目前项目开发基本都基于.NetCore 3.1以上了，有些老版本的规则和概念也没有列出来,低版本的垃圾回收类型和内存释放方式会有所不同
所讨论的“内存”主要指(静态)数据区、堆区和栈区空间。数据区内存在程序编译时分配，该内存的生存期为程序的整个运行期间，如全局变量和static关键字所声明的静态变量。函数执行时在栈上开辟局部自动变量的储存空间，执行结束时自动释放栈区内存。堆区内存亦称动态内存，由程序在运行时调用malloc/calloc/realloc等库函数申请，并由使用者显式地调用free库函数释放。堆内存比栈内存分配容量更大，生存期由使用者决定，故非常灵活。然而，堆内存使用时很容易出现内存泄露、内存越界和重复释放等严重问题。 一、 数
Java作为一种面向对象的编程语言，具有自动内存管理的特性，即垃圾回收（Garbage Collection）。这一机制使得开发者不必手动管理内存，有效地减少了内存泄漏的风险。本文将深入探讨Java的内存释放机制，解释垃圾回收的工作原理以及一些优化策略。
大家看这串代码，起初一看感觉没有任何问题，但是仔细一看就会发现，我们一共开辟的10个空间，但是循环时为十一个空间赋值，此时就会造成数组越界访问。
引用计数 原理：当一个对象的引用被创建或者复制时，对象的引用计数加1；当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数减1，当对象的引用计数减少为0时，就意味着对象已经再没有被使用了，可以将其内存释放掉。
很多企业用户和个人站长上云都使用宝塔面板，宝塔面板搭建云服务器使运维成本也直线下降，可随着网站流量的增长，高并发大流量的网站会出现加载缓慢，卡顿，甚至还会出现“该页面无法显示”的尴尬状况，有大预算的哥们可以选择升级高配置的服务器，预算少的朋友可以参考本篇文章，优化一下自己的网站。
大家生活中肯定都有这样的经验，那就是大众化的产品都比较便宜，但便宜的大众产品就是一个词，普通；而可以定制的产品一般都价位不凡，这种定制的产品注定不会在大众中普及，因此定制产品就是一个词，独特。
前言 在Android中，内存泄露的现象十分常见；而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案，最终提供一些常见的内存泄露分析工具，希望你们会喜欢。 目录 1. 简介 即 ML （Memory Leak） 指 程序在申请内存后，当该内存不需再使用 但 却无法被释放 & 归还给 程序的现象 2. 对应用程序的影响 容易使得应用程序发生内存溢出，即 OOM 内存溢出 简介： 3. 发生内存泄露的本质原因 具体描述 特别注意 从机制上的角度来说，
在Android中，内存泄露的现象十分常见；而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案，最终提供一些常见的内存泄露分析工具，希望你们会喜欢。
当涉及 Java 编程时，了解内存空间是至关重要的。Java 的内存管理是由 Java 虚拟机（JVM）负责的，这意味着开发人员通常不需要直接操作内存。然而，理解 Java 内存空间的工作原理对于编写高效、可靠的代码至关重要。
Redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。主数据库可以进行读写操作，当主数据库的数据发生变化时会自动将数据同步到从数据库。从数据库一般是只读的，它会接收主数据库同步过来的数据。 下面是主从复制的原理：
起初，我以为脏数据是由于后台缓存机制的问题，而后经过调试和搜寻发现，并非是后台缓存的问题。而是前台数据请求的问题，经过查看两次发送的请求，发现首次发送成功，而第二次，则在 RequestHeader 中出现了 from disk cache 的信息，请求并未发送成功。
Servlet 由 web 服务器创建，Servlet 方法由 web 服务器调用。
应用性能管理（APM）是一种即时监控以实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化解决方案。目前主要指对企业的关键业务应用进行监测、优化，最终达到提高企业应用的可靠性和质量，保证用户得到良好的服务，降低IT成本的目标。
第一选择域名：新域名优化方法。找一个5年老域名做引导。 老域名购买选择4年以上的最好 第二查询域名历史记录《注册局屏蔽的域名不要，红了的域名不要。》《历史收录有棋牌菠菜等的不要》
为了提升消息接收和发送性能，Netty针对ByteBuf的申请和释放采用池化技术，通过PooledByteBufAllocator可以创建基于内存池分配的ByteBuf对象，这样就避免了每次消息读写都申请和释放ByteBuf。由于ByteBuf涉及byte[]数组的创建和销毁，对于性能要求苛刻的系统而言，重用ByteBuf带来的性能收益是非常可观的。
@1 我们从服务器端获取到的JS代码，本质就是一堆字符串，而浏览器会把这堆字符串，按照ECMA262规范，解析为自己可以识别的代码...我们把这个过程称之为“词法分析/解析”
对程序员来说内存相关的 bug 排查难度几乎和多线程问题并驾齐驱，当程序出现运行异常时可能距离真正有 bug 的那行代码已经很远了，这就导致问题定位排查非常困难，这篇文章将总结涉及内存的一些经典 bug ，快来看看你知道几个，或者你的程序中现在有几个。。。
比较先进的垃圾回收器都支持并发标记，即在标记过程中，用户线程仍然能工作。但这样带来一个新的问题，如果用户线程修改了对象引用，那么就存在漏标问题。例如：
. 经典的服务器结构概述（中） 今天将和大家详细探讨分服模型，本文结构如下： 1模型描述 分服模型是游戏服务器中最典型，也是历久最悠久的模型。其特征是游戏服务器是一个个单独的世界。每个服务器的帐号是独
class loader 类加载器：加载类文件到内存。Class loader只管加载，只要符合文件结构就加载，至于能否运行，它不负责，那是有Exectution Engine 负责的。 exection engine ：执行引擎也叫解释器，负责解释命令，交由操作系统执行。 native interface：本地接口。本地接口的作用是融合不同的语言为java所用。 Runtimedata area 运行数据区：运行数据区是jvm的重点，我们所有所写的程序都被加载到这里，之后才开始运行。 stack：栈也叫
如果 root 密码忘记了，grub 的密码也忘记了，可以进救援模式将 /mnt/sysimage/boot/grub/grub.conf 文件里密码那行删了即可，或者直接修改 shadow 文件，直接把 root 密码删了，即可以使用 root 进行空口令登录了。
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点，有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解，尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行，但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优，以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的，那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA)，这是一个alpha特性。VPA就是一个例子，JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤，这将演示JVM在云中运行时的适应性。
我赶紧看了下监控，一切正常，距离上次发版好几天了，FULL GC 一次没有，YoungGC，十分钟一次，堆空闲也很充足。
某天，运维老哥突然找我：“你们的某 JAVA 服务内存占用太高，告警了！GC 后也没释放，内存只增不减，是不是内存泄漏了！”
这篇文章主要概括的聊一聊GC，大概知道有哪些知识点或使用的时候需要注意什么。讲GC的文章一抓一大把，我就挑几个我个人比较有兴趣的地方分享一下。
Redis的网络I/O和KV对读写都由主线程完成。若在主线程执行操作耗时太长，就会引起主线程阻塞。但Redis既有服务客户端请求的键值对增删改查操作，也有保证可靠性的持久化操作，还有主从复制时的数据同步操作。哪些会引起阻塞？
引言 内存管理一直是Java语言自豪与骄傲的资本，它让JAVA程序员基本上可以彻底忽略与内存管理相关的细节，只专注于业务逻辑。不过世界上不存在十全十美的好事，在带来了便利的同时，也因此引入了很多令人抓狂的内存溢出和泄露的问题。 可怕的事情还不只如此，有些使用其它语言开发的程序员，给JAVA程序员扣上了一个“不懂内存”的帽子，这着实有点让人难以接受。毕竟JAVA当中没有malloc和delete、没有析构函数、没有指针，刚开始接触JAVA的程序员们又怎么可能接触内存这一部分呢，更何况有不
并发篇 1. 线程状态 要求 掌握 Java 线程六种状态 掌握 Java 线程状态转换 能理解五种状态与六种状态两种说法的区别 六种状态及转换 分别是 新建 当一个线程对象被创建，但还未调用 start 方法时处于新建状态 此时未与操作系统底层线程关联 可运行 调用了 start 方法，就会由新建进入可运行 此时与底层线程关联，由操作系统调度执行 终结 线程内代码已经执行完毕，由可运行进入终结 此时会取消与底层线程关联 阻塞 当获取锁失败后，由可运行进入 Monitor 的阻塞队列阻塞，此时不占用 c
随着计算机硬件和软件的发展，个人计算机里动辄几千几万线程已经成为家常便饭。而在程序中大量使用并发也成为了一个主流，因为这样的程序有更小的延迟，并且对多核CPU也有更充分的利用。
在移动应用开发中，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是 cn.sample.mnn.detect A/libc: Fatal signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0x0 in tid。这个错误通常与内存访问相关，并且是一个严重的错误，可能导致应用崩溃。
什么是ThreadLocal 可以理解成线程本地变量，传统的线程对一个变量操作时操作的是同一个对象，也存在线程安全的问题。 ThreadLocal是一个变量的本地副本，线程对变量的操作不会影响其他线程。 首先看看ThreadLocal的类结构 其中可重写的方法有以下几个 initialValue()：ThreadLocal初始化的值，新建ThreadLocal的一般要重写给个初始的值。 get()：获取当前线程变量的副本值。 set(T value)：设置、更新当前线程上的变量副本值。 remo
AI赋能万物，老码农的伙伴们也曾经开发了一个基于图数据库的知识问答系统，在压力测试的时候发现随着并发数的增加，响应的时延明显变长，看时延分布，是应用程序与图数据库之间的交互时延过长。结构不做调整，优化图数据库后，发现在并发量上来之后，效果仍不明显。
来源：http://blog.csdn.net/marising/article/details/5186643
作者：Coder李海波 来源：http://blog.csdn.net/marising/article/details/5186643 在提到服务器架构时，一般只有非常资深的运维工程师才能完完全全把这件事请给你讲明白。服务器里有各种细节互相制约，如果不能很好协调这些细节，几乎没有办法谈到服务器调优、或者其他的任何话题。今天这篇文章，很难得的将一些细节知识讲解的及其通透，因此，小编把文章放上来给大家做个参考。 引言 本文将与你分享我多年来在服务器开发方面的一些经验。对于这里所说的服务器，更精确的定义
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最近公司有一个all-in-one的项目一直会出现网络异常的问题,目前通过各方面判断是由于线程的问题,引起mysql线程问题又有可能跟定时任务,长连接,另外还有可能跟jvm虚拟机的内存释放有关系,感觉可能性比较多,由于这个项目是前后端一起的,判断起来比较麻烦.下面介绍2款JDK自带的性能分析工具,JConsole和VisualJVM.前者主要用来分析内存，cpu，线程，类等。
前半部分介绍响应式编程的一些思想，后半部分介绍我们如何基于LiveData实现数据流设计的落地实践。 "一切都是对象 ( Everything is an Object! )" 当使用面向对象(Object-Oriented)的思维去开发时，我们被教导：“一切都是对象 ( Everything is an Object! )”。 我们自顶向下地分解问题，将模块封装为交互(method) 和状态(property)的集合，通过不断将模块拆分成更细的维度，最后形成一个个具有明确定义的内聚性的类(Class)
对于高性能的 RPC 框架，Netty 作为异步通信框架，几乎成为必备品。例如，Dubbo 框架中通信组件，还有 RocketMQ 中生产者和消费者的通信，都使用了 Netty。今天，我们来看看 Netty 的基本架构和原理。
说到执行SQL，那就不得不谈一谈MySQL的基础模型，以及`server层`与`存储引擎层`之间的功能。这样才方便我们更加了解。执行一条SQL到底发生了啥
JVM 发生内部崩溃，那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
平均负载跟cpu有很大关系, 比如我们的系统为2个cpu,那么平均负载2 表示两个cpu全部占满。 我们的平均负载1分钟内为0.02,可以简单先理解为每个cpu占用了1%。
本篇文章讲解JNI下属性的内存释放问题，众所周知，JAVA有四大引用，1，强引用2，弱引用3，软引用4，虚引用。JNI有三大引用，1，普通全局引用2，弱全局引用3，局部引用。 1，Native方法执行完最后一行代码完毕后，方法内的所有局部对象全部自动释放内存。 2，弱、普通全局引用是跨线程、方法的，不同的是全局引用必须手动调用(env)->DeleteGlobalRef(env, 引用);才能释放内存，而弱全局适用于包装那些使用不频繁的属性，它是不稳定的，因为它不会阻止垃圾回收机制释放其内存，只要内存不够，弱引用就可能被释放。 3，引用的比较用(env)->IsSameObject(env, obj_1, obj_2)，特殊的一点如果比较的是NULL，NULL是JVM下的对象，如果你比对的对象是null，尽管"相同"，但是会不同。
提起堆，大部分人都不陌生，但是其实很多人也不见得就很了解。我见过的大部分人，对堆的理解其实还停留在，全局的一种内存，速度没有栈快，不会自动销毁，需要开发人员自己管理。这其实不怪 Windows，怪就怪面试人员水平参差不齐，五百年了，问堆还是，堆栈究竟有什么区别。然后在中国这个应试教育横行的地方，也必然是各种针对性的突击，问八百个人都是上边的答案。然而，对于 Windows 的堆，作为一个开发人员，这些了解显然是不够的。
一．引言 1关于本次话题 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我，咨询推送服务相关的问题。问题五花八门，在帮助大家答疑解惑的过程中，我也对问题进行了总结，大概可以归纳为如下几类： Netty是否可以做推送服务器？ 如果使用Netty开发推送服务，一个服务器最多可以支撑多少个客户端？ 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题。 由于咨询者众多，关注点也比较集中，我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结，帮助大家在实际工作中少走弯路。 2关于推送服务 移
年前去过上海掌门集团（做无线wifi万能钥匙的那一家）和百度面试过一次，前者问了linux下gcc的malloc函数如何分配内存的，后者在二面时通过一个链表的数据结构也间接地问到了这个问题。我面试的职位是后台C++开发。 且不说面试会可能会遇到这个问题，我们很多服务器程序在长周期或者大量访问的情况后会变得反应迟钝，排查原因发现占用内存会随着请求数量的增多不规律而且不正常地增长，和内存泄漏一样。如果使用valgrind这样的内存泄露工具排查却发现并无内存泄露，其根本原因是内存碎片造成的。这也是我们在开发高性
最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我，咨询推送服务相关的问题。问题五花八门，在帮助大家答疑解惑的过程中，我也对问题进行了总结，大概可以归纳为如下几类：
内存回收，也就是系统释放掉可以回收的内存，比如缓存和缓冲区，就属于可回收内存。它们在内存管理中，通常被叫做文件页（File-backed Page）。大部分文件页，都可以直接回收，以后有需要时，再从磁盘重新读取就可以了。
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