,有点麻木了,这篇换个口味,分享一个 CPU爆高 的案例,前段时间有位朋友在 wx 上找到我,说他的一个老项目经常收到 CPU > 90% 的告警信息,挺尴尬的. 既然找到我,那就用 windbg 分析呗,还能怎么办. 二: windbg 分析 1. 勘探现场 既然说 CPU > 90%,那我就来验证一下是否真的如此? 0:359> !tp CPU utilization: 100% Worker Thread: Total:…

一:背景 1. 讲故事 这个月初,星球里的一位朋友找到我,说他的程序出现了死锁,怀疑是自己的某些写法导致mongodb出现了如此尴尬的情况,截图如下: 说实话,看过这么多dump,还是第一次遇到真实的死锁,这tmd的顿时就有了兴趣... 上 windbg 说话. 二:Windbg 分析 1. 真的是死锁吗 既然朋友说死锁,我得先验证一下,可以用命令 !syncblk 查看同步块表. 0:000> !syncblk Index SyncBlock MonitorHeld Recursion Own…

[前言] 自腾讯与京东建立了战略合作关系之后,笔者网上购物就首选京东了.某天在家里访问京东首页的时候突然吃惊地发现浏览器突然跳到了第三方网站再回到京东,心里第一个反应就是中木马了. 竟然有这样的事,一定要把木马大卸八块. [原因排查] 首先在重现的情况下抓包,京东官网确实返回了一段Java让浏览器跳转到了yiqifa.com. 下图是应用层的抓包. 服务器返回的代码导致跳转,基本可以排除本地木马,推测是网络或者服务器的问题.根据笔者的经验,这种情况很大可能是链路上的流量劫持攻击.当然也不能排除京…

1.镀金和沉金的别名分别是什么?   镀金:硬金,电金(镀金也就是电金) 沉金:软金,化金 (沉金也就是化金) 2.别名的由来:  镀金:通过电镀的方式,使金粒子附着到pcb板上,所以叫电金,因为附着力强,又称为硬金,内存条的金手指为硬金,耐磨,绑定的pcb一般也用镀金 沉金:通过化学反应,金粒子结晶,附着到pcb的焊盘上,因为附着力弱,又称为软金 3.工艺先后程序不同:  镀金:在做阻焊之前做此工艺,因为镀金需要两个电极,一个是pcb板子,一个是缸槽,如果pcb板做完阻焊,就不能导电了,也就不…

课程大纲及内容简介: 每节课约35分钟,共不下40讲 第一章(11讲) ·分布式和传统单机模式 ·Hadoop背景和工作原理 ·Mapreduce工作原理剖析 ·第二代MR--YARN原理剖析 ·Cloudera Manager 4.1.2安装 ·Cloudera Hadoop 4.1.2 安装 ·CM下集群管理一 ·CM下集群管理二 ·Hadoop fs 命令详解 ·cloudera manager管理集群·cloudera manager下集群高级管理 第二章(约10讲) ·Hive数据表和…

一:背景 1. 讲故事 我在年前写过一篇关于CPU爆高的分析文章 再记一次 应用服务器 CPU 暴高事故分析 ,当时是给同济做项目升级,看过那篇文章的朋友应该知道,最后的结论是运维人员错误的将 IIS 应用程序池设成 32bit 导致了事故的发生,这篇算是后续,拖了好久才续上哈. 犹记得那些天老板天天找我们几个人开会,大概老板是在传导甲方给过来的压力,人倒霉就是这样,你说 CPU 爆高可怕吧,我硬是给摁下去了,好了,Memory 又爆高了,尼玛我又给摁下去了,接着数据库死锁又来了,你能体会到这种…

图像大小与参数个数: 前面几章都是针对小图像块处理的,这一章则是针对大图像进行处理的.两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直接相连).但是大图像,这个将会变得很耗时:比如96*96的图像,若采用全连接方式,需要96*96个输入单元,然后如果要训练100个特征,只这一层就需要96*96*100个参数(W,b),训练时间将是前面的几百或者上万倍.所以这里用到了部分联通网络.对于图像来说,每个隐含单元仅仅连接输入图像的一小片相邻…

最近在项目开发过程中,无意发现游戏场景的绘制占用了大量的Batches,几乎一个模型显示就占用了一个Batch,而Saved by batching数量几乎为0,即没有任何合批渲染优化.这显然跟预期相去甚远,因为虽然场景里有多达上百个模型需要绘制,但大部分都是一模一样的卡牌模型,引用相同的材质球,按理绝大部分都是可以被Unity自动dynamic batching,进行合并批处理的.哪到底是哪里出了问题? 于是翻看Unity Manual,检查Dynamic Batching的规则,可以简单概括…