linux,docker容器内的jvm怎么检测GC信息java

时间: 2024-02-17 12:04:13 浏览: 27
在 Linux 中,可以通过 jstat 工具来监控 JVM 的 GC 行为信息,包括垃圾收集的时间、次数、占用的空间等等。使用 jstat 工具的命令格式如下: ``` jstat -<option> [-t] [-h<lines>] <vmid> [<interval> [<count>]] ``` 其中,`<option>` 为 `gc`,表示监控 GC 行为;`<vmid>` 为目标 JVM 的进程 ID;`<interval>` 为监控间隔时间;`<count>` 为监控次数。例如,如果要每 1 秒钟监控一次进程 ID 为 1234 的 JVM 的 GC 行为,可以使用如下命令: ``` jstat -gc 1234 1s ``` 此外,还可以使用一些第三方工具,例如 VisualVM、JConsole 等,来监控 JVM 的 GC 行为信息。在 Docker 容器中,可以通过将这些工具安装到容器中,然后在容器中运行,来监控容器内的 JVM。
相关问题

java代码用jmx连接linux下docker里jvm

要用 JMX 连接 Linux 下 Docker 里的 JVM,需要进行以下步骤: 1. 确保在 Docker 容器中启用 JMX 在 Dockerfile 中,可以通过以下方式设置 JMX 参数: ``` ENV JAVA_TOOL_OPTIONS="-Dcom.sun.management.jmxremote \ -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false \ -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false \ -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=false \ -Dcom.sun.management.jmxremote.port=1099 \ -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=1099 \ -Djava.rmi.server.hostname=127.0.0.1" ``` 2. 在 Docker 容器中安装 JMX 依赖 在 Dockerfile 中,可以通过以下方式安装 JMX 依赖: ``` RUN apt-get update && apt-get install -y openjdk-8-jdk ``` 3. 在 Docker 容器中启动 JVM 在 Dockerfile 中,可以通过以下方式启动 JVM: ``` CMD java -jar /path/to/your/jar/file.jar ``` 4. 在本地 Java 程序中连接 Docker 容器中的 JVM 使用 JMX 客户端连接 Docker 容器中的 JVM,可以通过以下代码实现: ```java JMXServiceURL url = new JMXServiceURL("service:jmx:rmi:///jndi/rmi://localhost:1099/jmxrmi"); JMXConnector jmxc = JMXConnectorFactory.connect(url); MBeanServerConnection mbsc = jmxc.getMBeanServerConnection(); ``` 其中,JMXServiceURL 的地址应该和 Dockerfile 中设置的 JMX 参数一致。 这样就可以在本地 Java 程序中连接 Docker 容器中的 JVM,并进行监控和管理了。

docker 容器内可以使用外部java环境吗

可以的。你可以将外部 Java 环境挂载到容器内部,通过环境变量 `JAVA_HOME` 来指定容器内部使用的 Java 环境。具体步骤如下: 1. 在宿主机上安装 Java 环境。 2. 运行容器时,通过 `-v` 参数将 Java 环境挂载到容器内部。例如: ``` docker run -v /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64:/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 -e JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 my-image ``` 这样就将宿主机上的 Java 环境挂载到了容器内部,并通过 `JAVA_HOME` 环境变量指定了容器内部使用的 Java 环境。 3. 在 Java 应用程序中,可以通过 `System.getProperty("java.home")` 获取 Java 环境的路径。 需要注意的是,挂载宿主机上的 Java 环境可能会导致容器的可移植性降低,因为不同的宿主机可能安装了不同版本的 Java 环境。因此,建议在容器内部安装 Java 环境,而不是挂载宿主机上的 Java 环境。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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