前言 在上一篇文章【python进阶】Garbage collection垃圾回收1，我们讲述了Garbage collection(GC垃圾回收)，画说Ruby与Python垃圾回收，Python中的循环数据结构以及引⽤计数以及Python中的GC阈值，这一节我们将继续介绍GC模块的一些应用和注意事项，下面开始今天的讲解~~ 一、垃圾回收机制 Python中的垃圾回收是以引⽤计数为主，分代收集为辅。 1、导致引⽤计数+1的情况 对象被创建，例如a=23 对象被引⽤，例如b=a 对象被作为参数，传⼊到⼀个函
本文来告诉大家在 WPF 里面的 SafeMILHandleMemoryPressure 类的作用。这是一个 internal 不开放的类，是在 WPF 中和 Dx 等模块调用使用的，用途就是辅助 GC 统计当前内存情况，用来在内存不够的时候触发回收
Tech 导读 截至目前（2023年），Java8发布至今已有9年，2018年9月25日，Oracle发布了Java11，这是Java8之后的首个LTS版本。那么从JDK8到JDK11，到底带来了哪些特性呢？值得升级吗？而且升级过程会遇到哪些问题呢？带着这些问题，本篇文章将带来完整的JDK8升级JDK11最全实践。
垃圾回收机制(Garbage Collection：GC)基本是所有高级语言的标准配置之一了
在 Python 中，gc.collect() 命令是用于手动触发垃圾回收机制，以回收无法访问的对象所占用的内存。Python 的垃圾回收机制主要基于引用计数，辅以 “标记-清除” 和 “分代回收” 算法来处理循环引用和长期存活的对象的内存管理。
花下猫语：近半个月里，我连续写了两篇关于 Python 中内存的话题，所关注的点都比较微小，猎奇性质比实用性质大。作为对照，今天要分享一篇长文，是跟内存相关的垃圾回收话题，一起学习进步吧！ 作者：二两
Feature 服务作为特征服务，产出特征数据供上游业务使用。服务压力：高峰期 API 模块 10wQPS，计算模块 20wQPS。服务本地缓存机制：
答：is是同一性运算符，是判断两个对象的id地址是否相同，是否指向同一块区域；==是比较操作符，用来判断两个对象的数据类型和值是否相同。
查看日志，发现读取Hbase时发生了OutOfMemory现象。 首先获取JVM的进程号，为16796 jstat -gcutil 16796 发现频繁的发生full gc，显然full gc没有将内存清理掉
在Python编程中，循环引用和内存泄漏是两个常见的问题。本文将详细介绍如何识别和解决这些问题，并提供详细的代码示例。
今天我们讲讲JDK9中的JVM GC调优参数，JDK9中JVM的参数总共有2142个，其中正式的参数有659个。好像比JDK8中的参数要少一点。
如下，是bug菌想跟大家分享一下自己昨天刚接到一个临时的需求，热乎着呢，想分享一下自己是如何面对临时需求并制定整个开发周期，其中包括从梳理业务到创建业务表再到实现业务逻辑形成闭环再到与前端对接，其中会穿插一些业务拓展及功能性拓展，这一条龙流程在线与大家一起见证，分享给刚入门的小伙伴，希望对你们有所帮助。
导读 众所周知，JVM（java虚拟机）运行着我们的java程序。java本身提供了自带工具VisualVM来帮助我们查看JVM的运行情况，下面主要介绍GC的可视化插件－Visual GC java版本 1.8.0_281 工具 VisualVM 的 Visual GC 插件 面板解读 space 空间模块 Space — 空间主要描述空间的变化 Metaspace — 元空间 Old — 老年代 Eden — 伊甸园区 S0 — 存活０区 S1 — 存活１区 方框区：所占空间大小 空白区
原理 对象之间通过引用构建有向图，从root object(全局变量，寄存器等不可删除的对象)出发，沿着有向边遍历对象，可达的对象标记为活跃对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。
目前正常微服务综合内存占用+延迟+吞吐量，还是 G1 更优秀。但是如果你的微服务本身压力没到机器极限，要求延迟低，那么 ZGC 最好。如果你是实现数据库那样的需求（大量缓存对象，即长时间生存对象，老年代很大，并且还会可能分配大于区域的对象），那么必须使用 ZGC。
在刚刚过去的 2023 年，WebAssembly 技术发展态势喜人，多项关键性提议都进入了新阶段，并且获得了社区与工具链的广泛深入支持。同时，其应用场景呈现出蓬勃扩展的态势，吸引着越来越多组织和个人开发者群体投入 WebAssembly 的开发之中。下文我们将首先回溯 WebAssembly 在 2023 年各项关键技术特性的进展，继而前瞻探讨新的一年它有望展现的发展趋势和前景。本文是 “2023 InfoQ 年度技术盘点与展望” 系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现。
内存泄漏：对象已经没有被应用程序使用，但是垃圾回收器没办法移除它们，因为还在被引用着。
在C++中，内存泄漏的范围更大一些。有些对象被分配了内存空间，然后却不可达，由于C++中没有GC（Garbage Collection垃圾回收），这些内存将永远收不回来。在Java中，这些不可达的对象都由GC负责回收，因此程序员不需要考虑这部分的内存泄露。
虽然Java最新版本已经发展到Java 18了，但市面上大部分的项目还在使用Java 8。由于从Java 8之后，Java API不一定向前兼容，因此很多人都对升级Java版本心存顾虑。Java 11是Java 8的下一个长期支持版本，毫无疑问Java 11比Java 8更加优秀。
就目前大环境来看，跳槽成功的难度比往年高很多。一个明显的感受：今年的面试，无论一面还是二面，都很考验Java程序员的技术功底。这不马上又到了面试跳槽的黄金段，成功升职加薪，不成功饱受打击。当然也要注意，跳槽时时刻刻都在发生，但是我建议大家跳槽之前，先想清楚为什么要跳槽。切不可跟风，看到同事一个个都走了，自己也盲目的开始面试起来（期间也没有准备充分），到底是因为技术原因（影响自己的发展，偏移自己规划的轨迹），还是钱给少了，不受重视。只有考虑好了跳出去后才不会后悔。
本文是对kubernetes GC proposal的解读分析，是对GC in kubernetes v1.3的内部结构剖析，并记录了其中一些关键点，以便日后能更好的温故而知新。 kubelet GC
Python 作为一门解释型语言，以代码简洁易懂著称，我们可以直接对名称赋值，而不必声明类型，名称类型的确定、内存空间的分配与释放都是由 Python 解释器在运行时进行的
来自哈佛医学院的Tang wei和Stufflebeam等人在PNAS上发文，主要介绍了其针对静息态网络核心区域的动态连接影响局部神经激活的研究。文章指出尽管目前针对大脑模块的隔离和聚合有大量的研究，但是对于分离的模块之间如何进行聚合的了解仍然不足。这个问题的核心是探寻脑区如何受其他脑区影响而变化的机制。在这里，这项研究探寻了两个脑区的连接如何影响特定脑区的神经活动。通过来自同一组被试（29个样本）的静息态fMRI以及MEG数据,分析样本静息态网络（DMN）两个核心区域的静息态关系，得到10-H
和许多其它的高级语言一样，Python使用了垃圾回收器来自动销毁那些不再使用的对象。每个对象都有一个引用计数，当这个引用计数为0时Python能够安全地销毁这个对象。
我们可使用copy模块中的函数来复制一个复杂对象，主要分为shallow copy和deep copy两类
我们知道，Python 不需要提前声明变量，也无需指定其类型，变量的类型和内存占用都是运行时决定的。 赋值时，解释器会根据语法和右侧的操作数来决定新对象的类型。 在对象创建后，一个该对象的应用会被赋值给左侧的变量。 Python 程序的内存分配和释放都是解释器进行操作的，不需要程序员手动处理。
最近miniblink的electron模式开发本来一切顺利，但昨天遇到一个大坑。
11月10日，杭州地芯科技有限公司（以下简称：地芯科技）在IIC国际集成电路展览会暨研讨会上发布了国内首款支持100M超宽带、低功耗、高性能、高集成度，且支持Sub 6GHz软件无线电的SDR射频收发机芯片——GC080X系列。
为了简单方便的检测内存泄漏，Square开源了LeakCanary，它可以实时监测活动是否发生了泄漏，一旦发现就会自动弹出提示及相关的泄漏信息供分析。
前言：perf_hooks 是 Node.js 中用于收集性能数据的模块，Node.js 本身基于 perf_hooks 提供了性能数据，同时也提供了机制给用户上报性能数据。文本介绍一下 perk_hooks。
Java10 已经发布了大概有一个多月了。我们在之前的文中介绍过10为我们带来的一些新特性：JDK10要来了：下一代 Java 有哪些新特性？。其中就提到了10 关于G1垃圾收集器的一些改进。G1在Java 9的时候已经是被作为默认的垃圾收集器了。如果你了解G1的话，应该知道它是一个更注重低停顿的收集器。有关G1的内容你可以移步一步步图解G1。 那么在10中针对垃圾回收都有哪些改进和改变呢？ 严格的来说有两处是与垃圾回收有关的： 分别是JEP304和JEP307。 JEP 304: 垃圾回收器接口（Garb
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。
在 GitHub 看到一篇很不错的学习资料，其中提到 Python 是如何管理内存的，我看完后很有收获，如下：
之前先后用Erlang，nodejs做过tcp，http的游戏服务器。接触了golang一两个月（纯新手），想在最近的tcp网游项目中使用，但又担心以下问题： # 如何高性能的搭建tcp底层，并且能负载到同时在线N多人 # 如何架构整个服务器端（包括网络层，缓存层，持久化层，日志层，逻辑分发处理层，通信协议层，以及如何有效部署） # goroutine间如何高效通信 # 担心go1.5版本及以后的gc问题 # 如何调试程序和快速定位线上问题 # 压力测试负载能力 希望用过golang的前辈给出一些建议~
本文主要研究下JvmGcMetrics的managementExtensionsPresent
作为程序员（更高大尚的称谓：研软件研发）的我们，无论是用Javascript，还是.net, java语言，肯定都遇到过内存泄漏的问题。只不过他们都有GC机制来帮助程序员完成内存回收的事情，如果你是C++开发者（你懂的）。。。。。，如果你是前端开发者，肯定在使用Javascript（你或者会说，Js是世界上最棒的语言），但我这里也得告诉你，Js的内存泄漏会来得更为突然，或者让你都无法察觉。本文就带大家领略一下Js的风骚：
1、根据java的内存模型会出现内存溢出的内存有堆内存、方法区内存、虚拟机栈内存、native方法区内存； 2、一般说的OOM基本都是针对堆内存； 3、对于堆内存溢出主的根本原因有两种 （1）app进程内存达到上限 （2）手机可用内存不足，这种情况并不是我们app消耗了很多内存，而是整个手机内存不足 4、而我们需要解决的主要是app的内存达到上限 5、对于app内存达到上限只有两种情况 （1）申请内存的速度超出gc释放内存的速度 （2）内存出现泄漏，gc无法回收泄漏的内存，导致可用内存越来越少 6、对于申请内存速度超出gc释放内存的速度主要有2种情况 （1）往内存中加载超大文件 （2）循环创建大量对象 7、一般申请内存的速度超出gc释放内存基本不会出现，内存泄漏才是出现问题的关键所在 8、内存泄漏常见场景 （1）资源对象没关闭造成的内存泄漏（如： Cursor、File等） （2）全局集合类强引用没清理造成的内存泄漏（特别是 static 修饰的集合） （3）接收器、监听器注册没取消造成的内存泄漏，如广播，eventsbus （4）Activity 的 Context 造成的泄漏，可以使用 ApplicationContext （5）单例中的static成员间接或直接持有了activity的引用 （6）非静态内部类持有父类的引用，如非静态handler持有activity的引用 9、怎么对内存进行优化呢 三个方向 （1）为应用申请更大内存，把manifest上的largdgeheap设置为true （2）减少内存的使用 ①使用优化后的集合对象，比如SpaseArray； ②使用微信的mmkv替代sharedpreference； ③对于经常打log的地方使用StringBuilder来组拼，替代String拼接 ④统一带有缓存的基础库，特别是图片库，如果用了两套不一样的图片加载库就会出现2个图片各自维护一套图片缓存 ⑤给ImageView设置合适尺寸的图片，列表页显示缩略图，查看大图显示原图 ⑥优化业务架构设计，比如省市区数据分批加载，需要加载省就加载省，需要加载市就加载失去，避免一下子加载所有数据 （3）避免内存泄漏 编码规范上： ①资源对象用完一定要关闭，最好加finally ②静态集合对象用完要清理 ③接收器、监听器使用时候注册和取消成对出现 ④context使用注意生命周期，如果是静态类引用直接用ApplicationContext ⑤使用静态内部类 ⑥结合业务场景，设置软引用，弱引用，确保对象可以在合适的时机回收 建设内存监控体系： 线下监控： ①使用ArtHook检测图片尺寸是否超出imageview自身宽高的2倍 ②编码阶段Memery Profile看app的内存使用情况，是否存在内存抖动，内存泄漏，结合Mat分析内存泄漏 线上监控： ①上报app使用期间待机内存、重点模块内存、OOM率 ②上报整体及重点模块的GC次数，GC时间 ③使用LeakCannery自动化内存泄漏分析 10、真的出现低内存，设置一个兜底策略 低内存状态回调，根据不同的内存等级做一些事情，比如在最严重的等级清空所有的bitmap，关掉所有界面，直接强制把app跳转到主界面，相当于app重新启动了一次一样，这样就避免了系统Kill应用进程，与其让系统kill进程还不如浪费一些用户体验，自己主动回收内存
在编程过程中，优化程序的性能是一个常见的需求。而内存管理是一个关键的方面，可以对程序的性能产生重大影响。Python作为一种高级的解释型语言，自带了内存管理机制，同时也提供了手动管理内存的能力。本文将介绍Python中的内存管理机制，并探讨如何手动进行内存管理。
https://pan.baidu.com/s/1YO38ptHDKW7riPOBwLIDyw
我在某个技术群里发现很多人对GC的问题是最多的。确实，由于Java的GC经常会刷存在感（例如占用大量的CPU时间，full gc时直接失去响应），GC的问题就成了初级的Java程序员向中级程序员进步过程中不得不面对的一个问题。但是到目前为止，我还没有在网上看到一个系统的全面的针对Java GC进行总结的文章。我希望在我的公众号里专门针对Java GC做一下梳理。 这一期，我们先从Java的分代式GC讲起。 垃圾回收（Garbage Collection，GC），本质上是一种自动内存管理技术。我们知道在C或
背景 ---- 随着微信 Android 客户端的代码规模越来越庞大，依赖人工 Review 来确保代码没有泄漏或冗余问题，虽然还是最保险的办法，但代码增长的速度总是大于 Review 的速度，完全靠人力介入变得越来越吃力，且依赖线上反馈进行事后排查也非常被动，为此我们从最为常见的 Activity 泄漏和 Bitmap 对象冗余入手提出了研发 ResourceCanary 模块的计划。 作为 Matrix 的一个子模块，ResourceCanary 将把原本难以发现的 Activity 泄漏和重复创建的
Python作为一种编程语言，被称为“胶水语言”，更被拥趸们誉为“最美丽”的编程语言，从云端到客户端，再到物联网终端，无所不在，同时还是人工智能优选的编程语言。
之前是只知道内存模型理论上是怎么样的，这次拿到一个具体的任务，具体的executor来做对照分析，加深理解，在调内存参数时，也能有个依据。
N-API是Node API的简写，同时也是nodejs的JS VM（链）接入原生模块.node文件的应用程序二进制接口(i.e. ABI)。借助N-API引入的抽象隔离，升级nodejs运行时（虚拟机）
java9大刀阔斧，重磅引入了模块化系统，自身jdk的类库也首当其冲模块化。新引入的jlink可以精简化jdk的大小，外加Alpine Linux的docker镜像，可以大大减少java应用的docker镜像大小，同时也支持了Docker的cpu和memory限制(Java SE 8u131及以上版本开始支持)，非常值得使用。
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