我们之前在生产环境上遇到过很多起由操作系统的某些特征引起的性能抖动案例，其中 THP 作案次数较多，因此本文将和大家分享 THP 引起性能抖动的原因、典型的现象，分析方法等，在文章的最后给出使用THP 时的配置建议及关闭方法。
在深度学习项目中，CUDA内存溢出（OutOfMemoryError）是一个常见的难题，尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案，并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析，探讨内存管理、优化技巧，以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富，结构清晰，旨在帮助广大AI开发者，无论是深度学习的初学者还是资深研究者，有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等，确保容易被搜索引擎检索到。
简要介绍垃圾回收（GC）的概念以及它在Java内存管理中的作用。强调GC对于开发者来说是一个重要的概念，因为它有助于避免内存泄漏和其他内存相关的问题。
在我们探究和优化Redis性能的过程中，「Redis内存碎片」是一个不可忽视的话题。
这篇文章主要概括的聊一聊GC，大概知道有哪些知识点或使用的时候需要注意什么。讲GC的文章一抓一大把，我就挑几个我个人比较有兴趣的地方分享一下。
从 Linux 内核 VS 内存碎片 （上） 我们可以看到根据迁移类型进行分组只是延缓了内存碎片，而并不是从根本解决，所以随着时间的推移，当内存碎片过多，无法满足连续物理内存需求时，将会引起性能问题。因此仅仅依靠此功能还不够，所以内核又引入了内存规整等功能。
（外部）内存碎片是一个历史悠久的 Linux 内核编程问题，随着系统的运行，页面被分配给各种任务，随着时间的推移内存会逐步碎片化，最终正常运行时间较长的繁忙系统可能只有很少的物理页面是连续的。由于 Linux 内核支持虚拟内存管理，物理内存碎片通常不是问题，因为在页表的帮助下，物理上分散的内存在虚拟地址空间仍然是连续的 （除非使用大页），但对于需要从内核线性映射区分配连续物理内存的需求来说就会变的非常困难，比如通过块分配器分配结构体对象 （在内核态很常见且频繁的操作），或对不支持 scatter/gather 模式的 DMA 缓冲器的操作等，会引起频繁的直接内存回收/规整，导致系统性能出现较大的波动，或分配失败 （在慢速内存分配路径会根据页面分配标志位执行不同的操作）。
Redis变慢排查的上一篇，我们是基于Redis命令为入口，比如命令使用不得当，bigkey问题，以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的，认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
③ 引导内存分配器 : 页分配器 , 块分配器 , 不连续页分配器 , 连续内存分配器 , 每处理器内存分配器 ;
池化是一个抽象概念，这里主要了解一下Memory Pooling。C# 池化（Pooling）是一种内存管理技术，旨在提高性能和降低资源消耗。它涵盖多个方面，包括对象池、内存池和连接池等。池化技术在C#中广泛用于优化性能和资源利用率，特别是在需要频繁创建和销毁对象、分配内存或管理连接的应用程序中。
在C#中，数组是一种常见的数据结构，用于存储一系列相同类型的元素。在使用数组时，一个关键的方面是内存管理。当我们创建数组时，系统需要分配一块内存来存储数组元素，并在数组不再需要时释放这些内存，以避免内存泄漏和提高系统资源利用率。然而，频繁的数组创建和销毁操作可能导致内存碎片化，降低程序的性能。为了解决这个问题，C#引入了ArrayPool类，它允许我们更有效地管理数组的内存。 ArrayPool是.NET Framework中的一个工具类，用于更有效地管理数组的内存分配和释放。它的主要目的是减少由于频繁创建和销毁数组而导致的性能损失。通过ArrayPool，我们可以重复使用已分配的数组，而不是不断地创建新的数组。这样一来，我们可以避免在堆上频繁分配小块内存，减少GC的负担，提高程序性能。
节点的内存碎片化严重，导致docker运行容器时，无法分到大的内存块，导致start docker失败。最终导致服务更新时，状态一直都是启动中
Golang 作为一种高性能的编程语言，其内存管理和垃圾回收机制也是非常重要的。本文将介绍 Golang 的内存管理和垃圾回收机制，并给出一些优化建议。
Redis也是对外服务，所以Google四个黄金指标同样适用，还从延迟、流量、错误、饱和度分析Redis关键指标。
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指分配给用户的内存空间中未被使用的部分。例如进程需要使用3K bytes物理内存，于是向系统申请了大小等于3Kbytes的内存，但是由于Linux内核伙伴系统算法最小颗粒是4K bytes，所以分配的是4Kbytes内存，那么其中1K bytes未被使用的内存就是内存内碎片。
原文链接：https://www.cnblogs.com/dongxiaodong/p/13885381.html
jdk1.7.0_79 众所周知，Java是一门不用程序员手动管理内存的语言，全靠JVM自动管理内存，既然是自动管理，那必然有一个垃圾内存的回收机制或者回收算法。本文将介绍几种常见的垃圾回收（下文
但是其实初步想，为什么要避免内存抖动呢？频繁创建对象，被 Java 虚拟机的回收机制自动回收了，这不是挺好的吗？开发者为什么还需要关心这个问题呢？
在编程世界中，有效的内存管理是至关重要的。这不仅确保了应用程序的稳定运行，还可以大大提高性能和响应速度。作为世界上最受欢迎的编程语言之一，通过Java虚拟机内部的垃圾回收器组件来自动管理内存，是成为之一的其中一项必不可少的技术点。
1. 自动垃圾收集 ---- 自动垃圾收集是查看堆内存，识别正在使用哪些对象以及哪些对象未被使用以及删除未使用对象的过程。 使用中的对象或引用的对象意味着程序的某些部分仍然维护指向该对象的指针
根据如何判定对象是垃圾，垃圾回收算法分为两类： 1、引用计数式垃圾收集（判定垃圾是通过引用计数器）别名：直接垃圾收集 2、追踪式垃圾收集（判定垃圾是通过GC Roots）别名：间接垃圾收集
小型.NET对象被分配到小型对象堆（SOH）上。其中有3种：第0代，第1代和第2代。对象根据其寿命向上移动。
垃圾收集机制是 Java 的招牌能力，极大地提高了开发效率。如今，垃圾收集几乎成为现代语言的标配，即使经过如此长时间的发展， Java 的垃圾收集机制仍然在不断的演进中，不同大小的设备、不同特征的应用场景，对垃圾收集提出了新的挑战，这当然也是面试的热点。
当前商业虚拟机的垃圾收集器，大多数都遵循了 “分代收集”（Generational Collection）的理论进行设计，分代收集名为理论，实质是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则，分代收集理论它建立在两个分代假说之上：
Java 内存运行时区域中的程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随线程而生灭，栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的（尽管在运行期会由 JIT 编译器进行一些优化），因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性，不需要过多考虑回收的问题，因为方法结束或者线程结束时，内存自然就跟随着回收了。 而 Java 堆不一样，一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样，一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样，我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，垃圾收集器所关注的是这部分内存。
像Go、Julia和Rust这样的现代语言不需要像Java c#所使用的那样复杂的垃圾收集器。但这是为什么呢? 我们首先要了解垃圾收集器是如何工作的，以及各种语言分配内存的方式有什么不同。首先，我们看
mysql数据库已经没得连接了, 却使用了超过 80%的内存...., 导致其它应用没得内存用了, 触发了os的oom....
Java虚拟机垃圾回收机制开启了垃圾自动回收之路，同样怎样自动化回收垃圾，转换为怎样才能把垃圾回收的又快又好。
JVM中，程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈都是都是线程私有的，随线程而生随线程而灭，栈帧（栈中的对象）随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作，实现了自动的内存清理。
复制算法就是将内存空间二等分, 每次只使用其中一块. 当执行GC时, 将A部分的所有活动对象集体移到B中, 就可以将A全部释放.
当前微信支付对整体质量要求非常高，体现在可用性方面是需要达到 99.99%，同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在 ES 及系统环境未做优化的情况下，读写成功率是没有达到要求，在个人账单 ES 索引场景下，写成功率为 99.85%，读成功率为 99.95%，所以这里亟需优化。
作者：empeliu，腾讯 TEG 后台开发工程师 ElasticSearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，因其功能强大、简单易用而被应用到很多业务场景。在生产环境使用 ES 时，如果未进行优化则服务的稳定性可能得不到保障，目前我们使用 ES 作为账单平台的基础组件为微信支付提供服务时就遇到这种问题。本文即从当前的业务场景出发，分析 ES 稳定性未到达要求的原因并提供相应的解决思路。 一、背景 微信支付的账单系统是方便用户获取交易记录，针对不同的用户群，账单也分为三类： 个人账单：针对普通用户群，这
内存管理是一个系统基本组成部分，FreeRTOS 中大量使用到了内存管理，比如创建任务、信号量、队列等会自动从堆中申请内存。用户应用层代码也可以 FreeRTOS 提供的内存管理函数来申请和释放内存，本文学习一下 FreeRTOS 自带的内存管理。
当前微信支付对整体质量要求非常高，体现在可用性方面是需要达到99.99%，同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在ES及系统环境未做优化的情况下，读写成功率是没有达到要求，在个人账单ES索引场景下，写成功率为99.85%，读成功率为99.95%，所以这里亟需优化。
在Java语言最初发布时，垃圾回收功能相对简单，只提供了基本的标记-清除算法。这种算法会扫描堆中的对象，并标记出活跃对象，然后清除掉未被标记的对象，释放空间。标记-清除算法的主要优点是简单直接，但它存在两个主要问题：内存碎片化和停顿时间过长。
FreeRTOS提供了几个内存堆管理方案，有复杂的也有简单的。其中最简单的管理策略也能满足很多应用的要求，比如对安全要求高的应用，这些应用根本不允许动态内存分配的。
KIND 是我一直参与，也日常一直在使用的项目，用于快速的在本地或者 CI 环境中启动 Kubernetes 集群。
1、是二进制安全的，也就是说，你可以使用任何形式的二进制序列来作为key，比如一个string，或者一个jpg图片的数据，需要说明的是，空字符串也是一个有效的key。
总结来说，Memory表引擎适用于中小规模的数据处理，当数据集过大时，需要使用其他支持内存计算和磁盘存储的表引擎，并根据实际情况进行优化配置和查询优化。
小型对象是被分配在小型对象堆SOH上的。SOH有3代，分别是：第0代，第1代，第2代。对象根据寿命向上移动。将新对象放在Gen 0上。当第0代充满时，.NET垃圾收集器会处理不需要的对象，并将其它内容移至第1代上，如果第1代充满了那么垃圾回收会再次运行处理不需要的对象，并将其它内容移至第2代上。那么当第2代充满时会发生垃圾回收完全运行。将清除不需要的第2代对象，并将第1代对象移动到第2代上，然后将第0代对象移动到第1代上，最后清除所有未引用内容。每次运行垃圾回收后会压缩受影响的堆，将仍然在使用的内存放置在一起。这种方法可以确保高效运行，并且耗时的压缩过程只在必要时发生。
本篇内容包括 1. 内存消耗分析 2. 管理内存的原理与方法 3. 内存优化技巧
这一篇文章我们来熟悉下JVM中各种垃圾回收算法。这些垃圾收集算法是后面各种垃圾收集器的算法基础。闲话少叙，让我们直入主题。
从如何判定对象消亡的角度出发，垃圾收集算法可以划分为“引用计数式垃圾收集”（Reference Counting GC）和“追踪式垃圾收集”（Tracing GC）两大类，这两类也常被称作“直接垃圾收集”和“间接垃圾收集”。由于束流Java虚拟机中使用 的都是“追踪式垃圾收集”，所以后续介绍的垃圾收集算法都是属于追踪式的垃圾收集。
Redis5.x版本继承了4.x版本的所有功能增强以及新的命令。Stream数据结构Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型，它是一个全新的支持多播的可持久化消息队列。Redis Stream的结构示意图如图1所示，它是一个可持久化的数据结构，用一个消息链表，将所有加入进来的消息都串起来。Stream数据结构具有以下特性 1、Stream中可以有多个消费者组。2、每个消费组都含有一个Last_delivered_id，指向消费组当前已消费的最后一个元素（消息）。3、每个消费组可以含有多个消费者对
linux内存管理卷帙浩繁，本文只能层层递进地带你领略冰山轮廓，通过本文你将了解到以下内容：
本文进入我们进入 JVM 调优系列 2，GC 如何判断对象是否为垃圾，这个是面试中的高频面试题，同时对于 GC 的三色标记算法属于 GC 算法的核心内容，我们将通过算法的应用原理进行深度剖析并分析存在的问题，由此来得出 GC 的制定机制是什么？这里就不再强调重点了，因为到处都是重点！
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