三大应用服务器调优指南:WebLogic、Tomcat与WebSphere

需积分: 0 1 下载量 60 浏览量 更新于2024-07-23 收藏 4.38MB DOC 举报
"该文档主要讨论了WebLogic、Tomcat和WebSphere这三大主流Java应用服务器的调优方法,特别是针对WebLogic的调优步骤和参数配置进行了详细阐述。" 在Java应用服务器的世界中,WebLogic、Tomcat和WebSphere是广泛使用的三大平台。调优这些服务器对于提高应用性能、稳定性和资源利用率至关重要。以下是针对这三大服务器的一些关键调优策略: **WebLogic调优** WebLogic Server是一款由Oracle公司提供的企业级Java应用服务器,调优主要是为了提高其处理能力、减少响应时间并优化内存使用。文档中提到了以下几点调优步骤和参数: 1. **线程池优化**:线程池管理着服务器处理请求的工作线程,合理的配置可以避免过多线程导致的内存浪费或线程不足导致的响应延迟。可以通过修改`<server>`元素下的`<thread-pool>`配置来调整线程池大小。 2. **Web应用部署描述符配置**:在`web.xml`文件中,可以调整如session超时、过滤器和监听器等设置,以优化应用的行为。 3. **连接缓冲池参数配置**:数据库连接池的大小和配置直接影响到数据库访问性能。可通过调整`JDBC`数据源的最小、最大连接数,以及连接超时等参数。 4. **JVM配置**:JVM参数对服务器性能有着直接影响。如`JAVA_OPTS`中设置的`-Xms`和`-Xmx`分别指定初始和最大堆内存,`-XX:PermSize`和`-XX:MaxPermSize`设定持久代大小。适当的设置可以防止频繁的垃圾回收,提高性能。 **调优步骤** 调优通常遵循以下流程: 1. **基准参数配置**:安装后根据官方推荐配置进行初步设置。 2. **基准测试**:运行负载测试,如LoadRunner,评估当前配置下的性能。 3. **问题分析**:根据测试结果识别性能瓶颈和错误,分析日志以定位问题原因。 4. **参数调整**:针对性地调整1-2个参数,逐步优化,每次调整后重新测试。 **Tomcat调优** Tomcat是一款轻量级的Java应用服务器,主要关注点包括: - **JVM内存设置**:与WebLogic类似,调整JVM内存参数对Tomcat性能有很大影响。 - **线程池设置**:在`server.xml`中的`Executor`元素中配置线程池。 - **连接器优化**:如`Connector`的`maxThreads`和`minSpareThreads`参数。 - **日志和错误处理**:优化日志输出,减少不必要的资源消耗。 **WebSphere调优** IBM的WebSphere Application Server提供了丰富的调优选项: - **服务器配置**:包括线程池、连接池、内存设置等。 - **模块和应用程序配置**:调整应用的部署描述符。 - **JVM和类加载器优化**:调整JVM参数和类加载策略。 - **资源调度**:如数据库连接池和网络I/O。 调优是一个持续的过程,需要根据实际情况和性能监控数据进行迭代优化。正确配置和调优这些服务器能显著提升Java应用的性能,确保系统的稳定性和可扩展性。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R