[译]Java火焰图

在我的前一天转的一篇文章中([转]go's march to low latency gc),Twitch的Rhys Hiltner使用火焰图(FlameGraph)来分析Go程序的性能给我留下了深刻的印象,它使用Brendan Gregg创建的火焰图工具生成直观的图像,很方便的分析Go的各个方法占用的CPU的时间。

因为我的一部分时间还是使用Java开发,所以就想到有没有Java相关的工具生成火焰图呢?答案当然是肯定的,而且它更早的应用于Java程序的性能分析。

火焰图工具的作者Brendan Gregg专门写了一篇文章:Java Flame Graphs,介绍如何生成火焰图的。这就是本文要翻译的文章。

Netflix深度使用了火焰图工具,他们专门写了一篇文章Java in Flames,介绍他们是如何使用的,而且前段时间他们又写了一篇文章: 如何使用火焰图分析性能,每天为Netflix节省一千三百万分钟的计算时间,文中介绍了他们如何使用火焰题找到耗时的问题所在,为公司节省了大量的时间和金钱。(Brendan Gregg就是Netflix的员工,他的站点觉得是一个值得阅读的地方,还有很多其它性能相关的专题,比如Linux性能工具 http://www.brendangregg.com/linuxperf.html)

既然火焰图这么有效,你难道不想了解一下吗?

以下是Brendan Gregg文章的翻译。

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使用D3.js创建令人惊奇的地图

化学污染物地图,台风“妮妲”正在广东肆虐

D3(有时候也叫D3 或d3.js)是一个JavaScript 库,用于创建数据可视化图形。但是这一句话不足以描述D3的功能,如它的官方文档所说,D3.js 是一个基于数据的处理文档的JavaScript库。D3可以帮你使用HTML、SVG、CSS创建可视化的数据。

D3.js得到了广泛的应用,也创建了很多非常漂亮的图形,其中之一就是和地图数据的结合。

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继续了解Java的纤程库 - Quasar

前一篇文章Java中的纤程库 - Quasar中我做了简单的介绍,现在进一步介绍这个纤程库。

Quasar还没有得到广泛的应用,搜寻整个github也就pinterest/quasar-thrift这么一个像样的使用Quasar的库,。并且官方的文档也很简陋,很多地方并没有详细的介绍,和Maven的集成也不是很好。这些都限制了Quasar的进一步发展。

但是,作为目前最好用的Java coroutine的实现,它在某些情况下的性能还是表现相当出色的,希望这个项目能够得到更大的支持和快速发展。

因为Quasar文档的缺乏,所以使用起来需要不断的摸索和在论坛上搜索答案,本文将一些记录了我在Quasar使用过程中的一些探索。

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[转]列出所有的Maven依赖

转发一个脚本,以列表形式显示maven中的依赖。
原文: List all your Maven dependencies

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# first grab all dependencies
mvn dependency:resolve
# then list them with -o to keep noise low,
# remove extra information and duplicates
mvn -o dependency:list \
| grep ":.*:.*:.*" \
| cut -d] -f2- \
| sed 's/:[a-z]*$//g' \
| sort -u

输出结果如下所示:

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asm:asm:jar:1.5.3
asm:asm:jar:3.1
biz.aQute:bnd:jar:0.0.169
cglib:cglib:jar:2.1_3
classworlds:classworlds:jar:1.1
classworlds:classworlds:jar:1.1-alpha-2
...

理解RxJava的线程模型

ReactiveX是Reactive Extensions的缩写,一般简写为Rx,最初是LINQ的一个扩展,由微软的架构师Erik Meijer领导的团队开发,在2012年11月开源,Rx是一个编程模型,目标是提供一致的编程接口,帮助开发者更方便的处理异步数据流,Rx库支持.NET、JavaScript和C++,Rx近几年越来越流行了,现在已经支持几乎全部的流行编程语言了,Rx的大部分语言库由ReactiveX这个组织负责维护,比较流行的有RxJava/RxJS/Rx.NET,社区网站是 reactivex.io

Netflix参考微软的Reactive Extensions创建了Java的实现RxJava,主要是为了简化服务器端的并发。2013年二月份,Ben Christensen 和 Jafar Husain发在Netflix技术博客的一篇文章第一次向世界展示了RxJava。

RxJava也在Android开发中得到广泛的应用。

ReactiveX
An API for asynchronous programming with observable streams.
A combination of the best ideas from the Observer pattern, the Iterator pattern, and functional programming.

虽然RxJava是为异步编程实现的库,但是如果不清楚它的使用,或者错误地使用了它的线程调度,反而不能很好的利用它的异步编程提到系统的处理速度。本文通过实例演示错误的RxJava的使用,解释RxJava的线程调度模型,主要介绍SchedulerobserveOnsubscribeOn的使用。

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Java中的纤程库 - Quasar

最近遇到的一个问题大概是微服务架构中经常会遇到的一个问题:

服务 A 是我们开发的系统,它的业务需要调用 BCD 等多个服务,这些服务是通过http的访问提供的。 问题是 BCD 这些服务都是第三方提供的,不能保证它们的响应时间,快的话十几毫秒,慢的话甚至1秒多,所以这些服务的Latency比较长。幸运地是这些服务都是集群部署的,容错率和并发支持都比较高,所以不担心它们的并发性能,唯一不爽的就是就是它们的Latency太高了。

简化的微服务架构

系统A会从Client接收Request, 每个Request的处理都需要多次调用B、C、D的服务,所以完成一个Request可能需要1到2秒的时间。为了让A能更好地支持并发数,系统中使用线程池处理这些Request。当然这是一个非常简化的模型,实际的业务处理比较复杂。

可以预见,因为系统B、C、D的延迟,导致整个业务处理都很慢,即使使用线程池,但是每个线程还是会阻塞在B、C、D的调用上,导致I/O阻塞了这些线程, CPU利用率相对来说不是那么高。

当然在测试的时候使用的是B、C、D的模拟器,没有预想到它们的响应是那么慢,因此测试数据的结果还不错,吞吐率还可以,但是在实际环境中问题就暴露出来了。

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[转]go's march to low latency gc

这是Twitch的Rhys Hiltner写的一篇关于Go垃圾回收监控的优秀文章,我前几天在reddit看到后就想翻译它。这几天也看到飞花无缺已经把它翻译整理了:为Go语言GC正名-2秒到1毫秒的演变史,所以我就不翻译了,因为这篇文章被墙了,我就把原文转帖在这里。

这篇文章有几个值得我们学习的地方。一是提供了Go各个版本在产品级大并发情况(50万并发用户)的垃圾回收器的改进效果,二是对Go的垃圾回收的监控分析手段,主要通过Brendan Gregg’s tools火炬图这个工具分析方法的耗时。

以下是文章原文。

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深入Go语言 - 13

本章重点介绍Go语言中的反射。
reflect可以实现运行时的反射,允许程序操纵对象的值和类型。
典型地,你可以获取 interface{}的动态类型以及的它的值和方法。

Go是静态类型的语言,每一个对象在声明和初始化的时候都已经有一个确定值,即使是声明为接口类型的变量,它的静态类型也已经确定,即使任何包含这个接口方法集的类型的对象都可以赋值给它。

我们可以在运行时获取对象的动态类型和值。

类型Type和值Value是我们使用发射库的主要用的两个概念。

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