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    对象内存计算神器

    今天给大家介绍一个对象内存计算神奇。jvm内存溢出的时候,我们可以通过很多方法查看原因,很多时候也需要查看具体是哪一个大对象导致内存溢出。 这里要介绍的是lucene提供的专门用于计算内存占用大小的工具类:RamUsageEstimato maven坐标: <! > <version>4.0.0</version> </dependency> RamUsageEstimator就是根据java对象在堆内存中的存储格式,通过计算Java对象头、实例数据、引用等的大小 (Object obj) 点评:使用该第三方工具比较简单直接,主要依靠JVM本身环境、参数及CPU架构计算头信息,再依据数据类型的标准计算实例字段大小,计算速度很快,另外使用较方便。 如果非要说这种方式有什么缺点的话,那就是这种方式计算所得的对象头大小是基于JVM声明规范的,并不是通过运行时内存地址计算而得,存在与实际大小不符的这种可能性。

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    内存计算网格解释

    IMCG - 内存计算网格 Dmitriy提出的主要想法之一便是内存存储(IMDG)和内存处理(IMCG)两者相互集成的重要性,这能够方便构建真正可扩展的应用程序。 IMDG关注于通过把数据分布在网格之间可用的计算机中从而解决数据分布式内存存储和大数据集管理,而IMCG更专注于在同一网格上的同一组计算机上有效地执行算法(即用户代码或指令)。 这就是两者的区别所在:IMDG是存储和管理内存中的数据,而IMCG则是处理和计算相同数据的全部内容。 ,然后在内存中生成中间结果,最后创建结果内存。 与IMDG整合 与基于亲和性路由的IMDG集成是计算和数据网格技术背后的关键概念之一(无论是内存还是基于磁盘)。通常,关联路由允许共同定位作业和该作业需要处理的数据集。

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    Bitmap的内存计算

    本文聚焦的问题 1、Bitmap中像素数据占用多大内存?如何计算? 2、不同图片来源对内存大小有什么影响? (以Android 8.0+平台为例,这行代码执行后占用的总内存大小=bitmap在栈上的引用大小+bitmap指向的堆中的对象大小+指向的对象持有的native像素数据大小,先只关注像素数据,以后再研究其他几部分的内存占用如何计算 像素数据的内存=图片宽 x 图片高 x 单个像素内存大小, 这里宽高均为100,单个像素的内存因为是ARGB_8888格式所以为4x8bit = 4byte,总大小=100x100x4byte。 一张100×100的png图片,放在下面各个不同位置,以720×1080像素4.8寸的手机(像素密度305,属于xhdpi)去加载,都加载为ARGB_8888格式,计算加载后的bitmap像素数据内存大小 xhdpi设备上,要缩小320/480倍,加载后bitmap宽高75×75,内存75x75x4byte res/drawable-xxhdpi文件夹计算方式类似。

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    Spark的误解-不仅spark是内存计算,hadoop也是内存计算

    市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算内存计算是spark的特性。 请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行? 所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说。那么spark的真正特点是什么? Spark是内存计算没有错误,但是这并不是它的特性,只是很多专家在介绍spark的特性时,简化后就成了spark是内存计算。   什么样是内存技术?就是允许你将数据持久化在RAM中并有效处理的技术。 操作系统中的API都只能让你把数据从块设备加载到内存,然后计算完的结果再存储到块设备中。我们无法直接在HDD设备上计算;所以现代系统中的所有处理基本上都是在内存中进行的。

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    JVM内存管理--计算内存和Java内存组件

    寄存器用于存储计算单元执行指令的中间结果,寄存器大小决定了一次计算的可使用的最大值,连接RAM和处理器或者寄存器和处理器的叫做地址总线,地址总线决定了处理器最大的寻址空间,32位总线宽度可以拥有2的32 次方个内存位置,所以32位总线可以拥有4G的内存空间。 每个程序运行的时候会向系统申请一段独立的内存空间,但随着程序的庞大和任务的复杂性,物理内存无法满足需求,此时就有了虚拟内存,虚拟内存可以使多个进程在同时运行时可以共享物理内存,这里的共享只是空间上的共享 ,逻辑上它们依然独立,当然虚拟内存还可以扩展内存空间。 一旦申请完成,堆的大小就固定,不能在内存不够时再向系统申请,当然同理内存空闲的时候它也不会将内存还回去,就是自成世界了,另立门户了,生死由己!

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    计算机硬件:内存

    内存介绍 内存计算机中CPU和硬盘数据交互的桥梁。默认情况下,CPU从内存读写数据,内存从硬盘读写数据。 为了提升效率,一般在开机或者软件在运行的时候,会将常用数据直接从硬盘直接读入内存,以待后续CPU使用,提高计算机运行效率。 内存条分为:笔记本、台式机 内存选购 选购参数:容量、频率 选购多条内存或者升级计算内存的时候,最好选购同品牌,同频率的产品,否则会有兼容问题,会造成蓝屏或重启。 内存常见故障 台式机开机点不亮显示器 台式机运行了一段后突然一天开机显示器不亮(点不亮)的情况,一般是由于内存条上的金手指(内存和主板插槽接触的铜片)氧化,拔下来用橡皮或者粗糙的纸擦擦就好了

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    计算机硬件-内存

    一、内存介绍 内存计算机中最重要的部件,它是计算机中的一个中间件。解决了CPU和硬盘之间速度严重不对等的问题,是CPU和硬盘数据交互的桥梁。默认情况下,CPU从内存读写数据,内存从硬盘读写数据。 为了提升效率,一般在开机或者软件在运行的时候,会将常用数据直接从硬盘直接读入内存,以待后续CPU使用,提高计算机运行效率。 二、内存工作原理 计算机在开机加载系统的时候,会把系统常用的数据从硬盘调入内存,方便CPU直接从内存获取数据,避免了从低速的硬盘 拿数据造成用户等待,给用户不好的体验;当然用户在使用APP的时候也是同样的道理 这是内存的读操作。当然,写操作也是一样的道理,也需要经过内存在到硬盘,用户在计算机操作过程中临时产生的数据 也是暂存内存,通过用户保存或者内存数据刷新机制写入到硬盘。 四、内存选购 选购参数:容量、频率 选购多条内存或者升级计算内存的时候,最好选购同品牌,同频率的产品,否则会有兼容问题,会造成蓝屏或重启。

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    计算机底层知识之内存

    今天,我们继续「计算机底层知识」的探索。我们来谈谈关于「小数运算」的相关知识点。 如果,想了解该系列的文章,可以参考我们已经发布的文章。如下是往期文章。 文章list 计算机底层知识之CPU 计算机底层知识之二进制 计算机底层知识之处理小数 你能所学到的知识点 ❝ 内存的物理机制 「推荐阅读指数」 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 内存的逻辑模型是楼房 「推荐阅读指数 ---- 计算机是进行「数据处理」的设备,而程序表示的就是处理顺序和数据结构。由于处理对象(数据)是存储在「内存」和「磁盘」上的,因此我们今天来聊聊内存和磁盘。 ---- 内存的物理机制 ❝内存实际上是一种名为「内存IC」的电子元件。 又因为1024=1K,所以内存IC的容量就是1KB。 向内存IC读写数据 写入数据 假设我们往内存IC中写入1字节的数据。

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    计算内存管理介绍

    计算机操作系统内存管理是十分重要的,因为其中涉及到很多设计很多算法。《深入理解计算机系统》这本书曾提到过,现在操作系统存储的设计就是“带着镣铐跳舞”,造成计算机一种一种容量多,速度快的假象。 所以在学习操作系统之余我来介绍并总结一些操作系统的内存管理。 首先我们看一下计算机的存储层次结构 ? 按照金字塔结构可以分为四种类型: 寄存器,快速缓存,主存和外存。 需求: 每个程序员希望没有第三方因素干扰程序运行 计算机希望将有限的资源尽可能为多个用户提供服务 为了满足需求的目标: 计算机至少同时存在一个用户程序和一个服务器程序(操作系统内核管理) 每个程序互不干扰 这种情况下,用户程序地址可以在运行之前就可以计算出来。 我们通过加载器计算程序运行之前的物理地址静态翻译。此时既不需要额外实现地址独立和地址保护。 在可变分区中,知道内存的空闲空间大小就十分重要了。OS通过跟踪内存使用计算内存有多少空闲。跟踪的方法有两种: 位图表示法 也就是所谓的bitmap,用每一位来存放某种状态。

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    小议计算内存&字节

    内存 计算内存是由一个有序的字节序列组成,用于存储程序及程序需要的数据。你可以将内存想象成计算机执行程序的工作区域。一个程序和它的数据在被CPU执行前必须移到计算机的内存中。 因为可以按任意顺序存取字节,所以内存也被称为随机访问存储器(Random-Access Memory,RAM)。 现在的个人计算机通常至少有4GB的RAM,但是它们一般装有6~8GB的内存。 通常而言,一个计算机具有的RAM越多,它的运行速度越快,但是这条简单的经验法则是有限制的。 内存中字节的内容永远非空,但是它的原始内容可能对于你的程序来说是毫无意义的。 计算内存也是一种易失的数据保存形式:断电时存储在内存中的信息就会丢失。程序和数据被永久地存放在存储设备上,当计算机确实要使用它们时再移入内存,因为从内存读取比存储设备读取要快得多。 [C])是计算机信息技术用于计量存储容量的一种计量单位,也表示一些计算机编程语言中的数据类型和语言字符。 一个字节等于8位二进制数,在UTF-8编码中,一个英文字符等于一个字节。

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    轻松理解计算机的内存模型及Java内存模型

    为什么要有内存模型 在介绍Java内存模型之前,先来看一下到底什么是计算内存模型,然后再来看Java内存模型在计算内存模型的基础上做了哪些事情。 要说计算机的内存模型,就要说一下一段古老的历史,看一下为什么要有内存模型。 内存模型,英文名Memory Model,他是一个很老的老古董了。他是与计算机硬件有关的一个概念。 CPU和缓存一致性 我们应该都知道,计算机在执行程序的时候,每条指令都是在CPU中执行的,而执行的时候,又免不了要和数据打交道。而计算机上面的数据,是存放在主存当中的,也就是计算机的物理内存啦。 可是,不能因为内存的读写速度慢,就不发展CPU技术了吧,总不能让内存成为计算机处理的瓶颈吧。 所以,人们想出来了一个好的办法,就是在CPU和内存之间增加高速缓存。 这里面提到的主内存和工作内存,读者可以简单的类比成计算内存模型中的主存和缓存的概念。

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    Java-小议计算内存&字节

    内存计算内存是由一个有序的字节序列组成,用于存储程序及程序需要的数据。你可以将内存想象成计算机执行程序的工作区域。一个程序和它的数据在被CPU执行前必须移到计算机的内存中。 现在的个人计算机通常至少有4GB的RAM,但是它们一般装有6~8GB的内存。通常而言,一个计算机具有的RAM越多,它的运行速度越快,但是这条简单的经验法则是有限制的。 同CPU一样,内存也是构建在一个表面上嵌有数百万晶体管的硅半导体芯片上。与CPU芯片相比,内存芯片更简单、更低速、也更便宜。计算内存也是一种易失的数据保存形式:断电时存储在内存中的信息就会丢失。 程序和数据被永久地存放在存储设备上,当计算机确实要使用它们时再移入内存,因为从内存读取比存储设备读取要快得多。字节(Byte /bait/ n. [C])是计算机信息技术用于计量存储容量的一种计量单位,也表示一些计算机编程语言中的数据类型和语言字符。一个字节等于8位二进制数,在UTF-8编码中,一个英文字符等于一个字节。

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    计算机组织结构(十) 内存管理

    现在, 操作系统和多个程序都在内存中. 程序等待 I/O 时, 为了避免处理器等待, 需要进行优化, 使得更多的程序可以加载入内存. 内存管理: 在多程序设计系统中, 内存的 “用户部分” 应该被进一步划分以适应多个程序, 这是由系统动态决定的. 一些问题 页的大小: 4KB, 8Kb… 映射函数: 关联映射 类型: 基于页的虚拟内存 基于段的虚拟存储器 基于段和页的虚拟内存 写策略: 写回 基于页的虚拟内存 将主存和虚拟内存分成相同大小的页 虚拟地址: 段号 + 段内偏移量 与基于页的虚拟内存相比: 基于页的虚拟内存 优势: 简单, 成本低 劣势:指令和数据可能跨页 基于段的虚拟内存 优势: 数据和程序自然划分 劣势: 长度并非固定 基于段和页的虚拟内存 8086的实模式 寄存器长度:16 位 访问内存需要结合段寄存器(segment register)进行 地址线:20 根 物理地址计算方式 physical address = (seg_reg<<

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    计算虚拟化剖析2-内存复用技术

    计算虚拟化大致可分为CPU虚拟化、内存虚拟化、I/O虚拟化,本期我们来聊聊内存虚拟化技术。在物理服务器中可以根据不同的计算需求配置不同容量的内存,如最常见的是配置256G以及512G。 在虚拟化环境中这些内存会分配给不同的虚机使用。 说到内存有3个术语:主机物理内存、虚机物理内存、虚机虚拟内存在正式讲解内存复用技术之前我们先来看看以上3类内存的区别与联系。 2)虚机物理内存:在创建虚机的时候给虚机分配的内存,以后这台虚机所产生的内存数据会落地到给其分配的虚机物理内存空间之上,最终虚机物理内存还是要落地主机物理内存上,主机物理内存可以按需划分多个虚机物理内存 如给虚机1分配40G物理内存、给虚机2分配80G物理内存、给虚机3分配60G物理内存,这些虚机的物理内存都是要映射到同一主机的物理内存之上的,同时这些虚机在主机物理内存上拿走的物理内存空间并不连续。 有了以上基础铺垫我们再来看看内存复用技术。 常见的内存复用技术有 3类:内存气泡、内存置换、以及内存共享和写时复制。3中内存复用技术灵活搭配,运用好了可以把物理内存空间提升到150%。

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    深入浅出 Spark:内存计算的由来

    Spark Core 最引入注目的地方莫过于“内存计算”,这一说法几乎镇住了当时所有的初学者,大家都认为 Spark Core 的全部计算都在内存中完成,人们兴奋地为之奔走相告。 理论上,如果计算节点内存足够大,那么所有关于 RDD 的转换操作都可以放到内存中来执行,这便是“内存计算”的由来。 不难发现,如果我们把土豆工坊中的流水线看成是分布式计算节点,流水线上每一种食材形态的转换,都可以在计算节点中按序完成。特别地,如果节点内存足够大,那么所有上述转换,都可以在内存中完成。 随着纳米工艺的飞速发展,在不远的将来,也许内存的价格会像现在的磁盘一样便宜。正是基于这样的判断,Spark 提出了“内存计算”的概念。 ? RDD 转换和 Spark 分布式内存计算的工作流程。

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    撮合引擎纯内存计算带来的GC问题

    本文主要是介绍交易所内存撮合引擎中,大量的订单匹配撮合的过程对GC的影响 在撮合引擎运行的过程中,有大量的不能成交的单子,会被挂在订单薄上并上时间不能被撮合,这些单子会进入老年代且每次新的单子来了都将作为计算和匹配的因子 old-gen scanning扫描时间与老年代内存占用大小成正比。 得到结论,老年代内存占用增大会导致YGC时间变长。 其中linked 实现为每个键值对分别分配堆外内存,适合中大型键值对。chunked 实现为每个段分配堆外内存,适用于存储小型键值对。 当然出了堆外内存,对于堆内存,我们也应该有一些优化: 通过“预触摸”Java堆以确保在JVM初始化期间每个页面都将被分配。 ExplicitGCInvokesConcurrent JDK11的ZGC使用配置: -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC 当然除了订单等一系列的存储问题,我们还存在一些内存计算逻辑

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