摘要： 同学们时常会遇到要处理大文件的情况，现在是大数据时代，有些文件动辄几十个G，我们在处理这样文件的时候一不小心就把内存撑爆了，或者程序被强制kill掉了。...原因是你一次性把文件的所有内容都读取到内存里面了。python里面有方法可以一段一段的读文件。 正文： 没错，就是用iterator，又叫迭代器，实例代码如下。...“for line in f”每次都只会读取一行数据到内存，我们可以设置一个buffer，比如每10000行用list暂存下，处理完了之后再继续读取文件。 这样就实现了一段一段的读取文件内容到内存。
稍微解释一下虚拟内存（很明显，不是物理内存），它是计算机系统内存管理的一种技术。...内存映射文件主要的用处是增加 I/O 性能，特别是针对大文件。...MapMode.READ_WRITE（读/写），任何对缓冲区的更改都会在某个时刻写入文件中。...2）虚拟内存由操作系统来决定什么时候刷新到磁盘，这个时间不太容易被程序控制。 3）MappedByteBuffer 的回收方式比较诡异。...由此得出的结论就是：内存映射文件，上G大文件轻松处理。 05、最后 本篇文章主要介绍了 Java 的内存映射文件，MappedByteBuffer 是其灵魂，读取速度快如火箭。
现在我们希望将这10个较小的日志文件，合并为一个大文件，合并之后的文件依旧按照时间戳从小到大排序，如果处理上述任务的机器只有1G内存，那么该如何将这10个日志文件合并？」...一般来说，如果机器内存足够大，可以直接将所有数据全部加载到内存，然后整合到一个集合后进行排序后输出一个大文件。但并不建议这样操作，这样无节制的使用内存，可能会导致性能下降甚至程序崩溃。...思路 那我们如何在有限条件下处理这样的有序多文件合并为有序大文件呢？先想想C#是如何读取大文件的？ C#处理大文件的方法是使用流（Stream）而不是一次性将整个文件加载到内存中。...（数组），在读取数据时，一次性读取一批数据到内存（如同文章开头的示例），同理，写入数据时，先写数据到内存，等内存满了之后，在一次性地将内存中的数据写入到最终的排序文件中。...至于为什么要等到内存满了才写入，是因为磁盘的读写速度远慢于内存的读写速度，等到内存满了在写入，能够充分利用内存，节省执行时间，提高效率，但是还是需要注意尺度，避免程序直接崩溃
本文将以在内存受限环境下,求一个大文件中词频最高的Top N词为例,探讨一种基于堆结构与外部排序的解决方案。...具体地,可以使用一个小根堆,堆的大小固定为N(此处为100)。每次从文件中读取一定大小的词,统计词频保存到一个哈希表中。然后遍历这个哈希表,把词频作为值,词语作为键,逐个插入小根堆。...算法实现 基于小根堆,可以设计一个内存受限的词频统计算法: 初始化大小为N的小根堆,用于保存topk结果import java.io.*; import java.util.*; public class...总结本文针对内存受限环境下的大文件Top N词频问题,给出一种基于堆结构与外部排序的解决方案,主要有以下优点:import java.io.*; import java.util.*; public class...可以控制每批次处理数据量,保证内存不超限。总结本文针对内存受限环境下的大文件Top N词频问题,给出一种基于堆结构与外部排序的解决方案,主要有以下优点: 1. 可以分批处理文件,控制内存占用; 2.
file_path, 'rb') as f: for line in f.readlines(): print(line) 这对方法在读取小文件时确实不会产生什么异常，但是一旦读取大文件...我们首先来看看这两个方法： 当默认参数size=-1时，read方法会读取直到EOF，当文件大小大于可用内存时，自然会发生内存溢出的错误。 ?...list而不是iter，所以所有的内容都会保存在内存之上，同样也会发生内存溢出的错误。 ?...readlines方法 2.正确的用法： 在实际运行的系统之中如果写出上述代码是十分危险的，这种”坑“十分隐蔽。...： 对于python代码的内存占用问题，对于代码进行内存监控十分必要。
且是顺序读），那让我们看看操作系统是如何对文件进行预读的。...感谢第一次的预读，PAGE1和PAGE2目前已经在内存中了，但由于PAGE1被打上了PAGE_AHEAD标记，读到该页面时会触发一次异步预读： find_page: .........(64, 32, 32)，如下： 因此，经过第一次读以后，该文件在内存中page cache状态如下图所示： Read 2 由于第二次读只需读出page40 ~ page55，直接在page cache...所谓的交织读指的是多线程（进程）读同一个打开的文件描述符，单个线程的顺序读在操作系统看来可能会变成随机读。...file，每个线程均是顺序读，让我们看看操作系统的预读是如何处理这种情况的。
只需 要修改小程序appid和在小程序公众号中添加服务器域名（开发工具有添加域名提示），就可以发布小程序了。 ? 代码摘要： index.wxml： <!
JVM内存管理的不足除了上述提到的StopTheWorld，JVM的内存管理还会带来以下问题：内存浪费：一个Java对象在内存中存储时会分为三个部分：对象头、实例数据、对齐填充部分。...IO效率低：堆上内存写磁盘或网络至少需要1次内存复制。因此在v0.10后，Flink引入了堆外内存管理功能。...除了解决堆内内存的问题，还会带来一些好处：堆外内存可以做成进程之间共享。这意味Flink可以以此来做故障恢复。...当然，凡事都是有双面性的，缺点是：分配短生命周期的对象，比起堆上内存，在堆外内存上分配开销更高。堆外内存出错时排错更为复杂。...源码分析总的来说，Flink在这一块的实现是比较清晰的——和操作系统一样有内存段，也有内存页这样的数据结构。3.1 内存段主要实现为MemorySegment。
今天来了解一下linux里面的一些小知识，学习一下linux里面的最大进程数，最大文件描述，最大线程数的问题。下面依次介绍： （一）Linux系统中最大可以起多少个进程？...（1）32位系统中最多可以起32768个进程 （2）64位系统中最多可以起2的22次方（4194304）约420万个 如何查看linux系统默认的最大进程数，这里以centos7(x64)作为例子: ?...上面使用了三种方法： 注意第一种才是内核级别的配置，后面的设置不能超过内核级别设置的限制，这个值是可以具体的情况修改的，centos7（x64）给的还是比较大，在centos6好像给的是32768 （二）Linux系统中的最大文件描述符...当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符 关于文件描述符的最大数量，其实是可以无限大的，但考虑到每一个文件描述符都需要一定数量的内存和磁盘维护，所以还是有限制的，另外一个问题...第一个命令代表：当前系统允许创建的最大文件描述符的数量 第二个命令代表：当前会话session的允许创建的最大文件描述符，默认每个进程允许打开的最大文件描述符数量应该是1024 第三个命令代表：统计当前所有进程的占用的文件描述符的总量
当系统在buffer/cache方式回收之后依然无法满足可用内存的时候，就必然导致swap方式的回收。...在内存的管理中，可以认为是基于zone来进行的，如果系统的内存小于4GB，那么就没有normal zone. 要查看内存的zone信息，用cat /proc/zoneinfo 就可以了。...当系统中可用内存小于 min_free_kbytes 时候，会触发同步回收内存, 也就是等待内存回收完成才会进行内存分配，这时候会导致系统很卡，因为在回收完成之前没有内存分配，系统当然就卡了....系统中可用内存介于 min_free_kbytes 以及watermark_low 之间的时候，会触发异步内存回收，也就是说给应用程序分配内存不需要等待回收完成....cache,buffer 的理解： 在古老的时代，cache 就是低俗设备的读缓存，而buffer就是低速设备的写缓存。
在使用React的时候，我们经常无法避免使用循环去渲染元素。例如我们有一个商品列表，我们就需要根据后端提供的接口（一般是一个数组）循环渲染出商品信息。在渲染的商...
但是又有多少人愿意去认真读一读框架的源码，深入理解背后的逻辑呢？
Lam：小前端读源码 - React16.7.0(深入了解setState) 本文基于以下DEMO进行阅读： class App extends React.Component { constructor...如果对这一块有疑问可以看看以下文章： Lam：小前端读源码 - React16.7.0(合成事件) performWork 在performWork函数中，会先通过findHighestPriorityRoot...详细的render阶段的介绍可以通过查看以下文章会有说到： Lam：小前端读源码 - React16.7.0(三)Lam：小前端读源码 - React16.7.0(渲染总结篇) 之前的文章主要是说首次渲染的...详情可以看看以下文章： Lam：小前端读源码 - React16.7.0(三) 因为现在在render阶段，那么workLoop会一直递归查找整个Fiber树的每一个Fiber节点的变化。...commit阶段可以参考以下文章: Lam：小前端读源码 - React16.7.0(渲染总结篇) 因为是通过setState触发了更新，最终生成的备用树中，受影响的节点只有一个p标签的一个内容，那么在进入到
Lam：小前端读源码 - React16.7.0(二) 在scheduleWork内部会将fiber传入一个scheduleWorkToRoot进行加工。
接着一篇说道整个App以及内部子组件都已经渲染成了Fiber树，那么接下来就会看看如何将Fiber树渲染为真实的DOM节点。
Lam：小前端读源码 - React16.7.0(三) 还记得workLoop这个函数吗？ function workLoop(isYieldy) { if (!
Lam：小前端读源码 - React16.7.0(一) 接着上一章说到的，去看看ReactDOM里面到底有什么。从源码当中我们发现ReactDOM提供了一些属性和方法。其中的作用自行查文档了。...开始有点怀疑是不是应该读16.7.0版本的代码，但是已经开始了，那就继续吧。
这不是一篇教程，这是一篇笔记，所以我不会很系统地论述原理和实现，只简单说明和举例。...读取文本文件 读取文本文件的情况跟遍历目录文件其实类似，网上教程基本上都是使用 file_get_contents 读到内存里或者 fopen + feof + fgetc 组合即读即用，处理小文件的时候没问题...，但是处理大文件就有内存不足等问题了，用 file_get_contents 去读几百MB的文件几乎就是自杀。...is_readable($path)) return $arr; $fp = new SplFileObject($path, 'r'); // 定位到指定的行数开始读 if...复制大文件 顺便说下 PHP 复制文件，复制小文件用 copy 函数是没问题的，复制大文件的话还是用数据流好，例子如下： <?
JVM 将内存区域划分为 Method Area（Non-Heap）（方法区） ,Heap（堆） , Program Counter Register（程序计数器） , VM Stack（虚拟机栈，...那么程序开始运行后，都是如何涉及到各内存区域的呢？...Counter Register（程序计数器） , VM Stack（虚拟机栈）和Native Method Stack （本地方法栈）， 当线程终止时，三者（虚拟机栈，本地方法栈和程序计数器）所占用的内存空间也会被释放掉...这也是为什么我把内存区域分为线程共享和非线程共享的原因，非线程共享的那三个区域的生命周期与所属线程相同，而线程共享的区域与JAVA程序运行的生命周期相同，所以这也是系统垃圾回收的场所只发生在线程共享的区域...当开发人员在程序中通过Class对象中的getName、isInterface等方法来获取信息时，这些数据都来源于方法区域，同时方法区域也是全局共享的，在一定的条件下它也会被GC，当方法区域需要使用的内存超过其允许的大小时
MYSQL 本身内存管理有这么简单吗？ 首先一个MYSQL系统中的内存大致分为，这里仅仅讨论仅仅提供MYSQL服务的服务器。...1 系统使用内存包含内核运行，系统的缓存等 2 MYSQL 本身系统固定使用的内存，innodb_buffer_pool query cache 等等 3 MYSQL workload ，例如连接...查看SWAP ，这里面就有争论了，有的企业是直接将SWAP 禁用了，这样的企业一般都会给系统分配比较大的内存，如果当内存耗尽，系统OOM的时候也不大会怕 KILL 消耗资源最大的进程。...并且由于很多系统不是自研，所以一般遇到这样的问题，除了本单位有能优化的系统的人以外，大概率的可能都是添加内存。...同时也可以关注一段系统状态里面的 innodb_buffer_pool_reads 看看系统从磁盘中读取数据的量在一个规定（业务繁忙）时间的情况，如果经常大量的去读，并且你的I/O系统也不怎么的情况下，
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