zprofiler三板斧解决cpu占用率过高问题  九居 浏览 171 2015-04-08 14:11:58 发表于:JVM性能与调试平台   zprofiler   上周五碰到了一个线上机器cpu占用率过高的问题.问题本身比较简单,但是定位过程中动用了多个zprofiler的主要功能,感觉是一个很好的介绍使用zprofiler定位此类问题流程的案例. 在开始使用zprofiler之前,先使用perf确认瓶颈点是否在native中.(以下操作需要root权限,需要pe协助操作)如果线上服务器没

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 概述 老早之前写过一篇文章,关于attach机制的,可以看下这篇老文章了解一下JVM源码分析之Attach机制实现完全解读,比如大家常用的jstack,jmap等工具的主要原理都和attach机制有关,在JVM里处理这些命令的线程主要是Attach Listener这个线程,这个线程在JVM里是唯一的,我之前也一直以为是唯一的,但是我们同事最近在做一个线程分析产品的时候,发现我们抓到了多个Attach Listener线程,这让我也

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 概述 今天要说的这个问题,是我经常面试问的一个问题,只是和我之前排查过的场景有些区别,属于另外一种情况.也许我这里讲了这个之后,会成为不少公司JVM必问之题,所以本文还是值得大家好好看看的,相信也会让你很有收获,我把这个问题简单归纳为Hotspot GC研发工程师也许漏掉了一块逻辑. 如下图所示,在上一次YGC之后,from space的使用率是12%,但是在下一次YGC准备发生的时候,发现from space的使用率变成了99%.

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 接触Flink一段时间了,遇到了一些问题,其中有一个checkpoint失败导致作业重启的问题,遇到了很多次,重启之后一般也能恢复正常,没有太在意,最近2天有同事又频繁遇到,这里记录一下解决方案和分析过程. 我们的flink测试环境有3个节点,部署架构是每个flink节点上部署一个HDFS的DataNode节点,hdfs用于flink的checkpoint和savepoint 现象 看日志是说有个3个datanode活着,文件副本是

导演: 雷金克编剧: 郭卫鹏 / 李诗怡 / 马强主演: 彭波 / 李添诺 / 董向荣 / 韩丰 / 董怡君类型: 喜剧 / 动作 / 古装制片国家/地区: 中国大陆语言: 汉语普通话上映日期: 2016-03-11(中国大陆)片长: 90分钟又名: Don't Run the Thief笨贼别跑的剧情简介 · · · · · · 明朝末年,被戚家军驱逐的倭寇把来不及运走的金银财宝埋藏在了石美村,并留下了一张神秘的藏宝图.数十年后,一个落魄的商人(李添诺 饰)和四个小孩无意间发现了藏宝图,却引来

题目链接(%%%jyy大佬) 题目描述 有一个n*m的棋盘(1<n,m<=400),在某个点上有一个马,要求你计算出马到达棋盘上任意一个点最少要走几步 输入输出格式 输入格式: 一行四个数据,棋盘的大小和马的坐标 输出格式: 一个n*m的矩阵,代表马到达某个点最少要走几步(左对齐,宽5格,不能到达则输出-1) 输入输出样例 输入样例#1: 复制 3 3 1 1 输出样例#1: 复制 0 3 2 3 -1 1 2 1 4 主要是BFS的思想(毕竟是BFS经典题QwQ)我们直接通过注释来理解叭 #

又经历了一次dedecms被挂马排毒的过程,排毒过程在这里跟大家分享一下. 挂马之后,网站的表现形式: 直接访问网站没有任何问题,从百度搜索的关键词访问网站,就跳转到另外一个网站. 根据我原来的排毒经验:很可能是有人在php里面写入了判断来路的代码,如果是经过百度来的,就跳转到另外一个网站,如果不是,就可以访问. 不过检查了一下php代码,没有发现任何问题. 从百度关键词访问过来的话,能够看到本网站的title,只是一闪而过,就跳转了.根据这个现象判断,马应该是在js里面.于是下载网站模板文件,

title: 使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(三) author:青南 date: 2015-01-02 15:42:22 categories: [Python] tags: [log,Gmail,Python,Flask] --- 在上一篇文章使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(二)中,我们已经介绍了如何把邮件转发程序部署在服务器上.但是这样还不够.还需要实时监控程序的运行状态.于是,给程序增加日志记录功能是非常重要的. 日志 这里使用Python的logging库,实现日志

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

前言 哦,不搞SQL了么,当然会继续,周末会继续更新,估计写完还得几十篇,但是我会坚持把SQL更新完毕,绝不会烂尾,后续很长一段时间没更新的话,不要想我,那说明我是学习新的技能去了,那就是学习英语,本来没有打算再探究目前.NET中跨平台的东西,毕竟才出来没多久,还是有很多坑,希望有人踩过再来学习会好很多,可惜项目中都是用的最新的东西,我不得不去探索,于是有关EntityFramework Core的坑就这么出来了,来,我们一起看看. EntityFramework Core 1.1迁移 我们首先

初识马尔可夫和马尔可夫链 作者:白宁超 2016年7月10日20:34:20 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇对马

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什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模.这些技术揭示潜在内容中的意义和关系.文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别. 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中.我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用.亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据. 掘模型产生的结果可以得到

title: 使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(二) author:青南 date: 2014-12-31 14:44:27 categories: [Python] tags: [Python,Gmail,AWS,Flask] --- 在上一篇文章使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(一)中,我们介绍了如何在亚马逊AWS的免费主机EC2中使用Gmai API从而接收邮件的操作.在这篇文章中,将要讲解如何制作一个邮件转发服务. 我之前有写一篇文章,使用微信控制你的电脑其中有讲解如何使

title: 使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(一) author:青南 date: 2014-12-30 15:41:35 categories: Python tags: [Gmail,AWS,API,Flask] --- 故事背景 2014年12月28号开始,Gmail被伟大的墙从协议上封禁,POP3.SMTP.IAMP全部阵亡.于是不仅网页不能打开Gmail,连邮件客服端都不能使用Gmail收发邮件了. Gmail在国内的用户相当的广泛,难道就真的不用了吗?当然不是.虽然使用VP

马尔可夫模型与隐马尔可夫模型 作者:白宁超 2016年7月11日15:31:11 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇

向前算法解决隐马尔可夫模型似然度问题 作者:白宁超 2016年7月11日22:54:57 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下

维特比算法解决隐马尔可夫模型解码问题(中文句法标注) 作者:白宁超 2016年7月12日14:08:28 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.

向前向后算法解决隐马尔可夫模型机器学习问题 作者:白宁超 2016年7月12日14:28:10 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思

Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型--MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)--用于中文分词:看原论文感觉作者更像用的是maxent (Maximum Entropy) 模型而非MEMM.MEMM是由McCallum et al. '2000 [1]提出MEMM,针对于HMM的两个痛点:一是其为生成模型(generative model),二是不能使用更加复杂的feature.