要开发一个基于EOS区块链的DAPP需要多少内存、CPU或带宽资源？这是很多即将开始EOS项目的开发者关注的一个重要问题。...分配给你多少带宽和CPU，取决于你抵押的EOS代币在过去3天里EOS区块链系统抵押合约持有的代币总量中占多大的比例。发送交易所消耗的网络带宽资源和CPU资源，会随时间流逝自动再释放给你。...4、资源价格计算器 要计算EOS内存资源的价格，需要使用bancor算法。如果你希望学习如何在自己的EOS钱包产品中实现资源的价格计算，可以参考这个EOS钱包开发教程。...通常一个交易需要消耗200字节的带宽和1ms的CPU。...13个EOS的资源抵押可用，这就是我们开发这个EOS DApp所需要的内存、CPU和带宽资源的估算结果。
一个表装入内存所需空间 = 表行数 * 一行的大小 这就是为什么在设计表字段的数据类型时要非常计较 例如 （1）对于固定长度列，应使用char而不是varchar，因为varchar会增加用于记录长度的多余字节...（2）文章类型的表，把文章基本信息放在一个表，把文章内容放入另一个表，因为文章信息需要经常访问，而文章内容占据空间大，并且访问频率低很多，分开存放就可以节省内存空间
结果 最小内存占用 让我们从小处着眼。考虑到每种运行环境都需要一定的内存，因此我们先只启动一个任务。 图1：启动一个任务所需的最高内存 此图表明，程序可以明显分为两类。...Go 与 Rust 程序，作为编译成静态本机二进制文件的形式，消耗的内存非常少。相反，运行在管理平台或通过解释器运行的程序需要更多内存，尽管在这种情况下 Python 的表现相当出色。...然而，Rust 使用的本机 Linux 线程似乎非常轻量级，即使在 10k 线程的情况下，其内存消耗仍然低于许多其他运行环境的空闲内存消耗。...我们需要更多的任务来进行对比。 另一个出乎意料的是 Go。Goroutines 应该非常轻量，然而实际上它们消耗的内存超过了 Rust 线程所需内存的 50%。...Linux 内核在这方面表现得相当出色。 在之前的基准测试中，Go 与 Rust 异步相比具有微小的优势，但现在它已经失去了这个优势，并且消耗的内存比最优秀的 Rust多了 6 倍以上。
结果 最小内存占用 让我们从一些小的任务开始。因为某些运行时需要为自己分配一些内存，所以我们首先只启动一个任务。 图1：启动一个任务所需的峰值内存 我们可以看到，这些程序确实分为两组。...Go和Rust程序，静态编译为本地可执行文件，需要很少的内存。其他在托管平台上运行或通过解释器消耗更多内存的程序，尽管在这种情况下Python表现得相当好。这两组之间的内存消耗差距大约有一个数量级。...但是从Rust中使用的原生Linux线程似乎足够轻量级，在10000个线程时，内存消耗仍然低于许多其他运行时的空闲内存消耗。...Linux内核在这方面肯定做得很好。 Go也失去了它在上一个基准测试中相对于Rust异步所占据的微小优势，现在它比最好的Rust程序消耗的内存多出6倍以上。它还被Python超越。...译者注 本文比较了各个语言开启N个任务需要多少内存，如作者所说，这是一个很难去比较的东西，可以看到作者也已经尽力了，虽然不是那么严谨，但是也值得一看。
在Linux里面，一个进程占用的内存有不同种说法，可以是VSS/RSS/PSS/USS四种形式，这四种形式首字母分别是Virtual/Resident/Proportional/Unique的意思。...从procrank_linux.git下载代码，然后make编译。 sudo procrank查看各进成的VSS/RSS/PSS/USS占用情况。...u64 swap_pss; }; 核心函数是show_smap()，他处理一个vma的内容，整个进程可能需要调用多次show_smap()。...而后面两个命令可以查出 PSS USS内存占用. dumpsys meminfo 可以查出native和dalvik分别占用多少内存 linux 上可以用: smem ?...参考文档： 《如何通过Smem命令行检查Ubuntu上的内存使用情况》 《Memstat -- 查看Linux共享库的内存占用》 《Using procrank to measure memory usage
*9 = 14.4 GB 30000 2 GB 4.9*9 = 18 GB 那么，以三万用户为例，平均每个用户占用的内存约为 （18*1024-200*9）/30000 = 0.55 MB 十万用户究竟要多少内存...因为继续增加用户数的话，内存将会超出测试机的内存余量。（求赞助两条 16G） 如果继续增加用户数，将会开始使用操作系统的虚拟内存。虽然可以运行，但是运行效率会降低。原来登录可能只需要 100 ms。...使用到虚拟内存的用户则需要 2 s。 因此，速度降低的情况下，在验证需要多少内存意义可能不大。 但是，这不意味着不能够继续登录，以下便是 1+1+1 的情况下，十万用户全部登录后的情况。...因此对于测试机的唯一环境需求就是要正确的安装好 Docker Desktop 。...用 Redis 存储 Token 也可以实现上面的需求，为什么要选择这个框架？
那么，这个模型的成本是多少呢？ 要了解这个成本，您需要了解 Java 中线程的成本。平台线程和 CPU 使用率的成本。...关于它们，您需要了解两件事。 平台线程需要将其调用堆栈存储在内存中 它是系统资源，启动平台线程大约需要一毫秒 事实上，平台线程是一种相当昂贵的资源。如何利用此类线程优化硬件利用率呢？...那么就需要 90000 个线程，启动它们需要 90秒，同时，还要消耗 1.8 TB 的内存。 很明显，平台线程的成本太高，无法以接近最佳的硬件利用率进行扩展。...所以，这就是阻塞虚拟线程的代价，将该虚拟线程的堆栈移动到主内存并返回。阻塞虚拟线程并不是免费无开销的，但它比阻塞平台线程要划算得多。...需要多少平台线程来运行虚拟线程 关于这个问题，我们可以测试一下。让我创建虚拟线程并收集所有相应的平台线程名称。 该代码基本上启动了五个虚拟线程，然后使用一些代码提取池名称和平台线程名称。
当我们需要运行大量的并发任务时，我们需要考虑内存的使用情况。本文将讨论在运行100万个并发任务时所需的内存量，并提供一些代码示例和注释。 首先，我们需要明确每个并发任务所需的内存量。...假设每个任务需要占用1MB的内存空间。那么100万个并发任务将需要100万MB的内存，即1000GB或1TB的内存。 接下来，我们可以使用多线程或异步编程来实现并发任务。...例如，您可能需要使用线程池或其他并发库来管理并发任务。 另一种实现并发任务的方法是使用异步编程。...需要注意的是，异步编程通常需要更少的内存，因为它可以更有效地利用计算资源。但是，具体的内存使用情况取决于任务的性质和实现方式。...然而，实际情况可能因系统配置和任务的特性而有所不同，因此在实际应用中需要进行更详细的测试和评估。
大模型训练推理要用多少内存？ 打开这个网页一测便知，测量误差小至0.5MB。...这就是HuggingFace Space上的最新火起来工具——Model Memory Calculator，模型内存测量器，在网页端人人可体验。...要知道，跑大模型最头疼的问题莫过于：GPU内存够吗？ 现在能先预估一波、误差很小，让不少人大呼“Great”！ 实际推理内存建议多加20% 使用第一步，需要输入模型的名称。...不过有一些模型会存在限制，需要获取API token后才能开始计算，比如Llama-2-7b。 我们找了几个大模型实测，可以看到当模型规模达到百亿参数后，内存要求被直线拉高。...而在实际推理过程，EleutherAI发现需要在预测数据基础上，预留20%的内存。具体举例如下： 作者小哥热衷开源项目 最后来介绍一下带来这个项目的小哥Zach Mueller。
如果要执行的线程大于核心数，那么就需要通过操作系统的调度了。操作系统给每个线程分配CPU时间片资源，然后不停的切换，从而实现“并行”执行的效果。 但是这样真的更快吗？...不过切换是有代价的，每次切换会伴随着寄存器数据更新，内存页表更新等操作 。...真实程序中的线程数 那么在实际的程序中，或者说一些Java的业务系统中，线程数（线程池大小）规划多少合适呢？...执行效率 - 比如批处理时，我单位时间内要开多少线程才能及时处理完毕 …… 梳理链路关键点，是否有卡脖子的点，因为如果线程数过多，链路上某些节点资源有限可能会导致大量的线程在等待资源（比如三方接口限流，...可能还有同学可能会有疑问：“我们系统也没啥压力，不需要那么合适的线程数，只是一个简单的异步场景，不影响系统其他功能就可以” 很正常，很多的内部业务系统，并不需要啥性能，稳定好用符合需求就可以了。
比如进程的调度延时是多少？Linux能否硬实时？多核下多线程如何执行？系统的内存究竟耗到哪里去了？我写的应用程序究竟耗了多少内存？什么是内存泄漏，如何判定内存是否真的泄漏？...逃离这个噩梦，唯一的方法，我们势必应该以一种最简单可靠地方式来理解进程调度和内存管理的精髓，这个时候，细节已经显得不那么重要，而concept则需要吃透再吃透。...所以我们要弄清楚进程调度和内存管理究竟能解决什么样的问题。 Linux进程调度以及配套的进程管理回答如下问题： 1.Linux进程和线程如何创建、退出？...Linux内存管理回答如下问题： 1.Linux系统的内存用掉了多少，还剩余多少？下面这个free命令每一个数字是什么意思？ ? 2.为什么要有DMA、NORMAL、HIGHMEM zone？...共享 Linux进程究竟耗费了多少内存，是一个非常复杂的概念，除了上面的vss, rss外，还有pss和uss，这些都是Linux不同于RTOS的显著特点之一。
如果要执行的线程大于核心数，那么就需要通过操作系统的调度了。操作系统给每个线程分配CPU时间片资源，然后不停的切换，从而实现“并行”执行的效果。 但是这样真的更快吗？...不过切换是有代价的，每次切换会伴随着寄存器数据更新，内存页表更新等操作。...真实程序中的线程数 那么在实际的程序中，或者说一些Java的业务系统中，线程数（线程池大小）规划多少合适呢？...执行效率 - 比如批处理时，我单位时间内要开多少线程才能及时处理完毕 …… 梳理链路关键点，是否有卡脖子的点，因为如果线程数过多，链路上某些节点资源有限可能会导致大量的线程在等待资源（比如三方接口限流，...可能还有同学可能会有疑问：“我们系统也没啥压力，不需要那么合适的线程数，只是一个简单的异步场景，不影响系统其他功能就可以” 很正常，很多的内部业务系统，并不需要啥性能，稳定好用符合需求就可以了。
如果要执行的线程大于核心数，那么就需要通过操作系统的调度了。操作系统给每个线程分配CPU时间片资源，然后不停的切换，从而实现“并行”执行的效果。 但是这样真的更快吗？...不过切换是有代价的，每次切换会伴随着寄存器数据更新，内存页表更新等操作 。...真实程序中的线程数 那么在实际的程序中，或者说一些Java的业务系统中，线程数（线程池大小）规划多少合适呢？...执行效率 - 比如批处理时，我单位时间内要开多少线程才能及时处理完毕 …… 梳理链路关键点，是否有卡脖子的点，因为如果线程数过多，链路上某些节点资源有限可能会导致大量的线程在等待资源（比如三方接口限流，...可能还有同学可能会有疑问：“我们系统也没啥压力，不需要那么合适的线程数，只是一个简单的异步场景，不影响系统其他功能就可以” 很正常，很多的内部业务系统，并不需要啥性能，稳定好用符合需求就可以了，那么我的推荐的线程数是
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程，因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能，而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os，因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑...maxThreads多少合适呢？ 利特尔法则 系统中的请求数 = 请求的到达速率 × 每个请求处理时间 去超市结账排队，如何估算一个队列有多长呢？...，但前提是CPU核数要足够，如果一个CPU来支撑10000 TPS并发，创建10000个线程，显然不合理，会造成大量线程上下文切换 请求处理过程中，I/O等待时间越长，需要的线程数越多，前提是CUP时间和...I/O时间的比率要计算的足够准确 请求进来的速率越快，需要的线程数越多，前提CPU核数跟得上 实际场景下如何确定线程数 先用上面两公式估算出理想线程数，再压测调整，达到最优。...如果发现了问题就需要调整，比如maxQueueSize，如果大量任务来不及处理都堆积在maxQueueSize中，会导致内存耗尽，这个时候就需要给maxQueueSize设一个限制。
该命令可以查看内存的详细信息，包括内存容量、交换空间、高速缓存等。 查看内存使用情况： free -mh ? 该命令可查看当前 Linux 对内存和交换空间的占用情况。...需要注意的是，这里的单位是 Mbit/s，而不是我们平常所说网速的多少 MB/s，他们之间的换算关系为 8Mbit/s = 1MB/s。...其中 {ServerHost} 为服务器主机的 IP，{Time} 为测试的时长，{Tnterval} 为每隔几秒输出一个测试结果，{Number} 为要传送的数据量，{Parallel} 为采用多少线程进行传输...其中 {ServerHost} 为服务器主机的 IP，{Interval} 为每隔多少秒输出一次测试结果，{Bandwidth} 为需要传输的带宽。进行 UDP 测试的主要参数为 -u。...测试结果和硬件，系统合适的驱动关系很大。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具，可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率，内存使用，虚拟内存交换情况,IO读写情况。...这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令，一个是Linux/Unix都支持，二是相比top，我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况，而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样...CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。...si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，如果这个值大于0，表示物理内存不够用或者内存泄露了，要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕，一切正常。...bi和bo一般都要接近0，不然就是IO过于频繁，需要调整。
所有的操作系统都有内核，无论是Windows还是Linux，都管理着三个重要的资源：计算，网络，存储。 ? 计算指CPU和内存，网络即网络设备，存储即硬盘之类的。...所以需要管家来协调调度整个资源，谁先用，谁后用，谁用多少，谁放在这里，谁放在那里，都需要管家操心。...大牛们在写Linux内核的时候，如果用户态程序做事情，就将扳手掰到第3等级，一旦要申请使用更多的资源，就需要申请将扳手掰到第0等级，内核才能在高权限访问这些资源，申请完资源，返回到用户态，扳手再掰回去。...虚拟化软件：没问题，你是内核嘛，可以跑 虚拟化软件转过头去找物理机内核：报告管家，我管理的虚拟机里面的一个要执行一个CPU指令，帮忙来一小段时间空闲的CPU时间，让我代他跑个指令。...可是哥，好像这点指令跑的有点慢啊。 虚拟化软件：这就不错啦，好几个排着队跑呢。 内存的申请模式如下。 虚拟机内核：我启动需要4G内存，我好分给我上面的应用。
如果你还是学生，大概率理论占比会过于偏多，你就需要加强你的实践。要多多动手，甚至可以考虑去参加一些项目，在项目中不断实践自己学到的理论知识。...例如后端的各种服务经常要进行压测，经常会提及性能瓶颈。我又在想，整个计算机体系结构里，各个模块的性能表现究竟是啥样的。比如内存的延迟是多少，带宽能达到多少，真有厂家吹的那么牛叉？...经过思考以及动手测试后，下面几篇文章就诞生了 《实际测试内存在顺序IO和随机IO时的访问延时差异》 《揭穿内存厂家“谎言”，实测内存带宽真实表现》 《搭载固态硬盘的服务器究竟比搭机械硬盘快多少？》...可能你也想看看这些协议都是怎么被实现的，那你就需要看看卷2了。 《深入理解Linux内核》 都说源码面前毫无秘密。...如果你非得喜欢囤一本回家好好看，我也推荐你一本： 《性能之巅》 你写出来的程序最终是要放在服务器上跑的。
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