对于软件开发人员而言，了解内存管理很重要。随着Python在软件开发中得到广泛使用，编写高效的Python代码通常意味着需要编写内存高效使用的代码。随着大数据的使用越来越广泛，内存管理的重要性不容忽视。无效的内存管理会导致应用程序和服务器端组件运行缓慢。内存泄漏通常会导致花费大量时间进行测试和调试，它还会严重破坏数据处理并引起并发处理问题。
我：（尴尬一下后，还好我看到过相关博客）Python垃圾回收引用计数为主、标记清除和分代回收为主。
众所周知，程序需要加载到物理内存才能运行，多核时代会出现多个进程同时操作同一物理地址的情况，进而造成混乱和程序崩溃。计算机当中很多问题的解决都是通过引入中间层，为解决物理内存使用问题，虚拟内存作为中间层进入了操作系统，从此，程序不在直接操作物理内存，只能看到虚拟内存，通过虚拟内存，非常优雅的将进程环境隔离开来，每个进程都拥有自己独立的虚拟地址空间，且所有进程地址空间范围完全一致，也给编程带来了很大的便利，同时也提高了物理内存的使用率，可同时运行更多的进程。
编写有效的代码需要了解堆栈和堆内存，这使其成为学习编程的重要组成部分。不仅如此，新程序员或职场老手都应该完全熟悉堆栈内存和堆内存之间的区别，以便编写有效且优化的代码。
在调用数据时，经常遇到内存火箭上涨的情况，而且一些变量不使用了，但是依旧占着内存，大有在其位不谋其政的意味，因此专门学习了下，并做了些实验，记录之，若不想多看，仅仅想释放内存，直接跳转到5.2和5.3即可。
我们使用Python和它的数据处理库套件(如panda和scikiti -learn)进行大量数据处理时候，可能使用了大量的计算资源。如何监视程序的内存使用情况就显得尤为重要。
Google 搜索 Golang GC 排名靠前的文章都讲的不错，从设计到实现，从演进到源码，一应俱全。但是庞杂的信息会给人一种恐惧感，让人望而却步。本文尝试使用较为简单易懂的语言和图像，讲解 Golang 的垃圾回收机制。
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
课程 Demo 代码：https://github.com/myrfy001/rust_golang_ffi_demo
作者 | 马春辉 策划 | 王一鹏 审校 | 叙缘 在 DIVE 全球基础软件创新大会 2022 上，阿里云程序语言与编译器团队负责人李三红出品了《DIVE 编程语言新风向专场》专题。本文整理自字节跳动高级工程师马春辉在 DIVE 全球基础软件创新大会 2022 的演讲分享，主题为“字节大规模微服务语言发展之路”。 以下为演讲整理内容。 Golang 现状 Golang（Go 语言）从 09 年开源到现在，短短十多年时间，已经快速成为编程领域非常热门的一门语言，根据 2019 年的 JetBr
在本文中，我将向您展示如何使用新版本的MySQL(5.7+)，以及如何更容易地解决 MySQL内存分配中出现的问题。
本文主要分析caffe中Blob内存管理类SyncedMemory，主要内容包括：
本系列为高阶干货，面向深度学习从业者，栏目会定期分享PaddlePaddle研发工程师和产品经理的行业经验。本篇和内存泄漏分析相关，适合中高阶深度学习工程师仔细阅读，预计阅读时间5分钟
faster-cpython 项目的文档介绍了关于 Python 3.13 的规划，以及在 3.13 版本中将要实现的一些优化和改进。faster-python 是 Python 的创始人 Guido van Rossum 和他的团队提出的计划 ，目标是在四年内将 CPython 的性能提升五倍。
最近，faster-cpython 项目的文档介绍了关于 Python 3.13 的规划，以及在 3.13 版本中将要实现的一些优化和改进。faster-python 是 Python 的创始人 Guido van Rossum 和他的团队提出的计划 ，目标是在四年内将 CPython 的性能提升五倍。
链表跟数组类似，也是一个有序集合。但他们的区别在于，创建数组时需要分配一大块内存用来存储元素，而链表中的元素在内存分配上是相互独立的，元素与元素之间是通过指针或者引用连接起来的。此次实验用单链表实现栈。
#python垃圾回收机制详解 一、概述： python的GC模块主要运用了“引用计数(reference counting)”来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过标记清除(mark and sweep)解决容器(这里的容器值指的不是docker，而是数组，字典，元组这样的对象)对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收(generation collection)”以空间换取时间来进一步提高垃圾回收的效率。 二、垃圾回收三种机制 1、引用计数 在Python中，大多数对象的生命周期都是通过对象的引用计数来管理的， 广义上讲，它也是一种垃圾回收机制，而且是一种最直观最简单的垃圾回收机制。 原理：当一个对象被创建引用或者被复制的时候，对象的引用计数会加一，当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数会减一，当对象的引用计数减为0的时候，就意味着对象已经没有被任何人使用了，可以将其所占用的内存释放了。 虽然引用计数必须在每次分配和释放内存的时候加入管理引用计数的这个动作，然而与其他主流垃圾收集机制相比， 最大的一个优点是实时性， 及任何内存，一旦没有指向他的引用，就会立即被回收，其他的垃圾回收机制必须在某种特殊条件下(内存分配失败)才能进行无效内存的回收。 执行效率问题： 引用计数机制带来的维护引用计数带来的额外操作与python运行中所运行的内存分配和释放，引用赋值的次数是成正比的。相比其他机制，比如“标记-清除”，“停止-复制”，是一个弱点，因为这些技术所带来的操作基本上只是与待回收的数量有关。 引用计数还存在的一个致命的弱点是循环引用，这使得垃圾回收机制从来没有将引用计数包含在内。这就需要我们用新的方法了， 即标记清除。 2、标记清除 标记清除主要是用来解决循环引用产生的问题的，循环引用只会在容器对象中才会产生，比如数组、字典、元组等，首先是为了追踪对象，需要每个容器对象维护两个额外的指针，用来将容器对象组成一个链表，指针分别指向前后两个容器对象，这样就可以将对象的循环引用环摘除，就可以得出两个对象的有效计数。 问题说明： 循环引用可以使得一组对象的引用计数不是0， 然而这些对象实际上并没有被外部对象所引用，这就意味着不会再有人使用这组对象， 应该回收这组对象所占用的内存空间，然而由于相互引用的存在，每一个对象的引用计数不为0，因为这些对象所占用的内存永远不会被释放。比如下面的代码：
Spark是一种通用的集群计算系统。它可以在从单个节点到数千个分布式节点的集群上部署和运行并行应用程序。Spark最初设计用于运行Scala应用程序，但也支持Java，Python和R.
最近在极客时间上看到吴老师的《现代C++实战30讲》，觉得很是不错，于是学习一下，本文中的一些文字概念引用自这里。同时，对于这个课的代码我放在了我的《C++那些事》仓库里面，点击阅读原文，或者下面链接，即可获取。欢迎star！
对语言进行评估时，明白设计者的动机以及语言要解决的问题很重要。Go语言出自 Ken Thompson 和 Rob Pike、Robert Griesemer 之手，他们都是计算机科学领域的重量级人物。
paper链接：https://arxiv.org/pdf/2405.04437v1
大家或许知道，Python 为了提高内存的利用效率，采用了一套共用对象内存的分配策略。
python源码阅读： 参考书籍：《python源码剖析》 摘要：写这个系列的目的呢，是想为python的学习画上一个暂时的句号，接下来的重点应该是scala这门语言和其身后的函数式编程思想了。整个文章大概会分为python的对象体系（主要是container对象的字典以及字符串），函数和类的运行机制，模块的动态加载，线程机制，垃圾回收机制。不会做到面面俱到，但是会尽量把底层的代码展现给大家，这次的python的源码使用的是python 2.7.2版本。 一、源码的目录体系和整体架构 File Groups Python Core Runtime Environment Core Modules SCanner Object/Type Structures Library Parser Memory Allocator User-defined Compiler Current State Of Python Modules Code Evauator 简单来说，你可以把python的解释器视为一个优秀的编译原理实践，ANSI C实现的。遵循了最流行的词法分析，解析成token，再语法分析，建立抽象语法树AST，最后compiler根据AST，生成字节码，执行。 目录 概要 Demo python的演示程序，里面包括了CGI，class演示等 Doc python的文档 Grammar python的语法文件 Include python编译时引用的头文件 Lib 标准附加库 Mac Mac用的工具 Misc 各种文件的集合（例如vim） Modules python的C语言扩展 Objects python的对象使用的C语言代码 PC 依存于操作环境 PCbuild 构造win32和x64用的 Parser python用的解析器 Python python的核心
Python 的内存管理机制，包括引用计数、垃圾回收和内存池机制，是以对象引用为基础的。通过妥善管理对象引用，Python 能够高效地管理内存使用并回收不再使用的对象。
面试时，面试官问我们Java，Python这种语言那是必须要准确回答的，很多系统如果对性能要求高的话，底层一般会用到C/C++语言，因此被问到底层语言的相关知识，你也不要感到奇怪，如果被问到，哪个知识点是最容易被问的呢？ 一般是C/C++语言的指针和内存管理的，这篇文章就是告诉你这方面知识，如果看了这篇，相信再问到，就会给你加分不少。
list和tuple都是一个可以放置任意数据类型的有序集合，都是既可以存放数字、字符串、对象等
Python 不像 C++，Java 等语⾔⼀样，Python 可以不⽤事先声明变量类型⽽直接对变量进⾏赋值。对 Python 语⾔来讲，对象的类型和内存都是在运⾏时确定的。这也是为什么我们称 Python 语⾔为动态类型 的原因。 主要体现在下⾯三个⽅法: 1.引⽤计数机制
低端内存映射 : 内核启动过程中 , 将 " 低端内存 " 交给 " 引导内存分配器 " 管理 ,
Linux 内核 初始化 时 , 需要进行内存分配 , 启动阶段的 内存分配 与 运行时的 内存分配 机制不同 ;
在Python编程中，内存管理与垃圾回收机制是至关重要的主题。了解Python如何管理内存和处理垃圾回收对于编写高效、稳定的程序至关重要。本文将深入探讨Python中的内存管理和垃圾回收机制，包括内存分配、引用计数、垃圾回收算法以及优化技巧。
作者：Jerrin Shaji George、Mohit Verma、Rajesh Venkatasubramanian、Pratap Subrahmanyam Jerrin Shaji George, Mohit Verma, Rajesh Venkatasubramanian, Pratap Subrahmanyam.
在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存管理》中，笔者详细的为大家介绍了 Linux 内核如何对物理内存进行管理以及相关的一些内核数据结构。
如果你不能理解malloc之类内存分配器实现原理的话，那你可能写不出高性能程序，写不出高性能程序就很难参与核心项目，参与不了核心项目那么很难升职加薪，很难升级加薪就无法走向人生巅峰，没想到内存分配竟如此关键，为了走上人生巅峰你也要势必读完本文
Python作为一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，与大多数编程语言不同，Python中的变量无需事先申明，变量无需指定类型，程序员无需关心内存管理，Python解释器给你自动回收。开发人员不用过多的关心内存管理机制，这一切全部由python内存管理器承担了复杂的内存管理工作。
操作系统的存储管理是指操作系统对计算机内存的管理和分配。内存是计算机中用于存储程序和数据的部分，因此它的管理对于计算机的运行和性能至关重要。
C语言是一种强大而灵活的编程语言，但与其他高级语言不同，它要求程序员自己负责内存的管理。正确的内存管理对于程序的性能和稳定性至关重要。
今天我们开始进入《Go语言轻松系列》第二章「内存与垃圾回收」第二部分「Go语言内存管理」。
导读｜遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题，传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了腾讯后台开发工程师邢孟棒以 TDSQL实际生产中mysql-proxy内存泄露问题作为分析对象，分享其基于动态追踪技术的通用内存泄露（增长）分析方法。其中将详细介绍内存分配器行为分析、缺页异常事件分析，涵盖应用程序内存分配的常见过程。阅读完本文后，开发者仅需关注少数可能导致内存泄露的代码路径，就能有效提升定位内存泄露（增长）问题的效率。 背景 某个 TDSQL 私有化环境中，
内存管理是指操作系统或编程语言运行时对内存资源的分配、使用和回收的过程。在Go语言中，内存管理包括堆内存和栈内存的分配与回收。
前面断断续续的写了3篇关于Go语言内存分配器的文章，分别是Go语言内存分配器设计、Go语言内存分配器-FixAlloc、Go语言内存分配器-MSpan，这3篇主要是本文的前戏，其实所有的内容本可以在一
malloc.go文件是Go语言中管理内存分配和释放的核心文件之一。它包含了Go语言的内存管理器（Memory Allocator）实现。
导读｜遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题，传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了 OpenCloudOS 社区 Contributor、腾讯后台开发工程师邢孟棒以 mysql-proxy 内存泄露问题作为分析对象，分享其基于 eBPF 动态追踪技术的通用内存泄露（增长）分析方法。
◎ 引用计数：对每个对象维护一个引用计数，当引用该对象的对象被销毁时，引用计数减 1，当引用计数器为 0 时回收该对象。
垃圾收集，不是Java语言的伴生产物。早在1960年，第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术的Lisp语言诞生。
python编译器在执行时，给它指定要执行的源码文件，或者说直接输入源码字符串就可以驱动脚本的执行流程，其基本框架如下：
faster-cpython 项目的目标是提高 Python 解释器的性能，使其能够更好地支持大型应用程序和数据科学领域。3.13 的目标是将花在解释器上的时间减少至少 50%。希望通过以下方式实现这一目标：
池化是一个抽象概念，这里主要了解一下Memory Pooling。C# 池化（Pooling）是一种内存管理技术，旨在提高性能和降低资源消耗。它涵盖多个方面，包括对象池、内存池和连接池等。池化技术在C#中广泛用于优化性能和资源利用率，特别是在需要频繁创建和销毁对象、分配内存或管理连接的应用程序中。
上次我更新了一整套 Java 面试题，没看过的可以我个人网站看：www.iamshuaidi.com。
本文简要梳理为什么使用池化内存？Netty使用池化内存从哪些方面提升了效率？梳理了池化内存的核心组件大体含义以及内存分配流程，勾勒池化内存的整体框架。后面文章会详细拆解每个点是如何实现的。
动态内存分配和释放是C语言中非常重要的概念，它允许在程序运行时动态地申请和释放内存空间，提高程序的灵活性和效率。本文将围绕这一主题，详细介绍C语言中如何进行动态内存分配和释放。
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