GitHub - aragozin/jvm-tools: Small set of tools for JVM troublshooting, monitoring and profiling.You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Mappedbus: A library for low latency IPC between multiple Java processes/JVMs
A library for low latency IPC between multiple Java processes/JVMs Mappedbus is a Java based high throughput, low latency message bus, using either a memory mapped file or shared memory as transport Mappedbus was inspired by Java Chronicle with the main difference that it's designed to efficiently support multiple writers – enabling use cases where the order of messages produced by multiple proces
オンメモリ高速KVSをjavaのstatic変数で実現する - 開発めも２
やりたいことは、メモリの高速さをフルに活かした超シンプルなKVS。 用途は、機械学習アルゴリズムのモデル用。 ・大量のKeyValue値を高速に読み書きできること。 ・モデルはシリアライズを使って、ファイルに保存／読み込みもできるようにしたい。 ・サーバを再起動したり、しばらく使わないときは、ファイルにしておく。 ・モデルを更新したい時もメモリ上のデータに対して高速に操作できる。 そういうシンプルで高速なオンメモリKVSが欲しかった。 しかし、以前にも書いたように、メモリの高速っぷりを活かしたシンプルなKVSはありそうでなかった。 Redisはネットワーク越しに使われることが前提とされているとかなんとかで、その辺りがボトルネックになって素のメモリ処理に比べると桁違いに遅かった。 Tokyo CabinetはTokyo Tyrantと違ってインターナル用途が想定されているものの、レコード数が
Oracle | Cloud Applications and Cloud Platform
Oracle offers the highest-performing cloud services at the lowest cost. That's why so many of the world's biggest technology companies use OCI. OCI Tech Customers AMD, ByteDance, Meta, NVIDIA, OpenAI, Temu, TikTok, Uber, xAI The demand for cloud infrastructure for AI training and inferencing greatly exceeds supply. In response to this shortage, Oracle is building AI cloud capacity as quickly as we
Facebook、静的解析ツールInferをオープンソース化
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
GitHub - yomorun/hashids-java: Hashids algorithm v1.0.0 implementation in Java
hashids (Hash ID's) creates short, unique, decodable hashes from unsigned (long) integers. It was designed for websites to use in URL shortening, tracking stuff, or making pages private (or at least unguessable). This algorithm tries to satisfy the following requirements: Hashes must be unique and decodable. They should be able to contain more than one integer (so you can use them in complex or cl
GitHub - apache/pinot: Apache Pinot - A realtime distributed OLAP datastore
Apache Pinot is a real-time distributed OLAP datastore, built to deliver scalable real-time analytics with low latency. It can ingest from batch data sources (such as Hadoop HDFS, Amazon S3, Azure ADLS, Google Cloud Storage) as well as stream data sources (such as Apache Kafka). Pinot was built by engineers at LinkedIn and Uber and is designed to scale up and out with no upper bound. Performance a
JVM Deep Dive
Daniel Mitterdorfer, comSysto GmbH @dmitterd Behold! It will get scary. Topics Illusions by (J)VMs Interpreter JIT Compiler Memory Illusions Based on A JVM Does That??? Write Once, Run Anywhere One "Binary" for All Platforms Consistent Memory Model (Java Memory Model) Consistent Thread Model Bytecodes Are Fast (JITing) Infinite Heap (Garbage Collection) What "is" a JVM? The JVM is specified in The
AWS News Blog
AWS Week in Review – AWS Documentation Updates, Amazon EventBridge is Faster, and More – May 22, 2023 Here are your AWS updates from the previous 7 days. Last week I was in Turin, Italy for CloudConf, a conference I’ve had the pleasure to participate in for the last 10 years. AWS Hero Anahit Pogosova was also there sharing a few serverless tips in front of a full house. Here’s a picture I […] Amaz
RxJavaをコレクション操作ライブラリとして捉えれば学習コストと導入リスクを低減できるのではないか - visible true
とりあえずRxJavaをプロダクトで使いたい、しかしチームに気軽に持ち込むには学習コストが高すぎたり習熟度が低い状態ではメンテナンスでリスクになったりするので導入できない。しかし導入したい。導入するにはどうしたらいいんだろうということで、RxJavaをコレクション操作ライブラリとして採用すれば低コスト低リスクに導入できるのではないかなと考えました。 本エントリではRxJavaをコレクション操作ライブラリとして使う観点でRxJavaのメソッドをいくつか紹介していきます。 導入する Android前提でかくのでRxAndroidを使います。 dependencies { compile 'io.reactivex:rxandroid:0.24.0' } また、lambdaを使った記述をします。 登場するモデル primitiveな型ばかり使っててもあんまり恩恵を想像できないので便宜的に幾つかの
Concurrency Utilitiesの「再」まとめ - Java8対応版 - argius note
以前、このような記事を書きました。 Concurrency Utilitiesを使った並列処理・マルチスレッドのおさらい (2013-12-26) 前回の内容は、Concurrency UtilitiesだけでなくJavaのマルチスレッドの話も一部含んでいましたが、今回は、Concurrency Utilitiesだけにフォーカスして、全体が分かるように整理してまとめ直しました。 目次 概要 準備 タスク・フレームワーク (Executor) 同期キュー シンクロナイザー 並行処理コレクション 時間単位 アトミック値型とアトミック操作 ロック・フレームワーク 概要 今回は、Concurrency UtilitiesのAPIをいくつかのグループに分類し、それぞれのグループの主要な機能を「広く浅く」紹介する、という形式でまとめています。 パッケージ単位で分け、それからjava.util.con
Concurrency Utilitiesを使った並列処理・マルチスレッドのおさらい - argius note
この記事は、個人的なおさらいのための、Java Concurrency Utilitiesの一部を使ったサンプルとメモです。 目新しいものは特にありません。 記事内のサンプルとAPIドキュメント参照はJava7(Java SE 7)を基準にしていますが、Java Concurrency Utilities自体は一部を除いてJava5(Java SE 5.0)から使えるようになっています。 あと、いつものことですが、画像がありません。 追記(2014-01-05): この機能の呼称は (Java) Concurrency Utilities が公式で、この記事内の"Utility"というのは正確ではない＋混在していますのでご注意ください。ごめんなさい。 追記(2014-08-15): この記事は、キーワード"Java Concurrency Utilities"でGoogle検索した時に2番
Javaのシステムスレッドについて調べてみた (Java8) - argius note
システムスレッドについて、あまり知らなかったので、調べてみました。 それ以外にも、APIで生成されるスレッドや、スレッドグループについても、少し触れています。 ※GrepCodeは2018年5月頃からサービスが利用できなくなっています。記事中のリンクはGrepCodeのものがそこそこ多いので、ご注意ください。 参考リンク HotSpot Runtime Overview - OpenJDK JVM Internals (JamesDBloom - Blog) Java SE 8 API仕様 GC: openjdk-8-b132.jar - GrepCode Java Project Source Mirror of OpenJDK repositories - GitHub 目次 はじめに 実行環境 システムスレッドの名称と簡単な説明 APIを使用したときのスレッド おわりに はじめに シ
Javaで1行ずつテキストデータを読み込むイディオムの変遷 - argius note
テキストデータを読み込む場合、言語にかかわらず1行ずつ読み込んで処理します。ここではこのイディオムを"read-lines"と呼ぶことにします。 スクリプト言語なんかだと大抵、最初からforeachで済んでしまっていたりしますが、初期のJavaではちょっと面倒な手順が必要でした。 新しいバージョンではだいぶ簡単簡潔に書けるようになりましたが、今度はたくさんありすぎて、どれがなんなのかが良くわからなくなっています（大袈裟）。 そこで今回は、"read-lines"の変遷についてまとめてみました。 最近Javaを始めた方がバージョンが古い時に書かれたソースコードを読むときに役に立つ...かも知れません。 目次 基本 BufferedReader （Java1.1～） Scannerと拡張for文 （Java5～） java.nio.file.Filesとtry-with-resources（J
SparkアプリケーションのためのJavaガベージコレクションのチューニングについて - TEPPEI STUDIO
この記事は、インテルの SSG STOビッグデータテクノロジーグループのメンバーからDataBricksに寄稿されたブログを翻訳したものです。誤訳がありましたら、@teppei_tosaに御連絡ください。 Sparkは、その優れた性能、シンプルなインターフェイス、および分析や計算のための豊富なライブラリによって、幅広い業界で採用されてきています。ビッグデータエコシステムにおける多くのプロジェクトと同様に、Sparkは、Java仮想マシン（JVM）上で実行されます。Sparkはメモリに大量のデータを格納することにおいて、Javaのメモリ管理とガベージコレクション（GC）に大きく頼っています。また、プロジェクトTungstenなどの新たな取り組みは、将来のバージョンで、メモリ管理のさらなる簡素化と最適化を目指しています。しかし、今日時点でも、JavaのGCオプションとパラメータを理解しているユ
little code, much immutability: java 8 streams and immutable collections – MetaBroadcast
we write about the things we build and the things we consume I finally got to play with Java 8 streams and lambdas in more than a “Hello, World” way a couple of weeks ago. It was all pretty basic stuff—a map here, a few filters there, a sprinkling of counts—but it’s lovely to finally have first-class support for things we’ve been using in Guava for years, and lambdas make the syntax much more ters
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Querying Your Database from Millions of Fibers (Rather than Thousands of Threads)
Date and Time API 相互変換チャート - Programming Studio
GitHub - JSQLParser/JSqlParser: JSqlParser parses an SQL statement and translate it into a hierarchy of Java classes. The generated hierarchy can be navigated using the Visitor Pattern
JNuma Library
