在逝去的2016后半年,由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发,我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP,创建内存数据库实现项目的需求,现在项目接近尾声,系统运行稳定,写一篇博客,记录一下使用内存数据库的经验。
随着Android 开发越来越规范, 国内工程师的素质,以及用户对产品的要求也越来越高。
原文链接::http://blog.oneapm.com/apm-tech/426.html
【编者按】本文作者在和同事的一次讨论中发现,对 IntelliJ IDEA 内存采用不同的设置方案,会对 IDE 的速度和响应能力产生不同的影响。
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理,从而出现 内存泄露(ML)、内存溢出(OOM)、内存空间占用过大 等问题,最终导致应用程序崩溃(Crash)
Redis的内存优化主要包括配置合理的内存上限、选择合适的回收策略以及使用内存优化工具。
硬件平台: 全志R/V/F/MR/H 系列芯片。软件平台: Tina v3.5 及后续版本。
腾讯公司在五月三十一日开展【腾讯Bugly移动开发人员沙龙】大会。大会上面叶方正老师解说了 关于Android的内存优化的问题,只是我感觉叶老师许多其它的站在了測试的角度上去解释了这一方面,叶老师给我们介绍了许多的工具去測试Android应用在各种情况下的内存占用情况。只是好像对我们开发的帮助并非特别的大。我在这里总结叶老师所说的重点和自己对内存优化的一些理解,希望可以对大家有所帮助。
内存泄漏原理 : 长生命周期对象 , 持有短生命周期对象的引用 , 并且是强引用持有 , GC 无法释放该短生命周期对象引用 , 造成 OOM ;
本文旨在介绍一种用于fine-tuning语言模型(LM)的低内存优化器——MeZO,内存减少多达12倍。使用单个A100 80G GPU,MeZO可以训练一个300亿参数的模型。
本篇是 Android 内存优化的进阶篇,难度可以说达到了炼狱级别,建议对内存优化不是非常熟悉的仔细看看前篇文章: Android性能优化之内存优化,其中详细分析了以下几大模块:
Caffe - 显存优化 1. Caffe - memory multiloading 功能 原文 - Squeezing Memory out of Caffe Caffe 的一个优化版本 - caffe-yjxiong. 测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省显存占用, batchsize 可以增加很多. 显存优化的 Caffe 主要实现的功能: memory multiloading 在深度网络训练和测试时,可以显著地节省内存. 训练时,节省一半内存; 测试时,
作者 | 陈迪豪 编辑 | 邓艳琴 随着人工智能技术的发展和普及,越来越多的企业和组织需要处理和分析大量的数据,其中就包括了 AI 数据。AI 数据库为处理这些数据提供了更高效,更智能的方式,能够更好地支撑人工智能应用的发展。因此,目前 AI 数据库已经成为人工智能领域的热门技术之一。OpenMLDB 则是这里面的知名开源项目。 本文整理自 OpenMLDB PMC 陈迪豪在 QCon 全球软件开发大会(北京站)AI 基础架构分论坛上的发表的演讲实录。 希望大家通过本文能够了解三个方面的内容:前沿的
Keys 为你要创建的索引字段,1 为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。
大量TimeoutException,说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询,超出redis服务能力,再次尝试连接的客户端,redis 服务节点直接拒绝,抛出错误。
InnoDB用一块内存区域做I/O缓存池,该缓存池不仅用来缓存InnoDB的索引块,而且也用来缓存InnoDB的数据块。
导语 智能手机发展到今天已经有十几个年头,手机的软硬件都已经发生了翻天覆地的变化,特别是Android阵营,从一开始的一两百M到今天动辄4G,6G内存。然而大部分的开发者观看下自己的异常上报系统,还是会发现各种内存问题仍然层出不穷,各种OOM为crash率贡献不少。Android开发发展到今天也是已经比较成熟,各种新框架,新技术也是层出不穷,而内存优化一直都是Android开发过程一个不可避免的话题。 恰好最近做了内存优化相关的工作,这里也对Android内存优化相关的知识做下总结。 在开始文章之前推荐下公
我国信创生态的核心企业龙芯,其自主知识产权的 LoongArch指令集核心 maintainer 在 Linux 内核邮件列表了总结了他们近期对内核的贡献。
【Android 内存优化】Android Profiler 工具常用功能 ( 监测内存 | 内存快照 )
内存优化表是SQL server2014版本中推出的新特性之一。也是基于create table创建的,只不过是驻留在内存中表。从内存读取表中的行和将这些行写入内存。 整个表都驻留在内存中。表数据的另一个副本维护在磁盘上,但仅用于持续性目的。内存中 OLTP 与 SQL Server 集成,以便在所有方面(如开发、部署、可管理性和可支持性)提供无缝体验。 内存优化表中的行是版本化的。 这意味着表中的每行都可能有多个版本。 所有行版本均维护在同一个表数据结构中。 本文主要描述SQL server 2014内
Advanced SystemCare 11 是一款易于使用的Windows电脑优化工具。它帮助用户清洁、优化、加速和保护系统,以及保护用户的在线隐私。 一款能分析系统性能瓶颈的优化软件。通过对系统
MOO 音乐是 TME 旗下的新锐音乐服务,其团队是公司内最早实践 Flutter 的先行者之一。本系列文章将提炼 MOO APP 开发中遇到的情况,就 Flutter 内存占用治理方面,分享日常开发的一些基本认知、注意要点、排查方法和优化方案。内存治理篇文章共分上、中、下三篇,本篇为下篇。 五、内存优化策略 1. 图片内存优化 各种导致内存增长的资源中,图片引起的问题是尤为明显和常见的,一张高清图动辄几百K,MOO 音乐很多列表都使用 GIF 动图,大小可以达几MB乃至十几MB,图片所占内存跟图片大小有
📷 前言 在 Android开发中,性能优化策略十分重要 因为其决定了应用程序的开发质量:可用性、流畅性、稳定性等,是提高用户留存率的关键 本文全面讲解性能优化中的所有知识,献上一份 Android性能优化的详细攻略, 含:优化方向、原因 & 具体优化方案,希望你们会喜欢 目录 📷 1. 性能优化的目的 性能优化的目的是为了让应用程序App 更快、更稳定 & 更省。具体介绍如下: 更快:应用程序 运行得更加流畅、不卡顿,能快速响应用户操作 更稳定:应用程序 能 稳定运行 & 解决用户需求,在用户使用过程中不
【Android 内存优化】垃圾回收算法 ( 内存优化总结 | 常见的内存泄漏场景 | GC 算法 | 标记清除算法 | 复制算法 | 标记压缩算法 ) 介绍了 标记清除算法 , 复制算法 , 标记压缩算法 , 三种垃圾回收算法 ;
我们为您整理了幻兽帕鲁服务器常见问题及对应的参考指南和教程,详情参考:常见问题及指引
Redis 集群 有 16384 个哈希槽, 每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置 哪个槽,集群的每个节点负责一部 分 hash 槽。
相比用户停留时间短、用完即走的 Web 页面,桌面 QQ 用户在一次登录后,可能会挂机一周以上,这段期间,如果没有严格控制好 QQ 内存占用,那么结果可能是用户交互响应变慢、甚至 Crash。在系统监控工具里,高内存占用也会被直观地反映出来,带来不好的口碑。Mac QQ 灰度期间,也听到了一些用户关于内存占用偏高的声音。既然不能置若罔闻,那么必须得痛下决心系统地来一波内存占用分析与优化。在这个过程中,团队前前后后挖出来了不少优化项,最终,可以让桌面 QQ 在内存占用上达到一个相对较低且稳定的状态。本文内容是探索桌面 QQ 内存优化上的一个阶段性小结,肯定还有更多内存优化 trick,欢迎大佬们提点。
尽管现在的计算器内存通常都有16,32G了,但仍有一些老旧机器在使用,这些机器的内存经常爆满。为解决这个问题,Mem Reduct是一款体积小、后台资源占用少的工具,可以释放程序无法及时释放的资源(使用Native API)
新版桌面 QQ 自内测以来受到许多热心网友和行业人士,以及鹅厂小伙伴的关注,非常感谢大家在内测过程中提的各种有建设性的建议和反馈。其中,也有一小部分有开发背景的用户对我们采用 Electron 框架表达担心:高内存占用、超大安装包、启动缓慢等。究其原因还是担心新版本 QQ 资源占用大、体验变差,针对用户的担心,我们在内存上进行了专项优化,也取得了一些阶段性的进展,在此做一个小结。
【Android 内存优化】图片文件压缩 ( Android 原生 API 提供的图片压缩功能能 | 图片质量压缩 | 图片尺寸压缩 ) 简要介绍了 图片文件压缩格式 , 以及 Android 提供的图片质量 , 尺寸压缩原生 API ;
链接:https://csxiaoyaojianxian.github.io/javaweb_study08 名称:Lucene使用api的分层开发及内存优化 说明:封装类可直接调用
死锁问题对产品的影响是巨大的,那么是否会有效的方法能够监控Android应用的死锁呢?
在 我这样减少了26.5M Java内存!中内存优化一期已经告一段落,主要做的事情是,造了几个分析内存问题的轮子,定位进程各种类型内存占用情况,分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是,优化了一波进程静息态的内存占用(减少26M+)。而二期则是在一期的基础之上,推进已发现问题的SDK解决问题,最终要的是要优化进程的动态Java内存占用!
在 我这样减少了26.5M Java内存!中内存优化一期已经告一段落,主要做的事情是,造了几个分析内存问题的轮子,定位进程各种类型内存占用情况,分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是,优化了一波进程静息态的内存占用(减少26M+)。而二期则是在一期的基础之上,推进已发现问题的SDK解决问题,最终要的是要优化进程的动态Java内存占用! 通常来说不管是做什么性能优化,逃不出性能优化3步曲: 1. 找到性能瓶颈 2. 分析优化方案 3. 执行优化 上述三步看似第三步最能决定优化结果,而事实上,从笔者的几次
作者:杨超,腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/362.html We
还有Oracle 的Timesten、SAP的HANA等,这些商业中间件不在我们研究的范围之内。
后台管理 ——》 全局 ——》 性能优化 ——》 内存优化 ——》 ”内存优化功能设置“ ——》 ”关闭“缓存一些功能
当app经过一段儿时间的迭代,往往会出现一些性能问题,这时能够协助开发同学解决这些性能问题也成为我们测试同学的重要工作。凑巧最近一段时间小编就一直在协助开发同学去进行app内存优化。这里小编整理了一份关于内存优化的心得分享给大家。
Go语言使用了垃圾收集器(Garbage Collector, GC)来自动管理内存,这意味着开发者不需要手动分配和释放内存,大大简化了开发工作。当你创建一个对象(例如,通过new或make函数),Go的运行时系统就会自动为你分配内存。
在SGA中每一个单独的组件究竟需要多少内存呢?在Oracle 10g 中可以自动化管理大多数SGA参数。
我们知道redis的数据都保存在内存中,如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。昨天说了内存消耗和内存管理方面的内容,今天主要描述内存优化相关知识。
本文介绍了如何计算Android App中图片占用的内存大小,通过计算公式和影响因素,提供了减少图片内存占用的方法。
Redis所有的数据都在内存中,而内存又是非常宝贵的资源。对于如何优化内存使用一直是Redis用户非常关注的问题。本文让我们深入到Redis细节中,学习内存优化的技巧。分为如下几个部分:
这篇文章我们直接来分析为什么我们的应用会抛出 OutOfMemoryError,以及哪些情况下会发生 OutOfMemoryError。OOM的异常在java层只有 java,lang.OutOfMemoryError 这一个Throwable的定义,抛出这个异常的行为由jni层触发:Thread::ThrowmOutOfMemoryError
这周的 weekly 是分享集合相关的知识,集合所涉及到的知识点就是数据结构、线程安全和性能相关。这次总结了个常见的集合思维导图:
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