JVM 系列三:JVM 参数设置、分析

本贴最后更新于 2627 天前,其中的信息可能已经事过景迁

不管是 YGC 还是 Full GC,GC 过程中都会对导致程序运行中中断,正确的选择不同的 GC 策略,调整 JVM、GC 的参数,可以极大的减少由于 GC 工作,而导致的程序运行中断方面的问题,进而适当的提高 Java 程序的工作效率。但是调整 GC 是以个极为复杂的过程,由于各个程序具备不同的特点,如:web 和 GUI 程序就有很大区别(Web 可以适当的停顿,但 GUI 停顿是客户无法接受的),而且由于跑在各个机器上的配置不同(主要 cup 个数,内存不同),所以使用的 GC 种类也会不同(如何选择见 GC 种类及如何选择)。本文将注重介绍 JVM、GC 的一些重要参数的设置来提高系统的性能。

   JVM内存组成及GC相关内容请见之前的文章:[JVM内存组成](http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2036387.html) [GC策略&内存申请](http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037056.html)。

**JVM 参数的含义 **实例见实例分析

| 参数名称 | 含义 | 默认值 | |
| -Xms | 初始堆大小 | 物理内存的 1/64(<1GB) | 默认(MinHeapFreeRatio 参数可以调整)空余堆内存小于 40% 时,JVM 就会增大堆直到-Xmx 的最大限制. |
| -Xmx | 最大堆大小 | 物理内存的 1/4(<1GB) | 默认(MaxHeapFreeRatio 参数可以调整)空余堆内存大于 70% 时,JVM 会减少堆直到 -Xms 的最小限制 |
| -Xmn | 年轻代大小(1.4or lator)
| | 注意:此处的大小是(eden+ 2 survivor space).与 jmap -heap 中显示的 New gen 是不同的。
整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小.
增大年轻代后,将会减小年老代大小.此值对系统性能影响较大,Sun 官方推荐配置为整个堆的 3/8 |
| -XX:NewSize | 设置年轻代大小(for 1.3/1.4) | | |
| -XX:MaxNewSize | 年轻代最大值(for 1.3/1.4) | | |
| -XX:PermSize | 设置持久代(perm gen)初始值 | 物理内存的 1/64 | |
| -XX:MaxPermSize | 设置持久代最大值 | 物理内存的 1/4 | |
| -Xss | 每个线程的堆栈大小 | | JDK5.0 以后每个线程堆栈大小为 1M,以前每个线程堆栈大小为 256K.更具应用的线程所需内存大小进行 调整.在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程.但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在 3000~5000 左右
一般小的应用, 如果栈不是很深, 应该是 128k 够用的 大的应用建议使用 256k。这个选项对性能影响比较大,需要严格的测试。(校长)
和 threadstacksize 选项解释很类似,官方文档似乎没有解释,在论坛中有这样一句话:"”
-Xss is translated in a VM flag named ThreadStackSize”
一般设置这个值就可以了。 |
| -XX:ThreadStackSize | Thread Stack Size | | (0 means use default stack size) [Sparc: 512; Solaris x86: 320 (was 256 prior in 5.0 and earlier); Sparc 64 bit: 1024; Linux amd64: 1024 (was 0 in 5.0 and earlier); all others 0.] |
| -XX:NewRatio | 年轻代(包括 Eden 和两个 Survivor 区)与年老代的比值(除去持久代) | | -XX:NewRatio=4 表示年轻代与年老代所占比值为 1:4,年轻代占整个堆栈的 1/5
Xms=Xmx 并且设置了 Xmn 的情况下,该参数不需要进行设置。 |
| -XX:SurvivorRatio | Eden 区与 Survivor 区的大小比值 | | 设置为 8,则两个 Survivor 区与一个 Eden 区的比值为 2:8,一个 Survivor 区占整个年轻代的 1/10 |
| -XX:LargePageSizeInBytes | 内存页的大小不可设置过大, 会影响 Perm 的大小 | | =128m |
| -XX:+UseFastAccessorMethods | 原始类型的快速优化 | | |
| -XX:+DisableExplicitGC | 关闭 System.gc() | | 这个参数需要严格的测试 |
| -XX:MaxTenuringThreshold | 垃圾最大年龄 | | 如果设置为 0 的话,则年轻代对象不经过 Survivor 区,直接进入年老代. 对于年老代比较多的应用,可以提高效率.如果将此值设置为一个较大值,则年轻代对象会在 Survivor 区进行多次复制,这样可以增加对象再年轻代的存活 时间,增加在年轻代即被回收的概率
该参数只有在串行 GC 时才有效. |
| -XX:+AggressiveOpts | 加快编译 | | |
| -XX:+UseBiasedLocking | 锁机制的性能改善 | | |
| -Xnoclassgc | 禁用垃圾回收 | | |
| -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB | 每兆堆空闲空间中 SoftReference 的存活时间 | 1s | softly reachable objects will remain alive for some amount of time after the last time they were referenced. The default value is one second of lifetime per free megabyte in the heap |
| -XX:PretenureSizeThreshold | 对象超过多大是直接在旧生代分配 | 0 | 单位字节 新生代采用 Parallel Scavenge GC 时无效
另一种直接在旧生代分配的情况是大的数组对象,且数组中无外部引用对象. |
| -XX:TLABWasteTargetPercent | TLAB 占 eden 区的百分比 | 1% | |
| -XX:+_CollectGen0First_ | FullGC 时是否先 YGC | false | |

并行收集器相关参数

| -XX:+UseParallelGC | Full GC 采用 parallel MSC
(此项待验证) | |

选择垃圾收集器为并行收集器.此配置仅对年轻代有效.即上述配置下,年轻代使用并发收集,而年老代仍旧使用串行收集.(此项待验证)

|
| -XX:+UseParNewGC | 设置年轻代为并行收集 | | 可与 CMS 收集同时使用
JDK5.0 以上,JVM 会根据系统配置自行设置,所以无需再设置此值 |
| -XX:ParallelGCThreads | 并行收集器的线程数 | | 此值最好配置与处理器数目相等 同样适用于 CMS |
| -XX:+UseParallelOldGC | 年老代垃圾收集方式为并行收集(Parallel Compacting) | | 这个是 JAVA 6 出现的参数选项 |
| -XX:MaxGCPauseMillis | 每次年轻代垃圾回收的最长时间(最大暂停时间) | | 如果无法满足此时间,JVM 会自动调整年轻代大小,以满足此值. |
| -XX:+UseAdaptiveSizePolicy | 自动选择年轻代区大小和相应的 Survivor 区比例 | | 设置此选项后,并行收集器会自动选择年轻代区大小和相应的 Survivor 区比例,以达到目标系统规定的最低相应时间或者收集频率等,此值建议使用并行收集器时,一直打开. |
| -XX:GCTimeRatio | 设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比 | | 公式为 1/(1+n) |
| -XX:+ScavengeBeforeFullGC | Full GC 前调用 YGC | true | Do young generation GC prior to a full GC. (Introduced in 1.4.1.) |

CMS 相关参数

| -XX:+UseConcMarkSweepGC | 使用 CMS 内存收集 | | 测试中配置这个以后,-XX:NewRatio=4 的配置失效了,原因不明.所以,此时年轻代大小最好用-Xmn 设置.??? |
| -XX:+AggressiveHeap | | | 试图是使用大量的物理内存
长时间大内存使用的优化,能检查计算资源(内存, 处理器数量)
至少需要 256MB 内存
大量的 CPU/内存, (在 1.4.1 在 4CPU 的机器上已经显示有提升) |
| -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction | 多少次后进行内存压缩 | | 由于并发收集器不对内存空间进行压缩,整理,所以运行一段时间以后会产生"碎片",使得运行效率降低.此值设置运行多少次 GC 以后对内存空间进行压缩,整理. |
| -XX:+CMSParallelRemarkEnabled | 降低标记停顿 | | |
| -XX+UseCMSCompactAtFullCollection | 在 FULL GC 的时候, 对年老代的压缩 | | CMS 是不会移动内存的, 因此, 这个非常容易产生碎片, 导致内存不够用, 因此, 内存的压缩这个时候就会被启用。 增加这个参数是个好习惯。
可能会影响性能,但是可以消除碎片 |
| -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly | 使用手动定义初始化定义开始 CMS 收集 | | 禁止 hostspot 自行触发 CMS GC |
| -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 | 使用 cms 作为垃圾回收
使用 70%后开始 CMS 收集 | 92 | 为了保证不出现 promotion failed(见下面介绍)错误,该值的设置需要满足以下公式**CMSInitiatingOccupancyFraction 计算公式** |
| -XX:CMSInitiatingPermOccupancyFraction | 设置 Perm Gen 使用到达多少比率时触发 | 92 | |
| -XX:+CMSIncrementalMode | 设置为增量模式 | | 用于单 CPU 情况 |
| -XX:+CMSClassUnloadingEnabled | | | |

辅助信息

| -XX:+PrintGC | | |

输出形式:

[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]
[Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]

|
| -XX:+PrintGCDetails | | |

输出形式:[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs]
[GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]

|
| -XX:+PrintGCTimeStamps | | | |
| -XX:+PrintGC:PrintGCTimeStamps | | | 可与-XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails 混合使用
输出形式:11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs] |
| -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime | 打印垃圾回收期间程序暂停的时间.可与上面混合使用 | | 输出形式:Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds |
| -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime | 打印每次垃圾回收前,程序未中断的执行时间.可与上面混合使用 | | 输出形式:Application time: 0.5291524 seconds |
| -XX:+PrintHeapAtGC | 打印 GC 前后的详细堆栈信息 | | |
| -Xloggc:filename | 把相关日志信息记录到文件以便分析.
与上面几个配合使用 | | |
|

-XX:+PrintClassHistogram

| garbage collects before printing the histogram. | | |
| -XX:+PrintTLAB | 查看 TLAB 空间的使用情况 | | |
| XX:+PrintTenuringDistribution | 查看每次 minor GC 后新的存活周期的阈值 | |

Desired survivor size 1048576 bytes, new threshold 7 (max 15)
new threshold 7 即标识新的存活周期的阈值为 7。

|

GC 性能方面的考虑

   对于GC的性能主要有2个方面的指标:吞吐量throughput(工作时间不算gc的时间占总的时间比)和暂停pause(gc发生时app对外显示的无法响应)。

1. Total Heap

   默认情况下,vm会增加/减少heap大小以维持free space在整个vm中占的比例,这个比例由MinHeapFreeRatio和MaxHeapFreeRatio指定。

一般而言,server 端的 app 会有以下规则:

  • 对 vm 分配尽可能多的 memory;
  • 将 Xms 和 Xmx 设为一样的值。如果虚拟机启动时设置使用的内存比较小,这个时候又需要初始化很多对象,虚拟机就必须重复地增加内存。
  • 处理器核数增加,内存也跟着增大。

2. The Young Generation

   另外一个对于app流畅性运行影响的因素是young generation的大小。young generation越大,minor collection越少;但是在固定heap size情况下,更大的young generation就意味着小的tenured generation,就意味着更多的major collection(major collection会引发minor collection)。

   NewRatio反映的是young和tenured generation的大小比例。NewSize和MaxNewSize反映的是young generation大小的下限和上限,将这两个值设为一样就固定了young generation的大小(同Xms和Xmx设为一样)。

   如果希望,SurvivorRatio也可以优化survivor的大小,不过这对于性能的影响不是很大。SurvivorRatio是eden和survior大小比例。

一般而言,server 端的 app 会有以下规则:

  • 首先决定能分配给 vm 的最大的 heap size,然后设定最佳的 young generation 的大小;
  • 如果 heap size 固定后,增加 young generation 的大小意味着减小 tenured generation 大小。让 tenured generation 在任何时候够大,能够容纳所有 live 的 data(留 10%-20% 的空余)。

经验&&规则

  1. 年轻代大小选择
    • 响应时间优先的应用:尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择).在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的.同时,减少到达年老代的对象.
    • 吞吐量优先的应用:尽可能的设置大,可能到达 Gbit 的程度.因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合 8CPU 以上的应用.
    • 避免设置过小.当新生代设置过小时会导致:1.YGC 次数更加频繁 2.可能导致 YGC 对象直接进入旧生代,如果此时旧生代满了,会触发 FGC.
  2. 年老代大小选择
    1. 响应时间优先的应用:年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数.如果堆设置小了,可以会造成内存碎 片,高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间.最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:
      并发垃圾收集信息、持久代并发收集次数、传统 GC 信息、花在年轻代和年老代回收上的时间比例。
    2. 吞吐量优先的应用:一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代.原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象.
  3. 较小堆引起的碎片问题
    因为年老代的并发收集器使用标记,清除算法,所以不会对堆进行压缩.当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象.但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现"碎片",如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记,清除方式进行回收.如果出现"碎片",可能需要进行如下配置:
    -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩.
    -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次 Full GC 后,对年老代进行压缩
  4. 用 64 位操作系统,Linux 下 64 位的 jdk 比 32 位 jdk 要慢一些,但是吃得内存更多,吞吐量更大
  5. XMX 和 XMS 设置一样大,MaxPermSize 和 MinPermSize 设置一样大,这样可以减轻伸缩堆大小带来的压力
  6. 使用 CMS 的好处是用尽量少的新生代,经验值是 128M-256M, 然后老生代利用 CMS 并行收集, 这样能保证系统低延迟的吞吐效率。 实际上 cms 的收集停顿时间非常的短,2G 的内存, 大约 20-80ms 的应用程序停顿时间
  7. 系统停顿的时候可能是 GC 的问题也可能是程序的问题,多用 jmap 和 jstack 查看,或者 killall -3 java,然后查看 java 控制台日志,能看出很多问题。(相关工具的使用方法将在后面的 blog 中介绍)
  8. 仔细了解自己的应用,如果用了缓存,那么年老代应该大一些,缓存的 HashMap 不应该无限制长,建议采用 LRU 算法的 Map 做缓存,LRUMap 的最大长度也要根据实际情况设定。
  9. 采用并发回收时,年轻代小一点,年老代要大,因为年老大用的是并发回收,即使时间长点也不会影响其他程序继续运行,网站不会停顿
  10. JVM 参数的设置(特别是 –Xmx –Xms –Xmn -XX:SurvivorRatio -XX:MaxTenuringThreshold 等参数的设置没有一个固定的公式,需要根据 PV old 区实际数据 YGC 次数等多方面来衡量。为了避免 promotion faild 可能会导致 xmn 设置偏小,也意味着 YGC 的次数会增多,处理并发访问的能力下降等问题。每个参数的调整都需要经过详细的性能测试,才能找到特定应用的最佳配置。

promotion failed:

垃圾回收时 promotion failed 是个很头痛的问题,一般可能是两种原因产生,第一个原因是救助空间不够,救助空间里的对象还不应该被移动到年老代,但年轻代又有很多对象需要放入救助空间;第二个原因是年老代没有足够的空间接纳来自年轻代的对象;这两种情况都会转向 Full GC,网站停顿时间较长。

解决方方案一:

_第一个原因我的最终解决办法是去掉救助空间,设置-XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0 即可,第二个原因我的解决办法是设置 CMSInitiatingOccupancyFraction 为某个值(假设 70),这样年老代空间到 70% 时就开始执行 CMS,年老代有足够的空间接纳来自年轻代的对象。_

解决方案一的改进方案:

又有改进了,上面方法不太好,因为没有用到救助空间,所以年老代容易满,CMS 执行会比较频繁。我改善了一下,还是用救助空间,但是把救助空间加大,这样也不会有 promotion failed。具体操作上,32 位 Linux 和 64 位 Linux 好像不一样,64 位系统似乎只要配置 MaxTenuringThreshold 参数,CMS 还是有暂停。为了解决暂停问题和 promotion failed 问题,最后我设置-XX:SurvivorRatio=1 ,并把 MaxTenuringThreshold 去掉,这样即没有暂停又不会有 promotoin failed,而且更重要的是,年老代和永久代上升非常慢(因为好多对象到不了年老代就被回收了),所以 CMS 执行频率非常低,好几个小时才执行一次,这样,服务器都不用重启了。

-Xmx4000M -Xms4000M -Xmn600M -XX:PermSize=500M -XX:MaxPermSize=500M -Xss256K -XX:+DisableExplicitGC -XX:SurvivorRatio=1 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:LargePageSizeInBytes=128M -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gc.log

CMSInitiatingOccupancyFraction 值与 Xmn 的关系公式

上面介绍了 promontion faild 产生的原因是 EDEN 空间不足的情况下将 EDEN 与 From survivor 中的存活对象存入 To survivor 区时,To survivor 区的空间不足,再次晋升到 old gen 区,而 old gen 区内存也不够的情况下产生了 promontion faild 从而导致 full gc.那可以推断出:eden+from survivor < old gen 区剩余内存时,不会出现 promontion faild 的情况,即:
(Xmx-Xmn)*(1-CMSInitiatingOccupancyFraction/100)>=(Xmn-Xmn/(SurvivorRatior+2)) 进而推断出:

CMSInitiatingOccupancyFraction <=((Xmx-Xmn)-(Xmn-Xmn/(SurvivorRatior+2)))/(Xmx-Xmn)*100

例如:

当 xmx=128 xmn=36 SurvivorRatior=1 时 CMSInitiatingOccupancyFraction<=((128.0-36)-(36-36/(1+2)))/(128-36)*100 =73.913

当 xmx=128 xmn=24 SurvivorRatior=1 时 CMSInitiatingOccupancyFraction<=((128.0-24)-(24-24/(1+2)))/(128-24)*100=84.615…

当 xmx=3000 xmn=600 SurvivorRatior=1 时 CMSInitiatingOccupancyFraction<=((3000.0-600)-(600-600/(1+2)))/(3000-600)*100=83.33

CMSInitiatingOccupancyFraction 低于 70% 需要调整 xmn 或 SurvivorRatior 值。

  • JVM

    JVM(Java Virtual Machine)Java 虚拟机是一个微型操作系统,有自己的硬件构架体系,还有相应的指令系统。能够识别 Java 独特的 .class 文件(字节码),能够将这些文件中的信息读取出来,使得 Java 程序只需要生成 Java 虚拟机上的字节码后就能在不同操作系统平台上进行运行。

    180 引用 • 120 回帖

相关帖子

欢迎来到这里!

我们正在构建一个小众社区,大家在这里相互信任,以平等 • 自由 • 奔放的价值观进行分享交流。最终,希望大家能够找到与自己志同道合的伙伴,共同成长。

注册 关于
请输入回帖内容 ...

推荐标签 标签

  • Sym

    Sym 是一款用 Java 实现的现代化社区(论坛/BBS/社交网络/博客)系统平台。

    下一代的社区系统,为未来而构建

    523 引用 • 4581 回帖 • 694 关注
  • Swift

    Swift 是苹果于 2014 年 WWDC(苹果开发者大会)发布的开发语言,可与 Objective-C 共同运行于 Mac OS 和 iOS 平台,用于搭建基于苹果平台的应用程序。

    34 引用 • 37 回帖 • 498 关注
  • V2Ray
    1 引用 • 15 回帖 • 2 关注
  • Sillot

    Sillot (汐洛)孵化自思源笔记,致力于服务智慧新彖乄,具有彖乄驱动、极致优雅、开发者友好的特点
    Github 地址:https://github.com/Hi-Windom/Sillot

    18 引用 • 6 回帖 • 28 关注
  • Vim

    Vim 是类 UNIX 系统文本编辑器 Vi 的加强版本,加入了更多特性来帮助编辑源代码。Vim 的部分增强功能包括文件比较(vimdiff)、语法高亮、全面的帮助系统、本地脚本(Vimscript)和便于选择的可视化模式。

    27 引用 • 66 回帖 • 2 关注
  • Hprose

    Hprose 是一款先进的轻量级、跨语言、跨平台、无侵入式、高性能动态远程对象调用引擎库。它不仅简单易用,而且功能强大。你无需专门学习,只需看上几眼,就能用它轻松构建分布式应用系统。

    9 引用 • 17 回帖 • 596 关注
  • Google

    Google(Google Inc.,NASDAQ:GOOG)是一家美国上市公司(公有股份公司),于 1998 年 9 月 7 日以私有股份公司的形式创立,设计并管理一个互联网搜索引擎。Google 公司的总部称作“Googleplex”,它位于加利福尼亚山景城。Google 目前被公认为是全球规模最大的搜索引擎,它提供了简单易用的免费服务。不作恶(Don't be evil)是谷歌公司的一项非正式的公司口号。

    49 引用 • 192 回帖
  • WebComponents

    Web Components 是 W3C 定义的标准,它给了前端开发者扩展浏览器标签的能力,可以方便地定制可复用组件,更好的进行模块化开发,解放了前端开发者的生产力。

    1 引用 • 24 关注
  • C

    C 语言是一门通用计算机编程语言,应用广泛。C 语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。

    83 引用 • 165 回帖 • 40 关注
  • CodeMirror
    1 引用 • 2 回帖 • 123 关注
  • Swagger

    Swagger 是一款非常流行的 API 开发工具,它遵循 OpenAPI Specification(这是一种通用的、和编程语言无关的 API 描述规范)。Swagger 贯穿整个 API 生命周期,如 API 的设计、编写文档、测试和部署。

    26 引用 • 35 回帖 • 12 关注
  • IPFS

    IPFS(InterPlanetary File System,星际文件系统)是永久的、去中心化保存和共享文件的方法,这是一种内容可寻址、版本化、点对点超媒体的分布式协议。请浏览 IPFS 入门笔记了解更多细节。

    20 引用 • 245 回帖 • 232 关注
  • Linux

    Linux 是一套免费使用和自由传播的类 Unix 操作系统,是一个基于 POSIX 和 Unix 的多用户、多任务、支持多线程和多 CPU 的操作系统。它能运行主要的 Unix 工具软件、应用程序和网络协议,并支持 32 位和 64 位硬件。Linux 继承了 Unix 以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。

    915 引用 • 931 回帖
  • 大数据

    大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    89 引用 • 113 回帖 • 1 关注
  • 阿里云

    阿里云是阿里巴巴集团旗下公司,是全球领先的云计算及人工智能科技公司。提供云服务器、云数据库、云安全等云计算服务,以及大数据、人工智能服务、精准定制基于场景的行业解决方案。

    89 引用 • 345 回帖 • 1 关注
  • Lute

    Lute 是一款结构化的 Markdown 引擎,支持 Go 和 JavaScript。

    25 引用 • 191 回帖 • 24 关注
  • jsDelivr

    jsDelivr 是一个开源的 CDN 服务,可为 npm 包、GitHub 仓库提供免费、快速并且可靠的全球 CDN 加速服务。

    5 引用 • 31 回帖 • 45 关注
  • 自由行
    2 关注
  • 新人

    让我们欢迎这对新人。哦,不好意思说错了,让我们欢迎这位新人!
    新手上路,请谨慎驾驶!

    51 引用 • 226 回帖
  • 知乎

    知乎是网络问答社区,连接各行各业的用户。用户分享着彼此的知识、经验和见解,为中文互联网源源不断地提供多种多样的信息。

    10 引用 • 66 回帖 • 1 关注
  • 职场

    找到自己的位置,萌新烦恼少。

    126 引用 • 1699 回帖 • 2 关注
  • SQLite

    SQLite 是一个进程内的库,实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。SQLite 是全世界使用最为广泛的数据库引擎。

    4 引用 • 7 回帖
  • Dubbo

    Dubbo 是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的 RPC 远程服务调用方案,是 [阿里巴巴] SOA 服务化治理方案的核心框架,每天为 2,000+ 个服务提供 3,000,000,000+ 次访问量支持,并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。

    60 引用 • 82 回帖 • 613 关注
  • Chrome

    Chrome 又称 Google 浏览器,是一个由谷歌公司开发的网页浏览器。该浏览器是基于其他开源软件所编写,包括 WebKit,目标是提升稳定性、速度和安全性,并创造出简单且有效率的使用者界面。

    60 引用 • 287 回帖
  • GraphQL

    GraphQL 是一个用于 API 的查询语言,是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时(类型系统由你的数据定义)。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定,而是依靠你现有的代码和数据支撑。

    4 引用 • 3 回帖 • 22 关注
  • Thymeleaf

    Thymeleaf 是一款用于渲染 XML/XHTML/HTML5 内容的模板引擎。类似 Velocity、 FreeMarker 等,它也可以轻易的与 Spring 等 Web 框架进行集成作为 Web 应用的模板引擎。与其它模板引擎相比,Thymeleaf 最大的特点是能够直接在浏览器中打开并正确显示模板页面,而不需要启动整个 Web 应用。

    11 引用 • 19 回帖 • 319 关注
  • 倾城之链
    23 引用 • 66 回帖 • 104 关注