本文介绍了如何计算Android App中图片占用的内存大小,通过计算公式和影响因素,提供了减少图片内存占用的方法。
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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。
在公司有一个需求是要核对一批数据,之前的做法是直接用SQL各种复杂操作给怼出来的,不仅时间慢,而且后期也不好维护,就算原作者来了过一个月估计也忘了SQL什么意思了,于是有一次我就想着问一下之前做这个需求的人为什么不将这些数据查出来后在内存里面做筛选呢?直接说了你不怕把内存给撑爆吗?此核算服务器是单独的服务器,配置是四核八G的,配置堆的大小是4G。本着怀疑的精神,就想要弄清楚几百万条数据真的放入内存的话会占用多少内存呢?
参考:https://juejin.cn/post/7225871227743043644
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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
这个文件记录着比较详细的内存配置信息,使用 cat /proc/meminfo 查看。
早上匆匆忙忙去上班了, 在一个例行的早会上, 被告知昨天 消息推送服务 内存报警超出了80%.
Java 作为一个面向对象语言,给我们带来了多态,继承,封装等特性,使得我们可以利用这些特性很轻松的就能构建出易于扩展,易于维护的代码。作为一个Javaer,天天搞“对象”,那你写的对象究竟占用了多少内存呢?我们来看看你的“对象”是如何“败家”的。
本文主要介绍了Android开发中的图片加载库和内存优化问题。作者提供了一些建议,例如使用Glide和Picasso等库来加载图片,以及使用对象池来优化内存使用。同时,作者还分享了如何避免内存泄漏的方法,以及降低图片质量以节省内存的技巧。
在现代软件架构中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、会话存储和消息队列等场景。然而,Redis的内存占用问题一直是开发者关注的焦点。本文将介绍如何准确预估Redis所占内存空间,并提供一些内存优化策略,以避免内存占用过多导致数据丢失的风险。同时,我们还将给出相关代码示例,帮助读者更好地理解和实践这些技术。
used_memory_human:773.02M //数据占用了多少内存(带单位的,可读性好)
在现代的互联网应用中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、会话管理和消息队列等场景。然而,Redis的内存资源是有限的,过多的内存占用可能会导致数据丢失。因此,对于项目中使用Redis的架构师来说,合理预估Redis内存空间的占用,并采取相应的措施来避免内存占用过多,是非常重要的。
堆内内存的大小,由 Spark 应用程序启动时的 –executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。Executor 内运行的并发任务共享 JVM 堆内内存,这些任务在缓存 RDD 数据和广播(Broadcast)数据时占用的内存被规划为存储(Storage)内存,而这些任务在执行 Shuffle 时占用的内存被规划为执行(Execution)内存,剩余的部分不做特殊规划,那些 Spark 内部的对象实例,或者用户定义的 Spark 应用程序中的对象实例,均占用剩余的空间。不同的管理模式下,这三部分占用的空间大小各不相同。
PHP的unset()函数用来清除、销毁变量,不用的变量,我们可以用unset()将它销毁。但是某些时候,用unset()却无法达到销毁变量占用的内存!
使用free命令可以查看系统的内存使用情况,包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问,
在执行Spark的应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM线程,前者为主控进程,负责创建Spark上下文,提交Spark作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个Executor进程间协调任务的调度,后者负责在工作节点上执行具体的计算任务,并将结果返回给Driver,同时为需要持久化的RDD提供存储功能。由于Driver的内存管理相对来说较为简单,本文主要对Executor的内存的管理进行分析,上下文中的Spark内存均特指Executor的内存。
可以看到,当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08,使用的内存分配器是jemalloc。
在上一篇文章中,我们通过代码运行结果,查看到JVM的堆内存逻辑上分区是三部分,物理上分区是2部分,以及是新生代分区三部分,占比分布是8/1/1。而且我们还通过代码和堆JVM参数配置,制造出了OOM异常。下面我们就来分析GC回收器的日志信息。
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。
最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了,登录到后台后偶尔会出牛顿的情况,一开始怀疑是Swap不够导致的,于是给VPS主机增加了几个G的Swap,观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了!
通过 CONFIG SET maxmemory 100mb或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限制。当达到内存最大值,会触发内存淘汰策略删除数据。
大家好啊,不知道看了网管在上周的文章Go指针的使用限制和unsafe.Pointer突破之路,你们有没有感觉Golang 比之前想的还好用呢?确实能直接读写内存,很多以前觉得无能为力的事情就不再是问题了,比如那些没对外开放只能在开源包内部用的结构体字段这下我们都有办法抓到了,起码能给程序调试带来不小的速度提升。
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
在《小许code:Go内存管理和分配策略》这篇分享中我们了解到Go是怎么对内存进行管理和分配的,那么用户的程序进程在linux系统中的内存布局是什么样的呢?我们先了解一下基础知识,然后再看Go的内存对齐。
如果你的程序运行一次就退出了,你可能体会不到内存管理的重要性。如果你写的程序需要 7x24 小时持续不断地运行,那么内存管理就非常重要,尤其对于重要的服务,不能出现内存泄漏。
你以为你知道了一切,只是你以为而已。知识的美妙就在于,一生的时光在它面前显得多么的短暂。
收到告警后,笔者先登录到告警机器中, top命令查看此时此刻的各个应用程序占用的内存大小, 这里其实有两个指标可以查看,
前一篇介绍了线上应用故障排查之一:高CPU占用,这篇主要分析高内存占用故障的排查。
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。
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。
k8s kubectl top命令和contained内部 ps 看到的进程内存占用不一致。下午的时候,我被这个问题问倒了。具体如图
Chrome浏览器是大部分开发者必备的浏览器,它的主要有点有便于调试、启动快、无广告。但是谷歌浏览器也有自己的缺点,Chrome浏览器对系统内存的占用太大了,每打开一个页面都会占用系统内存。如果你的浏览器一下子打开几十个网页,不一会儿你就会发现Chrome浏览器已经将系统大部分内存给占用了!
使用过windows mobile手机的人应该都知道RAM这个概念。RAM就好比电脑的内存,给手机运行程序提供空间。但是很多人都会有这样的疑问:为什么打开系统设置里的内存选项却显示总的程序内存小于机器的标称内存?
一、什么是内存泄漏? 程序的运行需要内存。只要程序提出要求,操作系统或者运行时(runtime)就必须供给内存。 对于持续运行的服务进程(daemon),必须及时释放不再用到的内存。否则,内存占用越来
内存泄漏(Memory Leak)是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放,造成系统内存的浪费,导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。
之前为了不浪费我在webfaction中的空间,自己又捣腾了一个基于django的osqa放到服务器上,配置了qa.the5fire.com这个域名。然后发现自己的所有python进程总是会被莫名的关掉,为此我还专门写了一个shell来监控django的进程 用shell来监控web服务 。同那篇文章中的猜测一样,是占用内存过多被停掉了,我购买的是最低配的200M内存。一个blog和一个osqa程序占了200多M内存,之前还真没注意过。
某些对象或者数据没有利用价值了,但是由于某些原因占用着内存,无法被回收,就造成了内存泄漏。
前言 本文主要给大家介绍了关于PHP中static和yield关键字的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 先来说说 static 关键字。本篇只讲静态方法的使用与后期绑定的知识点。 static 什么时候用来修饰方法
在Istio服务网格中,每个Envoy占用的内存也许并不算多,但所有sidecar增加的内存累积起来则是一个不小的数字。在进行商用部署时,我们需要考虑如何优化并减少服务网格带来的额外内存消耗。
03版没有办法处理,相对内存占用大很多。excel 07版本有个共享字符串共享字符串的概念,这个会非常占用内存,如果全部读取到内存的话,大概是excel文件的大小的3-10倍,所以easyexcel用存储文件的,然后再反序列化去读取的策略来节约内存。当然需要通过文件反序列化以后,效率会降低,大概降低30-50%(不一定,也看命中率,可能会超过100%)
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