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大堆栈带来的高GC开销的问题

5GC took 574.027934ms 6GC took 560.615987ms 7GC took 555.199337ms 8GC took 1.071215002s 9GC took...如果GC坚持定期扫描我们分配的所有内存,我们将失去GC大量可用的处理能力。我们该怎么办? 让GC变得迟钝 GC怎么才能变迟钝?嗯,GC正在寻找指针。如果我们分配的对象的类型不包含指针怎么办?...6GC took 127.504µs 7GC took 111.425µs 8GC took 163.378µs 9GC took 145.257µs 10GC took 144.757µs...如果我们可以避免分配的类型中的任何指针,它们不会导致GC开销,因此我们不需要使用任何堆外技巧。如果我们确实使用堆外分配,那么我们需要避免存储指向堆的指针,除非这些指针也被GC可见的内存引用。...通过跟踪偏移量,我们的大块中不再有指针,GC也不再有问题。 ? 我们通过这样做放弃的是为单个字符串释放内存的能力,并且我们增加了一些将字符串体复制到大字节片中的开销。 下面是一个演示这个想法的小程序。

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    图片处理规则和超限制报错排查

    简介 腾讯云数据万象产品支持图片功能,但在图片处理过程中,对图片是有规则和限制,具体如下: 功能 限制说明 体积限制 处理图片原图大小不超过20MB、宽高不超过30000像素且总像素不超过1亿像素,处理结果图宽高设置不超过...300帧 排查工具 工具地址 在线图片信息查看工具: https://www.sojson.com/image/format.html 使用方法 将报错图片上传到工具中,查看图片是否规格,如下为示例...,可以看到图片信息: image.png 案例汇总~持续更新 那么,用户在不知情的情况下,对于超出规则和限制的图片使用接口处理,会出现什么问题?...,返回超过限制报错. image.png 处理方法: 1.用户处理动图,使动图符合万象要求(本案例动图帧数小于300帧),再使用万象接口处理. 2.如果用户希望超过限制的动图不返回报错,直接返回原图,...50p/format/webp 2.如果用户希望超过限制的图片不返回报错,直接返回原图,可以增加 ?

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    PHP+redis实现的限制抢购防止商品发功能详解

    本文实例讲述了PHP+redis实现的限制抢购防止商品发功能。分享给大家供大家参考,具体如下: redis不仅仅是单纯的缓存,它还有一些特殊的功能,在一些特殊场景上很好用。...redis中key的原子自增incrby和判断key不存在再写入的setnx方法,可以有效的防止发。 下面使用两个不同的方式来说明利用redis做商品购买库存数量限制。...业务场景很简单,就是限制抢购5个商品,模拟并发请求抢购商品,每抢购一次对应redis中的key值增加一次,通过判断限购的数量来限制抢购,抢购成功写入成功日志,失败写入失败的信息记录,通过记录的数量来判断是否发...,说明利用这种方式可以限制住库存的数量。...之所以发是因为方法一中通过加法来判断限制条件的同时,并发一大,就会越过这个判断条件出现会发,redis的在这方面就体现优势了。

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    Flink TaskManager 内存管理机制介绍与调优总结

    即同一套内存配置既可用于流作业也可用于批作业管控好 RocksDB 等外部组件的内存,避免在容器环境下用量不受控导致被 KILL消除不同部署模式下配置参数的歧义,消除 cut-off 等参数语义模糊的问题提出了两个设计提案...内存分区总览我们从 Flink 官网文档的 内存分区图 5 开始介绍 ,并加以批注:图的左边标注了每个区域的配置参数名,右边则是一个调优后的、使用 HashMapStateBackend 的作业内存各区域的容量限制...图片JVM 堆内存(JVM Heap Memory)堆内存大家想必都不陌生,它是由 JVM 提供给用户程序运行的内存区域,JVM 会按需运行 GC(垃圾回收器),协助清理失效对象。...因此对于堆内存的监控是必须要配置的,当堆内存用量超过一定比率,或者 Full GC 时长和次数明显增长时,需要尽快介入并考虑扩容。...因此在生产环境下,如果 RocksDB 频繁造成内存用,除了调大 Managed 托管内存外,也可以考虑调大 Overhead 区空间,以留出更多的安全余量。

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    Flink TaskManager 内存管理机制介绍与调优总结

    即同一套内存配置既可用于流作业也可用于批作业 管控好 RocksDB 等外部组件的内存,避免在容器环境下用量不受控导致被 KILL 消除不同部署模式下配置参数的歧义,消除 cut-off 等参数语义模糊的问题 提出了两个设计提案...我们从 Flink 官网文档的 内存分区图 [5] 开始介绍 ,并加以批注:图的左边标注了每个区域的配置参数名,右边则是一个调优后的、使用 HashMapStateBackend 的作业内存各区域的容量限制...JVM 堆内存(JVM Heap Memory) 堆内存大家想必都不陌生,它是由 JVM 提供给用户程序运行的内存区域,JVM 会按需运行 GC(垃圾回收器),协助清理失效对象。...因此对于堆内存的监控是必须要配置的,当堆内存用量超过一定比率,或者 Full GC 时长和次数明显增长时,需要尽快介入并考虑扩容。...直接内存(Direct Memory) 直接内存是 JVM 堆外的一类内存,它提供了相对安全可控但又不受 GC 影响的空间,JVM 参数是 -XX:MaxDirectMemorySize.

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    字节大规模微服务语言发展之路

    另外,JVM 本身要占用大概五六十兆左右的内存,而在微服务中,内存不能售,所以相对来说,JVM 本身占用的内存比较多。...因此我们有同学做优化的第一件事就是尝试降低内存管理,特别是内存分配带来的开销,进而降低 GC 开销。 我们这边同学经过调研发现,很多微服务进行内存分配时,分配的对象大部分都是比较小的对象。...Golang 原生的内联优化受到比较多限制。比如一些语言特性会阻止内联,比如说如果一个函数内部含有 defer,如果把这个函数内联到调用的地方,可能会导致 defer 函数执行的时机和原有语义不一致。...当然,内联虽然好,也不能无限制内联,因为内联也是有开销的。比如我们发现,经过内联优化后,binary size 体积大概增加了 5% 到 10%,编译时间也有所增加。...比较幸运的是,Go1.18 之后,它提出了 per-M 这个 pprof,对每个 M 来进行采样,结果相对比较准确。

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    MappedByteBuffer VS FileChannel:从内核层面对比两者的性能差异

    既然 HeapByteBuffer 是位于 JVM 堆中的内存,那么它必然会受到 GC 的管理,当发生 GC 的时候,如果我们选择的垃圾回收器采用的是 Mark-Copy 或者 Mark-Compact...算法的时候(Mark-Swap 除外),GC 会来回移动存活的对象,这就导致了存活的 Java 对象比如这里的 HeapByteBuffer 在 GC 之后它背后的内存地址可能已经发生了变化。...MappedByteBuffer 背后映射的物理内存是内核空间的 page cache,所以它不会消耗任何用户空间的物理内存(JVM 的堆外内存),因此也不会受到 -XX:MaxDirectMemorySize 参数的限制...从 4K 开始读取性能在一点一点的逐渐下降,并在 64M 这个数据量级下被 FileChannel 反。...FileChannel 在磁盘 IO 的影响下在 [64B , 512B] 这个数据集范围内比之前平均多出了 1000 ms 的开销,在 [1K, 512M] 这个数据集范围内比之前平均多出了 100

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    高性能Go语言发行版优化与落地实践|青训营笔记

    在此基础上给出了字节内部对于Go内存管理的优化方案Balanced GC,以及编译器优化Beast Mode。...) 暂停时间:业务是否感知 内存开销GC元数据的开销 1.2 可达性分析算法(基于追踪) 一种用于判断哪些对象需要被回收的算法(这是垃圾回收的第一步,还不涉及到清理的过程) 对象被回收的条件:指针指向关系不可达的对象...1.4 分代GC(Generational GC) 分代假说:很多对象在分配之后很快就不再使用了 对象的年龄:经历过的GC的次数 目的:对于年轻和老年的对象,制定不同的GC策略,降低整体的内存管理的开销...函数体变大,icache不友好 编译生成的Go镜像变大 函数内联在大多数情况下是正向优化 内联策略 根据调用和被调用函数的规模编译器去决定是否做内联 4.2 Beast Mode的函数内联 Go函数内联受到的限制较多...语言特性,例如interface,defer等限制了函数内联 其原生的内联策略非常保守 Beast mode:调整函数内联的策略,使更多函数被内联 降低了函数调用的开销 增加了其他优化的机会 开销 Go

    31110

    面试官:我面Android程序员,经常遇到背题的,一问原理就露馅了

    而实际上,URL 不存在参数上限的问题,HTTP 协议规范没有对 URL 长度进行限制。这个 限制是特定的浏览器及服务器对它的限制。IE 对 URL 长度的限制是 2083 字节(2K+35)。...对于其他浏览器,如 Netscape、 FireFox 等,理论上没有长度限制,其限制取决于操作系统的支持。 POST 的安全性要比 GET 的 安全性 高。...5、进程切换的开销较大。线程相对较小。(前面也提到过,引入线程也出于了开销的考虑)。...③从类到子类对static成员进行初始化。 ④类成员变量按顺序初始化,递归调用类的构造方法。 ⑤子类成员变量按顺序初始化,子类构造方法调用。...简单说就是程序的执行已经超出了该对象的作用域了。 4、不可达阶段(Unreachable) 对象处于不可达阶段是指该对象不再被任何强引用所持有。

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    解Bug之路-应用999线升高

    宿主机CPU飙升 既然是宿主机限制了相关docker容器,那么很自然的联想到宿主机出了问题。统计了一下出故障容器在宿主机上的分布。发现出问题的所有容器都是集中出现在两台宿主机上!...宿主机卖 详细观察了下这两个宿主机,发现它们卖非常严重。而且当前这个出问题的应用非常集中的部署在这两个宿主机上。...进而导致被内核限制,限制的次数为nr_throttled,限制的总时间为throttled_time。...# 那么到底是内核Bug还是卖是主因呢? 这个疑问当然靠对比来解决,我们在故障之后,做了一次压测(CPU.Busy > 60%),这次应用是不卖的。...很明显的,宿主机卖是主因!而且宿主机卖后的宿主机CPU负载过高还加重了这个Bug的触发。

    22110

    2022年9月26日 Go生态洞察:Go运行时4年后的进展

    GOGC让用户调整由Go GC做出的CPU开销与内存开销之间的权衡。这个“调节器”长期以来服务于Go社区,涵盖了广泛的用例。 为什么要添加一个内存限制调节器呢?...设置内存限制使得运行时能够抵抗瞬时的、可恢复的负载峰值,通过意识到何时需要更努力地减少内存开销。...其次,为了在不使用内存限制的情况下避免内存不足错误,必须根据峰值内存调整GOGC,即使在应用程序不在峰值内存使用时也保持低内存开销,从而导致更高的GC CPU开销。...通过提供对负载峰值的保护,设置内存限制允许GOGC在CPU开销方面进行更积极的调整。 内存限制的设计旨在易于采用和鲁棒。...例如,它是对应用程序Go部分的整个内存占用的限制,而不仅仅是Go堆,所以用户不必担心计算Go运行时的开销。运行时也会根据内存限制调整其内存清理政策,以便在面对内存压力时更积极地将内存返回给操作系统。

    11010

    Go 运行时:4 年之后

    通过设置内存限制,运行时能够意识到什么时候需要更努力地工作以减少内存开销,从而使运行时能够健壮地应对瞬时的、可恢复的负载峰值。 第二是为了避免不使用内存限制时出现的内存不足。...我们必须根据内存峰值调优 GOGC,而为了保持较低的内存开销会导致更高的 GC CPU 开销,即使应用程序没有处于内存使用峰值且有足够的可用内存。这在容器化的环境中尤其重要。...设置内存限制可以为峰值负载提供保护,并可以针对 CPU 开销更主动地调优 GOGC。 内存限制的设计旨在易用性和健壮性。...例如,它是对应用程序中 Go 部分的整个内存占用的限制,而不仅仅是 Go 的堆,因此用户不需要额外计算 Go 运行时的开销。...我们选择让内存耗尽而不是陷入抖动状态,因此作为一种缓解措施,运行时将 GC 限制为总 CPU 时间的 50%,即使这样会超过内存限制

    30220

    .NET 中缓存的实现

    下面总结出了这种解决方案的缺点: 缓存占用大量内存,导致内存不足异常和崩溃; 高内存消耗会导致内存压力,垃圾收集器的工作量会应有的水平害性能; 如果数据发生变化,需要刷新缓存 为了解决上面的问题,缓存框架就必须具有驱逐策略...大小限制策略:限制缓存内存大小。 下面根据上面所说的策略来改进我们的代码,我们可以使用微软为我们提供的解决方案。微软有两个个解决方案 ,提供两个NuGet包用于缓存。...其实他还是存在问题的: 虽然可以设置缓存大小限制,但缓存实际上并不监控GC压力。 当多个线程同时请求同一个项目时,请求不会等待第一个完成,那么这个项目将被创建多次。...下面我们来解决上面提到的两个问题: 首先关于GC压力,我们可以使用多种技术和启发式方法来监控GC压力。...上述实现有一些开销,只有在以下情况下方可使用: 当项目的创建时间具有某种成本时; 当一个项目的创建时间很长时; 当必须确保每个键都创建一个项目时。

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