Android性能调优篇之探索JVM内存分配

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[Spark性能调优]  Spark Shuffle 中 JVM 内存使用及配置详情 本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对

本文转自:http://blog.csdn.net/innost/article/details/9008691 在软件开发过程中,想必很多读者都遇到过系统性能问题.而解决系统性能问题的几个主要步骤是: 测评:对系统进行大量有针对性的测试,以得到合适的测试数据. 分析系统瓶颈:分析测试数据,找到其中的hotspot(热点,即bottleneck). 性能优化:对hotspot相关的代码进行优化. 由上述步骤可知,性能优化的目标对象是hotspot.如果找到的hotspot并非真正的热点,则性能优

性能调优篇一 开篇话题调优 ? 在业务展开到一定情况下,当业务出现等待时间长.不流畅的情况下,这个时候就应该对整体进行调优.性能调优这个话题时一直持续性的被追求,探索更好的架构,更优的配置等等,其实调优这个话题一直存在于一个误区,就是必须在基础架构正确的情况下进行调优会得到更好的效果,点与面都需要调优,不要以为简单调整下配置文件就可以达到很好的效果,其实不然从前端到业务逻辑到负载架构网络容器数据索引内核参数等都需要进行调整,往往单点调优实际效果收益甚微,精准把握短板才能有效提升客户体验. ? 本

从1月份Google发布的16个关于性能优化的系列视频起,这段时间在各大社区都有看到很多优秀的关于优化系列的文章.有分析了性能产生的原因.有分享如何优化我们的应用.有介绍有哪些工具可以帮助我们检测性能问题. 其中 在关于一些系统性能调优工具里有介绍到工具之一:TraceView TraceView 是 Android 平台配备一个很好的性能分析的工具.它可以通过图形化的方式让我们了解我们要跟踪的程序的性能,并且能具体到某个函数方法method的执行耗时时间. 因为小吕之前确实没有使用过该工具.所

本文主要分享自己在appstore项目中的性能调优点,包括同步改异步.缓存.Layout优化.数据库优化.算法优化.延迟执行等. 目前性能优化专题已完成以下部分: 性能优化总纲——性能问题及性能调优方式 性能优化第四篇——移动网络优化 性能优化第三篇——Java(Android)代码优化 性能优化第二篇——布局优化 性能优化第一篇——数据库性能优化 性能优化实例 一.性能瓶颈点 整个页面主要由6个Page的ViewPager,每个Page为一个GridView,GridView一屏大概显示4*4