死锁该如何解决
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https://blog.csdn.net/guaiguaihenguai/article/details/80303835
jvm如何调优
：调优方法
一切都是为了这一步，调优，在调优之前，我们需要记住下面的原则：
1、多数的Java应用不需要在服务器上进行GC优化；
2、多数导致GC问题的Java应用，都不是因为我们参数设置错误，而是代码问题；
3、在应用上线之前，先考虑将机器的JVM参数设置到最优（最适合）；
4、减少创建对象的数量；
5、减少使用全局变量和大对象；
6、GC优化是到最后不得已才采用的手段；
7、在实际使用中，分析GC情况优化代码比优化GC参数要多得多；
GC优化的目的有两个（
http://www.360doc.com/content/13/0305/10/15643_269388816.shtml）：
1、将转移到老年代的对象数量降低到最小；
2、减少full GC的执行时间；
为了达到上面的目的，一般地，你需要做的事情有：
1、减少使用全局变量和大对象；
2、调整新生代的大小到最合适；
3、设置老年代的大小为最合适；
4、选择合适的GC收集器；
在上面的4条方法中，用了几个“合适”，那究竟什么才算合适，一般的，请参考上面“收集器搭配”和“启动内存分配”两节中的建议。但这些建议不是万能的，需要根据您的机器和应用情况进行发展和变化，实际操作中，可以将两台机器分别设置成不同的GC参数，并且进行对比，选用那些确实提高了性能或减少了GC时间的参数。
真正熟练的使用GC调优，是建立在多次进行GC监控和调优的实战经验上的，进行监控和调优的一般步骤为：
1，监控GC的状态
使用各种JVM工具，查看当前日志，分析当前JVM参数设置，并且分析当前堆内存快照和gc日志，根据实际的各区域内存划分和GC执行时间，觉得是否进行优化；
2，分析结果，判断是否需要优化
如果各项参数设置合理，系统没有超时日志出现，GC频率不高，GC耗时不高，那么没有必要进行GC优化；如果GC时间超过1-3秒，或者频繁GC，则必须优化；
注：如果满足下面的指标，则一般不需要进行GC：
Minor GC执行时间不到50ms；
Minor GC执行不频繁，约10秒一次；
Full GC执行时间不到1s；
Full GC执行频率不算频繁，不低于10分钟1次；
3，调整GC类型和内存分配
如果内存分配过大或过小，或者采用的GC收集器比较慢，则应该优先调整这些参数，并且先找1台或几台机器进行beta，然后比较优化过的机器和没有优化的机器的性能对比，并有针对性的做出最后选择；
4，不断的分析和调整
通过不断的试验和试错，分析并找到最合适的参数
5，全面应用参数
如果找到了最合适的参数，则将这些参数应用到所有服务器，并进行后续跟踪。
调优实例
上面的内容都是纸上谈兵，下面我们以一些真实例子来进行说明：
实例1：
笔者昨日发现部分开发测试机器出现异常：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded，这个异常代表：
GC为了释放很小的空间却耗费了太多的时间，其原因一般有两个：1，堆太小，2，有死循环或大对象；
笔者首先排除了第2个原因，因为这个应用同时是在线上运行的，如果有问题，早就挂了。所以怀疑是这台机器中堆设置太小；
使用ps -ef |grep “java”查看，发现：
该应用的堆区设置只有768m，而机器内存有2g，机器上只跑这一个java应用，没有其他需要占用内存的地方。另外，这个应用比较大，需要占用的内存也比较多；
笔者通过上面的情况判断，只需要改变堆中各区域的大小设置即可，于是改成下面的情况：
跟踪运行情况发现，相关异常没有再出现；
线程的并发
：四.并发原理
多个线程“同时”运行只是我们感观上的一种表现。事实上线程是并发运行的，操作系统将时间划分为很多时间段，尽可能的均匀分配给每一个线程，获取到时间片的线程被CPU执行，其他则一直在等待。所以微观上是走走停停，宏观上都在运行。这种现象叫并发，但不是绝对意义上的同时发生。实则操作系统里面“同一时刻”只有一个线程在执行，但是处理速率快，效果上是并发运行。
**事物不提交的危害：**没有提交也没有回滚，会导致表一直锁着，那么在此期间如果有涉及被锁表的操作，就一直等着。
但是sql server进程重启的话，就会解除锁定，相当于回滚，你的操作等于取消。
**redis缓存设置的上限：**上限来自于你的redis可以使用的内存大小，假如redis有三个节点，每节点可使用最大1G内存，那你缓存的上限少于3G。
redis缓存数据，内存占满，怎么解决
1，增加内存；
2，数据分流，即分散到多个电脑上面。可以按一致性哈稀算法分布。
3，设置缓存数据的有效期，对于不重要的数据尽量不要缓存。或缓存时间可以短一些。
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如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发
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https://blog.csdn.net/wyb_night/article/details/80213493