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超越DevOps：全栈自主优化，开启智能运维新篇章

云端过度配置普遍存在，源于开发者为可靠性过度配置及配置复杂性。Akamas提供AI驱动的全栈优化方案，弥合团队协作差距，实现持续自动化优化，提升效率与可靠性。

作为互联网软件开发同行，你是不是也默认 “一旦 JVM 抛出 OutOfMemoryError，整个应用就凉了”？前几天和团队新人排查线上问题，他看到日志里的 OOM 就急着重启服务，结果反而错过了关键的排查时机 —— 后来我们才发现，当时只是某个非核心线程内

比如上次做秒杀功能，为了处理瞬时涌入的请求，你想着多创建点线程扛压力，结果线程刚开到几万，服务器就报 “内存溢出”—— 这时候你是不是特疑惑：为啥操作系统线程这么 “金贵”，多建几个都不行？还有最近常听人说的 “虚拟线程”，号称能轻松支撑百万级数量，它到底凭啥

各位正在备战大厂 Java 面试的小伙伴，先问大家一个扎心的问题：你是不是也遇到过这种情况？面试官随口一问 “聊聊 Java 的类加载机制吧”，你脑子里瞬间一片混乱，只能断断续续说出 “加载、初始化” 这几个词，后面的流程、核心原理完全说不上来，最后眼睁睁看着

作为后端开发，你是不是也有过这种经历：临近大促，测试环境压测一切正常，可预发布环境一模拟高并发，服务就开始频繁卡顿，甚至直接抛出 OOM 错误？上周我就踩了这个坑 —— 负责的电商商品详情页服务，在预发布压测时 JVM 频繁 Full GC，响应时间从 50m

电商 gc 堆内存 oom jvm 2025-09-29 08:46 13

某天夜里，公司的服务挂了几分钟，由于服务自动重启丢失了现场，没有排查线索，于是领导建议我写个脚本监测 cpu,内存使用率，在占用率高时，使用 jstack,jmap 保存现场信息。

作为 Java 开发，你是不是也有过这种困惑：项目刚上线时性能好好的，跑着跑着就频繁 GC 卡顿？排查半天发现，竟然是垃圾回收器选得不对！别慌，今天这篇干货直接帮你理清 JVM 里那些常见的垃圾回收器，每种适合啥场景、避坑点在哪，一次性说明白。