二、Android 进程 内存分类 通常我们在系统的内存管理页面看到的内存占用是进程的PSS，也就是整个进程的内存占用，因此我们做优化的要考虑到所有的内存，不仅仅是Java Heap。...因为这个是一个应用内存占用最低点的时候，后续打开任何Activity内存只会更多，不会更少！...这里采用的方式是： 1）dump静息态内存 2）进入MainActivity，立即dump内存 3）操作一段时间之后再dump内存 一共有三次dump，可以利用MAT对比heap的功能对比内存增量。...这里不方便直接测试内存占用，预估可以节省内存5-10M。 4、 正常操作应用，观察内存占用图表是否有突起 这里主要用来测试异常内存分配的场景。 这里仍然需要很大人力，过很多页面。...需要注意的是code内存占用一般是通过read-only方式mmap映射到内存中的的dex、odex、so等文件，因此在内存紧张的情况下，系统会回收这些内存，只是在oom-killer中仍然会计算在内。
二 Android 进程 内存分类 通常我们在系统的内存管理页面看到的内存占用是进程的PSS，也就是整个进程的内存占用，因此我们做优化的要考虑到所有的内存，不仅仅是Java Heap。...这里采用的方式是： 1）dump静息态内存 2）进入MainActivity，立即dump内存 3）操作一段时间之后再dump内存 一共有三次dump，可以利用MAT对比heap的功能对比内存增量。...这里不方便直接测试内存占用，预估可以节省内存5-10M。 4. 正常操作应用，观察内存占用图表是否有突起 这里主要用来测试异常内存分配的场景。 这里仍然需要很大人力，过很多页面。...需要注意的是code内存占用一般是通过read-only方式mmap映射到内存中的的dex、odex、so等文件，因此在内存紧张的情况下，系统会回收这些内存，只是在oom-killer中仍然会计算在内。...腾讯WeTest提供：兼容适配测试；云端真机调试；安全测试；耗电量测试；服务器压力测试；舆情监控等服务。
类似地，同时运行的线程将成倍增加所使用的内存。 下面举一个简单的例子： 我有一个应用程序，它返回给我大量的数据点来绘制一个图表。...让我们看看在创建这个DataPoint数组时使用的内存数量。...idea中在输出部分打断点进行调试： 导出进程的内存使用情况 使用jhat进行分析，打开localhost:7000 可以发现每个DataPoint对象占用的内存为32 bytes 而DataPoint...中的Point同样占用 32bytes 所以说，一个DataPoint对象占用32 bytes，DataPoint中的Point同样占用32 bytes，总内存占用为（32+32）N = 64N bytes...那么总的内存占用为：（32N+120）bytes 很明显，静态工厂和枚举都只会创建2个Point对象的副本，不管DataPoint重复多少次。 缓存 以上两个例子在所有变量都已知的情况下运行得很好。
图示：操作日志记录业务流程说明 3、MongoDB架构 项目背景 集群架构说明： 服务器配置8c/32gb/500gb ssd； Router路由服务器部署了3个节点； Config配置服务器部署了3个节点...； Shard分片服务器部署了9个节点； 主操作记录设计3个分片； 从操作记录设计3个分片。...而Elasticsearc的集群与分片和副本没有直接的绑定关系，可以任意的平衡调整，且节点的性能配置也可以很容易差异化； 操作日志数据量增加很快，单日写入超过千万条，不用多久，运维人员就需要对服务器进行扩容...1、Elastic容量评估 项目背景 原有MongoDB集群采用了15台服务器，其中9台是数据服务器，迁移到Elastic集群需要多少台服务器？...根据初步评估，Elastic集群设置3台服务器， 配置8c/16g内存/2T机械磁盘。服务器数量一下从15台缩减到3台，且配置也降低不少。
他演讲的标题是Prometheus 如何将内存使用减半，讲述了他对 Prometheus 的研究，特别是标签的内存消耗，揭示了减少内存消耗的方法。...有数十万台 Prometheus 服务器在运行，通过降低内存需求，我们降低了运行它们的成本及其碳足迹。...Prometheus 内存以及 CPU 使用情况的内存消耗细分。...“但我算了一下，内存消耗仍然没有完全减少一半”： 该错误修复将内存消耗减少至 10 GB： Boreham 继续研究 Go 分析器，以瞄准内存消耗最大的罪魁祸首。...Prometheus 此后一直在 8 GB 内存下运行——内存消耗已达到 50%。
而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用，总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系：total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
字符串池化，减少重复实例，内存降低，一切就是这样的轻松愉快。 开篇摘要 本文通过一个简单的业务场景，来描述如何通过字符串池化来减少内存中的重复字符串实例，从而减少内存的占用。...，我们假设大约为八十个左右 学习 dotMemory 度量内存 既然需要度量内存优化的可靠性，那么一个简单有效的度量工具自然必不可少。...这样一个字典，大约需要 61MB 的内存。 而这是理论上，这个字典占用了内存最小情况。因为，其中每个 Color 使用的都是上面的八十个范围之一。因此，他们达到了没有任何重复实例的目的。...尝试从数据库载入到内存 实际业务肯定是从数据库之类的持久化存储载入到内存中的。因此，我们度量一下，没有经过优化情况下，这种载入方式大概需要多大的内存开销。...你可以直接把产线上的内存 dump 下来，查看里面是否存在很多重复的字符串，然后优化他们。 现在已经是 2021 年了，不会还有人不会 dump 内存吧，不会吧，不会吧？
字符串池化，减少重复实例，内存降低，一切就是这样的轻松愉快。 开篇摘要 本文通过一个简单的业务场景，来描述如何通过字符串池化来减少内存中的重复字符串实例，从而减少内存的占用。...，我们假设大约为八十个左右 学习 dotMemory 度量内存 既然需要度量内存优化的可靠性，那么一个简单有效的度量工具自然必不可少。...本篇，我们介绍 Rider + dotMemory 的组合，如何进行简单的内存度量。读者也可以根据自己的实际，选择自己青睐的工具。...这样一个字典，大约需要 61MB 的内存。 而这是理论上，这个字典占用了内存最小情况。因为，其中每个 Color 使用的都是上面的八十个范围之一。因此，他们达到了没有任何重复实例的目的。...尝试从数据库载入到内存 实际业务肯定是从数据库之类的持久化存储载入到内存中的。因此，我们度量一下，没有经过优化情况下，这种载入方式大概需要多大的内存开销。
开篇摘要 本文通过一个简单的业务场景，来描述如何通过字符串池化来减少内存中的重复字符串实例，从而减少内存的占用。...，我们假设大约为八十个左右 学习 dotMemory 度量内存 既然需要度量内存优化的可靠性，那么一个简单有效的度量工具自然必不可少。...这样一个字典，大约需要 61MB 的内存。 而这是理论上，这个字典占用了内存最小情况。因为，其中每个 Color 使用的都是上面的八十个范围之一。因此，他们达到了没有任何重复实例的目的。...尝试从数据库载入到内存 实际业务肯定是从数据库之类的持久化存储载入到内存中的。因此，我们度量一下，没有经过优化情况下，这种载入方式大概需要多大的内存开销。...你可以直接把产线上的内存 dump 下来，查看里面是否存在很多重复的字符串，然后优化他们。 现在已经是 2021 年了，不会还有人不会 dump 内存吧，不会吧，不会吧？
◎ 测试与优化：分享一个主流的自动化测试框架，以及优化内存与电量的一些常见方法。产品的性能与功能同样重要，应用的高品质也会提升产品的用户体验。
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。 关于CPU内存控制器中会有很多专技术细节。...CPU 访问数据时都先经过寄存器再到内存颗粒。减少了 CPU 到内存颗粒的距离，使得频率可以提高。...而且不再像之前一样要求每个内存颗粒传输距离相等，工艺复杂度因寄存缓存器的引入而下降，使得容量也可以提高到 32 GB。主要用在服务器上。 下图是一个服务器RDIMM 32 GB 内存条。...这个服务器内存条不光正面有很多内存颗粒，连背面也有。可见服务器内存的颗粒数量比普通笔记本电脑、个人台式机的颗粒都要多很多。...另外一台服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年。因此总的来说，服务器对稳定性的要求极高，不允许比特翻转错误发生。 ECC 是一种内存专用的技术。
另一种可能，就是构建的是需要在服务器端进行渲染的站点，其中各个 HTML 页面都是由服务器在收到请求时全新构建出来的。这指的就是那些需要通过各个页面为用户带来自定义体验的动态站点。...Eleventy 的缔造者 Zack Leatherman 表示，其实有很多方法可以定义服务器端渲染。那如果我不清楚自己需要哪种类型的服务器端渲染，或者根本就不需要服务器端渲染，又该如何选择框架方案？...Astro 的核心维护者 Ben Holmes 对缓存和服务器端渲染进行了一系列实验，并发现服务器端渲染在速度上已经能跟静态站点并驾齐驱。...也就是说，即使我们减少静态页面预构建、将更多内容交由服务器端渲染，网站的整体速度仍然可以保持在不错的水平。 就是说服务器可以提供更好的性能，但各种不同的服务器端渲染类型还是让人难以取舍。...Web 1.0 时采用的是服务器端渲染，之后人们开始把前端嵌入到 JavaScript 框架当中，可最终服务器端渲染又重新成为主流、并贯穿到如今的各类 Web 场景之下。
许久没敲文章，一直在敲代码，好像觉得这个公众号一直缺少了点什么。 最近为什么没写文章呢，因为最近去内蒙古玩了吖，去晚了，没看到整片草海，只看到整片整片的草原和蓝天，也算是好好休息了一下。 ?...你们感觉这个公众号缺少了点什么呢？ 是不是技术写来写去也就那么一些呢？太高深的其实也没几个人看得懂。 鸡汤是不是也就那些一些呢？太鸡汤也不想看得懂。 比如 忍一时越想越气，退一步越想越亏。 之类的。
Typecho博客系统显示服务器占用内存的插件，代码很简单，这插件作者是12年写的，我用了已经不能用，我通过自学的一丢丢的PHP基础，简单的整理了一下，又能用了，奇怪的知识又涨了 插件截图 调用代码
在使用服务器或者集成开发环境过程中，不可避免会遇到内存溢出的问题。所以内存管理的好坏直接决定了数据分析的效率，本篇将从实际场景出发，分享内存优化的关键技巧与实践，让你的工作流畅无阻！...实例内存监测 在跑大任务之前，用户端可以查看自己的实例所在的服务器是否有足够的内存，在天意云官网可以看到不同服务器情况和内存配置，用户可以自行切换，选择时段内最优配置跑任务。...如果内存剩余过低，可以登录服务器，使用命令如top、free -h检查内存消耗最多的进程。如果某些进程占用大量内存但并非必要，可以使用kill -9命令终止这些进程，释放部分内存。...从图中可以看到，占用内存最高的是python程序。...如果内存一直占用着不用，系统就会将其换出到交换内存中，导致交换内存占用高。如果还需要用，但是积累了很多垃圾变量，可以重启内核。 重启 下期内容 本系列下一节更新“加速服务器数据的下载与上传”的内容
在 Red Hat Enterprise Linux 中，以下是设置合适的交换分区大小的规则：物理内存 交换分区（SWAP）内存 ，我给swap设置为了 4G图片
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题，io会瞬间飙升到很高很高，造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大（网络连接数）。知道是哪个进程造成的，但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。麻烦之处在于很好的定位问题，重现实际的操作。没办法，只能针对socket服务特定的端口进行抓包。...服务器问题，无非就是资源不合理的使用，造成服务器内存，cpu，io，流量等相关资源出现非常不正常的波动，资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查，没有其他比较好的办法，只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多，一个个的排查相当痛苦。 出现问题，首先看日志。如果是线上的，先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志，访问日志是否有异常，确定是否有人扫机器。
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