使用pycharm时常出现 ? the IDE is running low on memory 的问题，表示pycharm这款IDE使用内存不足，需要在系统内存充足的情况下扩充IDE memory。
使用pycharm时常出现 the IDE is running low on memory 的问题，表示pycharm这款IDE使用内存不足，需要在系统内存充足的情况下扩充IDE memory。
最开始想给华为的那个iptv盒子刷机还是好几年前，不过尝试了好多次，包括进入恢复模式之类的。最终也没刷成功，那时候想装app主要是原来的55寸的那个海信电视变得非常卡了。就想着用iptv的机顶盒替代一下。不过最终还是失败了，这台电视后来搬到了昌乐的家里用，结果初五的那天早上忽然开不了机了。完了，芭比Q了。给海信的400打电话，初六去看了一下，表示要带回去拆机才能知道是哪里的问题。由于初七就要回青岛，早上修不好就得一直扔在那里，于是就放弃了。甚至我都开始看新的电视了。
最近在使用 Python notebook时老是出现python崩溃的现象，如下图，诱发的原因是“KERNELBASE.dll”，异常代码报“40000015”。
熟悉电脑硬件的朋友们都知道，内存相对于电脑来说是一个相当重要的部件，内存属于CPU的“工作室”，因为电脑所有运行的程序都是在内存中运行，它决定了多少、多大的程序能即时运行，如若执行的应用程序过大或者过多就会导致内存不足，从而引起电脑卡顿，那这时候我们应该怎么办呢？
https://github.com/davidsandberg/facenet
1.OnLowMemory 是Android提供的API，在系统内存不足，所有后台程序（优先级为background的进程，不是指后台运行的进程）都被杀死时，系统会调用OnLowMemory。 系统提供的回调有：Application/Activity/Fragementice/Service/ContentProvider 2.OnTrimMemory OnTrimMemory是Android 4.0之后提供的API，系统会根据不同的内存状态来回调。系统提供的回调有：Application/
1. OnLowMemory OnLowMemory是Android提供的API，在系统内存不足，所有后台程序（优先级为background的进程，不是指后台运行的进程）都被杀死时，系统会调用OnLowMemory。系统提供的回调有：Application/Activity/Fragementice/Service/ContentProvider 除了上述系统提供的API，还可以自己实现ComponentCallbacks，通过API注册，这样也能得到OnLowMemory回调。例如：
最近项目用到Service常驻后台，研究了一下发现手Q和微信都是使用了双进程来保证一键清理后自动复活，copy网上双进程Service的例子，再结合onTrimMemory()，基本实现一键清理后自动复活。 使用双进程Service，关键是在AndroidManifest.xml里面定义Service时加入android:process=":service1"： <service android:enabled="true" android:name="com.service.demo.Service1"
Java的软引用（Soft Reference）是一种引用类型，它在内存管理中起到一种重要的作用。它与其他引用类型（如强引用和弱引用）相比，具有一定的特点和用途。
早上6点，我不得不开始处理“叫醒”我的一些问题。因为当这些问题发生的时候，我的手机铃声响了。昏睡中的我非常不情愿地拿起了手机，检查我是否疯狂到将叫醒闹钟设在了早上5点。原来是监控系统发现一个Plumbr服务死掉了。
内存 是操作系统非常重要的资源，操作系统要运行一个程序，必须先把程序代码段的指令和数据段的变量从硬盘加载到内存中，然后才能被运行。如下图所示：
Redis是key-value数据库，在程序中可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了以后，Redis是如何处理的。
为了判断 Java 中是否有内存泄漏，我们首先必须了解 Java 是如何管理内存的。下面我们先给出一个简单的内存泄漏的例子，在这个例子中我们循环申请 Object 对象，并将所申请的对象放入一个 HashMap 中，如果我们仅仅释放引用本身，那么 HashMap 仍然引用该对象，所以这个对象对 GC 来说是不可回收的。
给出我的解决方法，不一定对你的症，也不一定对我下一次的症。但至少，我把病根抓出来晾晒。
理解起来很简单，一个单通道，只能进行单向传输数据，要么就输出，要么输入。而双通道，则可以同时输出和输入。
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了 2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的） 3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的key给干掉啊 4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key（这个一般不太合适） 5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key 6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除
其实，redis采用的是定期删除+惰性删除策略。 为什么不用定时删除策略? 定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU
按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。:
Redis所有的键都可以设置过期属性，内部保存在过期字典中。由于进程内保存了大量的键，维护每个键精准的过期删除机制会导致消耗大量的CPU，对于单线程的Redis来说成本过高，因此Redis采用惰性删除和定时任务删除机制实现过期键的内存回收。
redis是在内存中进行缓存的，我们在设置redis缓存时，可以设置下过期时间。那么在设置时间到期后redis是如何进行数据删除的。
有时候我们会发现系统中某个进程会突然挂掉，通过查看系统日志发现是由于 OOM机制 导致进程被杀掉。
所谓定期删除，指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。
为了达到降低随后发生缺页中断的次数或者概率，人们设计出了各种各样的页面替换算法，这些算法大致可分为公平算法和非公平算法。
众所周知，Redis是一种内存级kv数据库，所有的操作都是在内存里面进行，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因此它是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作。虽然是内存数据库，但是其数据可以持久化，而且支持丰富的数据类型。
Swap是Linux系统中的一种虚拟内存，用于在物理内存不足时扩展可用内存。当系统的物理内存不足以满足所有运行进程的需求时，操作系统会将不常用的数据存储在Swap分区中。在某些情况下，可能需要增加Ubuntu系统上的Swap大小，以提供更多的可用内存。本文将详细介绍如何在Ubuntu上增加Swap大小。
阿里面试题(1)redis的过期策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下 LRU 代码实现？
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。
Windows有个坑是系统没激活导致的。高配机器内存只有2G可用，比如16G内存，resmon命令显示为硬件保留了14336M（整14G）内存，可用只有2G，也可以任务管理器 → 性能页签里的内存 → 右下侧看到为硬件保留的内存多少G（这里是四舍五入的，resmon命令显示的那个更为精确）
昨天发布的原创文章忘记标识原创了，今天重新发布一下，已经阅读完成的小伙伴可以忽略。
今天写这篇文章的灵感，来自之前一位好友投稿的面试题：redis 的过期策略有哪些？内存淘汰机制有哪些？我将工作中遇到的问题分析，整理成一篇文章提供大家学习，希望对大家有所帮助。
1)、关于定期删除, Redis默认会每隔100ms就随机选取一些已经过期了的key，检查其是否过期，如果已经过期就删除。
面试官：Hi，上次我们聊到了Redis作为缓存的数据一致性问题，这次我们继续聊一聊Redis作为缓存的问题之内存消耗问题？
redis是nosql(也是个巨大的map) 单线程，但是可处理1秒10w的并发（数据都在内存中）
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
一般情况下我们使用爬虫更多的应该是爬数据或者图片吧,今天在这里和大家分享一下关于使用爬虫技术来进行视频下载的方法,不仅可以方便的下载一些体积小的视频,针对大容量的视频下载同样试用。
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。
Page fault 在大多数数据库中都会存在，页面错误的定义是当mongodb读取数据时，发现数据不再常驻的cache中，而需要从等待从磁盘读取数据到内存中的页面，这些页面就被称之为 page fault.
学习理论之外，自己寻找资源动手实践，在实际做项目中巩固了习得的理论知识，并进一步体会到了日常积累的重要性。
最近在跑程序，然后Pycharm就跳出out of memory 的错误提示，可能是由于读取的数据太多导致的，Pycharm有一个默认内存的最大容量上线，跳出提示的是1024M，也就是分配给Pycharm的内内存不够啦！
Java引用总结–StrongReference、SoftReference、WeakReference、PhantomReference
动力节点Java培训最新上线Java实验班，等你来测试自己适不适合学习Java编程哦！
某一天在某一个群里面的某个群友突然提出了一个问题:"threadlocal的key是弱引用，那么在threadlocal.get()的时候,发生GC之后，key是否是null？"屏幕前的你可以好好的想想这个问题，在这里我先卖个关子，先讲讲Java中引用和ThreadLocal的那些事。
某一天，技术交流群里面的某个群友突然提出了一个问题:"ThreadLocal 的 key 是弱引用，那么在 threadLocal.get() 的时候,发生 GC 之后，key 是否是 null？"屏幕前的你可以好好想想这个问题，在这里我先卖个关子，先讲讲 Java 中引用和 ThreadLocal 的那些事。
持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。当然，也可以选择不使用内存，而是仅仅保存到磁盘中。所以，现在Spark使用持久化（persistence）这一更广泛的名称。 如果一个RDD不止一次被用到，那么就可以持久化它，这样可以大幅提升程序的性能，甚至达10倍以上。默认情况下，RDD只使用一次，用完即扔，再次使用时需要重新计算得到，而持久化操作避免了这里的
这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段。
强引用、软引用、弱引用、虚引用这些东西，如果你们平时只写 CRUD 的话，就可能遇不到。今天抽个时间，我给大家讲一讲它们之间的区别与联系。
前几天给大家分享了如何在VMware中安装CentOS系统，后来有小伙伴在群里咨询，当新建虚拟机之后，打开虚拟机会弹出“物理内存不足，无法使用配置的设置开启虚拟机”的问题，如下图所示。这里会给出提示，让你将虚拟机内存大小减少到20352MB。
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