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Java 8u92から増えた -XX:+CrashOnOutOfMemoryErrorと-XX:+ExitOnOutOfMemoryErrorを試してみた - 水まんじゅう2
※91だと思ってたら増えたのは92からでした。 試したのはWindowsで。OOM発生時にJVMを確実に落とすオプションらしい。 -XX:+CrashOnOutOfMemoryError >java -XX:+CrashOnOutOfMemoryError Main Aborting due to java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space # # A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment: # # Internal Error (debug.cpp:308), pid=6760, tid=0x00000000000026a4 # fatal error: OutOfMemory encountered: Java heap space # # JRE vers
Javaの "? extends" や "? super" の使い方をC#やScala風に考える - Qiita
なお Comparator は java.util パッケージに含まれるインタフェースで次のように宣言されています。 ? super や ? extends （下限または上限つきワイルドカード）は Java でジェネリクスを使う上で特に難しい部分です。比較的新しい言語（ C# 、 Scala 、 Ceylon など）では同じ目的のためによりシンプルでわかりやすいアプローチがとられています。 Java が採用した方法は Use-site variance annotation と呼ばれ、 C# などが採用した方法は Declaration-site variance annotation と呼ばれます。本投稿では Declaration-site variance annotation の考え方をベースに Java でどのように ? extends や ? super を使えば良いか につい
Frege: JVMのためのHaskellのような言語
ドイツ人数学者、Gottlob Frege氏から名付けられたFregeは、JVMのための純粋関数型の強力な型付き言語だ。FregeはHaskellと似ていて、「もっともHaskellらしいコードを修正せずに、または、見て分かる最小限の調整だけで動かせる。」 Fregeの開発者たちによると、Fregeは「パワー、単純さ、表現力の豊かさの組み合わせにおいて、類を見ないもの」である型システムをJVMに持ち込んだ。これにより、非正格 評価と型推論をサポートし、純粋性とデフォルトの不変性を可能にする。そのため、副作用は宣言された時のみ使うことができる。Fregeは、以下のようなHaskellの機能をほぼサポートしている。 ADTとパラメトリックポリモフィズムを用いた型クラス より高いランクの型 パターンマッチング リストの包含 do表記 ポイントフリースタイル モジュール functor、monoi
「人工知能のRed Hat」目指す、JVMで動く商用の深層学習フレームワーク「DL4J」
人工知能（AI）やビッグデータ分析などで大きな注目を集めるディープラーニング（深層学習）。「Caffe」や「Torch」、「Chainer」など、同分野の研究者らが開発したオープンソースソフト（OSS）のフレームワークが既に利用可能となっているが（日経エレクトロニクス関連記事）、ここに一石を投じるのが米Skymind社だ。 既存のフレームワークの多くがPythonベースであるのに対し、Skymind社が手掛けるディープラーニングフレームワーク「DL4J（Deeplearning4j）」は、Java仮想マシン（JVM）上で動作するのが特徴だ。エンタープライズ向けのアプリケーションサーバーで動作させることができ、企業が持つ既存の情報システムと組み合わせて運用しやすい。 Skymind社創業者のAdam Gibson氏は「研究開発用途ではなく、エンタープライズで使える商用レベルのディープラーニン
Parallel Universe
May 21, 2015 Quasar and Akka – a Comparison By Fabio The actor model is a design pattern for fault-tolerant and highly scalable systems. Actors are independent worker-modules that communicate with other actors only through message-passing, can fail in isolation from other actors but can monitor other actors for failure and take some recovery measures when that happens. Actors are simple, isolated
Groovy project should have a clear governance structure
I just came back from Tokyo to learn that the Groovy project is looking for a new home. Related posts from the project leaders here, here, and here. Hacker News commentary is here. This news hit close to home for me for several reasons. For one, I like Groovy a lot myself, to the point that I have developed several projects around it (like this and this.) Two, the Jenkins project uses Groovy a lot
Norikra等JavaアプリケーションのGCをチューニングしたい - Qiita
Javaアプリケーションを運用していると必ず突き当たるのがGCの問題である。JVMの上で生きている限りこの問題を避けて通ることはできない（し、この問題に手をつけたら終わりだとも聞いたことがある）。NorikraはJRubyで記述されているJavaアプリケーションであり、用途からして大量のオブジェクトを作って破棄していることが容易に想像できるので、GCのチューニングは重要であることが考えられる。 GCのログをとりたい チューニングしたいのであれば、まずはともあれロギングである。ログなくしてチューニングすることなどできない。ということでまずはGCのログをとる。 $ norikra start -Xmx4g -Xms4g -Xloggc:/var/log/norikra/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails
Why is Jython much slower than CPython, despite the JVM's advances?
No flame wars please. I am admittedly no fan of Java, but I consider the JVM to be a fairly decent and well-optimized virtual machine. It's JIT-enabled and very close to the common denominator of the prevalent CPU architectures. I'd assume that the CPython runtime would be farther from the metal than a corresponding JVM-based runtime. If my assumptions are correct, could someone explain to me why
HawtDispatch
HawtDispatch: The libdispatch style API for Java and ScalaHawtDispatch is a small ( less than 100k ) thread pooling and NIO handling framework API modeled after the libdispatch API that Apple created to power the Grand Central Dispatch (GCD) technology in OS X. It allows you to more easily develop multi-threaded applications which can more easily scale to take advantage of all the processing cores
第1回 JVMはどのようにメモリ空間を利用するのか | gihyo.jp
あのWebサービスもJVMを利用している 「Javaは大規模なエンタープライズシステムにしか使われない」 それが常識だと思っていませんか？ たしかに、これまでJava Virtual Machine（JVM）は、他の言語を実行すると遅く、Javaのプログラムを実行する環境にすぎないものでした。ところが、Java 7から実装されたInvokeDynamicにより、JVM上で、RubyやPHPなどさまざまなコンピュータ言語で記述されたプログラムをより高速に実行できるようになりました。 これにより、今までエンタープライズでJava言語で記述されたプログラムを実行するだけの環境であったJVMが、汎用的な実行環境になったと言えます。また、これまでJavaの実行環境として使用されていたノウハウが、他の言語で記述されたプログラムを実行する際にも利用できます。 最近では、TwitterがJVMをアプリケー
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GitHub - jvm-profiling-tools/honest-profiler: A sampling JVM profiler without the safepoint sample bias
Alex Petrov on about.me
http://nothingcosmos.blog52.fc2.com/blog-entry-178.html
IBM Developer
https://github.com/jimbaker/talks/blob/master/state-of-jython-2014.md
Netty in Action
Netty & the JVM meet OpenSSL to speed up connections
Oracle Blogs
https://files.jrebel.com/developer-productivity-report/zeroturnaround-developer-productivity-report-2012.pdf