Python采用基于值的内存管理模式，相同的值在内存中只有一份。这是很多Python教程上都会提到的一句话，但实际情况要复杂的多。什么才是值？什么样的值才会在内存中只保存一份？这是个非常复杂的问题。...对于列表、元组、字典、集合以及range对象、map对象等容器类对象，它们不是普通的“值”，即使看起来是一样的，在内存中也不会只保存一份。 ?...1、对于[-5, 256]之间的整数，会在内存中进行缓存，任何时刻在内存中只有一份。 ? 对于任意对象，系统会维护一个计数器时刻记录该对象被引用的次数。...对于[-5, 256]之间的整数，系统会进行缓存，系统本身也有大量对象在引用这些值。 ? 不在[-5, 256]之间的整数，系统不会进行缓存。 ? 2、然而，在下面的情况中，却又打破了这个规律。 ?...那是不是可以说，如果把大整数放进列表或元组中，在内存中就只有一份了呢？错！不能这么说。准确地说，应该是同一个列表或元组中的大整数在内存中会保存一份。 ?
NameNode 里有个叫 Namespace 的，它是维护整个 HDFS 文件系统的目录树结构及目录树上的状态变化的，比如一个目录树长这样...NameNode 里有还有个叫 BlockManager的，它是用来维护整个文件系统中与数据块相关的信息及数据块的状态变化的，比如，/user/bbb.avi 这个视频文件很大，它会被切分后存放在不同的地方...当我们想要查看 HDFS 上的某个文件时，都需要先问问 NameNode，这个文件它被切成了几小块(Namespace的作用)，每个小块都保存在哪台机器上(BlockManger的作用)，然后我们再按顺序去那些机器...当 HDFS 里的目录和文件变多，Namespace 要维护的目录树就会变大；同时，文件数量增加，BlockManager 要记录的文件被切分后的 Block 信息就多了。...这两样东西都是维护在 NameNode 的内存里的，所以呢，慢慢地 NameNode 占用的内存就跟着变大了。
今天咱们来聊聊一个可能会悄悄破坏你应用程序性能的问题——内存泄漏。想象一下这样的场景：你的应用程序运行得很顺畅，用户也挺满意，可突然之间，砰！它开始变慢、崩溃，或者像疯了一样占用内存。这是怎么回事呢？...随着时间的推移，这些残留的内存会阻塞系统，导致性能问题，最糟糕的情况就是应用程序崩溃。 ️♂️.NET中内存泄漏是如何发生的？...内存使用量增加：使用诸如任务管理器（Task Manager）或者进程资源管理器（Process Explorer）之类的工具来监控应用程序的内存占用情况。...预防内存泄漏的策略 让我们深入了解一些在.NET应用程序中预防内存泄漏的实用方法吧。 取消对事件处理器的订阅 当你订阅一个事件时，事件发布者会保留对订阅者的一个引用。...(); // 通过以下方式修复，释放定时器 timer.Dispose(); 留意大型集合 无限制增长的集合可能会导致内存问题，特别是当它们持有对其他对象的引用时。
，一个 CCU 近似等于1个 CPU 和 2GB 内存的计算资源，每个计费周期的 CCU 使用数量为：数据库所使用的 CPU 核数 与 内存大小的1/2 二者中取最大值温馨提示创建之前，请先购买存储资源包...read_buffer_size: 这是每个连接用于顺序读取操作的缓冲区大小。读取缓冲区用于从磁盘中读取数据并传递给客户端。较大的缓冲区可以提高读取性能，但如果设置过大，会占用过多内存。...query_cache_size: 查询缓存的大小，它用于存储之前执行的查询结果。启用查询缓存可以提高查询性能，但在高并发写入环境中可能会导致性能下降。在很多情况下，不建议过于依赖查询缓存。...innodb_read_io_threads: 这是 InnoDB 存储引擎的读取 I/O 线程数。增加这个值可以增加并行读取能力，尤其在有大量并发读取操作时。...，以满足用户的压力场景下的需求，同时可以持续性的顶住压力完成业务的操作，对于CPU和内存方面来讲，CPU的压力很大，峰值情况下能够达到100%，其内存情况方面来看，稳定维持在80%-90%这个区间。
小程序内存泄漏排查与解决一、引言在小程序开发中，内存泄漏是一种常见的性能问题，若得不到及时处理，会导致应用性能下降，甚至崩溃。...本文将详细介绍小程序中可能出现内存泄漏的原因，如何排查内存泄漏，并提供一些常见的解决方案和优化技巧，帮助开发者有效避免内存泄漏的问题。...二、内存泄漏的常见原因全局变量未清理在小程序中，若全局变量（包括 globalData 和页面对象的属性）未能及时清理，可能会导致内存泄漏。...定时器会一直持有对函数的引用，因此未清理会造成内存泄漏。...通过定期调用该接口，可以监控内存使用量，并发现异常。
应用滤镜时内存中的两个位图 当修改滤镜的某个属性或者显示对象时，内存中的两个位图都将更新以创建生成的位图，这两个位图可能会占用大量内存。...对复杂静态内容设置cacheAs，能大量减少DrawCall，使用好cacheAs是游戏优化的关键。 2. 尽量保证同图集的图片渲染顺序是挨着的，如果不同图集交叉渲染，会增加DrawCall数量。...这里需要注意的是，webGL下renderTarget缓存模式有2048大小限制，超出2048会额外增加内存开销。另外，不断重绘时开销也比较大，但是会减少drawcall，渲染性能最高。...第5节：减少CPU使用量 减少动态属性查找 JavaScript中任何对象都是动态的，你可以任意地添加属性。然而，在大量的属性里查找某属性可能很耗时。...在游戏的资源加载中，可以将资源按照关卡、场景等分类加载。在同一时间处理的图片越好，当时的游戏响应速度也会更快。在资源使用完成后，也可以予以卸载，释放内存。 第6节：其他优化策略 1.
html动画一般会采用css3的形式去做，当然也比较建议用css去做动画。但是有时候一些动画只能使用js来完成，常用的js动画方案是使用计时器来完成。...特点 requestAnimationFrame会把每一帧中的所有DOM操作集中起来，在一次重绘或回流中就完成，并且重绘或回流的时间间隔紧紧跟随浏览器的刷新频率 在隐藏或不可见的元素中，requestAnimationFrame...将不会进行重绘或回流，这当然就意味着更少的CPU、GPU和内存使用量 requestAnimationFrame是由浏览器专门为动画提供的API，在运行时浏览器会自动优化方法的调用，并且如果页面不是激活状态下的话...; btn.onclick = function(){ myDiv.style.width = '0'; cancelAnimationFrame(timer); timer =...= requestAnimationFrame(fn); }else{ cancelAnimationFrame(timer); }
) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K) 3增加了1M堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used...(29696K) 6从6112k，增加了1168k，到7280k堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 8503488(8304K) committed =...注意这里指所有的 CPU，因此如果在进程里有多个线程的话，这个时间可能会超过 real 所表示的时钟时间。...如果出现user + sys 时间的和比 real 时间要大，这主要是因为日志时间是从 JVM 中获得的，而这个 JVM 在多核的处理器上被配置了多个 GC 线程，由于多个线程并行地执行 GC，因此整个...底层创建一个长度为10的数组，当我们向数组中添加11个元素时，底层会进行扩容，扩容为原来的1.5倍(创建一个新的数组，长度为原数组长度的1.5倍，将原数组复制到新数组中)。
(29696K) max = 30408704(29696K) 2 这次增加了1024k，也就是1M 堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 5399848...(5273K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K) 3 增加了1M 堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K...注意这里指所有的 CPU，因此如果在进程里有多个线程的话，这个时间可能会超过 real 所表示的时钟时间。...如果出现user + sys 时间的和比 real 时间要大，这主要是因为日志时间是从 JVM 中获得的，而这个 JVM 在多核的处理器上被配置了多个 GC 线程，由于多个线程并行地执行 GC，因此整个...底层创建一个长度为10的数组，当我们向数组中添加11个元素时，底层会进行扩容，扩容为原来的1.5倍(创建一个新的数组，长度为原数组长度的1.5倍，将原数组复制到新数组中)。
发生的根因有两种，一种是共享内存（例如卡在了意图保护共享内存的锁操作上），一种是消息传递（比如等待chan）。...同时研究发现共享内存和消息传递导致的bug数量不想上下，但是共享这种方法的使用量比消息传递使用的更频繁，所以也得出了共享内存方式更不容易导致bug的结论。...的m.Lock()也会阻塞，形成死锁。...特殊库的误用 timer := time.NewTimer(0) if dur > 0 { timer = time.NewTimer(dur) } select { case timer.C: case <- ctx.Done(): return nil } 上面这段代码中，第一行创建的timer由于超时时间是0，所以会立刻触发select中的第一个
等监控系统中 一般使用Merter和Timer分别记录成功率和响应时间指标 io.dropwizard.metrics...默认的report是console的 如果要看具体是如何使用的可查看代码仓库中的readme文档 也可查看官方文档 官方文档 如果要自己使用也是很简单的 public class MeterExample...它是一种累计型的度量指标，数值只能单调递增 服务请求数 任务完成数 错误出现次数 Gauge Gauges中文名称可以翻译为计量器。它可以表示一个既可以增加, 又可以减少的度量指标值。...它是最简单和最基本的Metrics类型，只有一个简单的返回值，通常用来记录一些对象或者事物的瞬时值。 温度 内存使用量 Histogram Histograms中文名称可以翻译为直方图。...最大的特点是提供了多种多样的数据统计方式。 流量最大值 流量最小值 流量平均值 流量中位值 Timer Timers中文名称可以翻译为计时器。
前言 过去，我们浏览静态网站时无须过多关注内存管理，因为加载新页面时，之前的页面信息会从内存中删除。...然而，随着单页Web应用（SPA）的兴起，应用程序消耗的内存越来越多，这不仅会降低浏览器性能，甚至会导致浏览器卡死。因此，在编码实践中，开发人员需要更加关注与内存相关的内容。...如果网站停留在那里什么都不做，但 JavaScript内存使用量逐渐增加，那很可能是存在内存泄漏。...在这个过程中，可以通过一些指标来判断是否存在内存泄漏问题，比如堆内存使用量增加的情况，并及时采取措施解决这些问题，以确保应用程序的正常运行和良好的性能表现。...clearInterval(timerId); // stopping the timer i.e. if button pressed 4.事件监听 活动的事件监听器会阻止其范围内的所有变量被回收。
鉴于 Java 进程是 pod 中运行的唯一进程，为什么工作集大小 (WSS)/驻留集大小 (RSS) 内存使用量超过 JVM 总内存？ 3....➊提交的 JVM Heap 一旦达到heap限制就停止增加❷ ❸当提交的内存达到限制时，WSS/RSS 的系统内存停止heap增加。...相反，JVM 会从操作系统中预先分配和保留内存，而不会轻易释放它。OpenJDK规范解释道： G1 仅在 Full GC 或并发周期期间从 Java 堆返回内存。...--https://openjdk.org/jeps/346 因此，虽然Java进程的实际内存使用量可能很低，但JVM预分配的提交内存可能会高得多，并且不会立即返回给系统。...因此，即使系统内存增加，non/off-heap内存使用量也可能成比例增加。 为了缓解这种情况，减少内存百分比heap可以提供更多空间non/off-heap。
最后一个意外之处是，在10000个任务时，.NET的内存消耗并没有从空闲内存使用中显著增加。可能它只是使用了预分配的内存。或者它的空闲内存使用如此高，10000个任务太少以至于不重要。...最后的话 正如我们观察到的，大量的并发任务可能会消耗大量的内存，即使它们不执行复杂的操作。不同的编程语言运行时具有不同的取舍，有些在少量任务中表现轻量和高效，但在数十万个任务中的扩展性表现差。...（附注：在这特定的上下文中，我将“线程”作为绿色或虚拟线程和goroutine的同义词。） 我想，在线程做有实质性工作的测试中，各种语言之间的差异可能会大大缩小。 D....例如：erl +P 4000000，我编写了一个小的Erlang程序来做你所做的事情（但确保在循环中不分配不必要的内存），并且在1百万个进程中峰值RSS使用量为2.7GiB。...如果您真的想在这个愚蠢的基准测试中减少内存使用量，您可以传递选项以spawn_opt，或使用自定义+h选项启动解释器，例如。+h 10，或者+hms10（默认值为〜356）。
创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯。 线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。...使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所花的时间以及系统资源的开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者 “过度切换”的问题。...对多个资源、数据库表、对象同时加锁时，需要保持一致的加锁顺序，否则可能会造 成死锁。...多线程并行处理定时任务时，Timer 运行多个 TimerTask 时，只要其中之一没有捕获抛出的异常，其它任务便会自动终止运行，使用 ScheduledExecutorService 则没有这个问题。...开发程序的时候要预估使用量，根据使用量来设置初始值。 ThreadLocal 无法解决共享对象的更新问题，ThreadLocal 对象建议使用 static 修饰。
指标变量和统计值 * 来自performance_schema内存监控中的当前分配的和总的历史分配内存统计值 * 来自系统当前时间（使用可读格式的unix时间戳） * PS：global_status...该字段值对应information_schema.innodb_metrics表的NAME列 * 对于来自performance_schema中的内存监控指标，使用metrics视图提供的...memory_current_allocated代表当前内存使用量，memory_total_allocated代表总历史内存分配量 * 对于系统时间戳度量，使用now()和unix_timestamp...* 对于InnoDB指标变量：该字段对应information_schema.INNODB_METRICS表的COUNT列 * 对于来自performance_schema中的内存监控指标...，当前内存使用量和总历史内存分配量分别对performance_schema.memory_summary_global_by_event_name表的CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED
健康锯齿状 在实际的业务场景中，若应用程序表现特征呈现为健康时，我们将会看到一个正态分布较为均匀的或具有一定规律特性的锯齿状图像展现，如下图所示，我们可以观测到：堆内存使用量将不断上升，一旦触发...内存溢出锯齿状 然而，在实际的业务场景中，往往也存在另一种有规律性的锯齿状图像，其与健康的锯齿状图像差异之处在于，堆内存使用量在不断上升的情况下，触发 “Full GC” 事件，而此时呢？...当我们的应用程序遇到此种异常环境时，堆内存使用量会缓慢上升，即使进行 GC 事件操作，最终也将导致 OutOfMemoryError 错误。 ...在整个活动轨迹中，我们还可以观察到 Full GC 事件可以恢复的堆内存使用量在一段时间内开始下降，但下降量越来越少，可通过图中的朝下方向的深红色箭头体现。...但是，这些 GC 事件无法将堆使用量降至之前所期望的约 38 GB 以下，如图中红色粗箭头线所标注。相比之下，在早期的“健康锯齿模式”中，我们可以看到堆内存使用量一直下降到底部约 200 MB。
1️⃣ 概念 压缩指针是一种内存优化技术，旨在减少堆内存使用量。它通过将32位和64位指针压缩为更小的大小，从而节省堆内存的使用量。...在64位JVM中，常用的压缩指针算法是使用64位指针的高32位来存储对象的偏移量，而低32位用于标识指针是否被压缩。 2.4. 内存空间的节省 通过压缩指针，JVM可以显著减少堆内存的使用量。...以下是可能的影响： 压缩指针可能导致更频繁的垃圾收集 由于堆内存使用量减少，JVM需要更频繁地进行垃圾回收以释放不再使用的对象。这可能会增加垃圾收集的开销，并且可能会对应用程序的响应速度产生影响。...内存分配的速度可能变慢 由于压缩指针需要更多的计算来定位对象，因此内存分配的速度可能会稍微降低。这在某些需要频繁分配内存的应用程序中可能是一个问题。...5️⃣ 总结 综上所述，JVM的压缩指针是一项重要的内存优化技术，它可以减少Java应用程序的堆内存使用量，并可能提高内存访问的速度。
performance_schema会记录内存使用情况并聚合内存使用统计信息，如：使用的内存类型（各种缓存，内部缓冲区等）和线程、帐号、用户、主机的相关操作间接执行的内存操作。...使用truncate语句时有如下行为： * 通常，truncate操作会重置统计信息的基准数据（即清空之前的数据），但不会修改当前server的内存分配等状态。...，可能会导致由于丢失之前的分配操作数据而导致在释放之后内存统计信息出现负值，所以不建议在运行时反复开关memory instruments，如果有内存事件统计需要，建议在server启动之前就在my.cnf...当一个可被监控的内存块N被分配时，performance_schema会对内存统计表中的如下列进行更新： * COUNT_ALLOC：增加1 * CURRENT_COUNT_USED：增加1 *...：增加N * HIGH_NUMBER_OF_BYTES_USED：如果CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED增加N之后是一个新的最高值，则该字段值相应增加 当一个可被监控的内存块N被释放时
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