概述 本文介绍GC基础原理和理论,GC调优方法思路和方法,基于Hotspot jdk1.8,学习之后将了解如何对生产系统出现的GC问题进行排查解决 阅读时长约30分钟,内容主要如下: GC基础原理,涉及调优目标,GC事件分类.JVM内存分配策略.GC日志分析等 CMS原理及调优 G1原理及调优 GC问题排查和解决思路 GC基础原理 1 GC调优目标 大多数情况下对 Java 程序进行GC调优, 主要关注两个目标:响应速度.吞吐量 响应速度(Responsiveness) 响应速度指程序或系统对一

参考 ZTree 加载大数据量. 1.一次性加载大数据量加载说明 1).zTree v3.x 针对大数据量一次性加载进行了更深入的优化,实现了延迟加载功能,即不展开的节点不创建子节点的 DOM. 2).对于每级节点最多一百左右,但总节点数几千甚至几万,且不是全部展开的数据,一次性加载的效果最明显,速度非常快. 3).对于某一级节点数就多达几千的情况 延迟加载无效,这种情况建议考虑分页异步加载. 4).对于全部节点都展开显示的情况,延迟加载无效,这种情况建议不要全部展开. 5).显示 checkb

WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序在没有图形加速设备的机器上运行速度很慢是个公开的秘密,给用户的感觉是它太吃资源了,WPF程序的性能和硬件确实有很大的关系,越高档的机器性能越有优势. DataGrid 加载大数据量时卡 : 1.数据库取数据耗时->优化sql 2.DataGrid 渲染耗时->DataGrid 的 EnableColumnVirtualization 和 EnableRowVirtualization 属性,使它进行虚加载来提高性能

作者:过客非归 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/u010265681/article/details/76651725 WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序在没有图形加速设备的机器上运行速度很慢是个公开的秘密,给用户的感觉是它太吃资源了,WPF程序的性能和硬件确实有很大的关系,越高档的机器性能越有优势.DataGrid 加载大数据量时卡 : 1.数据库取数据耗时->优化sql 2.DataGrid 渲染耗时->Dat

一.前言 程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM). 其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM:本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试. 二.JDBC实现流式查询 使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或

namespace 相册处理 { //将ListView重载为此新类,解决加载过程中闪烁的问题 //在designer.cs中改写: //private ListViewNeverFlickering listView1; //this.listView1 = new ListViewNeverFlickering(); internal class ListViewNeverFlickering : System.Windows.Forms.ListView { public ListView

自己之前做小工具的时候,遇到这个问题,记录一下... namespace 相册处理 { //将ListView重载为此新类,解决加载过程中闪烁的问题 //在designer.cs中改写: //private ListViewNeverFlickering listView1; //this.listView1 = new ListViewNeverFlickering(); internal class ListViewNeverFlickering : System.Windows.Forms

System.OutOfMemoryException: Exception of type 'System.OutOfMemoryException' was thrown.at System.String.GetStringForStringBuilder(String value, Int32 startIndex, Int32 length, Int32 capacity)at System.Text.StringBuilder.GetNewString(String currentSt

11.2.4 大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化 虚拟化技术可以让Windows Phone上的大数据量列表不必担心会一次性加载所有的数据,保证了UI的流程性.对于虚拟化的技术,我们不仅仅只是依赖其来给列表加载数据,还可以利用虚拟化的特性去做更多的事情.虚拟化技术有一个很重要的特性就是,它可以准确地判断出哪些列表项处于手机屏幕中,可以动态地去更新这些数据.基于这样的特性,我们可以给列表的功能做更多的优化. 那么下面我们基于一个例子来讲解利用虚拟化技术去做列表的性能优化.有这么一个需求,需要

http://blog.csdn.net/kingsix7/article/details/38928685 1.CI 控制器添加方法 $this->show_fields_array=array(            "truename"=>"列1",            "item_goods"=>"列2",            "item_store"=>"列3

原文:http://www.cnblogs.com/scy251147/archive/2012/01/08/2305319.html 由于之前利用Winform的ListView进行大数据量加载的时候,诟病良多,所以今天试着用WPF的ListView来做了一下,结果没有让我失望,我将一个拥有43000行,510列的csv文件导入到了ListView中,总共耗时在10s左右,并且在导入的过程中,软件界面上的提示信息一直在提示当前导入了多少条.在整个导入的过程中没有感觉到ListView的闪烁.

原文:利用WPF的ListView进行大数据量异步加载 由于之前利用Winform的ListView进行大数据量加载的时候,诟病良多,所以今天试着用WPF的ListView来做了一下,结果没有让我失望,我将一个拥有43000行,510列的csv文件导入到了ListView中,总共耗时在10s左右,并且在导入的过程中,软件界面上的提示信息一直在提示当前导入了多少条.在整个导入的过程中没有感觉到ListView的闪烁. 在测试大数据量加载的时候,我们有两件事情需要完成,第一个就是考虑到大数据量,我们

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp

Android有效解决加载大图片时内存溢出的问题 博客分类: Android Android游戏虚拟机算法JNI 尽量不要使用setImageBitmap或 setImageResource或 BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图,因为这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存. 因此,改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法, 创建出一个bitmap,再将其设为ImageV

1.Bitmap (API使用) android里面的bitmap中,一个像素点需要4个byte去表示,这是因为android表示颜色是" argb ":其中 a 表示是透明度,然后是" rgb" 颜色表示范围 ~~~ffffffff 2.加载图片到内存: 上面说到了图形表示使用4byte,和int一样,所以Android里面每个像素点都是使用一个int来表示的. Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getRes

首先来还原一下堆内存溢出的错误.首先在SD卡上放一张照片,分辨率为(3776 X 2520),大小为3.88MB,是我自己用相机拍的一张照片.应用的布局很简单,一个Button一个ImageView,然后按照常规的方式,使用BitmapFactory加载一张照片并使用一个ImageView展示.http://www.jb51.net/article/43462.htm 代码如下: btn_loadimage.setOnClickListener(new View.OnClickListener(

1. Bitmap (API使用) android里面的bitmap中,一个像素点需要4个byte去表示,这是因为android表示颜色是" argb ":其中 a 表示是透明度,然后是" rgb" 颜色表示范围 ~~~ffffffff 2. 加载图片到内存: 上面说到了图形表示使用4byte,和int一样,所以Android里面每个像素点都是使用一个int来表示的. Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getR

POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX

Android开发中如何解决加载大图片时内存溢出的问题    在Android开发过程中,我们经常会遇到加载的图片过大导致内存溢出的问题,其实类似这样的问题已经屡见不鲜了,下面将一些好的解决方案分享给大家. 尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图,因为这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存. 因此,改用先通过BitmapFa

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

1. 加载大图片到内存,从gallery获取图片 android默认的最大堆栈只有16M, 图片像素太高会导致内存不足的异常, 需要将图片等比例缩小到适合手机屏幕分辨率, 再加载. 从gallery 获取图片, 即要获取另一个activity的返回值. 示例代码: public class MainActivity extends Activity { private ImageView iv; private WindowManager wm; @Override protected void