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。
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。
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。
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。
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
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：
(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。
这个函数的意义在于，当我们改变值的时候，微信小程序会主动调用这个函数，往这个函数传值，也就是这三个参数： newVal,oldVal,changedPath 代码的讲解都在注释中。...需要注意的是，我们通过判断月份的值选择加0，并赋值到一个变量中，再把这个变量赋值到渲染到页面的变量时候， 不能和properties下的对象名字相同，为什么？...因为不能在observer函数中去改变属性值，会出现无限递归的现象，也就是死循环 在该文件的data部分增加一个值：——index --------------------- ?...当外部改变index值为A（假如），触发observer函数时，函数内部将传进来的值进行拼串后，由于值的类型设置为Number，拼串后的值0A会按照数字解析成A，所以进入函数内部后这个值绕了一圈还是没变...解决办法： 看到内存泄漏、递归这些字眼是不是就怕怕的？莫方（说给自己听）。 既然observer内部改变properties内部数据会产生问题，那么，咱们就不改变呗！曲线救国。
，包括已用内存、可用内存和交换内存的情况 默认情况下free会以字节为单位输出内存的使用量 如果你想以其他单位输出内存的使用量，需要加一个选项，-g为GB，-m为MB，-k为KB，-b为字节 如果你想查看所有内存的汇总...k 将以字节为单位输出磁盘的使用量 使用-h选项可以以更符合阅读习惯的方式显示磁盘使用量 使用-T选项显示文件系统类型 26. kill kill用于终止一个进程。...存在则提示是否覆盖 $ mv -i file1 file2 注意如果使用-f选项则不会进行提示 -v会输出重命名的过程，当文件名中包含通配符时，这个选项会非常方便 $ mv -v file1 file2...crontab 有些命令可能会有多个man页面，每个man页面对应一种命令类型 $ man SECTION-NUMBER commandname man页面一般可以分为8种命令类型 用户命令 系统调用 c库函数...，如果有新行添加到文件尾部，它会继续输出新的行，在查看日志时这个选项会非常有用。
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。
四.快速排序的优化 优化选key方式 既然在快排在面对原本就接近有序的数组时排序会因为key值的选取导致效率降低,那么我们不妨优化一下我们快排时选key的方式,下面为大家介绍两种常用的优化选key的方式...为什么要将递归的快速排序算法改为非递归?...递归函数有以下几个缺点: 内存消耗大：递归调用会占用大量的内存空间，因为每次调用都需要在内存中保存当前的状态和参数。...性能低下：递归调用会增加函数调用的开销，因此在一些情况下会导致程序的性能下降。 可读性差：递归函数通常比较复杂，难以理解和调试，降低了代码的可读性。...可能导致栈溢出：如果递归调用层次过深，会导致栈溢出的问题，使程序崩溃。 难以优化：一些编译器和优化工具难以对递归函数进行有效的优化，导致性能不佳。 递归函数改非递归的思路 直接改为循环.
deep_getsizeof()是向下层递归的函数，并且可以计算Python对象图的的内存实际使用量。...引用计数 Python使用引用计数语义来管理内存。一旦对象不再被使用，就会释放其内存。但只要存在引用，该对象就不会被释放。那些循环引用之类的东西会让你感到很难受。...你可以使用id（）函数来验证它，这个函数提供指向实际函数的指针。如果对【-5,256】范围内的任意x多次调用id（x）,那么每次都会得到相同的结果（对于相同的整数）。...你装饰一个函数（可能是@profiler装饰器的主函数0函数），当程序退出时，内存分析器会打印出一份标准输出的简洁报告，显示每行的总内存和内存变化。我是在分析器下运行的这个示例。...目前尚不清楚为什么第8行的第一个range（1000）循环增加了4.2MB，而第10行的第二个循环只增加了0.4MB，第12行的第三个循环增加了0.8MB。
随着集群规模扩大以及业务量的增长，集群调度能力会随着压力增加而逐渐下降。...这个问题解决后，集群在有空余资源的情况下，作业资源需求可以快速得到满足，集群的计算资源得到充分地利用。...这个问题类似Linux内存的碎片问题。由于离线作业的任务执行时间非常短，资源很快可以得到回收。...排序本身用的快速排序算法，已经没有优化空间。进一步分析排序比较函数，发现排序比较函数的时间复杂度非常高。 计算复杂度最高的部分是：需要获取队列/作业的资源使用情况（resourceUsage）。...排序的时间会随着业务规模增加（作业数、队列数的增加）而线性增加。 架构思考：对于公平调度器来说，排序是为了实现公平的调度策略，但资源需求是时时刻刻变化的，每次变化，都会引起作业资源使用的不公平。
而且，你可以勾选 memory，显示堆内存的变化，可以知道是哪个函数导致的内存增多，然后去优化。...这样算的话，n 每加 1，就多递归调用了 2 次 fibnacci 函数，也就是复杂度乘以 2 了，所以复杂度是 O(2^n)。...可以画出变化函数来分析。 可以看到，随着 n 的增大， O(n!) 和 O(2^n) 是耗时增加最快的，也就是说，这样的代码，n一旦大了，立马会卡死，不用跑我们就能分析出来。...这里不包括全局变量，为什么呢？全局变量不会动态变啊，就相当于常数，可以省略，只分析变化的堆栈内存的复杂度就好了。...的复杂度都是随着 n 增加，复杂度急剧增加的，也就是耗时/内存占用会急剧增加，这样的代码很容易卡死，所以是不好的。 而 O(logn) O(n) 都是随着 n 增加，复杂度增加很少的。
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。...这种情况下，冗余对象会继续占据内存空间，导致应用程序消耗过多的内存资源，并可能导致性能下降和表现不佳的情况出现。...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。
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