转载:https://blog.csdn.net/fx677588/article/details/72471357 1.外排序  传统的排序算法一般指内排序算法,针对的是数据可以一次全部载入内存中的情况.但是面对海量数据,即数据不可能一次全部载入内存,需要用到外排序的方法.外排序采用分块的方法(分而治之),首先将数据分块,对块内数据按选择一种高效的内排序策略进行排序.然后采用归并排序的思想对于所有的块进行排序,得到所有数据的一个有序序列. 例如,考虑一个1G文件,可用内存100M的排序方法.首

>>关于重排序 重排序通常是编译器或运行时环境为了优化程序性能而采取的对指令进行重新排序执行的一种手段. 重排序分为两类:编译期重排序和运行期重排序,分别对应编译时和运行时环境. >>JMM重排序的例子 >>As-if-serial语义 as-if-serial语义的意思是,所有的动作(Action)都可以为了优化而被重排序,但是必须保证它们重排序后的结果和程序代码本身的应有结果是一致的. Java编译器.运行时和处理器都会保证单线程下的as-if-serial语义.

背景:有时需要单看某个进程的CPU及占用情况,有时需要看整体进程的一个占用情况.一. linux ps命令,查看某进程cpu和内存占用率情况[root@test vhost]# ps auxUSER       PID  %CPU    %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT    START   TIME COMMAND解释:linux 下的ps命令USER 进程运行用户PID    进程编号%CPU 进程的cpu占用率%MEM 进程的内存占用率VSZ 进程所使用的虚存

今天,我们来学习另一个重要的概念. CPU内存指令重排序(Memory Reordering) 什么叫重排序? 重排序的背景 我们知道现代CPU的主频越来越高,与cache的交互次数也越来越多.当CPU的计算速度远远超过访问cache时,会产生cache wait,过多的cache wait就会造成性能瓶颈. 针对这种情况,多数架构(包括X86)采用了一种将cache分片的解决方案,即将一块cache划分成互不关联地多个 slots (逻辑存储单元,又名 Memory Bank 或 Cache

数据依赖性 如果两个操作访问同一个变量,且这两个操作中有一个为写操作,此时这两个操作之间就存在数据依赖性.数据依赖分下列三种类型: 名称 代码示例 说明 写后读 a = 1;b = a; 写一个变量之后,再读这个位置. 写后写 a = 1;a = 2; 写一个变量之后,再写这个变量. 读后写 a = b;b = 1; 读一个变量之后,再写这个变量. 上面三种情况,只要重排序两个操作的执行顺序,程序的执行结果将会被改变. 前面提到过,编译器和处理器可能会对操作做重排序.编译器和处理器在重排序时,会

转自百度经验:http://jingyan.baidu.com/article/4853e1e5202c331909f72627.html 那里排版忒恶心,转来这里. 由于项目中有导出海量数据的需求,在谷歌和百度也没有找到好的解决办法,经过仔细研究发现poi-3.8版本以上提供新的模式可以满足这个需求,写在这里希望能对有同样需求的同行们有所帮助. 以下是测试代码: import java.io.FileOutputStream; import org.apache.commons.lang.ex

目录 按进程的CPU使用率排序 按进程的内存使用率排序 按进程的CPU使用率排序 运行top命令后,键入大写P. 有两种途径: a) 打开大写键盘的情况下,直接按P键 b) 未打开大写键盘的情况下,Shift+P键 按进程的内存使用率排序 运行top命令后,键入大写M. 有两种途径: a) 打开大写键盘的情况下,直接按M键 b) 未打开大写键盘的情况下,Shift+M键 按Enter键可以查看,及时的情况. TOP交互命令如下 c: 显示完整的命令 d: 更改刷新频率 f: 增加或减少要显示的列

线程安全问题概括来说表现为三个方面:原子性,可见性和有序性. 在多核处理器的环境下:编译器可能改变两个操作的先后顺序:处理器可能不是完全依照程序的目标代码所指定的顺序执行命令:一个处理器执行的多个操作,在其他处理器的角度来看,其顺序可能与目标代码所指定的顺序不一致.这种现象就叫重排序. 在执行程序时,为了提高性能,编译器和处理器常常会对指令做重排序.重排序分3种类型. 编译器优化的重排序.编译器在不改变单线程程序语义的前提下,可以重新安排语句的执行顺序. 指令级并行的重排序.现代处理器采用了指令

使用以下命令查看: ps -aux | sort -k4,4n ps auxw --sort=rss ps auxw --sort=%cpu linux 下的ps命令 %CPU 进程的cpu占用率 %MEM 进程的内存占用率 VSZ 进程所使用的虚存的大小 RSS 进程使用的驻留集大小或者是实际内存的大小 TTY 与进程关联的终端(tty) STAT 检查的状态:进程状态使用字符表示的,如R(running正在运行或准备运行).S(sleeping睡眠).I(idle空闲).Z (僵死).D(不

linux ps 关于sort的解释 --sort spec specify sorting order. Sorting syntax is [+|-]key[,[+|-]key[,...]] Choose a multi-letter key from the STANDARD FORMAT SPECIFIERS section. The "+" is optional since default direction is increasing numerical or lexic

先输入top 然后 按P – 以 CPU 占用率大小的顺序排列进程列表 按M – 以内存占用率大小的顺序排列进程列表 top命令是Linux下常用的性能分析工具,比如cpu.内存的使用,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器. top显示系统当前的进程和其他状况,是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止. 比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU

目录 1. 概述 2. 重排序 2-1. as-if-serial语义 2-2. 重排序的种类 2-3. 从Java源代码到最终实际执行的指令序列, 会分别经历下面3中重排序. 3. 内存屏障类型 3-1. 处理器的重排序规则 3-2. 内存屏障类型表 4. 总结 1. 概述 在执行程序时, 为了提高性能, 编译器和处理器常常会对指令做重排序. 为了实现某些功能有时会禁止某些重排序, 由此引入了内存屏障. 2. 重排序 重排序虽然可以提高程序性能, 但是编译器和处理器不会改变存在数据依赖关系的两

第16章 Java内存模型 终于看到这本书的最后一章了,嘿嘿,以后把这本书的英文版再翻翻.这本书中尽可能回避了java内存模型(JMM)的底层细节,而将重点放在一些高层设计问题,例如安全发布,同步策略等.它们的安全性都来自于JMM.本章将介绍Java内存模型的底层需求以及所提供的保证. 16.1 什么是内存模型,为什么需要它 16.1.1 平台的内存模型 在共享内存的多处理体系架构中,每个处理器都拥有自己的缓存,并且定期地与住内存进行协调.在不同的处理器架构中提供了不同级别的缓存一致性.要想确保

Memory ordering - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Memory_ordering https://zh.wikipedia.org/wiki/内存排序 内存排序是指CPU访问主存时的顺序.可以是编译器在编译时产生,也可以是CPU在运行时产生.反映了内存操作重排序,乱序执行,从而充分利用不同内存的总线带宽. 现代处理器大都是乱序执行.因此需要内存屏障以确保多线程的同步. 目录 1编译时内存排序 1.1编译时内存屏障 2运行时内存排序

“该给ES分配多少内存?” “JVM参数如何优化?““为何我的Heap占用这么高?”“为何经常有某个field的数据量超出内存限制的异常?““为何感觉上没多少数据,也会经常Out Of Memory?” 以上问题,显然没有一个统一的数学公式能够给出答案. 和数据库类似,ES对于内存的消耗,和很多因素相关,诸如数据总量.mapping设置.查询方式.查询频度等等.默认的设置虽开箱即用,但不能适用每一种使用场景.作为ES的开发.运维人员,如果不了解ES对内存使用的一些基本原理,就很难针对特有的应用场

注: 本文主要针对ES 2.x. “该给ES分配多少内存?”  “JVM参数如何优化?“ “为何我的Heap占用这么高?” “为何经常有某个field的数据量超出内存限制的异常?“ “为何感觉上没多少数据,也会经常Out Of Memory?” 以上问题,显然没有一个统一的数学公式能够给出答案. 和数据库类似,ES对于内存的消耗,和很多因素相关,诸如数据总量.mapping设置.查询方式.查询频度等等.默认的设置虽开箱即用,但不能适用每一种使用场景.作为ES的开发.运维人员,如果不了解ES对内存

常见排序算法题(java版) //插入排序:   package org.rut.util.algorithm.support;   import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /**  * @author treeroot  * @since 2006-2-2  * @version 1.0  */ public class InsertSort implements SortUtil.Sort{       /** (non-Javadoc)      *

对6.3: 修改Elasticsearch中JVM配置文件jvm.options: Dlog4j2.enable.threadlocals=false 注: 本文主要针对ES 2.x. “该给ES分配多少内存?” “JVM参数如何优化?““为何我的Heap占用这么高?”“为何经常有某个field的数据量超出内存限制的异常?““为何感觉上没多少数据,也会经常Out Of Memory?” 以上问题,显然没有一个统一的数学公式能够给出答案. 和数据库类似,ES对于内存的消耗,和很多因素相关,诸如数据

海量数据解决思路之Hash算法   一.概述 本文将粗略讲述一下Hash算法的概念特性,里边会结合 分布式系统负载均衡 实例对Hash的一致性做深入探讨.另外,探讨一下Hash算法在海量数据处理方案中的通用性.最后,从源代码出发,具体分析一下Hash算法在MapReduce框架的中的应用. 二.Hash算法 Hash可以通过散列函数将任意长度的输入变成固定长度的输出,也可以将不同的输入映射成为相同的相同的输出,而且这些输出范围也是可控制的,所以起到了很好的压缩映射和等价映射功能.这些特 性被应用

概要 文章是<深入理解Java内容模型>读书笔记,该书总共包括了3部分的知识. 第1部分,基本概念 包括"并发.同步.主内存.本地内存.重排序.内存屏障.happens before规则.as-if-serial规则.数据依赖性.顺序一致性模型.JMM的含义和意义". 第2部分,同步机制 该部分中就介绍了"同步"的3种方式:volatile.锁.final.对于每一种方式,从该方式的"特性"."建立的happens befo