本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。简介asyncprofiler是一款采集分析java性能的工具，翻译一下github上的项目介绍：asyncprofiler是一款没有Safepointbiasproblem的低开销java采集分析器，它利用HotSpot特殊的api来收集栈信息以及

A、乐观锁、悲观锁B、偏向锁、轻量级锁、重量级锁C、互斥锁、自旋锁、适应性自旋D、可重入锁、读写锁E、公平锁、非公平锁F、总线锁、缓存锁（linux操作系统底层，由CPU提供的锁）G、锁优化：减少锁持有时间、减小锁粒度、锁分离、锁粗化、锁消除信号量与互斥量：信号

Redis的TPS太低的优化方法问题检查1.内存检查，看看是否存在内存不足使用SWAP的情况2.单核CPU和整体CPU的使用情况检查，看看CPU负荷是否高居不下3.检查磁盘IO和网络IO的情况4.检查网络延迟是否正常，网络一定要好5.用redis的infocommandstats命令查看命令执行分布和事

【编者按】原文作者EmilSoman，Rubyist，除此之外竟然同时也是_艺术家，吉他手_\\，GardenCityRubyConf组织者。本文是DIYRubyCPUProfiling的第一部分，由OneAPM(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%

1、当前系统区域设置格式(toLocaleDateString和toLocaleTimeString)例子:(newDate()).toLocaleDateString()""(newDate()).toLocaleTimeString()结果:2008年1月29日16:13:112.普通字符串(toDat

测试环境：阿里云服务器ECSOS:debian9服务器配置信息：架构：              x86_64CPU 运行模式：    32bit, 64bit字节序：           Little EndianCPU:                   8在线 CPU 列表：   0

优化目标1.减少IO次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方，这是由数据库的职责所决定的，大部分数据库操作中超过90%的时间都是IO操作所占用的，减少IO次数是SQL优化中需要第一优先考虑，当然，也是收效最明显的优化手段。2.降低CPU计算除了IO瓶颈

背景在做系统监控时，CPU的使用率是一个关键的指标，它反映了系统的性能稳定性以及是否存在异常情况，能帮助我们了解系统的负载情况。通过监控CPU使用率，可以判断系统是否正常运行或者是否存在性能问题。如果CPU使用率过高，可能表示系统存在资源瓶颈，需要进行优化

背景在做系统监控时，CPU的使用率是一个关键的指标，它反映了系统的性能稳定性以及是否存在异常情况，能帮助我们了解系统的负载情况。通过监控CPU使用率，可以判断系统是否正常运行或者是否存在性能问题。如果CPU使用率过高，可能表示系统存在资源瓶颈，需要进行优化

评估API调频效果时，可以关注以下几个关键指标：正常运行时间：衡量服务可用性的重要指标，通常与服务级别协议（SLA）相关联。CPU和内存使用率：跟踪资源利用率有助于了解何时需要扩展实例，同时作为异常情况的预警指标。错误率：如每分钟错误和错误代码，帮助追踪各