配置定时任务参数 quartz.properties文件时 需要配置jobStore的超过时间数 默认为60秒(这里单位为毫秒) org.quartz.jobStore.misfireThreshold = 60000 这个参数一般在多线程池条件下无效.   产生misfire失败的条件: 单线程执行定时任务 第一个任务的执行完后的结束时间 减去 第二个任务的开始时间 = 时间间隔 时间间隔 大于 60s时, 第二个任务不会被执行. 这个叫做失败临界值,或者临界时间   例如 设置quartz.

问题描述:调大数据库内存后,启动数据库报 ORA-00845 : MEMORY_TARGET not supported on this system . -- 调大数据库内存后,数据库启动报错[root@jcdydb1 bin]# ./srvctl start database -d jcdydbPRCR-1079 : Failed to start resource ora.jcdydb.dbCRS-5017: The resource action "ora.jcdydb.db start

delphi 代码正确, 但是运行就崩溃. 原因为 定义了  一些   静态3维数组. 应该扩大 软件的 堆栈 设置.    然后正常解决问题 静态3维数组.   严重占用堆栈   切记. 应该用动态数组,  非要用静态数组的话, 要在编译器里 把 堆栈 调大

关于优化函数的调整拆下包:https://ptorch.com/docs/1/optim class torch.optim.Optimizer(params, defaults)所有优化的基类. 参数: params (iterable) —— 可迭代的Variable 或者 dict.指定应优化哪些变量.defaults-(dict):包含优化选项的默认值的dict(一个参数组没有指定的参数选项将会使用默认值).load_state_dict(state_dict)加载optimizer状态

基本上,现在常用的声音采样办法是pcm,而对于压缩音频的解码,得到的也pcm数据.这个pcm数据,只是一堆数值,有正有负,看这个值看不出什么花样. 声音采集,采的是什么呢? 采的是声音的强度变化,也是声音这种能量的强弱变化,这种强弱用分贝来表示,即dB.所以,pcm数据跟这个dB就一定有关系,这个关系是这样的: dB=20∗log10(pcm) pcm=pow(10,(dB/20.0)) 模数转换ADC时常用的位深是16bit,也就是用16位来表示一个sample,这里不考虑偷懒而使用不足16位

今天告诉大家一个好用的技巧, 在Xshell5下工作,屏幕上很容易积攒数据量,尤其是编译的时候,(当然你编译的时候可以重定向到一个文件中,也可以只重定向编译错误的信息): 这个时候,你想观看之前的编译信息怎么办,而恰恰尴尬的是当前页面上显示的编译信息不全!!! 发生这种情况怎么办!!! 不要急,我来告诉大家一个方法可以预防这种情况发生, 下来转移到Xshell5窗口上来: 点击左上角-->文件 ,再点--> 属性  -->终端 ,中间部分有一个, 滚动缓冲区 行            

布局最右边的放大器按钮好难找啊

gc配置 hbase-env.sh export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -XX:+UseConcMarkSweepGC" export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -Xmx8g -Xms8g -Xmn128m -XX:+UseParNewGC" # 提升年轻代内存空间 export SERVER_GC_OPTS="-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateS

http://blog.csdn.net/aijiudu/article/details/72353510 废话不说直接来一张图如下: 从JVM的角度看Map和Reduce Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据 1.问题:读取数据产生多少个Mapper?? Mapper数据过大的话,会产生大量的小文件,由于Mapper是基于虚拟机的,过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源: Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源: 2

FAQ | 是什么导致MySQL数据库服务器磁盘I/O高 2016-12-26 叶金荣 老叶茶馆 0.导读 有个MySQL服务器的磁盘I/O总有过高报警,怎么回事? 本文约1500字,阅读时间约10分钟. 1.问题 我的朋友小明,TA有个MySQL服务器最近总是报告磁盘I/O非常高,想着我这有免费的不用白不用的企业技术服务(TA自己这么想的),就找我帮忙给把把脉. 作为一个经验丰富(踩坑不断)的DBA,出现这种问题,一般来说,磁盘I/O很高无非是下面几个原因引起: 磁盘子系统设备性能差,或采用e

深入理解mysql索引 1 深入理解索引 1.1 索引基础理论知识: 1.2 B+树索引 1.3 哈希索引 1.4 理解B+树.哈希索引结构及区别: 1.5 理解常见索引的基本概念:主键索引.唯一索引.普通索引.联合索引等之间的区别:1.6 理解MyISAM和InnoDB的索引结构区别:1.7 理解如何通过索引提高SQL效率: binary search,二分查找法,也叫折半查找法(折半搜索.二分查找算法.二分搜索),是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法这种搜索算法每一次比较都使搜索范围

JVM总结(1) 1.JVM组成: JVM由类加载器子系统.运行时数据区.执行引擎以及本地方法接口组成. 2.JVM运行原理: Java源文件经编译器,编译成字节码程序,通过JVM将每一条指令翻译成不同平台机器码,通过特定平台运行. 3.Java垃圾回收区域 Java垃圾回收只针对堆和方法区的内存. 线程方法区.虚拟机栈和程序计数器随着线程而生,随线程而灭因此不用管. 4.如何确定垃圾 采取引用计数是否可行?即统计有多少人引用了,如果0人引用,则判断为垃圾.缺点是:东西很多时,消耗太大:环形引用

原文链接https://www.cnblogs.com/felixzh/p/8604188.html Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据 1.问题:读取数据产生多少个Mapper? Mapper数据过大的话,会产生大量的小文件,由于Mapper是基于虚拟机的,过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源: Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源: 2.Mapper数量由什么决定? (1)输入文件数目 (2)输入文件的大小

转自:http://cjjwzs.iteye.com/blog/1059381 本文将从内存分页的原理,如何调整分页大小两节内容,向你阐述LargePage对JVM的性能有何提升作用,并在文末点明了大内分页的副作用.OK,让我们开始吧! 内存分页大小对性能的提升原理 首先,我们需要回顾一小部分计算机组成原理,这对理解大内存分页至于JVM性能的提升是有好处的. 什么是内存分页? 我们知道,CPU是通过寻址来访问内存的.32位CPU的寻址宽度是 0~0xFFFFFFFF ,计算后得到的大小是4G,也

JVM性能调优方法和步骤1.监控GC的状态2.生成堆的dump文件3.分析dump文件4.分析结果,判断是否需要优化5.调整GC类型和内存分配6.不断分析和调整JVM调优参数参考 对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少GC的频率和Full GC的次数.1.Full GC会对整个堆进行整理,包括Young.Tenured和Perm.Full GC因为需要对整个堆进行回收,所以比较慢,因此应该尽可能减少Full GC的次数.2.导致Full GC的原因年老代(Tenured)被写满调优时尽量让对

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

hadoop 性能调优与运维 . 硬件选择 . 操作系统调优与jvm调优 . hadoop运维 硬件选择 1) hadoop运行环境 2)  原则一: 主节点可靠性要好于从节点 原则二:多路多核,高频率cpu.大内存, namenode 100万文件的元数据要消耗800M内存,内存决定了集群保存文件数的总量, resourcemanager同时运行的作业会消耗一定的内存. datanode 的内存需要根据cpu的虚拟核数(vcore) 进行配比,CPU的vcore数计算公式为=cpu个数 * 单

转载 http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2014/02/13/325564.html 一.XMemcached是什么?经常碰到的一个问题是很多朋友对memcached不了解,误以为xmemcached本身是一个缓存系统.Memcached是一个开源的,C写的分布式key-value缓存,XMemcached只是它的一个访问客户端.Memcached通过网络协议跟客户端交互,通过客户端你才可以去使用memcached,xmemcached是它的j

因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果.所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 配置优化 zookeeper.session.timeout默认值:3分钟(180000ms)说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间.当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的region

堆内存(Heap) 堆是由Java虚拟机(JVM,下文提到的JVM特指Sun hotspot JVM)用来存放Java类.对象和静态成员的内存空间,Java程序中创建的所有对象都在堆中分配空间,堆只用来存储对象,应用程序通过存放在堆栈(Stack)内的引用来访问堆数据,一个JVM进程只能拥有一个堆.JVM通过-Xms和-Xmx参数分别设置堆的初始值和最大值,初始值默认是物理内存的1/64但小于1G,最大值默认是物理内存的1/4但小于1G .默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,