默认配置（default.jfc of Java 11，default.jfc of Java 12，default.jfc of Java 13，default.jfc of Java 14，default.jfc of Java 15，default.jfc of Java 16，default.jfc of Java 17）:
对于CUDA的内存问题，那就可以使用torch.cuda.memory_stats()来看他的内存使用情况：
WindRiver在2005年收购了一套叫做ScopeTools的软件。其中包含一个MemScope，不过从Vx67开始，改名为Memroy Analyzer
In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。
源码位置 Include/listobject.h | Objects/listobject.c
这篇文章介绍了Python中list是如何实现的。 在Python中list特别有用。让我们来看下list的内部是如何实现的。 来看下面简单的程序，在list中添加一些整数并将他们打印出来。
Python 的列表（list）是一个非常灵活的数组，可以随意调整长度。正是因为这种便利，使得我们会情不自禁地去修改数组以满足我们的需求，其中相比于insert, pop 等等而言， append 用法更常见。
上一篇我们分析了hmap，hamp可以说是Open vSwitch中基石结构，很多Open vSwitch中数据结构都依赖hmap。本篇我们来分析一下ofpbuf，这个结构，我们从名字上就可得知，此数据结构用于存储数据的，比如收发OpenFlow报文。 我们首先来看一下，它数据结构定义。（有些内容我是直接写在代码注释中的) /* Buffer for holding arbitrary data. An ofpbuf is automatically reallocated * as necessary
这个代码模拟实现了linux内存管理的三个算法ff、wf、bf。这三个算法都是连续分配的方式，这种方式的缺点就是内存碎片很难被再次利用。
用户在腾讯云上自建的 ES 集群或者在其它云厂商购买的 ES 集群，如果要迁移至腾讯云 ES（适用于大部分普通索引迁移），用户可以根据自己的业务需要选择合适的迁移方案。如果业务可以停服或者可以暂停写操作，可以使用以下几种方式进行数据迁移：
标题党勿喷，内核可以搞的鬼很多，本文只分析其中一种。 现网问题中，我们经常会遇到一种场景，带宽明明没超限，但是tcp传输性能却不符合预期，而且时快时慢？本文展开分析其中一种常见原因——tcp内存使用太高搞的鬼。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第六天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的95天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计845字，阅读时间15分钟 3.2.4. Page-Locked Host Memory【锁页内存】 The runtime provides functions to allow the use of page-locked
在上一篇《按 file 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 file 分组统计的视图，本期的内容将为大家介绍内存事件和innodb buffer pool内存分配的统计视图。下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的系统学习之旅吧。
其实就表面感官来说，元组和列表的样子大同小异，面试中经常会遇到的，tuple和list 有什么区别？这种问题几乎都问烂了，大部分人可以回答的七七八八了，什么tuple不能变，list可以进行增删改；tuple创建是通过()，list是通过[]，短短两句话道尽其功能与生成，然而道不尽其本质与性能，其丰富的内涵还需要细细展开与推演。
NDIS 6.0 introduced a new way of representing network packet data. The new data structures, a combination of Net Buffer Lists (NBLs), Net Buffers (NBs) and Memory Descriptor Lists (MDLs) have significant advantages over the old NDIS 5.X way of describing packets i.e. NDIS_PACKET and NDIS_BUFFER structures. This document describes the functionality provided by NBLs, NBs, MDLs and their usage in NDIS 6.X drivers on Windows Vista and later versions of Windows.
相关 ISSUE：Introduce JFR Event Throttling and new jdk.ObjectAllocationSample event (enabled by default)
首先，Linux把CGroup这个事实现成了一个file system，你可以mount。在我的Ubuntu 14.04下，你输入以下命令你就可以看到cgroup已为你mount好了。
意思就是出现Java 内存碎片了，明明还有231MB空间可以使用，可是分配1.2M内存失败了。
随着时间的流逝，防tic剂会发生变化，功能会不断变化，以最大限度地提高产品的效率。一年前，我在我的博客上完整撰写了BattlEye的shellcode，这篇文章仅反映了对所说的shellcode所做的更改。
magento2 的系统要求里有关于 PHP memory_limit 的限制，不能低于 512M。（默认值为 128M, 如果不更改，会导致 magento 的后台处理逻辑无法正常执行）
“free store” VS “heap” 当我问你C++的内存布局时，你大概会回答： “在C++中，内存区分为5个区，分别是堆、栈、自由存储区、全局/静态存储区、常量存储区”。 如果我接着问你自由存储区与堆有什么区别，你或许这样回答： “malloc在堆上分配的内存块，使用free释放内存，而new所申请的内存则是在自由存储区上，使用delete来释放。” 这样听起来似乎也没错，但如果我接着问： 自由存储区与堆是两块不同的内存区域吗？它们有可能相同吗？ 你可能就懵了。 事实上，我在网上
新媒体管家 关键时刻，第一时间送达！ Python中的列表基于PyListObject实现，列表支持元素的插入、删除、更新操作，因此PyListObject是一个变长对象（列表的长度随着元素的增加和删除而变长和变短），同时它还是一个可变对象（列表中的元素根据列表的操作而发生变化，内存大小动态的变化）。 PyListObject的定义： 📷 咋一看PyListObject对象的定义非常简单，除了通用对象都有的引用计数（ob_refcnt）、类型信息（ob_type），以及变长对象的长度（ob_size）之外，
背景：业务在使用ES过程中频繁遇到集群Yellow或Red的场景，若对于ES不是很了解，针对繁多的异常场景经常无从下手。本文重点列举了一下健康值异常时的排查方式以及从代码中梳理了常见的问题场景。
这篇文章我们直接来分析为什么我们的应用会抛出 OutOfMemoryError，以及哪些情况下会发生 OutOfMemoryError。OOM的异常在java层只有 java,lang.OutOfMemoryError 这一个Throwable的定义，抛出这个异常的行为由jni层触发：Thread::ThrowmOutOfMemoryError
如果当前表大小是1TB，那么在某一列上创建索引的话索引大概占用多大的空间？对于这个问题，Oracle提供了2种可以预估将要创建的索引大小的办法：
这是指使用glibc的malloc()方法去申请内存，当然这不是啥对象都用这个，而是取决于分配的内存大小
protobuf 从3.0版本开始对C++增加了Arena接口，可以用于使用连续的内存块分配内部对象，并且可以更容易精确地控制对象地生命周期，最终达到减少内存碎片地目的。最近我给我们项目的部分接口流程进行相关地改造，在大多数使用 protobuf 的地方都增加了对Arena地支持，但是在接入过程中也碰到了一些问题和坑。
这是几个月前压测某项目登录接口时遇到的性能问题，虽然大家不一定会遇到，但是分析定位问题的思路还是可以参考一下。
flink-core-1.7.2-sources.jar!/org/apache/flink/configuration/TaskManagerOptions.java
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第五天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的95天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计1273字，阅读时间20分钟 3.2. CUDA C Runtime The runtime is implemented in the cudart library, which is linked to the applic
我创建了一个空表(模式无关紧要)来说明InnoDB页面管理结构的“最小”状态。space-page-type-regions模式将汇总同一页面类型的所有相邻区域的类型：
Dynamic global memory allocation and operations are only supported by devices of compute capability 2.x and higher.
预防：千万不要修改动态内存句柄！可以另外赋值给其他指针变量，再对该动态内存进行访问操作。
先请允许我对 MySql 的通信协议做一个简单的介绍。MySql 支持两种协议，一种是文本（Text）协议，一种是二进制（Binary）协议。MySql 客户端使用 COM_QUERY 发出的请求，MySql 服务端会以文本协议响应结果；使用 COM_STMT_EXECUTE 命令发出的请求，会以二进制协议响应结果。
在《内存泄漏分析的利器——gperftools的Heap Checker》一文中，我们介绍了如何使用gperftools分析内存泄漏。本文将介绍其另一个强大的工具——Heap Profiler去分析堆的变化过程。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
看了一篇文章，里面涉及到了一些golang程序监控的问题，回过头总结了一下实现方式，简单介绍一下
这个问题看起来十分刁钻，不过稍有常识的人都知道，制定 C 标准的那帮语言律师也不是吃白饭的，对这种奇奇怪怪的问题一定会有定义。翻阅C17 标准 草案 N2176，在 7.22.3 节里，有如下说法：
环境：Oracle 10.2.0.5 现象：RMAN分配多个通道，但实际无法使用到并行。 构建测试用例：
腾讯云正式推出了：轻量云服务器。参与内测以及首月免活动（参考附录介绍）！目前阿里云，华为云均推出了轻量应用云服务器！价格上都差不多。
MemoryAllocator是负责内存的管理和分配的。MemoryAllocator可以直接申请内存，也可以初始化时申请一块内存。然后把这些内存，分成多个chunk，每一个chunk里面多个page。下面是定义。
python源码阅读： 参考书籍：《python源码剖析》 摘要：写这个系列的目的呢，是想为python的学习画上一个暂时的句号，接下来的重点应该是scala这门语言和其身后的函数式编程思想了。整个文章大概会分为python的对象体系（主要是container对象的字典以及字符串），函数和类的运行机制，模块的动态加载，线程机制，垃圾回收机制。不会做到面面俱到，但是会尽量把底层的代码展现给大家，这次的python的源码使用的是python 2.7.2版本。 一、源码的目录体系和整体架构 File Groups Python Core Runtime Environment Core Modules SCanner Object/Type Structures Library Parser Memory Allocator User-defined Compiler Current State Of Python Modules Code Evauator 简单来说，你可以把python的解释器视为一个优秀的编译原理实践，ANSI C实现的。遵循了最流行的词法分析，解析成token，再语法分析，建立抽象语法树AST，最后compiler根据AST，生成字节码，执行。 目录 概要 Demo python的演示程序，里面包括了CGI，class演示等 Doc python的文档 Grammar python的语法文件 Include python编译时引用的头文件 Lib 标准附加库 Mac Mac用的工具 Misc 各种文件的集合（例如vim） Modules python的C语言扩展 Objects python的对象使用的C语言代码 PC 依存于操作环境 PCbuild 构造win32和x64用的 Parser python用的解析器 Python python的核心
iomem=str mem=str Fio can use various types of memory as the io unit buffer. The allowed values are: malloc Use memory from malloc(3) as the buffers. shm Use shared memory as the buffers. Allocated through shmget(2). shmhuge Same as shm, but use huge pages as backing. mmap Use mmap to allocate buffers. May either be anonymous memory, or can be file backed if a filename is given after the option. The format is mem=mmap:/path/to/file. mmaphuge Use a memory mapped huge file as the buffer backing. Append filename after mmaphuge, ala mem=mmaphuge:/hugetlbfs/file mmapshared Same as mmap, but use a MMAP_SHARED mapping. The area allocated is a function of the maximum allowed bs size for the job, multiplied by the io depth given. Note that for shmhuge and mmaphuge to work, the system must have free huge pages allocated. This can normally be checked and set by reading/writing /proc/sys/vm/nr_hugepages on a Linux system. Fio assumes a huge page is 4MB in size. So to calculate the number of huge pages you need for a given job file, add up the io depth of all jobs (normally one unless iodepth= is used) and multiply by the maximum bs set. Then divide that number by the huge page size. You can see the size of the huge pages in /proc/meminfo. If no huge pages are allocated by having a non-zero number in nr_hugepages, using mmaphuge or shmhuge will fail. Also see hugepage-size. mmaphuge also needs to have hugetlbfs mounted and the file location should point there. So if it'smountedin/huge,youwouldusemem=mmaphuge:/huge/somefile.iomem_align=intThisindiciatesthememoryalignmentoftheIOmemorybuffers.NotethatthegivenalignmentisappliedtothefirstIOunitbuffer,ifusingiodepththealignmentofthefollowingbuffersaregivenbythebsused.Inotherwords,ifusingabsthatisamultipleofthepagesizedinthesystem,allbufferswillbealignedtothisvalue.Ifusingabsthatisnotpagealigned,thealignmentofsubsequentIOmemorybuffersisthesumoftheiomem_alignandbsused.hugepage-size=intDefinesthesiz
Modbus协议是一种消息结构，广泛用于建立智能设备之间的主从通信。从主站发送到从站的 Modbus消息包含从站地址、“命令”（例如“读寄存器”或“写寄存器”）、数据和校验和（LRC 或 CRC）。
在上一篇OC底层探索17 - 类的加载（上）中对类的名称、data、方法、属性、协议的注入完成了分析。还留下了一个问题就是类中分类的加载
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> // #include <malloc.h> // int mallopt(int param, int value); // info mallopt, 一些系统可以man mallopt // M_TRIM_THRESHOLD: 紧缩内存阈值，对应的环境变量为MALLOC_TRIM_THRESHOLD_ // M_
导语 | 本文通过介绍实现Protobuf共享字段Guard，并将其应用于中控/召回场景，并获得了显著CPU/时延收益。即使不使用Guard，希望本文的经验和思路也能为读者带来一些帮助和参考。 引言 在推荐系统中，用户级的字段常常需要贯穿整条链路，例如，实验参数，行为序列，用户画像等等。 召回/过滤/排序等模块都需要用户特征，此时最好的方法自然是从请求开始时一次性获取，然后一路透传下去。此前笔者的写法常常是： const GetRecommendReq & oReq;//from rpcRank
本文基于2014年3月innodb_ruby的0.8.8版本。 在前文《学习innoDB核心之旅》中，我在innodb_ruby的项目中引入了一个新的库和命令行工具。现在我来展示一下他的一些功能。我不会尝试解释所有公开的innoDB结构，因为那会让演示偏离我的本意。我们稍后会再来介绍这些结构。
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