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1.检查类是否被加载。 当虚拟机遇到new指令后，会先去常量池检查有没有该类的符号引用，并且检查这个类有没有进行加载、解析、初始化过，没有就先执行类加载过程。 2.为对象分配内存空间*。 在完成类加载后，对象的内存大小就已经确定了。此时为对象分配内存就是在Java堆中划分出一块确定大小的内存。 划分方式有 指针碰撞 和 空闲列表 两种方式，使用哪种由Java堆是否齐整决定，而Java堆的齐整与否又由使用哪种 GC算法决定。 3.初始化对象。 分配完内存后，虚拟机会将分配的内存空间除对象头以外进行初始化零值。 4.设置对象头。 （对象头的内容..？） 虚拟机需要对对象进行必要的设置。如该对象是哪个类的实例、这个类的元数据信息、对象的哈希吗、对象的GC分代年龄等。 此外，根据虚拟机运行状态的不同（如是否使用偏向锁），对象头的设置都有所不同。 5.执行init()。 进行完上述操作，对于虚拟机而已这个对象是创建好了，但对于java而言才刚开始，一切字段都为0，还需执行init进行初始化，这样一个对象才算真正被创建。 内存分配的两种方式： · 指针碰撞：（适用于堆规整，无内存碎片的情况下）用过的内存在一边，没用过的在另一边g是可用的，然后在没有使用过的内存中找出符合大小的内存空间。最后更新列表。 内存分配并发问题： 虚拟机使用两种方式为了保证创建对象时线程安全： · TLAB

https://blog.csdn.net/weixin_34050005/article/details/92415288?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase https://blog.csdn.net/qq_38095094/article/details/78709433 有时候存在着一些恶意访问的情况，为了阻止这种情况的发生，我们可以写一个拦截器，当某个IP的访问在单位时间内超过一定的次数时，将禁止他继续访问。 在这里我们使用了SpringBoot搭配注解来使用 除了springboot需要的依赖之外，我们还需要加上Aspect依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework/spring-aspects --> < dependency> < groupId>org.springframework </ groupId> < artifactId

如果开发人员的变更集在集成时并没有实现长期部署就绪的状态，那么你的团队其实就没有真正的实践持续交付。 想要完全优化产品开发周期，你需要在团队中强调无缝部署的重要性，使每位工程师都对主要生产线负责，使主要生产线保持在可发布状态。 真正的持续交付中很多团队大概率都会遇到的以下三类阻碍： 实施过程： 你的开发过程中存在很多人为制造的阻碍，包括质量检查和手动部署。 操作推进： 你的经理或工程师缺乏信心。他们不确定是否能够在集成前发现系统漏洞，或无法确定能否应对那些系统部署后才发现的问题。 技术工具： 你现在所用的开发工具不充分、效率太低或者经常出故障。 这篇文章将会告诉你如何降低每一类障碍，从而在你的工程师团队中实现部署就绪文化。 01实施过程中的阻碍 在团队从传统交付状态过渡到持续交付的过程中，需要开发团队中的每个人都尽可能有策略地管理时间。实现这种严苛的时间管理方法的前提就是要在部署过程中尽可能地自动执行所有操作，尤其是那些非常阻碍部署的手动操作。在许多团队中，最困难的实施障碍不只单单存在于人力管理和发布流程管理（例如人工质量检查和安全检查）。持续交付工程中代表“批准许可”标志的存在会让团队有信心相信他们交付的产品是符合要求的。因此，解决软件开发工程中的品控问题不能是只放在最后一步实施的，在每个环节都进行严格把控是消除流程实施中的障碍最关键的一步。 | 移除部署过程中的障碍——QA

引言 作者：黄青石 链接： https://www.cnblogs.com/huangqingshi/p/13336648.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 周末了，觉得我还有很多作业没有写，针对目前大家对OOM的类型不太熟悉，那么我们来总结一下各种OOM出现的情况以及解决方法。 　　我们把各种OOM的情况列出来，然后逐一进行代码编写复现和提供解决方法。 　　1. 堆溢出-java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。 　　2. 栈溢出-java.lang.OutOfMemorryError。 　　3. 栈溢出-java.lang.StackOverFlowError。 　　4. 元信息溢出-java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace。 　　5. 直接内存溢出-java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory。 　　6. GC超限-java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded。 　　 第一种 ，堆溢出异常，相信大家很常见。即堆内对象不能进行回收了，堆内存持续增大，这样达到了堆内存的最大值，数据满了，所以就出来了。我们直接放溢出的代码样例

摘要： java内存dump是jvm运行时内存的一份快照，利用它可以分析是否存在内存浪费，可以检查内存管理是否合理，当发生OOM的时候，可以找出问题的原因。那么dump文件的内容是什么样的呢？ JVM dump java内存dump是jvm运行时内存的一份快照，利用它可以分析是否存在内存浪费，可以检查内存管理是否合理，当发生OOM的时候，可以找出问题的原因。那么dump文件的内容是什么样的呢？我们一步一步来 获取JVM dump文件 获取dump文件的方式分为主动和被动 i.主动方式： 1.利用jmap，也是最常用的方式：jmap -dump:[live],format=b,file= 2.利用jcmd，jcmd GC.heap_dump 3.使用VisualVM，可以界面操作进行dump内存 4.通过JMX的方式 MBeanServer server = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); HotSpotDiagnosticMXBean mxBean = ManagementFactory.newPlatformMXBeanProxy(server, "com.sun.management:type=HotSpotDiagnostic", HotSpotDiagnosticMXBean.class); mxBean

你好，我是你的 Spark 老师范东来，本文来自拉勾教育专栏 《即学即用的 Spark 实战 44 讲》 这个课时我将为你介绍：“统一资源管理与调度系统的设计和实现”。 Hadoop 2.0 与 Hadoop 1.0 最大的变化就是引入了 YARN，而 Spark 在很多情况下，往往也是基于 YARN 运行，所以，相比于分布式文件系统 HDFS，YARN 是一个比较关键的组件，承担着计算资源管理与调度的工作，所以本课时将对其进行深入讨论，先务虚再务实，主要内容如下： 统一资源管理与调度系统的设计； 统一资源管理与调度系统的实现——YARN。 统一资源管理与调度系统的设计 YARN 的全称是 Yet Another Resource Negotiator，直译过来是：另一种资源协调者，但是它的标准名称是统一资源管理与调度系统，这个名称比较抽象，当遇到这种抽象的名词时，我喜欢把概念拆开来看，那么这个名称一共包含 3 个词： 统一、资源管理、调度 。 来看看第 1 个词语：统一 对于大数据计算框架来说，统一指的是资源并不会与计算框架绑定，对于所有计算框架来说，所有资源都是无差别的，也就是说这个系统可以支持多种计算框架，但这是狭义的统一，我们理解到这里就可以了。而广义上的统一，是指资源针对所有应用来说都是无差别的，包括长应用、短应用、数据库、后端服务，等等。 来看看第 2 个词语：资源管理

一、概述 模式： 主从复制，主库写入数据，从库同步主库数据，从库保持与主库内容一致，达到实施备份的效果。 优势： 数据分布（data distribution） 负载平衡（load balancing），实现读写分离，缓解数据库压力。 数据备份（backup） 高可用性与容错行（high availability and failover） 原理图如下： 功能： BinLog：二进制文件，存储MasterDB（主数据库）中修改数据的内容，存储内容的格式有Statement，Row，Mixed。 Relay Log：功能作用与Binlog一样，不同点在于当日志内的内容被读取完后，会被删除。 Binlog dump：将读取Binlog后发送数据给IO线程。 IO线程：将接收到数据传给RelayLog日志。 SQL线程：读取RelayLog数据。 流程： 从库，配置主库信息，建立连接。 MasterDB数据库数据发生变化时，会记录在Binlog日志中。 Binlog dump线程读取Binlog中的内容，将数据发送给IO线程。 IO线程再将数据存入RelayLog中。 SQL线程读取RelayLog中的数据并写入从库。 二、安装和配置 2.1 环境说明 提示：主从库的数据库版本最好保持一致，或者，从库的版本一定要高于主库版本，否则在数据同步过程中可能会出现问题，切记。

　　 　　 大数据文摘出品 　　 作者：牛婉杨、朱科锦 　　疫情期间，“云”逛博物馆成为了艺术界新风潮。从故宫博物院到纽约的大都会博物馆，都推出了360度在家看展功能。 　　但是，要想在屏幕前体会到亲眼看到画作的震撼仍然不容易。多数画作扫描没有办法复原到作品的细节， 画家的笔触和材料的质感 ，并不能满足艺术品鉴师们的高要求。 　　阿姆斯特丹国立博物馆决定打破这个魔咒，为全球艺术爱好者们送上一份大礼——一份有史以来最高清的电子版《夜巡》画作！ 　　这幅扫描版的画作一经上线立刻引起了轰动，网友们纷纷表示：真的太清晰了，有种 拿着放大镜看实物 的过瘾感。 　　这幅扫描版的画作清晰度高达 448亿 像素(44,804,687,600像素)，扫描耗时近两个月时间，耗资300万欧元，力求最大限度的保留原画的画面，连笔触和裂缝都清晰可见。 　　 　　所谓10亿像素数字信息图像(Gigapixelimage)是包含10亿以上像素的照片。一般来说，一张10亿像素图像的像素容量，比普通的1百万像素的数码照片的要高1000倍以上。这样的照片一般不是一次曝光形成,而是需要把很多张照片拼接起来。 　　这项庞大的工程由数据科学家Robert Erdmann领导的国立博物馆团队完成。借助机器学习软件，他们花了 两个月时间 把这幅 高11英尺，宽14英尺 的画作以超分辨率(macro-XRF)扫描了下来，又利用

作为全球跟踪时间最长，规模最大的敏捷调查，VersionOne的敏捷报告已经成了很多人每年学习计划中的重要事项。现在我们就来了解一下连续第14次发布的年度敏捷报告，看看在调查结果的背后，都传递了怎样的一些趋势信号。 企业敏捷转型越来越关注业务价值 一切回归初心，所有的方法与实践还是需要回到服务业务目标。各组织都在实践中不断成长，只有真正有价值，能够对业务有所贡献的方法与实践才能得到关注和发展。自然地，敏捷转型的动力将转移到业务敏捷，它关注产品维度的短周期、小批量、高价值、高质量，以及稳步建设达到这些目标的基础能力，再加上团队级的基础敏捷实践，这样的敏捷转型才是解决问题的根本措施，业务敏捷才是组织真正需要的。 报告指出，采用敏捷的两个最大原因是加速交付71%和管理变更优先级的能力63%。前5位的原因还有提高生产力、业务融合、增强质量。降低成本从去年的41%降到了26%。 以上数据说明大家提升了业务目标的关注度，对成本的关注开始降低，这从侧面反映了大家对敏捷转型成本的认可。所有这些基于价值而非成本的目标，能持久驱动组织更加敏捷、更有生命力。 另外，报告中提到的规模化敏捷方法占比最高35%的SAFe框架，从5.0版本开始，也全面围绕业务敏捷进行方法论的重新梳理，把对业务的支持放在了前所未有的高度，引领了规模化敏捷转型的方向。 DevOps发展趋势越来越明显

来源：算法数学俱乐部 数学和物理的搞笑差别 一场物理界和数学界永远不能停下的争论： 数学系和物理系的学生有什么差别？ 数学系 的学生学数学分析、复分析、实分析、泛函分析、数值分析、线性代数、抽象代数、概率论、集合论、数论、微分几何、微分流形、拓扑学、常微方程、偏微方程、代数几何、组合数学、运筹学、李群与李代数等； 物理系 的学生学四小力学（力、热、光、电）、四大力学（力、电、量、统）、近代物理、场论、等离子体、固体物理、天体物理、广义相对论、 C/Java/Python/汇编、数字模拟电路、微机原理、微积分、复变函数、数值算法、计算物理、线性代数、群论、概率统计、数理方程等。 数学系的学生敢不学大学物理 （但相较之下更愿意选大物） ； 物理系的学生不敢不学大学数学（但相较之下更恨微机原理） 。 数学系的学生曾错误地以为物理就是应用数学的应用； 物理系的学生曾天真地认为数学就是理论物理的工具。 数学系学生整天 背定义证定理 ； 物理学学生整天 推公式算积分 。 数学系学生最得意的本事是 证明 ； 物理系学生最拿手的本领是 近似 。 数学系的学生觉得物理方法不靠谱； 物理系学生觉得数学方法太绕弯。 数学家口中自己做物理的朋友其实是做 超对称弦 的； 物理学家口中做数学的哥们其实是做数值计算的。 数学家宣称自己不懂物理， 背地里抱怨物理学家的公式都是错的 —— 谁关心数值结果啊；