垃圾回收（Garbage Collection，简称GC）是现代编程语言中的重要特性之一，它可以自动地管理内存，帮助开发人员避免内存泄漏和悬空指针等问题。Go语言（Golang）作为一门以效率和并发性为特点的编程语言，也采用了一种高效的垃圾回收机制来管理内存，让开发者能够专注于业务逻辑而不必过多关心内存管理的问题。
由于STW会影响程序的性能，因此将步骤3和步骤4的顺序调换，让步骤3的垃圾清除步骤与程序同时进行，能够减小STW的时长。
Go的所有实现版本都没有单独用过删除写屏障，GoGC的历次迭代为标记清楚-插入写屏障-混合写屏障，且插入写屏障和混合写屏障对栈上都不操作。
本文中的“垃圾”是指计算机中一段内存空间，我们知道CPU、内存和硬盘等是程序运行所需要的资源，这些资源是有限的。程序中对象的分配需要分配内存，这里的内存是实打实的物理内存，对机器来说，内存是有限的，当这片内存分配给A程序之后，就不能分配给B程序了（共享内存除外），所以当分配的对象不再使用时，要尽早释放掉占用的物理内存，进行回收利用。所以垃圾回收（GC)就是回收不在使用的物理内存，并且我们通常所说的垃圾回收是指自动垃圾回收（Automatic Garbage Collection).
进程在运行时,所操作的内存就是虚拟内存,每个进程之间的虚拟内存互相独立,通过 MMU 内存管理技术再映射到物理内存中,同时,虚拟内存空间块分为:
数据库读数据，批量插入到es里，id自定义用的数据库的主键值，批量插入后，没有报错，可是用cerebro看，大量文档的状态是deleted，数据库中的主键值百分百没有重复的，不知道为什么会这样？
由此，初步得出结论：更新、删除操作实际是在原来文档的基础上版本号 + 1，且每执行一次，版本号 +1 一次。同时，原来的老版本的文档标记为deleted 状态。
本文对比了四种语言在垃圾回收方面的实现，其目标都是相同的，即希望做到准确又高效的识别和清理内存中的垃圾对象，不同语言之间在实现思路上有相似之处，又各自有不同的侧重点。
2、从逻辑上讲，进入环境的变量占用的内存永远无法释放，因为只要执行流进入相应的环境，就有可能使用。
当被问到垃圾回收算法的时候，大多数人都知道三种回收算法，标记-清楚，标记-复制，标记-整理，但是标记的过程是如何的呢？在并发型标记的时候是怎么对对象图进行遍历的？
关于垃圾回收，比较常见的算法有引用计数、标记清除和分代收集。Golang 语言使用的垃圾回收算法是标记清除。本文主要介绍一下 Golang 语言的垃圾回收算法。
最近在服务器上升级一个软件时，手动使用sc delete NewMQSystem命令删除NewMQSystem这个服务，然后再在CMD窗口中运行下面的命令：
GC 全称 Garbage Collection，目前主流的垃圾回收算法有两类，分别是追踪式垃圾回收算法（Tracing garbage collection）和引用计数法（ Reference counting ）。
Stop the world 是讨论垃圾回收（Garbage Collection，GC）时绕不开的话题，曾经Go语言的GC机制也威胁着服务的响应时间——Discord技术团队的文章Why Discord is switching from Go to Rust讨论了Go语言GC带来的问题。Go通过版本迭代已经极大地改善了GC的问题，平均每次STW时间从100+ms降低到了0.5ms——是什么神奇的魔法使得世界几乎无需暂停？在本文中，我们通过提问、解答的方式尝试对该演进的主要过程进行梳理。
大家好，我是前端西瓜哥。今天带带大家来分析React源码，理解单节点 diff 和多节点 diff 的具体实现。
最近和一个朋友聊天，他问了我 JVM 的三色标记算法。我脑袋一愣发现竟然完全不知道！于是我带着疑问去网上看了几天的资料，终于搞清楚啥事三色标记算法，它是用来干嘛的，以及它和 CMS 回收器和 G1 回收器的关系了。今天，就让树哥带着大家一起盘一盘它！
Get keys from removed factors and new factors, and compute unused keys, i.e., keys that are empty now and do not appear in the new factors.
MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。
GC Roots只占堆的很小部分，并且在各种优化技巧(如OopMap)的加持下，带来的停顿已经是非常短暂且固定的了。 可从GC Roots再继续往下遍历对象图，这一步骤的停顿就要与Java堆的容量直接成正比了。 为了降低线程停顿时间，就需要并发的进行可达性分析。如下就是并发可达性分析的细节。
垃圾回收(Garbage Collection，简称GC)是编程语言中提供的自动的内存管理机制，自动释放不需要的对象，让出存储器资源，无需程序员手动执行。
我们常常使用du和df来获取目录或文件系统已占用空间的情况。但它们的统计结果是不一致的，大多数时候，它们的结果相差不会很大，但有时候它们的统计结果会相差非常大。
在本篇博客中，我们将创建一个基于 Python 的简单图形化界面应用程序，这是一个 To-Do 列表应用程序。用户可以使用该应用程序添加任务、标记任务为已完成、删除任务等。我们将使用 Tkinter 库来创建用户界面，让我们从头开始构建这个应用程序。
在ClickHouse的MergeTree引擎中，数据标记（标记列）主要用于跟踪数据的状态和版本。它可以用来表示数据的插入、删除、修改等操作的元数据信息。标记列通常是一个无符号整数，其值递增且不可变。
我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable，对应的开源实现为 Apache HBase。按照这个思路，Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似，那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢？本文将为大家解答这些问题。我们从 KeySpace -> Table -> Partition -> Row -> Cell 顺序介绍。本文基于 Apache Cassandra 3.11.4 源码进行介绍的，不同版本可能有些不一样。
作者 | 骏马金龙 来源 | https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/8659301.html 今天有个人问我du和df的统计结果为什么会不同。给他解析了一番，后来想想还是写篇文章从原理上来分析分析。 我们常常使用du和df来获取目录或文件系统已占用空间的情况。但它们的统计结果是不一致的，大多数时候，它们的结果相差不会很大，但有时候它们的统计结果会相差非常大。 例如： df的统计结果 [root@xuexi ~]# df -hT Filesystem
CMS垃圾收集算法使用了三色标记，我们以CMS垃圾收集为例来说明。CMS垃圾收集的流程如下：
CollapsingMergeTree就是一种通过以增代删的思路，支持行级数据修改和删除的表引擎。它通过定义一个sign标记位字段，记录数据行的状态。如果sign标记为1，则表示这是一行有效的数据；如果sign标记为-1，则表示这行数据需要被删除。当CollapsingMergeTree分区合并时，同一数据分区内，sign标记为1和-1的一组数据会被抵消删除。
**bool Insert(const std::string &key, T value); **
如果想在当前文件夹下导入已经写好的模块。那么就需要将当前文件夹加入到sys.path中。 如果只打开一个文件夹，那么就会自动将当前文件夹加入到sys.path。 如果我们打开的文件夹下还有多个文件夹。不同的文件夹下有不同的模块。文件夹之间需要相互导入模块或者是导入自己的模块。有两种方法。
老实说，莱纳斯·托瓦尔兹（Linus Torvalds）的小项目几乎感觉像是一个奇迹。
go 中原生的 map 不是并发安全的，多个 goroutine 并发地去操作一个 map 会抛出一个 panic
指定删除相关对象时在当前表中采取的操作。此关键字仅适用于将基数Cardinality 指定为“父”或“一”的关系属性。它的使用在所有其他上下文中都是无效的。
在Elasticsearch的说法中，文档是序列化的JSON数据。在典型的ELK设置中，当您发送日志或度量标准时，它通常会发送到Logstash，Logstash按照Logstash配置的定义进行格式化，变异处理和以其他方式处理数据。生成的JSON在Elasticsearch中编制索引。
最近有用户让帮忙看一下一个诡异的问题，同样的一个查询语句，执行多次查询结果竟然不一致，查询结果中hits.total一会是30，一会为15，这是为什么呢？
从今天开始我们开始讲解EF中的实体状态和数据操作，这篇文章先讲解实体状态。 我们通过前面的学习，知道EF通过上下位负责跟踪实体的状态，实体状态的位置是在命名空间 System.Dat.Entity 里的 EntityState，具体状态有如下5种：
kafka将topic分成不同的partitions，每个partition的日志分成不同的segments，最后以segment为单位将陈旧的日志从文件系统删除。
墨墨导读：本文记录一次大量删除导致MySQL慢查的分析，大家有没有遇到过这种问题？
二、如果当前topic有使用过即有过传输过信息：并没有真正删除topic只是把这个topic标记为删除（marked for deletion）。想要彻底删除topic数据要经过下面两个步骤：
1、删除kafka存储目录（server.properties文件log.dirs配置，默认为”/tmp/kafka-logs”）相关topic目录 2、Kafka 删除topic的命令是：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
当慢查在执行的时候，大部分的都是表现在 Sending data 的状态，我们通过 profiling 去确认下慢查的时间分布：
Python提供了自动化的内存管理，也就是说内存空间的分配与释放都是由Python解释器在运行时自动进行的，自动管理内存功能极大的减轻程序员的工作负担，也能够帮助程序员在一定程度上解决内存泄露的问题。
diff算法在前端面试中也算是一个高频考题了，那怎么给面试官一个满分解答呢？难道还是简单的说个“深度优先，同层级比较”吗？这太短小精悍了......!
垃圾收集器在并发标记的过程中，执行标记期间应用线程还在并行运行，对象间的引用关系时刻发生变化，垃圾收集器在标记过程中就容易发生多标和漏标（其实多标和漏标我们统称为误标）。
在 github 上直接观看 markdown 会把图片转存到缓存中，github 转存后的图片清晰度很有问题，因此如果图片看不清，可以移步知乎上的相同文章
在复制表的同时，将对表的操作，写入日志文件，之后再将日志文件应用到复制文件上，实现复制表的时候，不阻塞其他对表的写入操作，因此称为Online DDL。
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