在这些应用中，内存往往是Redis最重要的资源。因为Redis中的每一个key，以及它所相关联的值都需要在内存中保存。如果不小心使用过多的内存会导致Redis服务器停掉并且应用程序崩溃。...Redis本身提供了一系列配置、算法和工具来实现内存优化。...当元素数量非常稀疏时，可以选择使用稀疏矩阵来存储数据 在需要进行2D和3D索引，以及地理数据查询时，可以使用GeoHash 5、优化写入性能 数据的读取和存取操作是Redis中的两个最基本操作。...但是我们可以通过以下几个措施来最大程度的优化 Redis 的写入性能： 使用管道（pipeline）批量提交命令，缩短网络传输和延迟，提升吞吐量 在尽量避免调用Blocking命令（如BLPOP、BRPOP...等）时，可以考虑使用RedisStream更加高效 内存管理是构建Redis应用程序时的关键且难点，合理的内存回收机制将确保Redis的适当使用。
概述 如果程序处理的数据比较多、比较复杂，那么在程序运行的时候，会占用大量的内存，当内存占用到达一定的数值，程序就有可能被操作系统终止，特别是在限制程序所使用的内存大小的场景，更容易发生问题。...下面我就给出几个优化Python占用内存的几个方法。 说明：以下代码运行在Python3。 举个栗子 我们举个简单的场景，使用Python存储一个三维坐标数据，x,y,z。...从Python 3.3开始，key使用了共享内存存储， 减少了RAM中实例跟踪的大小。 >>> print(sys.getsizeof(ob), sys.getsizeof(ob...._slots_ 从class的内存占用分布上，我们可以发现，通过消除__dict__和_weakref__，可以显着减少RAM中类实例的大小，我们可以通过使用__slots__来达到这个目的。...10 000 000 120 Mb 100 000 000 1.2 Gb 最后 可以看出，在Python性能优化这方面，还是有很多事情可以做的。
查询DMV sys.dm_os_memory_clerks返回SQL Server实例中当前处于活动状态的全部内存Clerk的集合。跟踪这个DMV，可以看到内存是如何被SQL Server消耗。...这是由使用此Clerk的组件直接保留的内存量。在多数情况下，只有使用Buffer Pool的内存Clerk才会有这种机制。...这部分内存，主要来自Database Pages。 （3）awe_allocated_sum 内存Clerk使用AWE分配的内存量。...保留以供共享内存和文件映射使用的内存量。 shared_memory_committed_sum 是内存Clerk提交的共享内存量。 这2个列的值，可以追踪Shared Memory的大小。...、SysTab（系统表）、Check（Check约束）、Rule（规则）等。
实现方式： Redis sorted set 的内部使用 HashMap 和跳跃表（SkipList）来保证数据的存储和有序，HashMap 里放的是成员到 score 的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员...，排序依据是 HashMap 里存的 score，使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。...常用内存优化手段与参数 通过我们上面的一些实现上的分析可以看出 redis 实际上的内存管理成本非常高，即占用了过多的内存，作者对这点也非常清楚，所以提供了一系列的参数和手段来控制和节省内存，我们分别来讨论下...最后想说的是 Redis 内部实现没有对内存分配方面做过多的优化，在一定程度上会存在内存碎片，不过大多数情况下这个不会成为 Redis 的性能瓶 颈，不过如果在 Redis 内部存储的大部分数据是数值型的话...Redis 的持久化机制 Redis 由于支持非常丰富的内存数据结构类型，如何把这些复杂的内存组织方式持久化到磁盘上是一个难题，所以 Redis 的持久化方式与传统数据库的方式有比较多的差别，Redis
面试官：“那你们为了处理并发，做了哪些优化？”应聘者：“前后端分离啊，限流啊，分库分表啊。。”面试官:"谈谈分库分表吧？"应聘者：“bala。bala。bala。。”...面试官:“你们分库分表后，如何部署上线的？”应聘者：“这！！！！！！”不要惊讶，写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。...你们自己摸着良心想一下，如果你真的做过分库分表，你会不知道如何部署的么？因此我们来学习一下如何部署吧。ps: 我发现一个很神奇的现象。...另外，如果面试官的问题是 你们怎么进行分库分表的？ 这个问题问的很泛，所以回答这个问题建议自己主动把分表的策略，以及如何部署的方法讲出来。因为这么答，显得严谨一些。...不过，很多面试官为了卖弄自己的技术，喜欢这么问 分表有哪些策略啊？你们用哪种啊？ ok。。这个问题具体指向了分库分表的某个方向了，你不要主动答如何进行部署的。等面试官问你，你再答。
面试官：“那你们为了处理并发，做了哪些优化？” 应聘者：“前后端分离啊，限流啊，分库分表啊。。” 面试官:"谈谈分库分表吧？" 应聘者：“bala。bala。bala。。”...面试官:“你们分库分表后，如何部署上线的？” 应聘者：“这！！！！！！” 不要惊讶，写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。...你们自己摸着良心想一下，如果你真的做过分库分表，你会不知道如何部署的么？因此我们来学习一下如何部署吧。 ps: 我发现一个很神奇的现象。...另外，如果面试官的问题是 你们怎么进行分库分表的？ 这个问题问的很泛，所以回答这个问题建议自己主动把分表的策略，以及如何部署的方法讲出来。因为这么答，显得严谨一些。...不过，很多面试官为了卖弄自己的技术，喜欢这么问 分表有哪些策略啊？你们用哪种啊？ ok。。这个问题具体指向了分库分表的某个方向了，你不要主动答如何进行部署的。等面试官问你，你再答。
宝塔mysql内存占用高如何优化？ 其实主要吃内存的一般就是mysql程序，其他的宝塔和Nginx还有php基本不怎么吃内存的。内存占用非常的小。...但是我们如果服务器是1G或者512M的内存基本就很吃力的。可能会因为这个内存不足导致mysql自动停止运行。 建议的优化手段和方法，调整mysql数据库参数配置。降低内存的占用，减少并发连接数。...大概可以参考，适当的调整和优化参数。可以结合当前状态中的参数来调整。 腾云云服务器优惠渠道：https://zouaw.com/go/tencent ?
在调整参数之前，需要了解一下MySQL究竟是如何使用内存的。 InnoDB buffer pool：主要用于缓存InnoDB的表、索引数据。...内存表：如果是一个内部使用的临时内存表，当表增大时，会将其转换成磁盘表。如果是由MEMORY引擎创建的表，则不会转换成磁盘表。...连接操作：所有的连接执行都是单次扫描，而且大多数连接甚至不需要使用临时表就可以完成。大部分的临时表是基于内存的哈希表。 排序缓冲：大多数执行排序的请求，根据结果集大小分配排序缓冲区和临时文件。...表缓存：MySQL需要使用内存和描述符对表操作进行缓存。所有正在使用的表会在表缓存内进行管理。 表定义缓存：MySQL为表定义缓存分配内存，用于保存表定义。...上面列出这些是MySQL中主要使用内存的各个部分，关于缓冲和缓存如何优化，请访问官网手册。
其实如果我们一个 程序中，已经不再使用某个对象，但是因为仍然有引用指向它，垃圾回收器就无法回收它，当然该对象占用的内存就无法被使用，这就造成了内存泄露。...总结 不管是java还是android，都应该了解内存分配和垃圾回收机制，工程师要做到写的代码中没有bad code很难，关键是在出现问题的时候该怎么去排查Android内存优化 一、 Android的内存机制...二、Android的内存溢出 Android的内存溢出是如何发生的? Android的虚拟机是基于寄存器的Dalvik，它的最大堆大小一般是16M，有的机器为24M。...这个 引用链如下： Drawable->TextView->Context 所以，最终该Context也没有得到释放，发生了内存泄露。 如何才能有效的避免这种引用的发生呢？...然而如果Cursor的数据量特表大，特别是如果里面有Blob信息时，应该保证Cursor占用的内存被及时的释放掉，而不是等待GC来处理。
1.如何优化查询速度？所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。...1.2 优化查询语句优化查询语句本身，避免全表扫描和大数据量的关联查询。可以优化查询条件，使用合适的索引、合理的查询策略，减少不必要的字段和数据返回。...而缓存将数据存储在内存中，避免了磁盘 IO 的开销。内存访问不需要进行磁盘寻址和机械运动，相对来说速度更快。...Vitess 提供了水平拆分、弹性缩放、负载均衡、故障恢复等功能，可以在大规模的数据集和高并发访问场景下提供高性能和可扩展性大数据量的表的查询优化方案有很多，例如：创建索引、优化查询语句、缓存查询结果、...提升硬件配置、数据归档和分离，以及数据分片技术（分库分表）等，而这些技术通常是一起配合使用，来共同解决大数据量表的查询速度慢的问题的，其中分库分表的实现最为复杂，所以需要根据自身业务的需要酌情使用。
作者：manong 原文：https://segmentfault.com/a/1190000006158186 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署...TIMESTAMP而非DATETIME， 单表不要有太多字段，建议在20以内 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间 用整型来存IP 索引 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代。...如此多的方案，如何进行选择？可以按以下思路来考虑： 确定是使用代理架构还是客户端架构。
，但是不足之处也很明显：当主数据量越来越多，写操作缓慢；这种问题如何破局？...可见任何一种优化方案都不是最终的银弹，只有不断的优化演变 这篇文章就来介绍一下解决方案：分库分表，将围绕以下几点介绍： 拆分后的存储选型？ 分库分表的实现思路？ 分库分表的不足？ 拆分后的存储选型？...IO还是CPU都扛不住，架构上的优化是必然。...分片键如何选择？...增量数据迁移：如何保证数据的一致性及高可用性 短时订单量大爆发：分表分库仍然扛不住时解决方案是什么？
MySQL 大表如何优化查询效率？ 背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...神器 tcpdump 出场的时候到了，使用 tcpdump 抓包一段时间对该表的 select 语句： tcpdump -i bond0 -s 0 -l -w - dst port 3316 | strings...**优化方法也是：**建立单独索引 indx_receive_time(receive_time)。 测试 拷贝 arrival_record 表到测试实例上进行删除重新索引操作。...delete 大表优化为小批量删除 应用端已优化成每次删除 10 分钟的数据（每次执行时间 1s 左右），xxx 中没在出现 SLA（主从延迟告警）： 另一个方法是通过主键的顺序每次删除 20000 条记录...，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本（如做 DDL 表更时间太长，delete 历史数据）。
本文会解析 String 数据是如何保存的，并分析其占用内存的原因，以及说明如何减少内存的使用。...全局哈希表 实际上，Redis 会使用一个全局的哈希表保存所有的键值对，使用全局哈希表最大的好处就是可以用O(1)的时间复杂度来快速查找到键值对。...全局的哈希表构造如下: Redis 会使用一个全局的哈希表保存所有的键值对，哈希表的每一项是一个 Entry ，一个 Enrty 中有三个指针，分别用于指向 key、value 和下一个 Entry，...那么如何利用压缩列表来保存非集合类型的数据？ 用集合类型保存单值的键值对 如果是单值的键值对，可以采用基于 Hash 类型的二级编码方法。...我们可以使用压缩列表来节省内存，剖析了其节省内存的原因。并使用 Hash的数据结构给出了实际的节省内存的案例，大家可以根据实际的业务，合理的设计缓存的存储结构，达到节省内存的目的。
1.概述 如果使用MAT来分析内存问题，会有一些难度，并且效率也不是很高，对于一个内存泄漏问题，可能要进行多次排查和对比。...这样我们就可以使用LeakCanary了，如果检测到某个Activity 有内存泄露，LeakCanary 就会给出提示。...3.LeakCanary应用举例 第二节的例子代码只能够检测Activity的内存泄漏，当然还存在其他类的内存泄漏，这时我们就需要使用RefWatcher来进行监控。...关于内存泄漏可以查看Android内存优化（三）避免可控的内存泄漏这篇文章。在注释1处得到RefWatcher，并调用它的watch方法，watch方法的参数就是要监控的对象。...需要注意的是分享出去的hprof文件并不是标准的hprof文件，还需要将它转换为标准的hprof文件，这样才会被MAT识别从而进行分析，关于MAT可以查看Android内存优化（五）详解内存分析工具MAT
上一篇博客《Bitmap那些事之内存占用计算和加载注意事项》，写了Bitmap基础知识和使用Bitmap需要知道的注意事项，这一片博客我会写在Android应用中Bitmap的创建和加载。...2、BitmapFacotry.Options的inJustDecodeBounds 参数使用： 为了节省内存，很多情况下原图片都要经过缩放处理，根据控件的尺寸来处理成对应尺寸的图片，这时使用BitmapFactory...用我的话来说就是在decode的时候不给这个bitmap的像素区分配内存，除了这个区别Bitmap的其他信息你都能获取到。...这样就有很大的意义，你既没有消耗内存又拿到了图片的信息，为你下一步图片处理提供帮助。.../** * 对图片进行压缩，主要是为了解决控件显示过大图片占用内存造成OOM问题,一般压缩后的图片大小应该和用来展示它的控件大小相近.
这种接近业务的轮子如何设计才能兼顾便捷性和拓展性？如何有效的优化性能？如何控制内存不至于 OOM ？本文以 YBImageBrowser 的重构为切入点，尽量抽象提炼，谈谈笔者对以上问题的思考。...如何减轻内存的负担，时间和空间总是需要权衡取舍，有时它们互补，有时它们互斥。...四、内存优化 图片处理不光是一个 CPU 敏感的业务，还是一个内存敏感的业务，所以在上面做了提升性能的各种方案过后，还需要对内存进行控制，不然很容易就内存警告或 OOM 了。...那么，若数据模型缓存的数据将会占有大量的内存怎么办？我们需要一套内存管理及淘汰策略，那么如何来设计呢？...优化过后的方案 笔者建议的方式是，使用与数据模型无关的内存管理策略，具体做法如下： 1、定义一个内存管理中介者。
一个机器上部署多个 Mongod 实例/进程，WiredTiger cache 应该如何配置？ MongoDB 是否应该使用 SWAP 空间来降低内存压力？ MongoDB 内存用在哪？...为了控制内存的使用，WiredTiger 在内存使用接近一定阈值就会开始做淘汰，避免内存使用满了阻塞用户请求。...重点可以关注下 total_free_bytes，这个值告诉你有多少内存是 tcmalloc 自己缓存着，没有归还给 OS 的。 ? 如何控制内存使用？...合理配置 WiredTiger cacheSizeGB 如果一个机器上只部署 Mongod，mongod 可以使用所有可用内存，则是用默认配置即可。...不开启SWAP，当整体内存超过机器内存上线时就会触发OOM killer把进程干掉，实际上是在告诉你，可能需要扩展一下内存资源或是优化对数据库的访问了。
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