前几天发了一篇关于.net内存马的文章： DotNet内存马-HttpListener 里面的详细的介绍了其利用方式，在学习的过程中发现，其中的参考文章提到了直接使用Start Pocess的方式会被wdf
前面写过一篇《.NET Core类库中读取配置文件》 ，当时对于.NET Core读取配置文件了解有限，这里做下补充： 配置文件内容如下： { "url": "homeinns.com", "person .Build(); var url = _configuration.GetSection("url"); //读取json get; } } var configModel = new ConfigModel(); ConfigurationBuilder.Build().Bind(configModel); 在ASP.NET ---- 若要像在.NET Framework中那样读取读取App.config或Web.config，引入System.Configuration.ConfigurationManager包即可： var var value = _configuration.GetSection("appSettings:add:value").Value; 推荐阅读 用ASP.NET Core 2.0 建立规范的 REST
2核2G云服务器首年95元，GPU云服务器低至9.93元/天，还有更多云产品低至0.1折…
当需要分配大对象时.NET会倾向将对象添加到末尾，而不是运行第二代垃圾回收，这样做虽然对性能有好处，但是会导致内存碎片。 可以作为并发和非并发运行，默认为并发，为垃圾回收使用单独线程，因此应用程序可以垃圾回收时继续运行； 服务器模式：服务器环境提供最大吞吐、可伸缩性和性能。 服务器模式下段大小和阈值比工作站模式要大很多，反映了对服务器更高的要求。它在多个线程上并行运行垃圾回收，为每个处理器分配一个独立的SOH和LOH防止线程相互干扰。 .NET框架提供了一种交叉引用机制，对象之间仍然可以在堆之间相互引用。但由于应用程序响应能力不是服务器模式的直接目标，所以在垃圾回收期间所有应用程序线程都会被挂起。 对象固定可以在托管和非托管代码之间传递引用 .NET使用GCHandle结构来跟踪堆对象。GCHandle可用于在托管域和非托管域之间传递对象引用，.NET维护一个GCHandles表以实现此目的。
在任何一个.NET进程中，总有一些非GC堆的内存使用，例如，在你的进程中总是有一些模块被加载，需要消耗内存。但可以说，对于大多数的.NET应用程序来说，这意味着GC堆占用大部分的内存。 这就是我们引入的另一个概念，即GC的不同主要类型--工作站GC vs 服务器GC（简称WKS GC vs SVR GC）。 服务器GC 顾名思义，它们分别用于工作站（即客户端）和服务器的工作负载。 既然我们现在谈到了服务器和并发/后台GC，你可能会问服务器GC也有并发的吗？答案是肯定的。 我见过一些人故意把一个大的服务器进程分成多个小的进程，这样每个进程都会有一个较小的堆，通过使用堆数较少的服务器GC。 我们在.NET 5中对服务器GC所做的一个改进是，当我们标记OldGen根时，平衡GC线程的工作，因为这通常会导致最大的升代数量。
修改一个程序的过程如下：1、获得进程的句柄 2、以一定的权限打开进程 3、调用ReadProcessMemory读取内存，WriteProcessMemory修改内存，这也是内存补丁的实现过程。 ; ::strcat(mess,temp); //读取内存中内容 int tmp; SendMessage(hWnd,WM_SETTEXT,0,(LPARAM)mess); return 0; } } return true; } 程序读取 ，具体程序放在下篇文章中 通过WriteProcessMemory改写进程的内存 以PROCESS_ALL_ACCESS权限打开进程以后既可以使用ReadProcessMemory读取程序内存，也可以使用 WriteProcessMemory改写程序的内存，这也是一些内存补丁使用的招数，以下是程序的实现代码 #include <windows.h> #include <tlhelp32.h> BOOL CALLBACK
问：示例中的现象在 .NET 中是否属于内存泄漏？ 正题 我们知道，.NET 应用程序主要使用三种类型的内存：堆栈、托管堆和非托管堆。 绝大多数我们在 .NET 中使用的引用类型都是分配在托管堆上的，例如本文示例中的 myClass 对象。发生在托管堆上的内存泄漏我们可以把它称为托管内存泄漏。 关于 .NET 托管堆上的内存泄漏，我直接引用其它两篇文章的现象描述吧（文章地址在文末）。 一个 .NET 应用，托管堆中处于 Gen 2 的未回收资源会有很多，其中基本上都是需要使用的。 我认为这也是定义问题，站在操作系统的视角和.NET托管堆的视角自然会得到不一样的理解。 就像最近头条上很多人对 1=0.999...
分享实战中内存泄漏解决思路。 不，当程序改好之后放在测试服务器上跑第二天早上测试部的小姐姐就找到我说异常报错情况是好了，但是内存泄漏还是没解决。 （3）逐步调试的时候发现大部分的方法实现都是同步方法，而且框架版本居然是.net freamwork4。 但是基于的框架是.net freamwork4的，后来又去查阅MSDN的文档发现.net freamwork4远古框架中还是有这些特性的虽然用法稍微难受点但是还是能优化的。 Part3，总结 基于以上的修改，在测试服务器上稳定运行3周内存稳定在2.9G左右； 一定要记住： “遇到任何棘手的事情不要抱怨。”
初学.Net Core,很多细节还不熟悉，打算一步一步来学，能学多少就看时间有多少，时间就像海绵里的水，挤一挤总还是有的嘛。 .Net Core读取配置文件相较于以往的方式还是有很大的不同，以往的方式大多要引用System.Configuration 这个类库，且内容要写在app.setting配置文件中才可操作，然后使用底层提供的方法 .NetCore读取文件就有了很大的不同，其中变化明显的就是，文件使用Json格式保存，可以自定义名称和内部结构，读取也相当方便，使用层级结构的方式一步一步读取。 一般读取配置文件的方式不做演示，可自行百度，主要通过俩种方式对读取方式进行说明 第一种方式 第一步 首先新建一个.netcore 控制台应用 ?
在进行数据分析时，导入数据（例如pd.read_csv)几乎是必需的，但对于大的CSV，可能会需要占用大量的内存和读取时间，这对于数据分析时如果需要Reloading原始数据的话会非常低效。 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程，仅需进行简单的数据类型转换，就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%，而pandas本身集成上的一些压缩数据类型可以帮助我们快速读取数据 它是一个类似字典的类，因此您可以像读取Python dict对象一样进行读写。而feather format也是内置的一个压缩格式，在读取的时候会获得更快的加速。 3. 可以看出，原CSV文件占用内存为616.95MB，优化内存后的占用仅为173.9MB，且相对于原来pd.read_csv的7.7s的loading time,读入优化后的预处理数据文件能很大程度上的加速了读取 reducing-dataframe-memory-size-by-65 [2].https://zhuanlan.zhihu.com/p/56541628 [3].https://blog.csdn.net
Disruptor-NET算法（是一种无锁算法）需要我们自己实现某一种特定的内存操作的语义以保证算法的正确性。这时我们就需要显式的使用一些指令来控制内存操作指令的顺序以及其可见性定义。 按照我个人的理解：就是写完数据之后，调用MemoryBarrier，数据就会立即刷新，另外在读取数据之前调用MemoryBarrier可以确保读取的数据是最新的，并且处理器对MemoryBarrier的优化小心处理 void B() { Thread.MemoryBarrier();//在读取之前，创建内存栅栏 if (_complete) { Thread.MemoryBarrier();//在读取之前，创建内存栅栏 Console.WriteLine(_answer); } } Disruptor-NET正是通过Thread.MemoryBarrier 实现无锁和线程安全的内存操作，看下面是他的Atomic的Volatile类对常用数据类型的封装,volatile
我看了一下日志，发现根目录被定位到了 C:\Windows\System32 下，那么读取 appsettings.json 配置文件自然就失败了。 Directory.GetCurrentDirectory(); Console.WriteLine("Directory.GetCurrentDirectory = " + dirpath); 直接运行 代码很简单，就是读取根目录 其它读取程序根目录的方式 通过以上我们知道通过Directory.GetCurrentDirectory读取根目录会有一点小坑。 Console.WriteLine("Directory.GetCurrentDirectory = " + dirpath); // 通过 AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory 读取根目录 总结 以上常见的 5 种读取程序当前目录的办法在绝大多数情况下都可以正确的获取到预期的结果。
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大 就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子 空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用，总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系：total(1002M) = used 记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候 ,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。 DataLoader主要用作Dataset的加载，它提供了许多可配置选项，如批处理、采样、预读取、变换等，并抽象了许多方法。 Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。 对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。 从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。 DataLoader主要用作Dataset的加载，它提供了许多可配置选项，如批处理、采样、预读取、变换等，并抽象了许多方法。 Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。 从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
发现读取appsettings.json配置文件中的中文在控制台输出的时候显示乱码，而日志组件直接写中文的时候没有问题。
本文适用于： ✔️ .NET Core 3.1 SDK 及更高版本 当应用引用不再需要执行所需任务的对象时，可能会发生内存泄漏。 本教程演示如何使用 .NET 诊断 CLI 工具分析 .NET Core 应用中的内存泄漏。 如果失败的进程在生产服务器上运行，现在是通过重新启动进程进行短期修正的理想时机。 在本教程中，你已经完成了示例调试目标，现在可以将其关闭。 导航到启动服务器的终端并按 Ctrl+C。 可通过此常规过程确定主要内存泄漏源。 清理资源 在本教程中，你已启动一个示例 Web 服务器。 此服务器应已关闭，如重新启动失败的进程部分所述。 还可以删除已创建的转储文件。 Visual Studio 调试内存泄漏 后续步骤 调试 .NET Core 中的高 CPU
最近在开发基于.NET Core的NuGet包，遇到一个问题： .NET Core中已经没有ConfigurationManager类，在类库中无法像.NET Framework那样读取App.config 或Web.config（.NET Core中是appsetings.json）文件中的数据。 但，我们可以自己写少量代码来实现在类库中读取配置文件信息。 思路： 先在当前目录下寻找appsettings.json文件 若存在，则读取改文件中的配置信息 不存在，则到根目录中寻找appsettings.json文件 具体做法如下： 使用NuGet安装Microsoft.Extensions.Configuration.Json 顺道安利下一款用于.NET开发的跨平台IDE——Rider，以上代码均在Rider中编写。
3.无意间解决 cd publish dotnet xx.Webapi.dll 就能读到了，这是为什么，根据上述命令的差异，大概能猜测到应该是路径不同，导致读取appsetting.json失败。 4.原来是这样 dotnet run，应该会根据env.ContentRootPath（env 的类型是IHostingEnvironment ）来读取配置文件 appsettings.Production.json appsettings.json文件，ContentRootPath 属性得到的值为当前启动命令的目录，而不是dll所在的目录，所以应在发布项目dll所在的目录执行 dotnet xx.dll，否则会导致配置文件里面的参数读取不到 html https://www.netnr.com/home/list/115 https://github.com/dotnet/extensions.git https://my.oschina.net
LumiSoft Mail Server是一个开源,免费的邮件服务器,能运行在.net/mono上,支持SMTP/POP3/IMAP4/WebMail,支持MS Sql Server/PostgreSql 1、基于Microsoft .Net2.0平台，系统更加稳定。 2、提供可扩展的接口. 可以与应用无缝集成。
，但是一旦读取大文件，很容易会产生MemoryError，也就是内存溢出的问题。 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。 ? 显然缓冲区越大，读取速度越快。 break 而如果是文本文件，则可以用readline方法或直接迭代文件（python这里封装了一个语法糖，二者的内生逻辑一致，不过显然迭代文件的写法更pythonic ）每次读取一行 ： 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。
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