它提供了一个上限，描述了随着输入数据大小增加，算法的运行时间或内存使用量的增长速度。 大 O 符号主要用于表达以下内容： 时间复杂度：衡量算法的运行时间如何随着输入大小的变化而变化。...空间复杂度：衡量算法的内存使用量如何随着输入大小的变化而变化。例如，空间复杂度为 O(n) 的算法表示其内存使用量随着输入大小的线性增长。...03 O(log n) - 对数时间 运行时间随输入大小的增加而对数增加。 典型应用 排序数组上的二进制搜索。 平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）上的操作。 查找二进制堆中最大或最小的元素。...典型应用 高效排序算法，如合并排序、快速排序（平均情况）和堆排序。 从排序数组构建二叉搜索树。 07 O(2^n) - 指数时间 输入每增加一个元素，运行时间就增加一倍。...典型应用 将问题分成多个子问题来解决的递归算法，例如旅行推销员问题的 native 解法。 利用递归解决子集和问题。 生成集合的所有子集。 08 O(n!)
一旦它们在短时间内尝试更改同一个字段（比如配额的使用量），就会引发严重的冲突。 因此，JuiceFS 的做法是在每个客户端内存中同步维护配额相关的缓存，并将本地更新每隔 3 秒异步地提交到数据库。...显然，这个方案的查找效率相比之前的方案略低。但好在这些信息都缓存在客户端内存中，整体效率依然在可接受范围内，因此我们最终采用了这个方案。...值得一提的是，这个目录到父目录的映射关系是常驻客户端内存的，没有设置特定的过期策略，这主要有两个角度的考虑： 通常情况下，文件系统的目录数量不会非常大，仅用少量内存即可将其全部缓存起来。...方案一：默认为每个目录添加递归统计信息 这个方案有点像前面的配额嵌套功能，只是现在需要为每个目录都加上递归统计信息，数量上会比配额多不少。...当配额功能需要使用递归统计信息时，无需遍历所有文件，而只需统计所有子目录的使用量即可。这也是 JuiceFS 最终采用的方案。 另外，在加入了目录统计功能后，我们还发现了一些额外的好处。
内存模型分析 递归的每次调用会占用一定的内存空间（栈帧）。如果递归深度过大，可能导致栈溢出（Stack Overflow）。...如果递归的深度过大（即函数自己调用自己的次数过多），可能会导致栈溢出。例如，在计算一个非常大的整数的阶乘时，如果使用简单的递归函数，可能会因为栈空间不足而导致程序崩溃。...递归的高级应用 递归不仅用于简单的数学问题，还广泛应用于数据结构和算法中。例如： 二叉树遍历（前序、中序、后序遍历） 分治法（如快速排序、归并排序） 图的深度优先搜索（DFS） 7....尾递归的优化原理 对于普通递归，每次递归调用都会在栈上创建一个新的栈帧来保存函数的局部变量、参数和返回地址等信息。随着递归深度的增加，栈的使用量会不断增大，可能导致栈溢出。...这样就大大减少了栈的使用量，理论上可以支持非常大的递归深度而不会栈溢出。
那为什么不把所有的参数都使用传值的方式，包括对待数组？ A. 但数组很大时，复制数组需要大量的性能开销。因为这个原因，绝大多数变成语言支持把数组传入函数但不复制一个副本——MATLAB语言除外。...在递归代码中创建大数据类型（比如数组）时需要额外注意，随着递归的推进，内存使用将会迅速增加，由于内存使用增加，操作系统管理内存的时间开销也会增加。 4.2 排序与查找 Q....为什么JAVA库不用 随机pivot方式的快速排序？ A. 好问题。 因为某些程序员在调试代码时，可能需要确定性的代码实现。使用随机pivot违背了这个原则。 4.3 栈和队列 Q....尾部递归是一种编程技巧。如果在递归函数中，递归调用返回的结果总被直接返回，则称为尾部递归。尾递归是极其重要的，不用尾递归，函数的堆栈耗用难以估量，需要保存很多中间函数的堆栈。...比如f(n, sum) = f(n-1) + value(n) + sum; 会保存n个函数调用堆栈，而使用尾递归f(n, sum) = f(n-1, sum+value(n)); 这样则只保留后一个函数堆栈即可
为什么进程内存使用率仍然接近100%，几乎达到Pod内存限制？ 分析 为什么Java总内存使用量远低于系统内存使用量？...这个内存量是保证Java虚拟机使用的。 提交的内存表示 JVM 从操作系统预先分配的内存。...--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。...为什么 WSS/RSS 内存使用量超过 JVM 总内存？ 在检查了系统内存的来源和 JVM 指标后，这对我来说仍然是一个谜。...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。
使用 slabtop 查看内核使用内存是否增加或者使用量过大。 内核使用的内存类型是什么？ 使用 slabtop 排序内核使用内存情况，找出使用内存较大的对象名字。...使用 top/ps 按内存使用量排序并观察 rss 等字段看进程使用物理内存是否增加。 进程使用的内存类型是什么？ 通过 /proc//status 查看内存使用情况。...使用 gdb attach 进程，根据调用栈信息计算当前栈指针和前一个栈指针的差值，这个差值即为函数的栈容量，找到栈容量比较大的函数。 哪些函数分配大量的堆内存？...使用memprof找到哪些函数分配了堆内存并观察哪些进程的堆内存在增加，确定是否存在不合理的分配或者内存泄漏问题。 哪些库比较大？...可以通过 nm 命令排序符号大小，找出文本段较大的函数看是否可以删除或者减小其大小。 共享内存使用量在增加？ 使用 ipcs 查看共享内存信息，是否存在过大或者共享内存数量不断增加。
当你启动一个C实现的thread时，C标准库会负责分配一块内存作为这个线程的栈。标准库分配这块内存，告诉内核它的位置并让内核处理这个线程 的执行。...要解决这个问题，你可以调整标准库给线程栈分配的内存块的大小。但是全线提高栈大小意味着每个线程都会提高栈的内存使用量，即 便它们不是大量采用递归方式的。...为了解决这个问题，每个go函数在函数入口处都会有一小段代码(called prologue)，这段代码会检查是否用光了已分配的栈空间，如果用光了，这段代码会调用morestack函数。...一个函数会增加栈空间，做栈分裂，返回并释放栈段(stack segment)。如果你在一个循环中进行这些，你会付出很大的代价（性能方面）。 这就是所谓的“hot split”问题。...这会导致操作系统将一些内存段放入磁盘缓存，这常常会增加不可预测的处理延迟。正是考虑到这个原因，一 些新系统关闭了对过量使用的支持。
引擎抛出这个错误，是因为它试图保护系统内存不会被你的程序耗尽。为了解释这个问题，我们需要先看看当函数调用时JS引擎中发生了什么。 每个函数调用都将开辟出一小块称为堆栈帧的内存。...当第二个函数开始执行，堆栈帧增加到 2 个。如果第二个函数又调用了另外一个函数，堆栈帧将增加到 3 个，以此类推。“栈”的意思是，函数被它前一个函数调用时，这个函数帧会被“推”到最顶部。...当这个函数调用结束后，它的帧会从堆栈中退出。 看下这段程序： function foo() { var z = "foo!"...这个例子符合 PTC 规范。 为了避免堆栈增加，PTC 要求所有的递归必须是在尾部调用，因此，二分法递归 —— 两次（或以上）递归调用 —— 是不能实现 PTC 的。...在这些情况下，引擎似乎没有启动 RangeError 限制，但这并不意味着你的内存使用量是按比例固定好的。 弹簧床 除了 CPS 后续传递格式之外，另外一种内存优化的技术称为弹簧床。
每次调用自身时，index 增加 1，直到所有字符完成打印。这个递归函数本质上是一种逐步将复杂任务分解为一系列更小、可控的步骤来完成的方式。...在 HelloWorld 的例子中，虽然递归打印字符的内存开销不大，但在处理深度递归时，例如非常大的阶乘，内存的使用会急剧增加。...从硬件的角度分析递归的实现从硬件实现的角度来看，递归调用会对 CPU 和内存产生一定的影响。每次函数调用都会导致新的内存分配，CPU 需要进行函数地址的跳转，寄存器的值也会保存到栈中。...当递归的深度增加时，栈的消耗也会相应增加，这就是为什么深度递归容易导致栈溢出。假设你在操作一个非常原始的处理器，它只有非常有限的内存（例如 1KB 的 RAM）。...如果使用递归函数，并且递归深度达到几百层，显然会超出内存的承载能力，导致栈溢出。这也是为什么硬件资源有限时，递归往往并不是一个好的选择。
字典 key-value对 特性： 无顺序 去重 查询速度快，比列表快多了 比list占用内存多 为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？...一般用于快速查找和加密算法 dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字...，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字， 如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。...递归 在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。...由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出） 5.
在使用 curl 进行一些手动测试之后，我们决定将这个剥离出来的端点部署在 Kubernetes 上。...在测试的迭代过程中，最好每次只更改一种资源限制（CPU 或内存），不要同时更改。 负载增加测试 负载增加测试会随着时间的推移增加负载，直到负载下的服务突然失败或测试完成。 ?...此测试的目的是识别内存泄漏和隐藏的排队机制，因为这些机制在负载增加测试中很难被捕获到。到了这个阶段，即使还要对资源限制进行调整，调整的幅度也应该很小。理想情况下，该阶段测试期间性能应该会保持稳定。...Loader.io Loader.io 是一个在线负载测试工具，它允许你配置负载增加测试和负载不变测试，在测试过程中可视化应用程序的性能和负载，并能快速启动和停止测试。...它也会保存测试结果的历史记录，因此在资源限制发生变化时很容易对结果进行比较。 ?
但是，使用双路递归也需要注意一些问题，例如递归深度的增加和内存的消耗等。...- 双路递归的缺点： - 代码相对复杂，不易理解和维护。 - 可能会消耗更多的内存，尤其是在处理大规模数据时。 需要根据具体情况选择使用单路递归还是双路递归。...如果问题规模较小，单路递归可能更适合；如果问题规模较大或需要更高的效率，双路递归可能更合适。同时，还需要考虑程序的内存使用情况和算法的可扩展性等因素。...双路递归中的空间复用是指在递归过程中重复利用之前开辟的空间，以减少内存使用量。以 longlong Fib(size_t N) 函数为例，该函数的作用是计算斐波那契数列中第 N 个数的值。...在递归计算 Fib(2) 时，会开辟一块空间来存储计算结果；在计算 Fib(1) 时，会复用 Fib(2) 开辟的空间；在计算 Fib(5) 时，会复用 Fib(4) 开辟的空间，依此类推。
这些未被释放的对象会导致内存消耗增加，最终耗尽可用内存。...这样可以减少内存消耗并提高性能。 增加JVM堆内存 通过调整JVM的堆内存大小来增加可用内存空间。可以通过设置-Xmx和-Xms参数来调整最大堆大小和初始堆大小。...默认情况下，JVM分配的堆内存可能不足以容纳这个大数组，可能会导致OOM错误。因此，可以通过调整JVM的堆内存大小来增加可用内存空间，以应对这种情况。...限制数据集大小 在处理大型数据集时，可以使用分页加载、数据压缩等技术来限制内存使用量。 以下是一个简单的Java代码示例，演示了如何通过分页加载技术来限制数据集大小，从而控制内存使用量。...通过这种方式，可以有效地控制Java应用程序在处理大型数据集时的内存使用量，避免因为数据集过大而导致的OOM错误。 避免死循环和递归调用 确保代码中不存在无限循环或递归调用的情况，以免耗尽栈空间。
元组 只读列表，只有count, index 2 个方法 作用：如果一些数据不想被人修改， 可以存成元组，比如身份证列表 为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？...一般用于快速查找和加密算法 dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字...，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字， 如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。...没错， 出错了， 为什么呢？ 嵌套函数的用法会了，但它有什么用呢？下节课揭晓。。。 4. 递归 在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。...由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出） 堆栈扫盲http://www.cnblogs.com/lln7777/archive/2012/03/14/2396164.html
这个过程通常包括内存分配表、内存回收算法等。 内存保护：操作系统确保不同程序的内存空间相互隔离，以防止一个程序意外地访问或修改其他程序的内存数据。...栈溢出通常发生在以下情况下： 递归深度过大：递归函数调用自身或其他函数时，每次调用都会在栈上分配一段内存，如果递归深度很大，栈空间可能会耗尽。...每个方法调用都需要在栈上分配一些内存，因此当方法调用链变得非常长时，栈的容量会耗尽，最终导致栈溢出异常。 无限循环递归：一个无限循环中，如果递归调用导致栈不断增长，最终可能导致栈溢出。...为了防止Java中的栈溢出，您可以采取以下措施： 限制递归深度：确保递归函数的递归深度有限，或使用迭代替代递归。 优化递归算法：在递归算法中，可以尝试减少方法调用的次数，从而减少栈的使用。...下面是一些原因，解释了为什么 JDK 8 放弃了分段锁： 内存开销：每个分段都需要维护一个独立的锁，这会导致内存开销增加，特别是当你有大量的分段时。
算法这个词来源于波斯数学名称 Al-Khowarizmi 。 算法可定义为解决问题的逐步程序。 算法帮助用户在有限的步骤中到达正确的结果。...递归： 递归指的是按照本身定义过程的技巧 用于解决本来重复的复杂编程问题 通过使用递归程序或函数，递归可以在程序中实现。递归程序或函数是调用本身的函数。...空间： 执行算法时所用的内存量。 算法使用的资源越少，效率越高。 时间 / 空间权衡 ： 指的是您可以在程序执行速度较慢时可以减少使用的内存或在使用内存的成本很 高时减少运行的时间。...算法的运行时间直接与算法中涉及的关键比较成比例，并且它是 n 的函数， 其中 n 是输入数据的大小。 算法的 运行时间 随着输入 数据量的增加而增加 的 速率 称为算法增长的阶。...空间：执行算法所用的内存量。 时间 / 空间权衡指的是您可以为了减慢程序执行的速度而减小内存的使用量，或 在减少运行时间的同时提高使用的内存。 算法的总运行时间直接与算法中涉及的比较次数成比例。
(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...(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...= 30408704(29696K) max = 30408704(29696K) 7 增加了1M 堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 9552080...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。
为什么说尾调用重要呢，原因是它不会在调用栈上增加新的堆栈帧，而是直接更新调用栈，调用栈所占空间始终是常量，节省了内存，避免了爆栈的可能性。...尾递归 顾名思义，在一个尾调用中，如果函数最后的尾调用位置上是这个函数本身，则被称为尾递归。递归很常用，但如果没写好的话也会非常消耗内存，导致爆栈。...，同时也会消耗大量内存。...，将递归转变为循环，避免了调用栈的无限增加。...逻辑运算符（|| 与 &&） 首先是 || 运算符： const a = () => f() || g() 这里 f 函数不在尾递归位置上，而 g 函数在尾递归位置上，为什么，把函数改写一下就清楚了：
高于实际使用量的请求会导致资源使用效率低下（利用率不足）。想想当请求 4 个核心的 pod 在第 90 个百分位使用 1 个核心时会发生什么。...请求高于实际使用量 等价于 未充分利用 内存也是如此——如果我们将请求设置为高于使用量，我们最终将不会使用可用内存。 另一个选项是 pod 的请求低于其实际使用量（过度使用）。...例如，如果我们的 Pod 的 CPU 限制为 2 核，内存限制为 2GB，则告警应设置为 CPU 使用量为 1.6 核或内存使用量为 1.6GB。...请记住，增加副本数量可能会影响系统的其他部分，因此您最终可能会更改比 HPA 配置更多的内容来启用此扩展操作。...一个典型的例子是，当您增加副本数量并且更多 pod 尝试连接到它时，数据库会达到其最大连接限制。这就是为什么在这种情况下使用足够大的缓冲区作为准备时间很有意义。
1.1 静态分析 1.1.1 原理 GCC提供了-fstack-usage选项，能输出每个函数栈的最大使用量。...修饰符的含义如下： static: 堆栈使用量在编译时是已知的，不依赖于任何运行时条件。 dynamic: 堆栈使用量依赖于运行时条件，例如递归调用或基于输入数据的条件分支。...xxbuild.cpp:277:5:int XXBuild::BuildPage() 528 dynamic,bounded 每个函数的栈使用量有了，如果知道函数的调用链就可以得出栈的最大使用量了。...注意事项： 若使用bazel编译，默认的沙箱模式会删除.su文件，因此编译时需要增加--spawn_strategy=standalone选项(非沙箱模式) 1.2 动态检测 1.2.1 通过proc文件系统...1.2.2 捕捉操作系统信号 原理： 在 Unix-like 系统中，当程序执行非法内存访问时，操作系统会向该程序发送 SIGSEGV 信号（段错误）。默认情况下，接收到此信号的程序会终止。
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