jvm性能调优 - 17案例实战_每日上亿请求量的电商系统 老轻代垃圾回收参数如何优化
Pre上一篇文章我们已经给大家介绍了一个每日百万日活以及上亿请求量的电商系统的案例背景，同时采用这个中型电商系统在大促期间的瞬时高峰下单场景，作为我们的JVM优化分析的一个场景，推测出来在大促高峰期，每秒每台机器会有300个下单请求。进而推测出每秒钟会使用60MB的内存，然后根据这个背景推算出来了我们一台4核8G的机器上，应该如何合理的给JVM各个区域分配内存进而可以保证每隔20多秒一次新生代G....
jvm性能调优 - 16案例实战_每日上亿请求量的电商系统 年轻代垃圾回收参数如何优化
案例背景按照惯例，我们接下来会用案例驱动来带着大家分析到底该如何在特定场景下，预估系统的内存使用模型然后合理优化新生代、老年代、Eden和Survivor各个区域的内存大小，接着再尽量优化参数避免新生代的对象进入老年代，尽量让对象留在新生代里被回收掉。我们这里的背景是电商系统，电商系统其实一般会拆分为很多的子系统独立部署，比如商品系统、订单系统、促销系统、库存系统、仓储系统、会员系统，等等我们这....
PostgreSQL 垃圾回收参数优化之 - maintenance_work_mem , autovacuum_work_mem
背景 夜谈PostgreSQL 垃圾回收参数优化之 - maintenance_work_mem , autovacuum_work_mem。 http://www.postgres.cn/v2/news/viewone/1/398 https://rhaas.blogspot.com/2019/01/how-much-maintenanceworkmem-do-i-need.html ...
PostgreSQL 垃圾回收参数优化之 - maintenance_work_mem , autovacuum_work_mem
标签 PostgreSQL , 垃圾回收 , 索引扫描 , 内存 背景 夜谈PostgreSQL 垃圾回收参数优化之 - maintenance_work_mem , autovacuum_work_mem。 http://www.postgres.cn/v2/news/viewone/1/398 https://rhaas.blogspot.com/2019/01/how-muc...
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