一、背景 近期有一个项目在运行当中出现一些问题，程序顺利启动，但是观察一阵子后发现内存使用总量在很缓慢地升高， 虽然偶尔还会往下降一些，但是总体还是不断上升；内存运行6个小时候从33M上升到80M；... 程序存在内存泄漏是确定无疑的了，大概出问题的方向也知道，就是程序新加入一个采集协议（BACnet协议，MSTP_DLL）， 但是怎么把具体泄漏位置找出来却非常麻烦，因为这个协议是封装在一个C语言写的动态库中...其他同事也身兼数职，不大可能有时间调试， 那项目推进肯定停滞；那没办法了，只能硬着头皮上；网上了解一番，对于这种内存泄漏问题，比较好的处理方式就是 抓取内存快照，然后分析数据提交记录，使用查看使用堆栈等信息...MSTP_Get_RPM_ACK_Data+0x00000091 这次很顺利，这个内存使用的地方实在MSTP_DLL的 MSTP_Get_RPM_ACK_Data里边；这个就是我们要找的最终的内存泄漏点信息...，应该写在方法参数中，外部声明，传进去赋值，然后外部使用，再外部释放 3）两个方法体都一样的问题 五、整理 1）我们知道有三处内存泄漏，分别大小是1f0、18、10 2）三者占据99%的新增不释放的内存消耗
07 Nov 2016 valgrind使用：检测内存泄漏 本文简单介绍c开发中的内存泄漏和动态内存分配函数，并使用valgrind分析c程序的内存泄漏问题...1 什么是内存泄漏 c语言中，需由开发者负责内存的申请和释放，内存泄漏是指开发者在程序中使用动态内存分配函数xxlloc在堆(heap)上申请内存，内存在使用完毕后未使用free函数释放，那么这块内存在程序退出前都不能再次使用...，导致内存使用逐渐增大，直至耗尽，程序异常退出。...3 使用valgrind检测内存泄漏 示例代码如下： #include #include void my_malloc() { char *buffer...，直到程序退出都没有释放内存，造成内存泄漏。
虽然如今网上检测App内存泄漏的文章汗牛充栋，但是要使用DDMS和MAT，不仅使用步骤复杂繁琐，而且要手动排查内存泄漏的位置，操作起来多有不便。...其实Android Studio已经开始支持自动进行内存泄漏检查了，本文就带着大家一探其中的奥妙吧。 什么是内存泄漏 这个也是个面试常客，通俗来说，定义了的变量没使用，就是内存泄漏了。...这样就导致Activity需要被销毁时，由于被mLeak所持有，所以系统不会对其进行GC，这样就造成了内存泄漏。...怎么内存使用越来越大了，这就很有可能是发生内存泄漏了，然后点击 手动进行GC，再点击 观看JavaHeap，点击Analyzer Task，Android Monitor就可以为我们自动分析泄漏的Activity...，并将修复前和修复后的代码在相同的模拟器上运行并进行相同的操作，查看他们使用内存的情况，如下图所示 有内存泄漏的情况，占用内存约为43M 修复了内存泄漏问题，占用内存为36M在修复了内存泄漏问题后
方案2：使用Map 对此进行改进的方案是使用一个Map，在第一个方法中存储信息，后续需要使用直接get()即可， ? 缺点：如果在单线程环境下可以保证安全，但是在多线程环境下是不可以的。...内存泄露；某个对象不会再被使用，但是该对象的内存却无法被收回 ?...，如果没有调用这些方法并且线程不停止，那么调用链就会一直存在，所以可能会发生内存泄漏。...6.2 如何避免内存泄漏（阿里规约） 调用remove()方法，就会删除对应的Entry对象，可以避免内存泄漏，所以使用完ThreadLocal后，要调用remove()方法。...()方法等，造成内存泄漏。
一次在公司开发项目开发中，突然LeakCanary弹出了一个内存泄漏的通知栏，不好，内存泄漏发生了。原因竟是和getSystemService有关。...PowerManager 因为static是一个很容易和内存泄漏产生关联的因素 static变量与类的生命周期相同 类的生命周期等同于类加载器 类加载器通常和进程的生命周期一致 所以通过去除static...这样就不会产生内存泄漏问题。 使用ApplicationContext 除了上面的方法之外，传入Application的Context而不是Activity Context也可以解决问题。...Context 如果服务和UI相关，则用Activity 如果是类似ALARM_SERVICE,CONNECTIVITY_SERVICE建议有限选用Application Context 如果出现出现了内存泄漏...，排除问题，可以考虑使用Application Context 如需了解更多关于Context的内存泄漏，请阅读 避免Android中Context引起的内存泄露 所以，当我们再次使用getSystemService
Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...Seaborn 是一个出色的数据可视化库，它让我们的生活变得轻松。...首先，您应该在编辑器中键入以下命令： import seaborn as sns 本文我们选取了一份北京二手房房价数据集，包含字段有： 区域、卧室数、客厅数、面积、楼层、靠近地铁、靠近学校、房屋价格（单价...我们想使用可视化方法初步探索各种因素是如何影响北京房价的。 一、房屋单价/房屋面积整体分布情况 —使用图形：直方图 （Distplot） sns.distplot（）结合直方图并绘制核密度估计图。...现在，由于我们已经加载了数据集df，我们将使用 “price” 变量创建第一个图。让我们从房价数据集创建“price” 变量的 distplot。
我的环境是ubuntu 使用发行版的自带的源中安装 sudo apt install valgrind 然后运行一下 valgrind + 可执行命令 就可以 检查内存泄漏啦 ?...内存泄漏检测 主要看definitely lost:这里如果是0，说明没有会导致程序崩溃读的内存泄漏问题。 “definitely lost”：确认丢失。程序中存在内存泄露，应尽快修复。...当程序结束时如果一块动态分配的内存没有被释放且通过程序内的指针变量均无法访问这块内存则会报这个错误。 “indirectly lost”：间接丢失。当使用了含有指针成员的类或结构时可能会报这个错误。...大多数情况下应视为与"definitely lost"一样需要尽快修复，除非你的程序让一个指针指向一块动态分配的内存（但不是这块内存起始地址），然后通过运算得到这块内存起始地址，再释放它。...当程序结束时如果一块动态分配的内存没有被释放且通过程序内的指针变量均无法访问这块内存的起始地址，但可以访问其中的某一部分数据，则会报这个错误。
检查一个变量 我们还可以通过使用列名进行切片来单独检查每个变量。...Seaborn为拯救而生 幸运的是，seaborn给了我们快速生成热图的能力。 我们只需导入seaborn和matplotlib并使用seaborn的heatmap函数。...# 如果使用Jupyter，请始终记住这一行 %matplotlib inline import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.heatmap...如果我们打算使用这些数据来建立一个模型，那么最好在将其分解为测试和训练数据之前对其进行随机化。 看起来Netflix有更新的电影。这可能是一个有待探索的假设。...通过使用seaborn的热图，我们很容易看到最强的相关性在哪里。现在你可以去Kaggle看看更多的数据集，看看还有什么相关可以激发你的兴趣！
>>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> plt.style.use('dark_background') >>>...figure.edgecolor: black figure.facecolor: black grid.color: white lines.color: white patch.edgecolor: white savefig.edgecolor...: black savefig.facecolor: black text.color: white xtick.color: white ytick.color: white 可以看到，对于axes,...本质上，style就是对matplotlibrc配置文件中的部分属性进行了预先定义，而rcParams的作用也是对该配置文件中的属性进行定义，而且优先级是最高的，所以可以覆盖style中已经定义好的值。...当我们自定义的属性过多且经常使用时，可以订制一个自己的style, 其实内置的style也是以文件的形式保存在安装目录下，截图如下 ?
pip install seaborn Seaborn 建立在 Matplotlib 之上，因此它也可以与 Matplotlib 一起使用。...一起使用 Matplotlib 和 Seaborn 是一个非常简单的过程。我们只需要像之前一样调用 Seaborn Plotting 函数，然后就可以使用 Matplotlib 的自定义函数了。...sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 仅使用数据属性...Seaborn 自定义绘图比使用 Matplotlib 容易得多。...它也是基于 matplotlib 构建的，那么我们也可以在使用 Seaborn 时使用 matplotlib 函数。下一节我们继续谈第三个库——Bokeh
项目中使用了基于CGIEx构建的CGI，并且通过CGI调用Protobuf API来完成一些动态解析proto定义之类的功能，上线前使用Valgrind的memcheck工具检测CGI是否存在内存泄漏的风险...Valgrind的使用十分简单，通过设置一定的参数启动二进制可执行程序，并且在执行结束之后收集结果输出即可。...但是我们的CGI是通过Apache运行的，不能直接使用Valgrind启动，Google一圈之后没有找到相关的实践，只好自己动手。...GET CGI Interactive模式下，输入的参数就是通过GET方式调用时，URL后部所带的参数，形如： param1=val1¶m2=val2，所以对于GET接口的测试的步骤很简单 使用
先简单说下当出现内存溢出之后，我是如何排查的，首先通过jstack打印出堆栈信息，然后通过分析工具对这些文件进行分析，根据分析结果我们就可以知道大概是由于什么问题引起的。...任务阻塞队列的初始容量 this.capacity = capacity; last = head = new Node(null); } 定位问题 看到了这里不知道你是否知道了此次引起内存泄漏的原因...如何正确的创建线程池 以前其实没太在意这种问题，都是使用Executors去创建线程，但是这样确实会存在一些问题，就像这些的内存泄漏，所以一般不要使用Executors去创建线程，使用ThreadPoolExecutor...进行创建，其实Executors底层也是使用ThreadPoolExecutor进行创建的。...CallerRunsPolicy策略，当队列满了之后，使用主线程去进行处理，这样就不会出现有部分请求得不到执行的情况，也不会因为因为阻塞队列过大导致内存溢出的情况。
基数低的话，category类型更节省内存。...使用seaborn对统计作图： >>> import seaborn as sns >>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8)) >>> top_n = fueleco.make.value_counts...使用seaborn创建分布图，包括柱状图、核密度估计和地毯图： >>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8)) >>> sns.distplot(fueleco.city08...seaborn进行画图： >>> g = sns.catplot( ......使用seaborn添加回归线： >>> res = sns.lmplot( ...
关于内存泄露 避免使用全局变量，如一定要，请手动清理或重置。 无限追加元素到全局变量、静态变量、单例，将导致内存溢出。...； 完成步骤3后，交替请求业务路由与/debug-memory-leak（建议使用ab/wrk对业务路由进行大量的请求），刚开始出现的内存增涨是正常现象。.../detail/107688 如果和我一样使用容器构建的, 直接下载so文件放入容器中,然后修改php.ini开启扩展, 之后php -m看到swoole-tracker就代表安装成功了 然后按着官方使用...function starting(Closure $callback) { static::$bootstrappers[] = $callback; } 经过代码查看,基本就可以确定这个地方内存泄漏是重复注册命令了...app.debug')) { $this->commands($this->devCommands); } } 这里调用了commands方法,导致每次请求来都会往数组里添加元素,导致内存泄漏
文章目录 seaborn 安装 源代码 seaborn 安装 pip install seaborn 源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @...Describe: pip install seaborn @Evn : @Date : 2019-07-28 11:29 ''' ''' 数据可视化 ''' import matplotlib.pyplot...as plt from numpy.random import normal x = normal(size=100) plt.hist(x, bins=20) plt.savefig("./1.png...#plt.show(1) from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot
快速绘制 基于seaborn import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from gapminder import gapminder...lifeExp"], s=bubble_size, alpha=0.5) plt.show() 定制多样化的气泡图 自定义气泡图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。...通过seaborn绘制多样化的气泡图 seaborn主要利用scatterplot绘制气泡图，可以通过seaborn.scatterplot[1]了解更多用法 import matplotlib.pyplot...的scatterplot和matplotlib的scatter快速绘制气泡图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的气泡图来适应相关使用场景。
plt.savefig 保存图片时一片空白 当使用如下代码保存使用 plt.savefig 保存生成的图片时，结果打开生成的图片却是一片空白 import matplotlib.pyplot as...plt """ 一些画图代码 """ plt.show() plt.savefig("filename.png") 原因：在 plt.show() 后调用了 plt.savefig() ，...解决：在 plt.show() 之前调用 plt.savefig()； import matplotlib.pyplot as plt """ 一些画图代码 """ plt.savefig("...主要原因是：函数库调用其依赖库时出现了问题 import sklearn import seaborn sklearn和seaborn这两个库都有依赖库。...查看依赖库信息 有两种方式 通过命令行查看：conda search package_name --info 比如查看seaborn的信息，在命令行输入conda search seaborn
如何使用Python进行数据可视化：Matplotlib和Seaborn指南 数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表...本文将介绍如何使用这两个库进行数据可视化，并提供一些实用的代码示例和解析。 安装Matplotlib和Seaborn 首先，确保你已经安装了Matplotlib和Seaborn库。...如果没有安装，可以使用以下命令进行安装： pip install matplotlib seaborn Matplotlib基础 Matplotlib是一个灵活的绘图库，支持多种图表类型。...以下是一个使用Seaborn创建直方图的代码示例： import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 data = [1, 2...例如，使用plt.savefig保存Matplotlib图表： plt.savefig('my_plot.png') 性能优化 对于大型数据集，性能可能成为一个问题。
，并且对这个 LeakCanaryTestActivity 页面进行内存泄漏的分析。...在进行 debug 或者 UI自动化 测试的时候，我们会在通知栏看到有关内存泄漏的提示。...查看详情后我们能看到相关的内存泄漏具体位置，存在泄露的成员变量都用波浪线进行的标识。...，我们需要实现新的接口将 LeakCanary 捕获的内存泄漏进行上报。...Merge对比分析 如果我们没有明确的目标类，我们可以将两个 hprof文件（泄漏前、泄漏后） 进行对比。 [mat-merge] 选择泄漏之前的 hprof文件 进行对比。
command image.png image.png cat /proc/pid/status image.png cat /proc/pid/maps image.png memprof图形化内存使用工具...valgrind分析程序的内存详细使用情况：https://blog.csdn.net/primeprime/article/details/79539504 检查内存泄漏：valgrind --...image.png valgrind+kcachegrind分析程序性能:https://blog.csdn.net/fengjingge/article/details/41727265 查看共享内存使用情况
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