API,用于获取类的实例对象所占用的内存大小,并返回具体的字节数,其本质就是获取实例对象中成员变量的内存大小
接下来我们首先定义两个结构体,分别计算他们的内存大小,来引入今天的主体,内存对齐原理
1.2 创建两个不同的结构体 myStuct1,myStruct2分别进行验证 code如下
答案是:不会让它出现存满的情况,在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小,存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢,还有LRU算法进行淘汰,等等。。。
Redis 数据库内存数据满了,会宕机吗?答案是:不会让他出现存满的情况,在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小,存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢,还有LRU算法进行淘汰,等等。。。接下来就跟着作者一起探讨,Redis的内存淘汰策略。
上次跟大家分享的文章「Kafka Producer 异步发送消息居然也会阻塞?」中提到了缓冲池,后面再经过一番阅读源码后,发现了这个缓冲池设计的很棒,被它的设计思想优雅到了,所以忍不住跟大家继续分享一波。
众所周知,Android的手机上的信息大部分都是可以通过代码获取的,比如说爱奇艺的离线储存功能上有一个最大储存大小/剩余储存大小的功能。
因为存在一个复用的场景,比如之前已经开辟了400KB的大小用来显示图片A,现在我们需要显示300KB的图片B,而且图片A已经不需要显示了,那么可能就会将之前开辟的400KB用来显示图片B,这样就不需要重新开辟新的内存,所以图片B实际占用的内存400KB。
Objective-C语言是一门高级语言,底层是由C/C++语言实现。要想从本质上了解Objective-C对象的底层数据结构和内存布局,就需要一步步揭开那最神秘的面纱。
墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更84天,欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述实例优化中内存的管理。
最近封装了个高斯模糊组件,正好将图片相关的理论基础也梳理了下,所以,这次就来讲讲,在 Android 中,怎么计算一张图片在内存中占据的大小,如果要优化,可以从哪些方向着手。
所有的类在OC中最终都会编译为objc_object(在这个问题中可以看做父类),其中包含一个isa指针,所以需要再加上8字节。
来源:https://juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70
我们知道Redis是基于内存的key-value数据库,因为系统的内存大小有限,所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。
通过获取Linux中的 /proc/stat 文件中的内容可以获取系统内存的详细信息:
通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小。
R 默认提示的语言有的人是英文,有的人是中文,这是因为每个人系统默认语言不同,可以通过下面方式进行修改
在阅读本文之前, 希望你可以思考一下下面几个问题, 带着问题去阅读文章会获得更好的效果。
invokespecial 在栈顶取出一个Hello对象,并调用其<init>方法(默认构造函数)。
加载大图到内存是一件令人头疼的事情。因为大图的原因,我们会在Crash报告中看到OOM(内存不足).Android的内存有限,这一点我们应该心里有数。
在Linux系统中,可以使用多个命令来获取系统版本信息、CPU型号、核心数和内存大小。以下是一些常用的命令:
模版方法模式又称为:Template Method。模板方法是一种行为设计模式,它在超类中定义了一个 算法(抽象方法) 的框架,允许子类在不修改结构的情况下重写 算法(抽象方法) 的特定步骤。
内存对齐简单来讲就是把一个数据存放到内存中,其内存的地址要与数据自己大小为整数倍。 处理器在执行指令去操作内存中的数据,这些数据通过地址来获取。 当一个数据所在的地址和它的大小对齐的时候,就说这个数据对齐了,否则就是没对齐。
When---什么时候需要知道对象的内存大小 在内存足够用的情况下我们是不需要考虑java中一个对象所占内存大小的。但当一个系统的内存有限,或者某块程序代码允许使用的内存大小有限制,又或者设计一个缓存机制,当存储对象内存超过固定值之后写入磁盘做持久化等等,总之我们希望像写C一样,java也能有方法实现获取对象占用内存的大小。 How---java怎样获取对象所占内存大小 在回答这个问题之前,我们需要先了解java的基础数据类型所占内存大小。 数据类型 所占空间(byte) byte 1
在上篇文章「类与对象」揭秘本质的第一步中,揭秘NSObject类的底层数据结构,如下所示:
cat /proc/meminfo 各字段详解 /proc/meminfo是了解Linux系统内存使用状况的主要接口,我们最常用的”free”、”vmstat”等命令就是通过它获取数据的 ,/proc/meminfo所包含的信息比”free”等命令要丰富得多,因此需要了解这些字段的含义。 / $ cat /proc/meminfo MemTotal: 877368 kB :所有可用RAM大小(即物理内存减去一些预留位和内核的二进制代码大小)(HighTotal + LowTotal),
JVM中,Klass代表一个Java类,oopDesc代表一个Java对象(其实只代表其头部信息),oop代表一个指向oopDesc的指针(即指向Java对象的指针)。
转载自:http://blog.csdn.net/harryweasley/article/details/51955467
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。
MAT,全称Memory Analysis Tools,是一款分析Java堆内存的工具,可以快速定位到堆内泄漏问题。该工具提供了两种使用方式,一种是插件版,可以安装到Eclipse使用,另一种是独立版,可以直接解压使用。
/proc/279/status是一个Linux内核中的文件,其中包含了当前进程的状态信息。每行的含义如下:
作者:Like_Codeing 链接:https://juejin.im/post/5ec7302c518825434062f497
本文主要分析 Linux 系统内存统计的一些指标以及进程角度内存使用监控的一些方法。
docker容器可以理解为在沙盒中运行的进程。这个沙盒包含了该进程运行所必须的资源,包括文件系统、系统类库、shell 环境等等。但这个沙盒默认是不会运行任何程序的。你需要在沙盒中运行一个进程来启动某一个容器。这个进程是该容器的唯一进程,所以当该进程结束的时候,容器也会完全的停止。
Objective-C编程语言是C语言的超集,在C语言的基础上加入了面向对象的内容。OC可以和C/C++混合使用,OC对象都可以转化为C/C++结构体表示。
一个系统是由5个java微服务组成的,分别是:vault, console, sso, privilege, session. 通常把它们运行在一个主机上,它们经常因为竞争内存资源而出现个别的服务崩溃,运行他们的主机内存大小不固定,如何用golang写一个启动程序,能根据主机内存的大小,合理的设计5个java微服务的堆栈内存配置,能调整5个服务分别所占系统内存的比重。
在第一篇 理解 Java GC 中我们学习了不同GC算法的处理过程,GC是如何工作的,什么是年轻代和老年代,JDK7中的5种GC类型,以及每种GC类型对性能的影响。
在日常工作中,时不时会收到内存使用率高的告警,那么我们应该如何处理呢?本文将从Linux和MySQL两个层面,介绍内存管理的相关知识点,希望能给大家带来一些帮助,以便更好地应对内存问题。
在设置key的过期时间的同时,为该key创建一个定时器,让定时器在key的过期时间来临时对key进行删除。 优点: 保证内存被尽快释放。 缺点: 1)若过期key很多,删除这些key会占用很多的CPU时间,在CPU时间紧张的情况下,CPU不能把所有的时间用来做要紧的事儿,还需要去花时间删除这些key。 2)定时器的创建耗时,若为每一个设置过期时间的key创建一个定时器(将会有大量的定时器产生),性能影响严重。
top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时监控系统的运行状态,主要显示系统中各个进程的资源使用情况,并根据cpu及内存等进行排序,类似于windows系统中的任务管理器,可以实时查看系统的各种资源状态,是测试工程师尤其是性能测试工程师必须要掌握的命令。
http://blog.csdn.net/harryweasley/article/details/51955467
编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放,一切由jvm来进行处理,当java对象不再被应用时,等到堆内存不够用时,jvm会进行垃圾回收,清除这些对象占用的堆内存空间,如果对象一直被应用,jvm无法对其进行回收,创建新的对象时,无法从Heap中获取足够的内存分配给对象,这时候就会导致内存溢出。
收到这个问题之后,我有点纳闷,最近这个系统也没有改动代码逻辑,怎么会突然报服务超时的问题。为避免影响测试进度,我赶紧登陆堡垒机查看日志,看看到底啥情况。
在日常工作中,我们往往只关注 Java 内存使用情况,这主要是因为 Java 内存分析相关的工具比较多。与之不同的是,图片内存分析的工具比较少,当分析图片内存问题时我们需要花费很大的精力。
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