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大堆栈带来的高GC开销的问题

5GC took 574.027934ms 6GC took 560.615987ms 7GC took 555.199337ms 8GC took 1.071215002s 9GC took...如果GC坚持定期扫描我们分配的所有内存，我们将失去GC大量可用的处理能力。我们该怎么办？ 让GC变得迟钝 GC怎么才能变迟钝？嗯，GC正在寻找指针。如果我们分配的对象的类型不包含指针怎么办？...6GC took 127.504µs 7GC took 111.425µs 8GC took 163.378µs 9GC took 145.257µs 10GC took 144.757µs...如果我们可以避免分配的类型中的任何指针，它们不会导致GC开销，因此我们不需要使用任何堆外技巧。如果我们确实使用堆外分配，那么我们需要避免存储指向堆的指针，除非这些指针也被GC可见的内存引用。...通过跟踪偏移量，我们的大块中不再有指针，GC也不再有问题。 ? 我们通过这样做放弃的是为单个字符串释放内存的能力，并且我们增加了一些将字符串体复制到大字节片中的开销。 下面是一个演示这个想法的小程序。

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Go Action: 如何避免因为大堆产生的高GC开销

GC took 560.615987ms GC took 555.199337ms GC took 1.071215002s GC took 544.226187ms GC took...让GC不扫描这部分内存 怎样才能让GC不扫描这部分内存？GC在寻找指针。如果我们分配的对象的类型不包含指针，GC还会扫描吗？ 我们可以尝试一下。...2015 年款 MBP上运行了这个程序，结果如下： GC took 350.941µs GC took 179.517µs GC took 169.442µs GC took 191.353µs GC...耗时为： GC took 460.777µs GC took 206.805µs GC took 174.58µs GC took 193.697µs GC took 184.325µs GC took...这样做的坏处就是，丧失了slice 操作的便利性，slice 的修改变得特别复杂，我们为将字符串体复制到大的字节切片上增加了开销。 这里有一个小程序来演示这个想法。

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    Neo4J性能优化指引

    内存配置 Neo4j服务的内存划分为很多部分，以下是其中的一部分： neo4j 内存管理 「JVM堆」 JVM堆是一个单独的动态内存分配，Neo4j使用它来存储实例化对象。...为了提高多租户的稳定性，也可以设置每个事务的内存使用 dbms.memory.transaction.database_max_size: 限制每个数据库的内存总量。...当达到内存使用总量限制时，事务将被终止，以保证数据库的整体运行状况。...目标是拥有足够大的堆，以确保重载/峰值负载不会导致所谓的 GC-trashing。当 GC-trashing 发生时，性能可能会下降两个数量级。...「为了获得最大性能，建议为 Neo4j 提供尽可能多的 RAM 以避免磁盘读写」。 页面缓存 Neo4j 启动时，它的页面缓存是空的，需要预热。页面及其图形数据内容在查询需要时按需加载到内存中。

    4.2K21

    深入解析GraphX：Spark图计算库的核心原理与实战应用

    特别需要关注GC暂停时间，如果发现GC开销过大，应考虑调整内存分配比例或使用G1垃圾收集器： spark.executor.extraJavaOptions -XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent...与Neo4j的对比 Neo4j是知名的原生图数据库，采用属性图模型存储数据。...两者的定位差异明显：Neo4j是图数据库，GraphX是图处理引擎。 性能特征方面，Neo4j 5.x版本在单机或小规模集群上表现优异，但横向扩展能力相对有限。...与GraphX的分布式架构不同，NetworkX运行在单机环境中，内存容量限制了其处理大规模图数据的能力。...易用性与生态整合 GraphX目前的API相对底层，需要用户具备较强的分布式系统和图算法知识，这在一定程度上限制了其广泛应用。

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    2022年9月26日 Go生态洞察：Go运行时4年后的进展

    GOGC让用户调整由Go GC做出的CPU开销与内存开销之间的权衡。这个“调节器”长期以来服务于Go社区，涵盖了广泛的用例。 为什么要添加一个内存限制调节器呢？...设置内存限制使得运行时能够抵抗瞬时的、可恢复的负载峰值，通过意识到何时需要更努力地减少内存开销。...其次，为了在不使用内存限制的情况下避免内存不足错误，必须根据峰值内存调整GOGC，即使在应用程序不在峰值内存使用时也保持低内存开销，从而导致更高的GC CPU开销。...通过提供对负载峰值的保护，设置内存限制允许GOGC在CPU开销方面进行更积极的调整。 内存限制的设计旨在易于采用和鲁棒。...例如，它是对应用程序Go部分的整个内存占用的限制，而不仅仅是Go堆，所以用户不必担心计算Go运行时的开销。运行时也会根据内存限制调整其内存清理政策，以便在面对内存压力时更积极地将内存返回给操作系统。

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    Go 运行时：4 年之后

    通过设置内存限制，运行时能够意识到什么时候需要更努力地工作以减少内存开销，从而使运行时能够健壮地应对瞬时的、可恢复的负载峰值。 第二是为了避免不使用内存限制时出现的内存不足。...我们必须根据内存峰值调优 GOGC，而为了保持较低的内存开销会导致更高的 GC CPU 开销，即使应用程序没有处于内存使用峰值且有足够的可用内存。这在容器化的环境中尤其重要。...设置内存限制可以为峰值负载提供保护，并可以针对 CPU 开销更主动地调优 GOGC。 内存限制的设计旨在易用性和健壮性。...例如，它是对应用程序中 Go 部分的整个内存占用的限制，而不仅仅是 Go 的堆，因此用户不需要额外计算 Go 运行时的开销。...我们选择让内存耗尽而不是陷入抖动状态，因此作为一种缓解措施，运行时将 GC 限制为总 CPU 时间的 50%，即使这样会超过内存限制。

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    深入理解Neo4j图数据库：从基础概念到实际应用实践日志

    二、Neo4j的技术特性2.1 Cypher查询语言Cypher是Neo4j专有的声明式图查询语言，其语法设计灵感来源于英语和数学符号，非常直观易懂。...六、Neo4j技术发展趋势6.1 与AI技术的融合随着人工智能技术的发展，Neo4j越来越多地与机器学习、自然语言处理等技术结合。...七、Neo4j实战操作详解7.1 Neo4j安装与配置Neo4j支持多种安装方式，包括直接下载安装包、使用Docker容器以及云服务部署等。...：记录执行的Cypher查询（需要配置启用）security.log：记录安全相关事件http.log：记录HTTP API请求gc.log：记录JVM垃圾回收信息日志配置主要在neo4j.conf文件中进行...2023-01-15 10:00:00/,/2023-01-15 11:00:00/p' debug.log性能问题诊断通过分析日志可以发现系统性能问题：慢查询识别：查找执行时间过长的查询语句内存问题：通过GC

    1.7K00

    机器一宕机就靠“拍脑袋”？试试知识图谱，排故快准狠！

    但如果你有知识图谱，这个过程就变成了——自动检索“已知故障链条”，然后给出建议：接口响应超时↓可能原因： - Redis连接池耗尽（概率85%） - 接口调用下游超时（概率70%） - GC频繁（...三、知识图谱构建的关键：数据建模 + 实体抽取 + 图谱构建我这里给大家简单演示一个入门级图谱构建过程，用Python + Neo4j 来跑个通：from py2neo import Graph, Node..., Relationship# 连接Neo4j数据库graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))# 创建实体service...sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 历史事件库docs = [ "订单服务接口超时，原因是Redis连接池耗尽", "库存服务响应变慢，原因是GC...构建基础图谱：用图数据库（如 Neo4j）建好基础关系。故障事件归档：收集真实案例、专家知识，抽象事件模型。图谱+AI结合：搞个相似度匹配、推理模型，给出自动建议。

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    知识图谱之图数据库如何选型：知识图谱存储与图数据库总结、主流图数据库对比（JanusGraph、HugeGraph、Neo4j、Dgraph、NebulaGraph、Tugrapg）

    属性表仍存 在如下一些缺点： (1) 对于规模稍大的真实知识图谱数据，主语的类别可能有几千到上万个，需要建立几千到上万个表，这往往超过了关系数据库的限制 (2) 即使在同一类型中，不同主语具有的谓语集合也可能差异较大...) 需要创建的表的数目与知识图谱中不同谓语数目相等，而大规模的真实知识图谱 (如 DBpedia、YAGO、WikiData 等) 中谓语数目可能超过几千个，在关系数据库中维护如此规模的表需要花费很大开销...需要执行的表连接操作数量越多，而对于未指定谓语的三元组查询，将发生需要连接全部谓语表进行查询的极端情况 (3) 谓语表的数量越多，数据更新维护代价越大，对于一个主语的更新将涉及多张表，产生很高的更新时 I/O 开销...缺点: (1) 虽然部分缓解了三元组表的单表自连接问题, 但需要花费 6 倍的存 储空间开销、索引维护代价和数据更新时的一致性维护代价, 随着知识图谱规模的增大, 该问题会愈加突出; (2) 当知识图谱查询变得复杂时...此类图数据库在现有存储系统之上新增了通用的图语义解释层，图语义层提供了图遍历的能力，但是受到存储层或者架构限制，不支持完整的计算下推，多跳遍历的性能较差，很难满足 OLTP（on-line transaction

    11.9K11

    Neo4j 起诉3家公司虚假宣传开源胜诉

    该许可证包含了 AGPLv3 中的条款和 Commons Clause 许可证中的额外限制，被法院称成为“Neo4j 瑞士软件许可证”。...2018 年 11 月，Neo4j 公司以仅商业许可的方式发布了 Neo4j EE 3.5 版本。...Commons Clause 作为限制许可软件销售的附加条件，在 2018 年初由多家开源公司共同创建，并由 FOSSA 公开贡献，其初衷就是限制云厂商使用开源代码提供商业服务，但不回馈社区的行为。...3.4 版，他们继续在开源许可下提供；但是他们用了更严格的许可取代 AGPL，其中包括 AGPLv3 中的条款和 Commons Clause 提供的附加限制。...此外，还有开发者指出，一些公司仅仅因为他们的源代码在 GitHub 上就在推广时将其产品称为“开源”，即使许可证与任何专有许可证一样具有限制性。 “开源如果被滥用，则可能是欺诈性的。”

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    Kubernetes 中 Java 应用性能调优指南：从容器化特性到 JVM 底层原理的系统化优化

    微服务通信开销：服务网格、API 网关等基础设施可能引入额外延迟，需针对性优化。...定期分析 GC 日志，优化堆大小和 GC 策略。 不合理配置的影响： GC 线程过多：业务线程 CPU 时间片减少，吞吐量下降。 未开启 GC 日志：无法诊断内存泄漏或频繁 GC 问题。 3....不合理配置的影响： 线程数过多：上下文切换开销增大，CPU 利用率降低。 队列过长：请求延迟增加，用户体验下降。...网络与存储优化 容器网络通过 CNI 插件（如 Calico、Cilium）实现，但存在额外开销： 协议封装开销：VXLAN 或 IP-in-IP 增加报文头，降低有效带宽。...9.2 关键风险点 优化类别 风险 规避措施 容器内存限制 JVM 堆内存超出容器限制 使用 MaxRAMPercentage 动态分配 GC 算法 低延迟场景误用 ParallelGC 优先选择 ZGC

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    高性能Go语言发行版优化与落地实践｜青训营笔记

    Serial GC：只有一个collector（stop the world） Parallel GC：支持多个collectors同时回收的GC算法 Concurrent GC：mutator(s...） 暂停时间：业务是否感知 内存开销：GC元数据的开销 1.2 可达性分析算法（基于追踪） 一种用于判断哪些对象需要被回收的算法（这是垃圾回收的第一步，还不涉及到清理的过程） 对象被回收的条件：指针指向关系不可达的对象...1.4 分代GC（Generational GC） 分代假说：很多对象在分配之后很快就不再使用了 对象的年龄：经历过的GC的次数 目的：对于年轻和老年的对象，制定不同的GC策略，降低整体的内存管理的开销...函数体变大，icache不友好 编译生成的Go镜像变大 函数内联在大多数情况下是正向优化 内联策略 根据调用和被调用函数的规模编译器去决定是否做内联 4.2 Beast Mode的函数内联 Go函数内联受到的限制较多...语言特性，例如interface，defer等限制了函数内联 其原生的内联策略非常保守 Beast mode：调整函数内联的策略，使更多函数被内联 降低了函数调用的开销 增加了其他优化的机会 开销 Go

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    Neo4j 图数据库入门：让数据关系一目了然！

    安装Neo4j开始使用Neo4j前，我们需要先安装它。Neo4j提供了多种安装方式，包括桌面版、服务器版和云服务。...性能优化与最佳实践使用Neo4j时，有一些最佳实践可以帮助你获得最佳性能：使用索引 - 对频繁查询的属性创建索引： cypher CREATE INDEX ON :Person(name)限制返回结果...- 使用LIMIT子句限制结果数量： cypher MATCH (n:Person) RETURN n LIMIT 100使用参数化查询 - 避免字符串拼接，使用参数（尤其在应用程序中...(n:Person)-[:KNOWS]->(m) RETURN n, m使用索引 - 对频繁查询的属性创建索引： cypher CREATE INDEX ON :Person(name)限制返回结果...- 使用LIMIT子句限制结果数量： cypher MATCH (n:Person) RETURN n LIMIT 100使用参数化查询 - 避免字符串拼接，使用参数（尤其在应用程序中

    2.4K10

    白话 Golang 协程池

    Go 程虽然轻量，但仍有开销。 Go 的开销主要是三个方面：创建（占用内存）、调度（增加调度器负担）和删除（增加 GC 压力）。...调度开销： 时间上，协程调度也会有 CPU 开销。我们可以利用runntime.Gosched()让当前协程主动让出 CPU 去执行另外一个协程，下面看一下协程之间切换的耗时。...GC 开销： 创建 Go 程到运行结束，占用的内存资源是需要由 GC 来回收，如果无休止地创建大量 Go 程后，势必会造成对 GC 的压力。...上面的分析目的是为了尽可能地量化 goroutine 的开销。...使用协程池限制 Go 程的开辟个数在大型并发场景是有必要的，这也是性能优化方法中对象复用思想的一个具体应用。 7.简易协程池的设计&实现 一个简单的协程池可以这么设计。

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