this) { return JVM_InternString(env, this); } \openjdk7\hotspot\src\share\vm\prims\jvm.h /* * java.lang

com/cn/news/2015/06/plumbr-adds-slow-query-detection JVM监控供应商 Plumbr 向其旗舰产品增加了慢查询检测功能。借助这项新增功能，Plumbr现在可以检测如下四个类型的问题：

它(指虚拟机)在这里的角色是用一个栈来存储在当前作用域内的变量。大多数语言虚拟机要么是基于栈(如JVM和CLR)的，要么是基于寄存器(如Lua)的。但是不管哪种情况，实际上仍然存在这样一个栈。它用来存

锁而都进入共享代码而造成。 　　２、死锁问题：即由于两个或多个线程都无法得到相应的锁而造成的两个线程都等待的现象。这种现象主要是因为相互嵌套的synchronized代码段而造成，因此，在程序中尽可能

： 写库CPU 100%，影响远程调用接口的性能，引发上游团队关注； 代码编写不当，引发JVM假死和CPU 100%。 写库CPU 100% 1. 数据库同一时间读写请求太多和索引利用率不高导致的

ize。一个高的命中率，不一定代表这个系统的性能是最优的，比如大量的非选择性的索引被频繁访问，就会造成命中率很高的假相（大量的db file sequential read），但是一个比较低的命中率，

send to the server Tomcat Agent : Performance for JVM & Tomcat ASM : using ASM library of OW2 ( http://asm

线程写过了，那么这些数据就是共享数据，必须进行同步存取。 当应用程序在对象上调用了一个需要花费很长时间来执行的方法，并且不希望让程序等待方法的返回时，就应该使用异步编程，在很多情况下采用异步途径往往更有效率。

a)缓存访问逻辑混杂在系统的各个角落，造成代码维护成本上升。 b)开发人员根据自己的喜好来控制缓存的KEY和VALUE，造成缓存混乱。 c)开发人员既要负责业务逻辑的编写，还要负责缓存管理，造成编程复杂度提高、开发效率低下。

Jstack应用时需要注意的另一个问题是由于它会返回非常多的线程 meta数据，如果缺乏相关的实际状态数据，将会对错误排查造成不便。以数据库查询为例子，可以加上如下一行代码： Thread.currentThread().setName(Context

本文将介绍 Ruby 2.2 引入的增量垃圾收器（GC）。我们称该算法为 RincGC。与 Ruby 2.1 相比缩短了GC中断时间。 关于作者： Koichi Sasada ，供职于 Heroku

内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据； 2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收； 3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体； 4.使用的第三方软件中的BUG；

字符串去重 字符串在任何应用中都占用了大量的内存。尤其数包含独立UTF-16字符的char[]数组对JVM内存的消耗贡献最多——因为每个字符占用2位。 内存的30%被字符串消耗其实是很常见的，不仅是因

线程写过了，那么这些数据就是共享数据，必须进行同步存取。 当应用程序在对象上调用了一个需要花费很长时间来执行的方法，并且不希望让程序等待方法的返回时，就应该使用异步编程，在很多情况下采用异步途径往往更有效率。

括几种常量：编译时的数字常量、方法或者域的引用。 友情链接：Java中JVM虚拟机详解 “你能不能谈谈，java GC是在什么时候，对什么东西，做了什么事情？” 在什么时候： 1.新生

1、对象优先分配在Eden区，如果Eden区没有足够的空间时，虚拟机执行一次Minor GC。 2、大对象直接进入老年代（大对象是指需要大量连续内存空间的对象）。这样做的目的是避免在Eden区和两个

近3年间，桌面互联网的使用从90％下降到60％，而移动应用则提高到40％。按照这一趋势，用不了多长时间移动设备将会迅速抢占桌面互联网的市场。 很多设计师设计移动设备的默认方法依然是按比例缩小（

也有了64位的JVM和更先进的垃圾回收算法。 接下来，我们将会仔细的讨论一下关于Java内存的问题。这些问题可以分为四组： 在Java中，内存泄露一般都是由于引用对象不再被使用而造成的。当有多个引

问题分析：基于问题定义进行分析，寻找可能引发问题的原因。这个步骤找到的有可能不是根本原因，而且由于事情的复杂性，有可能会造成误判。这种情况不可能避免，因此下最终的结论时要慎重。在一些复杂的问题中可能需要与其他几个步骤一起进行迭代，才能判定问题的成因。

并发用户数从10-1000挨个测试，测试结果如下： 从上面的测试结果来看，除去200用户并发的时候（这时候可能在做GC），吞吐率和请求处理时间都比较稳定，但请求等待时间到后面就飕飕的往上涨了。经观察，CPU负载均在80%以下。