只要和电脑内存相关的，都可以用这个软件，软件小的和打开一个网页一样。不占用什么空间。也没有什么复杂的安装流程，开心即可用。
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理，从而出现 内存泄露（ML）、内存溢出（OOM）、内存空间占用过大 等问题，最终导致应用程序崩溃（Crash）
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📷 前言 在 Android开发中，性能优化策略十分重要 因为其决定了应用程序的开发质量：可用性、流畅性、稳定性等，是提高用户留存率的关键 本文全面讲解性能优化中的所有知识，献上一份 Android性能优化的详细攻略， 含：优化方向、原因 & 具体优化方案，希望你们会喜欢 目录 📷 1. 性能优化的目的 性能优化的目的是为了让应用程序App 更快、更稳定 & 更省。具体介绍如下： 更快：应用程序 运行得更加流畅、不卡顿，能快速响应用户操作 更稳定：应用程序 能 稳定运行 & 解决用户需求，在用户使用过程中不
对于Android的性能优化，想必大家并不陌生，但是没有真正的总结一下，在此我根据自己平时开发，在结合一些读书笔记，对Android的性能优化，进行一些总结。 Android设备作为一种移动设备，不管是内存还是CPU的性能都受到了一定的限制，无法做到像PC设备那样的超大内存和高性能的CPU。 因此，这也意味着，Android不能无限制的使用内存和CPU资源，过多的使用内存会导致程序内存溢出，即OOM。而过多的使用CPU资源，一般是指大量的耗时任务，会导致手机变得卡顿甚至无法响应的情况，即ANR。性能优化的主要是包括布局优化、绘制优化、内存泄露优化、响应速度优化、Bitmap优化、线程优化。 性能优化中一个很重要的问题就是内存泄露，内存泄露并不会导致程序功能异常，但是它会导致Android程序的内存占用过大，这将提高内存溢出的发生几率。在设计程序的时候，还有一个问题也是不可忽略的，那就是代码的可维护性和可扩展性。如果一个程序的可维护性和可扩展性很差，那就意味着后续的代码维护代价是相当高的。
作者：empeliu，腾讯 TEG 后台开发工程师 ElasticSearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，因其功能强大、简单易用而被应用到很多业务场景。在生产环境使用 ES 时，如果未进行优化则服务的稳定性可能得不到保障，目前我们使用 ES 作为账单平台的基础组件为微信支付提供服务时就遇到这种问题。本文即从当前的业务场景出发，分析 ES 稳定性未到达要求的原因并提供相应的解决思路。 一、背景 微信支付的账单系统是方便用户获取交易记录，针对不同的用户群，账单也分为三类： 个人账单：针对普通用户群，这
WeTest UPA是WeTest和Unity联合出品的一款Unity游戏性能优化的工具，自上线以来受到了很多Unity游戏开发人员和测试人员的关注，同时也有一些用户反馈不知道应该如何解读UPA报告，下面我们对UPA报告的解读方法进行总结，帮助大家最大化利用UPA报告，解决游戏性能问题。
在逝去的2016后半年，由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发，我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP，创建内存数据库实现项目的需求，现在项目接近尾声，系统运行稳定，写一篇博客，记录一下使用内存数据库的经验。
当app经过一段儿时间的迭代，往往会出现一些性能问题，这时能够协助开发同学解决这些性能问题也成为我们测试同学的重要工作。凑巧最近一段时间小编就一直在协助开发同学去进行app内存优化。这里小编整理了一份关于内存优化的心得分享给大家。
随着Android 开发越来越规范， 国内工程师的素质，以及用户对产品的要求也越来越高。
在 我这样减少了26.5M Java内存！中内存优化一期已经告一段落，主要做的事情是，造了几个分析内存问题的轮子，定位进程各种类型内存占用情况，分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是，优化了一波进程静息态的内存占用（减少26M+）。而二期则是在一期的基础之上，推进已发现问题的SDK解决问题，最终要的是要优化进程的动态Java内存占用！
在 我这样减少了26.5M Java内存！中内存优化一期已经告一段落，主要做的事情是，造了几个分析内存问题的轮子，定位进程各种类型内存占用情况，分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是，优化了一波进程静息态的内存占用（减少26M+）。而二期则是在一期的基础之上，推进已发现问题的SDK解决问题，最终要的是要优化进程的动态Java内存占用！ 通常来说不管是做什么性能优化，逃不出性能优化3步曲： 1. 找到性能瓶颈 2. 分析优化方案 3. 执行优化 上述三步看似第三步最能决定优化结果，而事实上，从笔者的几次
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
相比用户停留时间短、用完即走的 Web 页面，桌面 QQ 用户在一次登录后，可能会挂机一周以上，这段期间，如果没有严格控制好 QQ 内存占用，那么结果可能是用户交互响应变慢、甚至 Crash。在系统监控工具里，高内存占用也会被直观地反映出来，带来不好的口碑。Mac QQ 灰度期间，也听到了一些用户关于内存占用偏高的声音。既然不能置若罔闻，那么必须得痛下决心系统地来一波内存占用分析与优化。在这个过程中，团队前前后后挖出来了不少优化项，最终，可以让桌面 QQ 在内存占用上达到一个相对较低且稳定的状态。本文内容是探索桌面 QQ 内存优化上的一个阶段性小结，肯定还有更多内存优化 trick，欢迎大佬们提点。
作者：杨超，腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 原文链接：http://wetest.qq.com/lab/view/362.html We
当前微信支付对整体质量要求非常高，体现在可用性方面是需要达到99.99%，同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在ES及系统环境未做优化的情况下，读写成功率是没有达到要求，在个人账单ES索引场景下，写成功率为99.85%，读成功率为99.95%，所以这里亟需优化。
内存屏障 , 又称为 " 屏障指令 " , 用于保证 " 编译器 “ 或 ” CPU “ 访问内存时 , 保证 按照顺序执行 , 即 ” 内存屏障 之前 “ 的指令 与 ” 内存屏障 之后 " 的指令 不会犹豫 编译器 和 CPU 优化导致 顺序混乱 ;
新版桌面 QQ 自内测以来受到许多热心网友和行业人士，以及鹅厂小伙伴的关注，非常感谢大家在内测过程中提的各种有建设性的建议和反馈。其中，也有一小部分有开发背景的用户对我们采用 Electron 框架表达担心：高内存占用、超大安装包、启动缓慢等。究其原因还是担心新版本 QQ 资源占用大、体验变差，针对用户的担心，我们在内存上进行了专项优化，也取得了一些阶段性的进展，在此做一个小结。
当前微信支付对整体质量要求非常高，体现在可用性方面是需要达到 99.99%，同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在 ES 及系统环境未做优化的情况下，读写成功率是没有达到要求，在个人账单 ES 索引场景下，写成功率为 99.85%，读成功率为 99.95%，所以这里亟需优化。
我不是故意在JAVA中谈尾递归的，因为在JAVA中谈尾递归真的是要绕好几个弯，只是我确实只有JAVA学得比较好，虽然确实C是在学校学过还考了90+，真学得没自学的JAVA好 不过也是因为要绕几个弯，所以才会有有意思的东西可写，另外还有我发现把尾递归如果跟JAVA中的GC比对一下，也颇有一些妙处（发现还没有人特地比较过） （不过后来边写边整理思路，写出来又是另一个样子了） 一、首先我们讲讲递归 递归的本质是，某个方法中调用了自身。本质还是调用一个方法，只是这个方法正好是自身而已 递归因为是在自身中调用自身，所
前言 前段时间给公司的小伙伴们进行了关于app性能优化的技术分享，这里我稍微整理一下也给大家分享一下，关于性能优化这个话题很大，涉及面可以很广，也可以很深入，本人能力有限，不会给大家讲特别难懂，特别底层的东西，都是我们开发能着手去做的点，大家都在讲性能优化，但对于项目经验不够丰富的朋友很难有一个概念，做优化的时候也会比较茫然，这里我就给大家指明方向。 从何讲起？ 笔者在做产品开发的时候，也遇到性能瓶颈，测试工程师反馈了一些比较明显的问题，比如UI界面的过度绘制，列表滑动有明显卡顿，比较耗内存等等，但以往的都
QQ 作为国民级应用，从互联网兴起就一直陪伴着大家，是很多用户刚接触互联网就开始使用的应用。而 QQ 桌面版最近一次技术架构升级还是在移动互联网兴起之前，在多年迭代过程中，QQ 桌面版也积累了不少技术债务，随着业务的发展和技术的进步，当前的架构已经无法很好支撑对 QQ 的发展了。在 2022 年初，我们下定决心对 QQ 进行全面的技术架构升级，对于这样一个国民级应用的重构，挑战无疑是巨大的。
Linux作为一个强大的开源操作系统，广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而，随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限，Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧，帮助读者更好地发挥系统的潜力。
在移动互联网时代，由于设备资源受限、网络不稳定等因素，Web 端和移动端的性能优化显得尤为重要，如果性能不好，用户就容易流失，ToC 的产品尤为明显，体验差的产品必然会被市场淘汰。如何做好性能优化是每个企业都会关注的。
通过**分析控制流和数据流，我们可以知道更多关于程序的性质(properties)**。根据这些性质优化代码
摘要：训练大型语言模型（LLMs）面临着显著的内存挑战，主要是由于权重和优化器状态的不断增大。常见的内存降低方法，如低秩适应（LoRA），在每一层中向冻结的预训练权重添加一个可训练的低秩矩阵，从而减少可训练参数和优化器状态。然而，这些方法通常在预训练和微调阶段的性能上都不如使用全秩权重训练，因为它们将参数搜索限制在低秩子空间中，改变了训练动态，并且可能需要全秩热启动。在这项工作中，我们提出了Gradient Low-Rank Projection（GaLore），一种允许全参数学习但比LoRA等常见低秩适应方法更节省内存的训练策略。我们的方法在优化器状态的内存使用上最多减少了65.5%，同时在使用C4数据集进行LLaMA 1B和7B架构的预训练以及在GLUE任务上对RoBERTa进行微调时，保持了效率和性能。我们的8位GaLore相较于BF16基准，将优化器内存进一步降低了82.5%，总训练内存降低了63.3%。值得注意的是，我们首次证明了在具有24GB内存的消费级GPU上（例如NVIDIA RTX 4090）进行7B模型的预训练是可行的，而无需模型并行、检查点策略或卸载策略。
导语 智能手机发展到今天已经有十几个年头，手机的软硬件都已经发生了翻天覆地的变化，特别是Android阵营，从一开始的一两百M到今天动辄4G，6G内存。然而大部分的开发者观看下自己的异常上报系统，还是会发现各种内存问题仍然层出不穷，各种OOM为crash率贡献不少。Android开发发展到今天也是已经比较成熟，各种新框架，新技术也是层出不穷，而内存优化一直都是Android开发过程一个不可避免的话题。 恰好最近做了内存优化相关的工作，这里也对Android内存优化相关的知识做下总结。 在开始文章之前推荐下公
在大模型方向上，科技巨头在训更大的模型，学界则在想办法搞优化。最近，优化算力的方法又上升到了新的高度。
JuiceFS 支持多种元数据存储引擎，且各引擎内部的数据管理格式各有不同。为了便于管理，JuiceFS 自 0.15.2 版本提供了 dump 命令允许将所有元数据以统一格式写入到 JSON 文件进行备份。同时，JuiceFS 也提供了 load 命令，允许将备份恢复或迁移到任意元数据存储引擎。命令的详细信息可以参考这里。基本用法：
现在安卓系统无论是性能还是体验上其实都不输于iOS，只是因为手机厂商多而杂，他们会改源码，自定义系统，最后又过一遍不同开发水平工程师的手，导致很多手机即使在机器上面的跑分非常高，里面的APP运行也有卡顿现象。
Redis，作为内存数据结构存储的佼佼者，其高性能表现一直备受赞誉。那么，Redis究竟是如何实现这一点的呢？接下来，我们将更深入地探讨其背后的关键技术，并提供进一步的优化策略。
Java虚拟机（JVM）是Java程序的核心执行引擎，它的性能对于保证Java应用的稳定性和高效性至关重要。JVM调优是优化Java应用性能的关键一环，本文将从JVM原理、内存管理、垃圾回收机制、调优工具等多个方面进行详细阐述，帮助读者全面理解和掌握JVM调优的技术。
在软件开发中，性能优化是一个重要的课题。当我们开发C++程序时，掌握一些优化技术可以显著提高程序的性能。本文将介绍一些常用的优化技术，帮助你优化C++程序并获得更好的性能。
Keys 为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。
QQ 作为国民级应用，从互联网兴起就一直陪伴着大家，是很多用户刚接触互联网就开始使用的应用。
本文旨在介绍一种用于fine-tuning语言模型（LM）的低内存优化器——MeZO，内存减少多达12倍。使用单个A100 80G GPU，MeZO可以训练一个300亿参数的模型。
对于这些指标，我通过监控和收集它们的数值，并对它们进行分析和比较，来理解系统的性能情况。通过和系统的预期性能目标进行比较，我可以确定系统中存在的性能问题，并根据这些指标的变化来判断性能调优的效果。同时，我也可以借助工具和框架来对这些指标进行可视化展示和分析，以更好地理解系统的性能状况。
您瞧清楚了，我是互联网公司技术开发一枚，渴了喝咖啡，饿了吃外卖，晕了上医院的那种。房贷没还清，车子自己买，人家休假我加班。还有最重要的是，我是一条单身狗。不要想着单身贵族这种身份，你爸和你妈的一巴掌就能让你认清现实。
作者：杨超，腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 原文链接：http://wetest.qq.com/lab/view/359.html WeT
历时五天的内存优化已经结束，这里总结一下这几天都做了什么，有哪些收获。优化了，或可以优化的地方都有哪些。（因为很多事还没做，有些结论需要一定样本量才能断定，所以叫一期）一期优化减少JavaHeap内存占用约26.5M。
对于Android开发者来说，懂得基本的应用开发技能往往是不够，因为不管是工作还是面试，都需要开发者懂得大量的性能优化，这对提升应用的体验是非常重要的。对于Android开发来说，性能优化主要围绕如下方面展开：启动优化、渲染优化、内存优化、网络优化、卡顿检测与优化、耗电优化、安装包体积优化、安全问题等。 下面是我整理了网上很多大佬的经验分享对Android性能优化做了一个总结。
Elasticsearch 在腾讯内部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景，目前单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐，同时腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务。海量规模、丰富的应用场景推动着腾讯对原生 ES 进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位优化。本次分享主要剖析腾讯对 Elasticsearch 海量规模下的内核优化与实践，希望能和广大 ES 爱好者共同探讨推动 ES 技术的发展。
本文由CrowHawk翻译，地址：如何优化Java GC「译」，是Java GC调优的经典佳作。
关于图片资源适配屏幕分辨率，具体请看文章：Android 屏幕适配：最全面的解决方案
JVM（Java虚拟机）是一种执行Java程序的虚拟机，它是整个Java运行时环境的核心部分。JVM负责很多任务，其中之一就是管理内存以及执行垃圾回收操作。由于垃圾回收是JVM进行内存管理的重要组成部分，因此优化垃圾回收算法可以显著提高Java应用程序的性能。
本文由CrowHawk(https://crowhawk.github.io/2017/08/21/jvm_4/)翻译，是Java GC调优的经典佳作。 本文翻译自Sangmin Lee发表在Cubrid上的"Become a Java GC Expert"系列文章的第三篇《How to Tune Java Garbage Collection》,本文的作者是韩国人，写在JDK 1.8发布之前，虽然有些地方有些许过时，但整体内容还是非常有价值的。译者此前也看到有人翻译了本文，发现其中有许多错漏生硬和语焉不详
numa是控制cpu分配内存的控制手段，比如8核cpu 64G内存，每个核心分为8个核心的内存大家就不会争抢资源了，那为什么要关闭numa呢？
本篇是 Android 内存优化的进阶篇，难度可以说达到了炼狱级别，建议对内存优化不是非常熟悉的仔细看看前篇文章： Android性能优化之内存优化，其中详细分析了以下几大模块：
硬件平台: 全志R/V/F/MR/H 系列芯片。软件平台: Tina v3.5 及后续版本。
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