本篇文章主要介绍 java instrument和 ASM，文中部分内容来自Java API doc和 ASM user guide。有兴趣深入研究的同学可以从这两份资料获取更详细的内容。关于工具的具体使用场景和落地。

Super-Jacoco是基于Jacoco、git二次开发打造的一站式JAVA代码全量/diff覆盖率收集平台，能够低成本、无侵入的收集代码覆盖率数据；Super-Jacoco除了支持JVM运行时间段的覆盖率收集外，还能够和环境无缝对接，收集服务端自定义时间段代码全量/增量覆盖率；并提供可视化的html覆盖率报表，协助覆盖率分析，支撑精准测试落地。

本文将介绍 vivo push 推荐项目中的性能调优实践。

‍‍‍‍本篇文章将通过简单的200多行的纯 Java代码，去实践正交投影、简单三角形光栅化、z缓冲（深度缓冲区）和平面着色等基本的3D渲染技术。

ChaosBlade 支持丰富的故障注入场景，尤其是在Java 生态中支持大量的插件。对于Java 场景的故障注入优势比较明显。

本文阐述通过基础设施与工具的改进，实现从构建到启动全方面大幅提速的实践和理论，相信能帮助大家。

本文将介绍 JNI 技术原理和性能分析并总结实践过程，带给读者体验 JNI 技术的应用。

Java 多线程开发中为了保证数据的一致性，引入了同步锁(synchronized)。但是，对锁的过度使用，可能导致卡顿问题，甚至 ANR。

Fastjson作为一款高性能的JSON序列化框架，使用场景众多，不过也存在一些潜在的bug和不足。

Elasticsearch java 客户端各个版本的发展演进历史、选择哪个、如何选择是本篇文章要解决的问题。

相信不少人在实际运用中都大量使用了反射的机制，无论在各种编程语言中都应用的非常广泛，无论是基础框架搭建，或者复杂的业务代码编写都经常运用反射，但是大家是否知道反射实际原理，它有什么优缺点呢？今天我就用java语言来讲一讲我们的反射吧。

Jenkins 系统本身是一个 Java 程序，应对 Java 程序导致的 CPU 使用率过高这一问题，GitHub 上有现成的解决方案：show-busy-java-threads。

Jenkins是基于Java开发的一款持续集成工具，旨在提供一个开放易用的软件平台，使软件项目可以进行持续集成。同时，Jenkins 提供了数量庞大的各种插 件，以满足用户对于持续集成相关的需求。

比如 Jenkins 提供的influxdb 插件，可以将构建执行步骤、耗时、结果等数据，发送到 influxdb 数据库，便于后期对构建数据进行分析和展示。

Jenkins在公司内部，被广泛用于各类项目的持续集成工作，支撑3000+项目、每日近万次构建。Jenkins是CI/CD的核心链路和重要环节，保障 Jenkins 的 高可用和高性能尤为重要。

本文介绍了提升Java字符串编码解码性能的一些技巧。

作为 Android 开发者，相信大家都碰到过 Java OOM 问题，导致 OOM 的原因可能是应用存在内存泄漏，也可能是因为手机的 heapsize 比较小不能满足复杂应用对内存资源的大量需求。对于 Java 内存泄漏治理，业界已经有比较成熟的方案，这里不做介绍，本文主要针对第二点尝试进行分析和优化。

举个例子：我们在监控平台查看稳定性数据，发现 heapsize=256M 的设备发生的 OOM 崩溃最多，而 heapsize=512M 的设备很少发生 OOM 崩溃。且除此之外，还有一个特点：OOM 崩溃绝大多数发生在 Android 8.0 之前的设备。

本文提供一种基于领域模型的轻量级应用分层结构设计。