首先说明笔者的服务器环境，阿里云服务器：8G内存，2核。...https://www.cnblogs.com/NaughtyCat/p/gitlab-eat-too-much-memory-and-response-with-502-error.html SSH登上服务器...，我去，卡的不要不要的，top 命令一看，内存只有不到125M。...在top -d 3（每3秒刷新一次）模式下，按住 shift + m （以内存排序）, 内存和cpu使用情况如下图： CPU还是有很多空闲的，内存所剩不多，USER为 git和gitlab-+的全是gitlab...的东东，gitlab内存占比超过%35，而且随着时间推移，如5小时后，free memory 持续减少，buff/cache 持续增加【CoderBaby】，on my god!
图片当命令请求被执行时，Redis会将数据从磁盘加载到内存中进行处理，这会导致内存的消耗。同时，一些命令可能会涉及到大量的数据操作，例如批量读取、写入或删除操作，也会对内存产生较大的压力。...以下是一些可以减少Redis内存消耗的优化措施：合理配置maxmemory参数：在Redis配置文件中，可以通过设置maxmemory参数来限制Redis使用的最大内存大小。...对于存储结构比较大的数据，可以考虑使用压缩算法进行存储，在一定程度上减少内存消耗。使用持久化方式：Redis支持将数据持久化到磁盘中，以便在重启后进行恢复。...通过将数据持久化到磁盘，可以释放一部分内存，减少内存压力。使用Redis集群：当单个Redis实例的内存达到上限时，可以使用Redis集群来扩展内存容量。...通过监听这些事件，可以及时释放相关数据的内存，减少不必要的内存占用。这些优化措施可以帮助减少Redis的内存消耗，并提高其性能和可靠性。
在终端执行top命令后， 在top基本视图中，按键盘数字“1”，可监控每个逻辑CPU的状况： 快捷键shift + p ： 将进程按照CPU占用从大到小排序。 ...快捷键shift + m ： 将进程按照内存占用从大到小排序。
在执行程序时，如果内存中有大量活动的对象，就可能出现内存问题，尤其是在可用内存总量有限的情况下。在本文中，我们将讨论缩小对象的方法，大幅减少Python所需的内存。 ?...000 16.8 Gb 不难看出，由于实例的字典很大，所以实例依然占用了大量内存。...带有__slots__的类实例 为了大幅降低内存中类实例的大小，我们可以考虑干掉__dict__和__weakref__。...这种方式减少内存的原理为：在内存中，对象的标题后面存储的是对象的引用（即属性值），访问这些属性值可以使用类字典中的特殊描述符： >>> pprint(Point....(ob)) 72 由于内存中的元组还包含字段数，因此需要占据内存的8个字节，多于带有__slots__的类： 字段 大小（字节） PyGC_Head 24 PyObject_HEAD 16 ob_size
Oracle进程内存结构-如何察看Oracle进程消耗的内存 Last Updated: Sunday, 2004-11-28 11:12 Eygle 经常有人问到如何在Unix下确定进程消耗的内存资源...有人说Top的输出不精确，这种说法是不确切的。实际上是Top输出显示的Oracle进程内存使用，包含了SGA部分。这也是SGA的意义所在。...至于如何更为精确的确定进程的内存消耗，本文简要介绍如下（在QuickIO下，你可能无法看到本文描述情况）： 1.系统平台及数据库版本 $ uname -a SunOS billing 5.8 Generic...ld.so.1 FFFFFFFF7FFFA000 24K read/write [ stack ] total 337360K $ 计算后台进程使用的内存资源...: 337360K - 266240K = 71,120k 这就是一个进程所消耗的内存. 4.用户进程内存使用举例 $ ps -ef|grep LOCAL oracle 10080 9872
[[Address: 内存开始地址]\ [Kbytes: 占用内存的字节数（KB）]\ [RSS: 保留内存的字节数（KB）]\ [Dirty: 脏页的字节数（包括共享和私有的）（KB）]...\ [Mode: 内存的权限：read、write、execute、shared、private (写时复制)]\ [Mapping: 占用内存的文件、或[anon]（分配的内存）、或[stack
造成泄漏的原因： 由于ThreadLocal对象是弱引用，如果外部没有强引用指向它，它就会被GC回收，导致Entry的Key为null 如果当前的情况下在栈中将threadlocal1的引用设置为null...中放大对象 ThreadLocal做出的努力 ThreadLocal不是洪水猛兽，不要听到「内存泄漏」就不敢使用它，只要你规范化使用是不会有问题的。...再者，就算你不规范使用，ThreadLocal也做出了很多努力来最大程度的帮你避免发生「内存泄漏」。...为什么这里要用弱引用： 网上有的文章将ThreadLocal内存泄漏的原因怪罪于Entry的Key的弱引用，这个说法是极其错误的！ 不用弱引用就能避免「内存泄漏」了吗？当然不是！！！...如果Key不是弱引用的话，threadLocal无法被回收，也无法被访问，object无法被回收，也无法被访问，Key和Value同时出现了「内存泄漏」
目录 1 概念 2 分析内存溢出可能出现的地方 Java栈 Metaspace 堆 2 分析内存泄漏的原因 1、静态集合类：容器使用时引起的内存泄漏 2、各种连接时：未正确使用close()方法导致的内存泄漏...3、外部模块的引用 4、单例模式 1 概念 内存泄漏： 分配出去的内存没有被回收回来，失去对内存区域的控制，造成资源的浪费，比如:new出来了对象并没有引用，垃圾回收器不会回收他，造成内存泄漏 内存溢出...： 程序所需要的内存超出了系统所能分配的内存。...虚拟机中的栈内存也是有限的，我们调用方法的时候会创建一个栈帧，紧接着方法入栈。如果一个线程一直调用方法入栈，栈内存终归是要满的，此时线程的栈中就会发生 OOM。...2 分析内存泄漏的原因 原因： 长生命周期对象持有短生命周期对象的引用可能会引起内存泄漏 1、静态集合类：容器使用时引起的内存泄漏 HashMap、Vector等很容易出现内存泄漏， 集合被定义成静态的时候
面试官：Hi，上次我们聊到了Redis作为缓存的数据一致性问题，这次我们继续聊一聊Redis作为缓存的问题之内存消耗问题？...其实这里问到内存消耗的问题其实无非是想要了解Redis的内存回收机制，或者说更侧重于是Redis的淘汰策略，只要不偏离这方面去回答，我认为问题是不大的。 派大星：好的，没问题。...内存消耗问题，就涉及到关于Redis的内存回收机制。说到Redis的内存回收机制，其实主要分为两个方面。...派大星：Redis的内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据，内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。...并让redis按照一定的规则淘汰不需要的缓存键，通过这种方式可以去缓解内存消耗的问题。
线上使用MySQL8.0.25的数据库，通过监控发现数据库在查询一个视图(80张表的union all)时内存和cpu均明显上升。...在8.0.25 MySQL Community Server官方版本测试发现：只能在视图上进行数据过滤，不能将视图上的过滤条件下推到视图内的表上进行数据过滤。8.0.29以后的版本已解决该问题。...MySQL视图访问原理 下面是在8.0.25 MySQL Community Server上做的测试 使用sysbench 构造4张1000000的表 mysql> select count(*) from...添加官方的 merge hint 进行视图合并(期望视图不作为一个整体，让where上的过滤条件能下推到视图中的表)，不能改变sql执行计划，优化器需要先进行全表扫描在对结果集进行过滤。...8.0.32 新的MySQL8.0.32版本 已解决掉该问题，视图上的过滤条件能下推到表上。
在专用服务器模式下，每个用户会话有一个对应的进程；在共享服务器模式下，共享服务器进程服务于多个用户会话。Oracle进程的内存结构一个 Oracle 进程消耗的内存主要分为以下几部分：1....平均内存消耗：10 MB 至 50 MB（包含 PGA 和栈内存）。用户进程（专用服务器模式） 用户进程的内存使用与执行的任务复杂度有关：简单查询或 DML 操作的内存消耗较少。...最大内存消耗：可能超过 1 GB（如果涉及大量数据操作并且 PGA_MAX_SIZE 较大）。用户进程（共享服务器模式） 共享服务器模式下，多个会话共享一组服务器进程，因此单个进程的内存消耗较小。...查询复杂度简单的 SELECT 查询消耗内存较少。涉及排序、哈希或大数据量的查询会显著增加内存消耗。连接数专用服务器模式下，每个会话对应一个进程，因此连接数越多，内存消耗越高。...共享服务器模式下，内存消耗随会话数量增加较慢。操作系统限制每个进程的内存使用可能受操作系统的限制，例如 ulimit 配置。
减少推理的内存消耗 大部分用于推理的内存消耗来自模型的参数。最近的量化算法可以显著减少这种内存消耗。他们通过减少大多数参数的位宽来压缩模型，同时尽量保持模型的准确性。...对于超过100B个参数的非常大的模型，精度较低的量化，例如2.5位或3位，仍然可以得到准确的结果。例如，AQLM对Mixtral-8x7B的2位量化表现出良好的性能。...但是AQLM的问题在于量化模型的成本非常高。对于非常大的模型，可能需要几个星期的时间。 另一种选择是将模型移动到另一个存储设备，例如，CPU RAM。但是他的缺点和明显，太慢了，特别是在批处理解码时。...为了更好的训练稳定性，优化器的参数为float32，即每个参数占用4字节的内存。 这就是微调比推理消耗更多内存的主要原因。...所以得到 这是最坏情况下的内存消耗，也就是说没有使用任何优化来减少内存消耗。幸运的是，我们可以应用许多优化来减少内存需求。
一个导致JVM物理内存消耗大的Bug 概述 最近我们公司在帮一个客户查一个JVM的问题(JDK1.8.0_191-b12)，发现一个系统老是被OS Kill掉，是内存泄露导致的。...一个导致JVM物理内存消耗大的Bug PS：用户的那个问题最终也解决了，定位下来算是C2的一个设计缺陷导致大量内存被使用，安全性上没有得到保障。...找出消耗大内存的线程 接下来主要分享下这个BUG的发现过程，先要客户实时跟踪进程的情况，当内存使用明显上升的时候，通过/proc//smaps，看到了不少64MB的内存分配，Rss也基本消耗完了...最后在这里也简单提下客户那边的那个问题，之所以C2线程消耗太大，最主要的原因是存在非常大的方法需要编译，而这个编译的过程是需要大量的内存消耗的，正因为如此，才会导致内存突然暴增，所以给大家一个建议，方法不要写太大啦...一个导致JVM物理内存消耗大的Bug
作为系列第6期，我们即将学习的是：一行代码分析Python代码行级别内存消耗。 ...很多情况下，我们需要对已经写好的Python程序的内存消耗进行优化，但是一段代码在运行过程中的内存消耗是动态变化的，这种时候就可以用到memory_profiler这个第三方库，它可以帮助我们分析记录Python...脚本中，执行到每一行时，内存的消耗及波动变化情况。...（这里我是在jupyter lab里执行的终端命令）： 其中Line #列记录了分析的各行代码具体行位置，Mem usage列记录了当程序执行到该行时，当前进程占用内存的量，Increment记录了当前行相比上一行内存消耗的变化量...通过这样细致的内存分析结果，我们就能有的放矢地优化我们的代码啦~ 本期分享结束，咱们下回见~
在分享《Spring Cloud之极端续租间隔时间的影响》 后，晓波同学问：由于心跳频率过高导致出现新对象过多？ 索性就试试 量化分析一次心跳带来的内存消耗！本文纯属好奇心驱使，无实际意义。...(还有很多，5分钟的数据已够分析了，317秒时client1发生了GC)， 统计开始时 client1 消耗的内存已比 client600 多。...下面开始分析数据： 试验总耗时：316秒 client1内存消耗：45056.0 - 30583.0 = 14473(14.47M) client600内存消耗：27797.1 - 25993.8 =...1803.3(1.8M) 由于client600未进行续租，可以认为 它的内存消耗是应用正常运行的必要消耗。...那client1的心跳消耗可认为是：client1内存消耗(14473) - client600内存消耗(1803.3)，值为：12669.7 每次心跳消耗的内存＝心跳内存消耗 ÷ 心跳耗时。
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。...本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils，这两个库可以帮助我们了解内存和显存的消耗。...MiB 这里，峰值内存（peak memory）是运行此代码的进程消耗的内存。...增量只是由于添加这行代码而需要/消耗的内存。同样的逻辑也适用于以下其他的显示。 2、查找函数的内存消耗 在调用函数的行的开头添加魔法函数。...@profile装饰器没有必要放在函数前面，如果我们不保留它，我们不会看到函数级内存消耗，但我们会看到整个脚本的内存消耗 Pytorch-Memory-Utils 通过Pytorch-Memory-Utils
选自medium 作者：Kaiyu Yue 机器之心编译 编辑：陈 训练大模型时，如何优雅地减少 GPU 内存消耗？...然而训练这种大模型面临内存限制的问题，为了解决这个难题，研究者使用 Megatron-LM 和 PyTorch-Lightning 模型并行性扩大训练。...图 2：在不同并行策略下使用标准 ResNet 训练设置（即输入大小 224 和批量大小 256）的 GPU 内存成本。...ResNet 训练设置时（输入尺寸 224，batch 大小 256），使用 GPU 内存的成本。...ZeRO 优化器下，在标准 ResNet 训练设置（输入大小 224 和批大小 256）的 GPU 内存成本。
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。...本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils，这两个库可以帮助我们了解内存和显存的消耗。...MiB 这里，峰值内存（peak memory）是运行此代码的进程消耗的内存。...增量只是由于添加这行代码而需要/消耗的内存。同样的逻辑也适用于以下其他的显示。 2、查找函数的内存消耗 在调用函数的行的开头添加魔法函数。...，如果我们不保留它，我们不会看到函数级内存消耗，但我们会看到整个脚本的内存消耗 自学气象人补充： 下面所示得是可选参数。
数据中心PUE值是评价数据中心能源效率的指标，是数据中心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比。...PUE=数据中心总的设备能耗/IT设备能耗，PUE是一个比值，基准是2，越接近1表明能效水平越好。 来自权威数据表明，在数据中心运营成本构成中，电力成本占了70%，降能耗很大程度就是降电力的消耗。...那么，影响数据中心PUE值的三大消耗源是什么呢？ 来自TGG的分析显示，数据中心电力消耗最大的三个方面是机房空调、IT设备和UPS电源，三项之和占到数据中心总电力消耗的93%。...为了降低能耗，中国多地出台了数据中心PUE值准入门槛，超过当地规定的PUE阀值的数据中心，将要做出整改、优化，以符合当地的标准。...针对IT设备的电耗，除了设备本身通过性能优化降低电耗外，重要的手段就是通过IT资产管理系统，将资产管理的方法数字化。
public static void main(String[] args) { Runtime r = Runtime.getRuntime(); r.gc();//计算内存前先垃圾回收一次...被测的程序！！！！！...Memory long end = System.currentTimeMillis();//末尾Time //输出 System.out.println("用时消耗...: "+String.valueOf(end - start)+"ms"); System.out.println("内存消耗: "+String.valueOf((startMem-...endMem)/1024)+"KB"); } 可以编译成工具类，很有用的哦。
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