quarsarjava的简单介绍

今天给各位分享quarsarjava的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、JAVA中的对象是什么？
• 2、java里测试添加的命令语句是什么
• 3、在java中一个类的对象的值是什么
• 4、如何优化java虚拟机，提高性能
• 5、关于java数组越界报错，求大佬帮帮我

JAVA中的对象是什么？

首先要说明一点，对象不是java的，事实上他只是一种概念，一种用于解决问题的程序设计的思想方法。要理解对象就必须得要和面向对象结合起来。在面向对象中把某一类事物所共有的属性和行为抽象出来之后就形成了一个类。而类的一个实际的例子就叫做对象。所以从上可以看出类和对象之间存在着这样一种关系：类是具有共同的属性名称和行为的一组对象的抽象，而对象则是一个类的真实的例子。

举例说明：所有的人可以抽象为一个类人类，他们都有共同的属性名字、生日、性别等等以及共同的方法比如哭泣、微笑、跑、跳、说话等等。而在所有人中有一个叫张三的人，他是人的一个实例，也就是一个对象，他有则人类共有的属性和动作。但和类不同的是他的各个属性都是具体的。比如名字叫张三、生日是3月28、性别是男。

java里测试添加的命令语句是什么

ava性能调试命令

java性能调试命令_性能测试--十个命令迅速发现性能问题

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十个命令迅速发现性能问题

uptime

dmesg | tail

vmstat 1

mpstat -P ALL 1

pidstat 1

iostat -xz 1

free -m

sar -n DEV 1

sar -n TCP,ETCP 1

top

1. uptime

$ uptime

23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02

这是一种用来快速查看系统平均负载的方法，它表明了系统中有多少要运行的任务(进程)。在 Linux 系统中，这些数字包含了需要在 CPU 中运行的进程以及正在等待 I/O(通常是磁盘 I/O)的进程。它仅仅是对系统负载的一个粗略展示，稍微看下即可。你还需要其他工具来进一步了解具体情况。

这三个数字展示的是一分钟、五分钟和十五分钟内系统的负载总量平均值按照指数比例压缩得到的结果。从中我们可以看到系统的负载是如何随时间变化的。比方你在检查一个问题，然后看到 1 分钟对应的值远小于 15 分钟的值，那么可能说明这个问题已经过去了，你没能及时观察到。

在上面这个例子中，系统负载在随着时间增加，因为最近一分钟的负载值超过了 30，而 15 分钟的平均负载则只有 19。这样显著的差距包含了很多含义，比方 CPU 负载。若要进一步确认的话，则要运行 vmstat 或 mpstat 命令。

2. dmesg | tail

$ dmesg | tail

[1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0

[...]

[1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child

[1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB

[2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request. Check SNMP counters.

这条命令显式了最近的 10 条系统消息，如果它们存在的话。查找能够导致性能问题的错误。上面的例子包含了 oom-killer，以及 TCP 丢弃一个请求。

千万不要错过这一步！dmesg 命令永远值得一试

3. vmstat 1

$ vmstat 1

procs ---------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----

r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st

34 0 0 200889792 73708 591828 0 0 0 5 6 10 96 1 3 0 0

32 0 0 200889920 73708 591860 0 0 0 592 13284 4282 98 1 1 0 0

32 0 0 200890112 73708 591860 0 0 0 0 9501 2154 99 1 0 0 0

32 0 0 200889568 73712 591856 0 0 0 48 11900 2459 99 0 0 0 0

32 0 0 200890208 73712 591860 0 0 0 0 15898 4840 98 1 1 0 0

vmstat(8) 是虚拟内存统计的简称，其是一个常用工具(几十年前为了 BSD 所创建)。其在每行打印一条关键的服务器的统计摘要。

vmstat 命令指定一个参数 1 运行，来打印每一秒的统计摘要。(这个版本的 vmstat)输出的第一行的那些列，显式的是开机以来的平均值，而不是前一秒的值。现在，我们跳过第一行，除非你想要了解并记住每一列。

检查这些列：

r：CPU 中正在运行和等待运行的进程的数量。其提供了一个比平均负载更好的信号来确定 CPU 是否饱和，因为其不包含 I/O。解释：“r”的值大于了 CPU 的数量就表示已经饱和了。

free：以 kb 为单位显式的空闲内存。如果数字位数很多，说明你有足够的空闲内存。“free -m” 命令，是下面的第七个命令，其可以更好的说明空闲内存的状态。

si, so：Swap-ins 和 swap-outs。如果它们不是零，则代表你的内存不足了。

us, sy, id, wa, st：这些都是平均了所有 CPU 的 CPU 分解时间。它们分别是用户时间(user)、系统时间(内核)(system)、空闲(idle)、等待 I/O(wait)、以及占用时间(stolen)(被其他访客，或使用 Xen，访客自己独立的驱动域)。

CPU 分解时间将会通过用户时间加系统时间确认 CPU 是否为忙碌状态。等待 I/O 的时间一直不变则表明了一个磁盘瓶颈；这就是 CPU 的闲置，因为任务都阻塞在等待挂起磁盘 I/O 上了。你可以把等待 I/O 当成是 CPU 闲置的另一种形式，其给出了为什么 CPU 闲置的一个线索。

对于 I/O 处理来说，系统时间是很重要的。一个高于 20% 的平均系统时间，可以值得进一步的探讨：也许内核在处理 I/O 时效率太低了。

在上面的例子中，CPU 时间几乎完全花在了用户级，表明应用程序占用了太多 CPU 时间。而 CPU 的平均使用率也在 90% 以上。这不一定是一个问题；检查一下“r”列中的饱和度。

4. mpstat -P ALL 1

$ mpstat -P ALL 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

07:38:49 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle

07:38:50 PM all 98.47 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78

07:38:50 PM 0 96.04 0.00 2.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99

07:38:50 PM 1 97.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00

07:38:50 PM 2 98.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00

07:38:50 PM 3 96.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.03

[...]

这个命令打印每个 CPU 的 CPU 分解时间，其可用于对一个不均衡的使用情况进行检查。一个单独 CPU 很忙碌则代表了正在运行一个单线程的应用程序。

5. pidstat 1

$ pidstat 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

07:41:02 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command

07:41:03 PM 0 9 0.00 0.94 0.00 0.94 1 rcuos/0

07:41:03 PM 0 4214 5.66 5.66 0.00 11.32 15 mesos-slave

07:41:03 PM 0 4354 0.94 0.94 0.00 1.89 8 java

07:41:03 PM 0 6521 1596.23 1.89 0.00 1598.11 27 java

07:41:03 PM 0 6564 1571.70 7.55 0.00 1579.25 28 java

07:41:03 PM 60004 60154 0.94 4.72 0.00 5.66 9 pidstat

07:41:03 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command

07:41:04 PM 0 4214 6.00 2.00 0.00 8.00 15 mesos-slave

07:41:04 PM 0 6521 1590.00 1.00 0.00 1591.00 27 java

07:41:04 PM 0 6564 1573.00 10.00 0.00 1583.00 28 java

07:41:04 PM 108 6718 1.00 0.00 0.00 1.00 0 snmp-pass

07:41:04 PM 60004 60154 1.00 4.00 0.00 5.00 9 pidstat

pidstat 命令有点像 top 命令对每个进程的统计摘要，但循环打印一个滚动的统计摘要来代替 top 的刷屏。其可用于实时查看，同时也可将你所看到的东西(复制粘贴)到你的调查记录中。

上面的例子表明两个 Java 进程正在消耗 CPU。%CPU 这列是所有 CPU 合计的；1591% 表示这个 Java 进程消耗了将近 16 个 CPU。

6. iostat -xz 1

$ iostat -xz 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

73.96 0.00 3.73 0.03 0.06 22.21

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util

xvda 0.00 0.23 0.21 0.18 4.52 2.08 34.37 0.00 9.98 13.80 5.42 2.44 0.09

xvdb 0.01 0.00 1.02 8.94 127.97 598.53 145.79 0.00 0.43 1.78 0.28 0.25 0.25

xvdc 0.01 0.00 1.02 8.86 127.79 595.94 146.50 0.00 0.45 1.82 0.30 0.27 0.26

dm-0 0.00 0.00 0.69 2.32 10.47 31.69 28.01 0.01 3.23 0.71 3.98 0.13 0.04

dm-1 0.00 0.00 0.00 0.94 0.01 3.78 8.00 0.33 345.84 0.04 346.81 0.01 0.00

dm-2 0.00 0.00 0.09 0.07 1.35 0.36 22.50 0.00 2.55 0.23 5.62 1.78 0.03

[...]

这是用于查看块设备(磁盘)情况的一个很棒的工具，无论是对工作负载还是性能表现来说。查看个列：

r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：这些分别代表该设备每秒的读次数、写次数、读取 kb 数，和写入 kb 数。这些用于描述工作负载。性能问题可能仅仅是由于施加了过大的负载。

await：以毫秒为单位的 I/O 平均消耗时间。这是应用程序消耗的实际时间，因为它包括了排队时间和处理时间。比预期更大的平均时间可能意味着设备的饱和，或设备出了问题。

avgqu-sz：向设备发出的请求的平均数量。值大于 1 说明已经饱和了(虽说设备可以并行处理请求，尤其是由多个磁盘组成的虚拟设备。)

%util：设备利用率。这个值是一个显示出该设备在工作时每秒处于忙碌状态的百分比。若值大于 60％，通常表明性能不佳(可以从 await 中看出)，虽然它取决于设备本身。值接近 100% 通常意味着已饱和。

如果该存储设备是一个面向很多后端磁盘的逻辑磁盘设备，则 100% 利用率可能只是意味着当前正在处理某些 I/O 占用，然而，后端磁盘可能远未饱和，并且可能能够处理更多的工作。

请记住，磁盘 I/O 性能较差不一定是程序的问题。许多技术通常是异步 I/O，使应用程序不会被阻塞并遭受延迟(例如，预读，以及写缓冲)。

7. free -m

$ free -m

total used free shared buffers cached

Mem: 245998 24545 221453 83 59 541

-/+ buffers/cache: 23944 222053

Swap: 0 0 0

右边的两列显式：

buffers：用于块设备 I/O 的缓冲区缓存。

cached：用于文件系统的页面缓存。

我们只是想要检查这些不接近零的大小，其可能会导致更高磁盘 I/O(使用 iostat 确认)，和更糟糕的性能。上面的例子看起来还不错，每一列均有很多 M 个大小。

比起第一行，-/+ buffers/cache 提供的内存使用量会更加准确些。Linux 会把暂时用不上的内存用作缓存，一旦应用需要的时候就立刻重新分配给它。所以部分被用作缓存的内存其实也算是空闲的内存。为了解释这一点， 甚至有人专门建了个网站： linuxatemyram。

如果你在 Linux 上安装了 ZFS，这一点会变得更加困惑，因为 ZFS 它自己的文件系统缓存不算入free -m。有时候发现系统已经没有多少空闲内存可用了，其实内存却都待在 ZFS 的缓存里。

8. sar -n DEV 1

$ sar -n DEV 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

12:16:48 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil

12:16:49 AM eth0 18763.00 5032.00 20686.42 478.30 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:49 AM lo 14.00 14.00 1.36 1.36 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:49 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:49 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil

12:16:50 AM eth0 19763.00 5101.00 21999.10 482.56 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:50 AM lo 20.00 20.00 3.25 3.25 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:50 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

这个工具可以被用来检查网络接口的吞吐量：rxkB/s 和 txkB/s，以及是否达到限额。上面的例子中，eth0 接收的流量达到 22Mbytes/s，也即 176Mbits/sec(限额是 1Gbit/sec)

我们用的版本中还提供了 %ifutil 作为设备使用率(接收和发送的最大值)的指标。我们也可以用 Brendan 的 nicstat 工具计量这个值。一如 nicstat，sar 显示的这个值是很难精确取得的，在这个例子里面，它就没在正常的工作(0.00)。

9. sar -n TCP,ETCP 1

$ sar -n TCP,ETCP 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

12:17:19 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s

12:17:20 AM 1.00 0.00 10233.00 18846.00

12:17:19 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s

12:17:20 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

12:17:20 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s

12:17:21 AM 1.00 0.00 8359.00 6039.00

12:17:20 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s

12:17:21 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

这是一些关键的 TCP 指标的汇总视图。这些包括：

active/s：每秒本地发起 TCP 连接数(例如，通过 connect())。

passive/s：每秒远程发起的 TCP 连接数(例如，通过 accept())。

retrans/s：每秒重传 TCP 次数。

active 和 passive 的连接数往往对于描述一个粗略衡量服务器负载是非常有用的：新接受的连接数(passive)，下行连接数(active)。可以理解为 active 连接是对外的，而 passive 连接是对内的，虽然严格来说并不完全正确(例如，一个 localhost 到 localhost 的连接)。

重传是出现一个网络和服务器问题的一个征兆。其可能是由于一个不可靠的网络(例如，公网)造成的，或许也有可能是由于服务器过载并丢包。上面的例子显示了每秒只有一个新的 TCP 连接。

10. top

$ top

top - 00:15:40 up 21:56, 1 user, load average: 31.09, 29.87, 29.92

Tasks: 871 total, 1 running, 868 sleeping, 0 stopped, 2 zombie

%Cpu(s): 96.8 us, 0.4 sy, 0.0 ni, 2.7 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st

KiB Mem: 25190241+total, 24921688 used, 22698073+free, 60448 buffers

KiB Swap: 0 total, 0 used, 0 free. 554208 cached Mem

PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND

20248 root 20 0 0.227t 0.012t 18748 S 3090 5.2 29812:58 java

4213 root 20 0 2722544 64640 44232 S 23.5 0.0 233:35.37 mesos-slave

66128 titancl+ 20 0 24344 2332 1172 R 1.0 0.0 0:00.07 top

5235 root 20 0 38.227g 547004 49996 S 0.7 0.2 2:02.74 java

4299 root 20 0 20.015g 2.682g 16836 S 0.3 1.1 33:14.42 java

1 root 20 0 33620 2920 1496 S 0.0 0.0 0:03.82 init

2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.02 kthreadd

3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:05.35 ksoftirqd/0

5 root 0 -20 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H

6 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:06.94 kworker/u256:0

8 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 2:38.05 rcu_sched

top 命令包含了很多我们之前已经检查过的指标。可以方便的执行它来查看相比于之前的命令输出的结果有很大不同，这表明负载是可变的。

top 的一个缺点是，很难看到数据随时间变动的趋势。vmstat 和 pidstat 提供的滚动输出会更清楚一些。如果你不以足够快的速度暂停输出(Ctrl-S 暂停，Ctrl-Q 继续)，一些间歇性问题的线索也可能由于被清屏而丢失。

在java中一个类的对象的值是什么

在一个程序里，一个类可以有多个对象。

这些对象所调用的方法是只有一份儿，即他们要用方法的时候，都去问class要。而属性除了用static修饰的外，都是是各自的生成的。

所以一个类的对象的值包括了：属性，和方法的引用（即地址）。

java的对象是放在堆空间的，对象的声明是放在栈空间的，它的值是地址，指向堆空间的实体对象。

以上是我的一点认识，不足，不对之处

如何优化java虚拟机，提高性能

关于性能调优：

1 需要一个性能探测器，找到调用最频繁的代码段，优化这部分代码（优化算法）

2 往往1%的代码运行时间占99%。所以优化这些代码就能事半功倍。

3 最好是能看懂编译后的代码，这样分析最彻底。

Java的性能分析使用JProfiler

堆栈分析使用的Jstack

Java性能调优 SSH框架优化以适应特定的项目

一、JVM调优

1 各种垃圾回收算法及其优劣；

2 针对不同应用类型如何选择JVM参数

3 常用调优工具的使用（jps/jstat/jmap/jstack/jinfo/jhat）

4 调优案例分析(如何选择不同内存块的大小，如何选择不同的算法来提升性能、响应时间)

二、Java应用中CPU占用率、使用情况分析，线程死锁等锁

系统性能瓶颈的分析定位

1 JStack的深度使用

2 各种Linux监控命令的配合使用(top,vmstat,iostat,sar 不要轻信自己能完全掌控这些命令)、分析

(前一阵Java漏洞通过制造Hash冲突来占尽CPU资源就可以通过top命令快速定位到,你肯定没有这么用过)

3 JProfiler的详细使用

三、Java内存溢出分析

1 用EMA来分析内存占用情况

2 通过案例分析来定位内存泄漏

互联网中的性能主要是两个方面：

1 吞吐量，就是系统支持的访问量。

2 延迟，就是一个请求提交后，相应的时间。

一般硬件不变的情况下，两方面各自优化到极限后，相互会制约，也就是吞吐量增强的话比如需要延迟加大，反之亦然。

关于java数组越界报错，求大佬帮帮我

你可以在操作数组的时候下一个端点，然后慢慢调试看看是哪一行出问题了，然后打开变量检视表看看，一般就可以解决了

关于quarsarjava和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。