gcprof 使用与技术文档
2024-12-27 06:47:22作者:宗隆裙
1. 安装指南
gcprof 是一个用于分析 JVM 中内存分配和垃圾回收活动的简单工具。在开始使用之前,您需要确保已经正确安装了 gcprof。以下是安装步骤:
- 确保您的系统为 x86_64 架构,因为当前版本仅支持此架构。
- 从 Twitter 的 gcprof GitHub 仓库 下载最新版本的 gcprof。
- 将下载的 gcprof 文件放置到系统路径中,以便可以在任何位置运行。
2. 项目的使用说明
gcprof 通过对 JVM 中的内存分配和垃圾回收活动进行抽样分析,来帮助开发者了解和优化垃圾回收行为。以下是基本使用方法:
gcprof [-p period] [-n class:fieldpath] [-no ostrichcounter] [-w nwarmup] java ...
-p period: 设置报告的时间间隔(秒),默认为 1 秒。-n class:fieldpath: 指定一个类和字段路径,以应用程序的度量标准来报告统计信息。-no ostrichcounter: 如果使用 Ostrich 库,可以指定一个 Ostrich 计数器。-w nwarmup: 在开始收集数据之前,先执行指定量的“工作”。
gcprof 命令会运行指定的 Java 命令,并周期性地打印出内存分配和垃圾回收的统计信息。
3. 项目API使用文档
gcprof 工具的命令行参数就是它的 API。以下是一些常用参数的说明:
-p参数用于设置报告统计信息的时间间隔。-n参数允许用户指定一个类和字段路径,用于将统计信息与特定的应用程序度量关联起来。-no参数用于指定 Ostrich 计数器,如果应用程序使用了 Ostrich 库。-w参数用于指定“预热”阶段,即在实际收集统计信息之前,先执行一定量的操作。
4. 项目安装方式
如前所述,项目的安装方式主要包括以下步骤:
- 下载 gcprof 工具的最新版本。
- 将下载的文件放到系统的 PATH 路径中。
- 确保您的系统支持 gcprof(当前仅支持 x86_64 架构)。
请遵循这些步骤来安装 gcprof,然后您就可以开始分析和优化 JVM 的内存分配和垃圾回收行为了。
注意:如果在使用过程中遇到任何问题或发现任何可能的错误,请按照项目 README 中的指示,在 gcprof GitHub Issues 页面上报告。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92