在未进行任何优化的情况下，Baby LLaMA 2 在运行15M参数的模型时，仅占用了部分CPU和内存资源（资源占用率均低于30%），但生成 token 的速度极慢，无法达到流畅生成故事的需求，本题需要采取各种手段优化其运行速度
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的，需要把磁盘中的数据加载到内存中，如果是处理写入或修改请求的话，还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
我今天发现了这样的一个文件PageFile.Sys，它其实就是归操作系统管的，默认一点是不可见的，是隐藏的。但是其实这样的一个文件的话，其实会占用一部分空间。其实是比较大的。一般就是在系统分盘的根目录下。但是它占用大的空间的话，我还是不建议你去删除掉它。
其中有段话：在gc的统计信息中，如果老年代接近满了， 减少用于缓存的内存(通过减小spark.memory.Fraction)。 缓存较少的对象比降低运行速度对我们来说更有好处。 另外，可以考虑减少年轻代。可以通过减小-Xmn参数设置的值，假如使用的话。 假如没有设置可以修改JVM的NewRation参数。 大多数JVMs默认值是2，意思是老年代占用了三分之二的总内存。 这个值要足够大，相当于扩展了spark.memory.fraction.
除延续Windows版相同体验外，更加尊重Linux用户特定的使用习惯；深度兼容；自带方正字体集；在线模板和素材使文档创作更加轻松高效；还有更多爱上WPS的理由，等待你的发现……
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
[mysqld]下配置explicit_defaults_for_timestamp=true，这是相对于5.6需要添加的一个配置，具体参考https://www.jianshu.com/p/d7d364745173
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
2019年11月19日，业界应用最为广泛的Kubernetes管理平台创建者Rancher Labs（以下简称Rancher）宣布，Rancher打造的轻量级Kubernetes发行版k3s正式GA，这是k3s一个里程碑版本。K3s是一个通过了CNCF一致性认证的轻量级Kubernetes发行版，专为在资源有限的环境设计。初发布时k3s大小不到40MB（现约60MB）、内存消耗小于500MB的二进制文件。并且支持x86_64、Arm64和Armv7，拥有生产级、高可用的架构，能在边缘场景中自动初始化并维护集群。自今年年初发布至今，k3s在Github上已经拥有超过10000颗star。
JDK 7 及以前，方法区在习惯上称之为永久代。从 8 开始，使用元空间取代了永久代。
本文旨在梳理出Spark内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于Spark 2.1版本，阅读本文需要读者有一定的Spark和Java基础，了解RDD、Shuffle、JVM等相关概念。
个人分析：从输入数据看，要处理的元素个数（n）没有到达 10^9 或 10^8 级，或许可以使用暴力？但是稍微计算一下，有 10^5 * (10^5 - 1) / 2 = 10^10 / 2
在撮合引擎运行的过程中，有大量的不能成交的单子，会被挂在订单薄上并上时间不能被撮合，这些单子会进入老年代且每次新的单子来了都将作为计算和匹配的因子。随着订单薄的单子的增长，我们发现撮合引擎的 YGC 平均耗时也会不停增长。
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最近一直在做性能压测相关的事情，有公众号的读者朋友咨询有赞的数据库服务器有没有开启huge page，我听说过huge page会对性能有所提升，本文就一探究竟。对过程没有兴趣的可以直接看结论。
TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，100%兼容 MySQL，为用户提供极致弹性、高性能、高可用、高可靠、安全的数据库服务。实现超百万 QPS 的高吞吐、PB 级海量分布式智能存储、Serverless 秒级伸缩，助力企业加速完成数字化转型。
在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM线程，前者为主控进程，负责创建Spark上下文，提交Spark作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个Executor进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给Driver，同时为需要持久化的RDD提供存储功能。由于Driver的内存管理相对来说较为简单，本文主要对Executor的内存的管理进行分析，上下文中的Spark内存均特指Executor的内存。
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。
项目场景是给做用户年报，项目属于活动类型，需要维持1个月左右，需要统计用户操作的一些数据，主要是统计方面的，当时注册用户大概280w左右，书单、评论、打赏还可以，之前的数据做过分表，只有阅读记录log大概将近1亿条，是个大难点。
随着手机微信使用频率越来越高，每天微信聊天和刷朋友圈产生大量的文字、图片和视频，都占据越来越多手机的内存。 📷 📷 如果不定期清理微信，微信会越用越卡，手机也会越来越卡，除了微信自带的清理功能，有些手机甚至推出了微信和QQ专清功能。 📷 就算定期清理微信存储空间，还是感觉手机内存占用很高，手机很卡，这时候就不得不提微信去年推出的新功能：小程序，小程序虽然不用下载安装，内嵌在微信里，使用起来很方便，但是使用小程序依然会占用手机内存，并且使用小程序产生的信息、图片、视频、缓存等通通会占用手机运行内存（RAM）和
FreeWheel团队通过高效的敏捷开发赶在 2020 年圣诞广告季之前在生产环境顺利发布上线，整体性能提升高达 40%（对于大 batch）的数据，AWS Cost 平均节省 25%~30%之间，大约每年至少能为公司节省百万成本。
大家都清楚Redis内存占用情况：与存储的数据量、配置参数、服务器内存大小等因素有关。在默认情况下，Redis 会使用尽可能多的内存，直到服务器的内存资源被占满。
即时编译（Just-In-Time Compilation，JIT）是指在程序运行时将字节码动态地编译成本地机器码的过程。JIT编译器会根据程序的实际运行情况，对频繁执行的热点代码进行优化编译，以提高其执行速度。JIT编译器根据程序的执行统计信息和运行时环境，对代码进行动态优化，以生成高效的机器码。
在编程过程中，优化程序的性能是一个常见的需求。而内存管理是一个关键的方面，可以对程序的性能产生重大影响。Python作为一种高级的解释型语言，自带了内存管理机制，同时也提供了手动管理内存的能力。本文将介绍Python中的内存管理机制，并探讨如何手动进行内存管理。
我们知道，XORNet以及BNN都没有在反向传播阶段做梯度的量化，之前也没有任何工作可以在反向传播阶段将梯度量化到8位一下并且保持相当的预测精度。在BNN和XORNet中，虽然权重是二值化的，但是梯度仍然是全精度浮点数，因此在反向传播时反卷积依然是1bit和32bit数之间的运算，这导致BNN和XORNet的训练时间主要花在反向传播阶段。
享元模式（Flyweight Pattern）是一种结构型设计模式，旨在通过共享技术有效地支持大量细粒度对象的重用。这个模式在处理大量对象时非常有用，特别是当这些对象中的许多实例实际上可以共享相同的状态时，从而可以减少内存占用，提高程序效率。
通常情况下，C++中通过用new方式申请内存空间时，是在系统的堆内存空间中进行分配，底层使用C标准库的malloc()完成内存分配工作。
前言： 使用了mlock，会把内存lock在内存中，不会被交换，在一定场景下，可以提高性能。 虚拟化场景下，qemu也可以选择lock住一部分内存，来提高Guest的性能。 下文来分析一下mlock的
现代操作系统都采用的是逻辑地址，即我们在程序中定义的地址都是逻辑上的并不是真正的物理地址，原因是因为在多道程序中是不能确定到程序运行后的物理地址的，有可能被其他程序占用，有可能会动态的改变其地址，例如物理地址在02位置，当01位置的数据变大后导致数据02的空间需要被占用，此时物理地址会发生变化。逻辑地址可以让每个进程自己的地址都是连续的即在逻辑上是连续的。
谈到Hermes的索引技术，相信很多同学都会想到Solr、ElasticSearch。Solr、ElasticSearch真可谓是大名鼎鼎，是两个顶级项目，最近有些同学经常问我，“开源世界有Solr、ElasticSearch为什么还要使用Hermes” 在回答这个问题之前，大家可以思考一个问题，既然已经有了Oracle、MySQL等数据库为什么大家还要使用ES下的Hive、Spark？ Oracle和MySQL也有集群版，也可以分布式，那ES与Hive的出现是不是多余的？ Hermes的出现，并
说到神经网络训练，大家的第一印象都是 GPU + 服务器 + 云平台。传统的训练由于其巨大的内存开销，往往是云端进行训练而边缘平台仅负责推理。然而，这样的设计使得 AI 模型很难适应新的数据：毕竟现实世界是一个动态的，变化的，发展的场景，一次训练怎么能覆盖所有场景呢？
对于前端开发来说，性能优化老生常谈了。不管是日常工作中，还是涉及到晋级答辩，性能都是频繁被我们提及的一个话题。
本文基于spark1.6讲解。 一，基本概述 调优内存的使用主要有三个方面的考虑：对象的内存占用量(你可能希望整个数据集都适合内存)，访问这些数据的开销，垃圾回收的负载。 默认情况下，java的对象是可以快速访问的，但是相比于内部的原始数据消耗估计2-5倍的空间。主要归于下面三个原因： 1),每个不同的Java对象都有一个“对象头”，它大约是16个字节，包含一个指向它的类的指针。对于一个数据很少的对象（比如一个Int字段），这可以比数据大。 2),Java字符串在原始字符串数据上具有大约40字节的开销（因
这是 Innodb 引擎最重要的缓存，也是提升查询性能的重要手段。一般是global共享内存中占用最大的部分。在进行 SQL 读和写的操作时，首先并不是对物理数据文件操作，而是先对 buffer_pool 进行操作，然后再通过 checkpoint 等机制写回数据文件。占用的内存启动后就不会自动释放，默认通过LRU的算法镜像缓存淘汰，每次的新数据页，都会插入buffer pool的中间，防止前面的热数据被冲掉，长时间没动静的冷数据，会被淘汰出buffer pool，但是是被其它新数据占用了，所以一般这里不会释放的，除非重启（5.7 开始支持动态调整，默认以128M的chunk单位分配内存块）。innodb_buffer_pool主要包含数据页、索引页、undo 页、insert buffer、自适应哈希索引、锁信息以及数据字典等信息。
split命令：可以将一个大文件分割成很多个小文件，有时需要将文件分割成更小的片段，比如为提高可读性，生成日志等。
其实说到对JVM进行性能调优早已是一个老生常谈的话题，如果你所在的技术团队还暂时达不到淘宝团队那样的高度，无法满足在OpenJDK的基础之上根据自身业务进行针对性的二次开发和定制调优，那么对于你来说，唯一的选择就是尽可能的熟悉JVM的内存布局，以及熟练掌握与GC相关的那些选项配置，否则JVM的基础性能调优不是痴人说梦？
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 Speed Is All You Need：谷歌提出针对 Stable Diffusion 一些优化建议，生成图片速度快速提升。 Stable Diffusion 在图像生成领域的知名度不亚于对话大模型中的 ChatGPT。其能够在几十秒内为任何给定的输入文本创建逼真图像。由于 Stable Diffusion 的参数量超过 10 亿，并且由于设备上的计算和内存资源有限，因而这种模型主要运行在云端。 在没有精心设计和实施的情况下，在设备上运行这些模型可能会导致延迟增加，这是
这个标题很吸引眼球实际上内容也应该很好玩. 问题的产生是最近我们在各个数据库进行数据库安装规范的事情,而在规范后,安装的第一台机器,进行压测就惨遭崩溃.
1.8版本中，官方终于加入了对AMD ROCm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置Docker了。
堆内内存的大小，由 Spark 应用程序启动时的 –executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。Executor 内运行的并发任务共享 JVM 堆内内存，这些任务在缓存 RDD 数据和广播（Broadcast）数据时占用的内存被规划为存储（Storage）内存，而这些任务在执行 Shuffle 时占用的内存被规划为执行（Execution）内存，剩余的部分不做特殊规划，那些 Spark 内部的对象实例，或者用户定义的 Spark 应用程序中的对象实例，均占用剩余的空间。不同的管理模式下，这三部分占用的空间大小各不相同。
前言 对于Android平台的应用程序来说，内存优化一直是个热门话题，与传统PC应用程序不同，Android上的应用一旦出现各种异常时系统默认会以最严厉的“崩溃”方式反馈给用户，如果处理不当，将严重影响用户体验。 丛所周之，移动设备的软硬件资源无法与传统PC相提并论（至少目前是这样），因而开发人员在编写应用时，需要有更多技巧、更精深的技术来应对各种局面。这其中尤以内存OOM（内存溢出）等涉及内存泄漏这样的问题最为常见。 本文着重总结降低应用内存占用的技巧以及对应的解决方案。 先来谈谈内存泄漏的监控机
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