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Chrome Devtools performance memory模式的理解 (JS Heap、Documents等)

Memory checkbox旁边的垃圾桶,强制回收内存,再录制,就发现回到1-1了。

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通过 Chrome Devtools 的 Memory 工具证明 string 的内存分配方式

今天我们用 Chrome Devtools 的 Memory 工具证明下: Memory 工具证明 String 的内存分配方式 我们准备这样一段代码: <! 我们用 Memory 工具来验证下。 Chrome Devtools 提供了 Memory 工具用于分析内存中的对象: 一共有三种内存分析工具: Snapshot:某个时间点的堆内存快照 TimeLine:实时的按照时间线显示的内存分配情况 文中的测试代码上传到了 github: https://github.com/QuarkGluonPlasma/chrome-devtools-exercise 总结 Chrome Devtools 提供了 Memory 工具用于分析内存,包括 Snapshot、TimeLine、Sample 三种工具,我们用其中的 TimeLine 工具实时分析了字符串的内存分配,证明了字符串常量池的存在,以及字符串字面量

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    使用 Chrome 开发者工具的 Memory 标签页分析内存泄漏问题

    应用的 Node.js 进程遇到内存泄漏问题时,通常我们能够观察到注意到频繁的内存峰值和 pod 重启,如下图 Dynatrace 工具所示: 分析内存泄漏问题的关键是在不同的时间点收集多个内存转储(Memory 可以在 Chrome 中从浏览器开发工具 > 内存(应选择堆快照)> 加载进行 Memory Dump 的搜集和加载操作。 在不同的时间段内进行 Memory Dump 创建之后,就能够使用嵌入式比较工具快速识别两个时间点之间增长最多的对象。 使用 Chrome 检查工具,可以连接到远程目标并实时观察内存使用情况。 在调试模式下运行 Node.js 应用程序,访问 chrome://inspect,如果在端口转发中配置了 localhost:9229,那么此刻应该能够看到应用程序并对其进行调试。

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    CPU & Memory, Part 3: Virtual Memory

    原文:What every programmer should know about memory, Part 3: Virtual Memory 4 Virtual Memory 虚拟内存(virtual memory)是处理器的一个子系统,它给每个进程提供虚拟地址空间(virtual address space)。 虚拟地址空间由CPU的Memory Management Unit(MMU)实现,操作系统必须填写页表数据结构(page table data structures,见wiki词条),大多数CPU自己完成余下的工作 / 29=210个1级页表=210个2级页表条目 所以需要:210 / 29=2个二级页表=2个3级页表条目 4.3 Optimizing Page Table Access 所有页表是存在main memory

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    SAP Memory & ABAP Memory超级详细解析

    以前做enhancement的时候用过parameter id 和 memory id, 但很多其他语法用法我是没接触过的, 今天看了Palm同鞋做的文档SAP Memory & ABAP Memory 4、作用范围不同(就是生存期) SAP memory在登陆到退出这期间一直有效。 ABAP memory只在同一个session(window) 内有效。 3、SAP Memory: 1. Export多个数据放到ABAP memory里。 ? 结果: ? 5. Free Memory:会清空该external session内所有的ABAP Memory. Free Memory ID: 清空指定ABAP Memory ID的内容, 其它的ID不受影响. 使用TOSHARED MEMORY要用FROMSHARED MEMORY取值. 语法和普通MEMORY ID是一样的 Database 将数据存进表里, 就算服务器关了数据还存在.

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    Unified Memory

    首先讲一下Unified Memory(统一内存寻址)。在编写CUDA程序的时候,我们需要在CPU端和GPU端分别定义不同的内存空间,用于存储输入或输出的数据。 简单来说,Unified Memory的概念就是定义一个内存指针,既可以从CPU端去访问,也可以从GPU端去访问。 Unified Memory经历了一个比较长的发展历史,2010年CUDA4率先推出了统一虚拟地址——UV的概念,当时NVIDIA叫做零复制内存,GPU代码可以通过PCIE总线访问固定的CPU内存,无需进行 Memory Copy。

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    JVM Memory

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    Memory Types

    Memory Types Not all memory allocated in the virtual memory space is the same. This creates a classification with 4 memory classes: image.png Private Memory Private memory is, as its Most of the memory you deal with in a program is actually private memory. same memory. Anonymous Memory Anonymous memory is purely in RAM.

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    Memory barrier 简介

    Memory barrier Memory barrier 简介 程序在运行时内存实际的访问顺序和程序代码编写的访问顺序不一定一致,这就是内存乱序访问。 内存乱序访问主要发生在两个阶段: 编译时,编译器优化导致内存乱序访问(指令重排) 运行时,多 CPU 间交互引起内存乱序访问 Memory barrier 能够让 CPU 或编译器在内存访问上有序。 一个 Memory barrier 之前的内存访问操作必定先于其之后的完成。 Memory barrier 包括两类: 编译器 barrier CPU Memory barrier 很多时候,编译器和 CPU 引起内存乱序访问不会带来什么问题,但一些特殊情况下,程序逻辑的正确性依赖于内存访问顺序 内核实现 barrier() 如下(X86-64 架构): #define barrier() __asm__ __volatile__("" ::: "memory") 现在把此编译器 barrier

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    allocatememory(an out of memory)

    博主的这个程序减小batchsize就行了,可能不同的博友们的程序不一样,也有的大佬博主使用不计算梯度或释放内存的方式

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    启动es报错-memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked

    日志里面还会有警告信息:memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked。

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    About Cache Coherence, Atomic Operation, Memory Ordering, Memory Barrier, Volatile

    CPU Memory Models Memory consistency models describe how threads may interact through shared memory consistently – 在编译后的汇编中,Compiler Memory Barrier消失,CPU不能感知到Compiler Memory Barrier的存在,这点与后面提到的CPU Memory Barrier有所不同 Cpu Memory Barrier 顾名思义,Compiler Memory Barrier既然是用来告诉Compiler在编译阶段不要进行指令乱排,那么CPU Memory Barrier就是用来告诉 ;  ->  to be a cpu memory barrier “memory”  ->  to be a compiler memory barrier •xchg – asm volatile( X86 Memory Ordering with Memory Barrier •In a single-processor system for memory regions defined as write-back

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    DAY33:阅读Share Memory和Constant Memory

    Constant Memory The constant memory space resides in device memory and is cached in the constant cache Texture and Surface Memory The texture and surface memory spaces reside in device memory and are cached alternative to reading device memory from global or constant memory: · If the memory reads do not follow 本文备注/经验分享: 今天的主要内容是除了昨日的Local memory之外, 继续提到其他存储器: Constant memory, Shared memory, 以及. 但目前, warp shuffle等于不使用shared memory任何空间的shared memory上的特殊数据交换. 应当使用的.这三点用途, 是shared memory的最常见的使用.

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    Golang memory model

    Introduction The Go memory model specifies the conditions under which reads of a variable in one goroutine the requirements of reads and writes, we define happens before, a partial order on the execution of memory The initialization of variable v with the zero value for v's type behaves as a write in the memory model 本文来自:Segmentfault 感谢作者:Airy 查看原文:Golang memory model

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    In-memory Sort %

    理论上说上述比例应接近100% ---- In-memory Sort % 该参数反应了内存内排序和磁盘排序之间的比例 计算公式为 : (DeltaMemorySorts / (DeltaDiskSorts 共享服务器(shared)类型中,排序区域在 large pool 中,由于是共用的无法手动指定各个session使用的大小 ---- 如何处理 如该指标过低,需增加sort area 的大小 in-memory

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    MySQL Memory引擎

    InnodDB引擎和Memory引擎的不同 InnoDB数据总是有序存放,Memory引擎表的数据是按照写入顺序存放 数据文件有空洞时,InnoDB表在插入新数据时为保证有序性,只能在固定的位置写入新值 ,但是Memory表找到空位就可以插入新值 数据位置发生变更时,InnoDB表只需要修改主键索引,Memory表需要修改所有索引 InnoDB表普通索引需要走两次索引查找,Memory表普通索引只走一次和主键索引没有什么区别 InnoDB支持变长数据类型,Memory表不支持Blob和Text字段,并且即使定义了VARCHAR(N),也会被当做CHAR(N) Memory表也支持Hash索引和B-Tree索引,语句如下: 表的锁 Memory表不支持行锁,支持表锁。 Memory的数据持久性问题 Memory表的数据存放在内存中,如果数据库重启,表中的数据将会被清除,单点下并没有什么问题,但如果在高可用的架构下将会出现问题。

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    Android Memory 管理

    实质为进程数据结构中的一个变量,用来表示发生 Out of Memory 时杀死进程的优先级顺序。 如果上述各种方法都无法释放出足够的内存空间,那么当为新的进程分配应用程序时将发生 Out of Memory 异常,OOM_killer 将尽最后的努力杀掉一些进程来释放空间。 Android 中的 OOM_killer 继承自标准 Linux 2.6 内核,用于分配内存时 Out of Memory 的处理。Android 并没有对其实现方式进行修改。

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    关于Memory Pool

    VxWorks在Memory Partition的基础上,提供了一种适用于消息传递系统、数据库等场景的机制 - Memory Pool。 最小值,例如x86是8,x64是16,但可以直接用0 initCnt - 内存块数量的初始值,可以为0 incrCnt - 内存块自动扩展时的数量,为0时表示不支持自动扩展 partId - 底层的Memory 使能多任务互斥保护;否则需要User自行保护,但可在ISR中使用; POOL_CHECK_ITEM - 释放时验证内存块的有效性 poolBlockAdd()将pBlock位置的size个字节加入poolId指向的Memory

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    Oracle参数解析(shared_memory_address&hi_shared_memory_address)

    $parameter中提取 基本参数请看如下链接: http://www.zhaibibei.cn/oralce/oracle-parameter/ 如无特殊说明数据库版本为11.2 SHARED_MEMORY_ADDRESS HI_SHARED_MEMORY_ADDRESS ? SHARED_MEMORY_ADDRESS 和 HI_SHARED_MEMORY_ADDRESS参数指定SGA的起始地址 多数OS中会在linktime时指定SGA开始地址,这时该参数会被忽略 参数类型 :整型 默认值:见0 是否可修改:修改需重启数据库 其他 32位系统中SHARED_MEMORY_ADDRESS指定整个地址 64位系统中 SHARED_MEMORY_ADDRESS指定 low-order 32 bits of a 64-bit address HI_SHARED_MEMORY_ADDRESS 指定high-order 32 bits of a 64-bit address 如果两者都是

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    association memory 思路

    AGIv0.01 多人车训练模型思考,冲出的人或车的突出光流的危险性预测方法: hebb memory association memory 及多传感器融合模型 hebb memory 将当时场景中同时发生的多种不同信息一起记忆下来 Competitive Collaboration场景的静态 及其他运动物体 及自身运动 及对场景观察的深度距离理解、光流,seg(物体作为一个整体的基础概念,人对一个物体各种属性的综合记忆是一个hebb memory hebb memoy可以one shot learnning;memory可以反复训练达到一次事件记忆就可以迷信特定的事件及reward结果:守株待兔,吉祥物 一次撞车 撞人就可以通过memory学会避免撞人车的情况 通过hebb memory,训练的时候是多种信息一起训练,但是test的时候只需要视觉就可以提取其他相关信息,就像现在有人说人开车只需要眼睛,但其实人是通过多感知(5感 触(理解力,重力,移动等等)听( 多传感器多属性和注意力2的关系:注意力2就是从有明显特点属性的物体快速从hebb memory提取其他相关特征信息比如突出的正负reward,比如路中间的人,人在特定位置跟巨大的reward后果的快速推断

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