如果程序开发不当,可能会出现占用过多内存的情况。特别是在Docker里面,如果Python程序占用太多内存,可能会导致Docker容器死掉。
本文将深入探讨Redis中maxmemory的设置和内存淘汰策略。我们将解释maxmemory的作用和设置方法,并详细介绍Redis中常用的内存淘汰策略。通过代码示例和实际应用案例,读者将对Redis中的maxmemory设置和淘汰策略有更深入的了解。
Docker Daemon 是负责维护Docker 运行的守护进程,担负着资源管理、任务调度等多项功能。
本文介绍了Redis中常用的内存淘汰策略,并结合Java中的LinkedHashMap数据结构,详细解释了其排序方式和与Redis内存淘汰策略的联系。通过代码示例和详细的解释,读者将对Redis内存淘汰策略和LinkedHashMap的排序方式有更深入的了解。
什么是Nginx代理代理服务器,它和Apache相比又有什么区别呢?你又该如何选择使用呢,用其中一个还是两者都用?我们将会在这里探索一下这些问题的答案。
看了图,我第一感觉就是数据溢出了。数据超出能表示的最大值,就会出现奇奇怪怪的结果。
早在去年十一月就看到了腾讯云 ES 三周年征文活动,但仅限内部员工:https://cloud.tencent.com/developer/article/2155081,十二月后终于推出了全量的征文活动:https://cloud.tencent.com/developer/article/2192790
链表跟数组类似,也是一个有序集合。但他们的区别在于,创建数组时需要分配一大块内存用来存储元素,而链表中的元素在内存分配上是相互独立的,元素与元素之间是通过指针或者引用连接起来的。此次实验用单链表实现栈。
当服务器的并发TCP连接数以十万计时,我们就会对一个TCP连接在操作系统内核上消耗的内存多少感兴趣。socket编程方法提供了SO_SNDBUF、SO_RCVBUF这样的接口来设置连接的读写缓存,linux上还提供了以下系统级的配置来整体设置服务器上的TCP内存使用,但这些配置看名字却有些互相冲突、概念模糊的感觉,如下(sysctl -a命令可以查看这些配置):
当服务器的并发TCP连接数以十万计时,我们就会对一个TCP连接在操作系统内核上消耗的内存多少感兴趣。socket编程方法提供了SO_SNDBUF、SO_RCVBUF这样的接口来设置连接的读写缓存,linux上还提供了以下系统级的配置来整体设置服务器上的TCP内存使用,但这些配置看名字却有些互相冲突、概念模糊的感觉,如下(sysctl -a命令可以查看这些配置): net.ipv4.tcp_rmem = 8192 87380 16777216 net.ipv4.tcp_wmem = 8192 65536
Notice:这里我们默认以Linux JAVA8 hotspot环境为例,其Oracle官网Java Platform, Standard Edition Tools Reference(这里面有详细参数配置说明)。
本文介绍了多线程在Python中的实现方式,从多线程的创建、GIL的束缚、全局解释器锁、线程安全、线程同步、线程之间的通信、队列和锁等方面进行了详细阐述。同时,还提供了在Python中使用多线程进行编程的具体示例和代码。
因为一些众所周知的原因,这周的比赛实际上是没有参加的,就是在赛后补做了以下题目,然后在这里整理了一下,与君共勉。
Keys 为你要创建的索引字段,1 为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。
参考:https://blog.csdn.net/xiefeisd/article/details/89502969
redis安装配置文档 # 非常详细redis的介绍 http://blog.chinaunix.net/uid-790245-id-3766268.html wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.6.10.tar.gz tar zxvf redis-2.6.10.tar.gz -C /usr/local/ cd /usr/local/redis-2.6.10 make make install # make命令执行完成后,会在src目录下生成5个可执
在Golang中,GOGC的值决定了在两次连续的垃圾收集之间,堆内存可以增长的百分比。具体来说,如果GOGC的值为X,那么当堆内存增长到上一次垃圾收集后的堆内存的(100+X)%时,就会触发新的垃圾收集。
ckafka、TDMQ Pulsar版、TDMQ RocketMQ 版、TDMQ RabbitMQ 版和TDMQ CMQ 版功能上有啥区别
本文基于pycharm编译器,也可以使用Anaconda 里的编译器,将讲解一些python的一些基础语法知识,是对上篇文章的补充.
CPython 中基本的数据结构是 Object,所有的 Python 对象都可以用 PyObject * 来访问,CPython 中通过 Object 手动实现了对象系统。
此部分主要需要了解网络本身的情况,即从源端到目的端的带宽是多少(实际带宽计算公式),平时使用量和繁忙程度的情况,从而分析是否是本部分造成的速度缓慢。以下提供几个思路。
在我们日常使用IDEA进行开发时,可能会遇到许多卡顿的瞬间,明明我们的机器配置也不低啊?为什么就会一直卡顿呢?
在了解Python编程之前,我们需要先弄明白如何编写运行代码。所以非常有必要先讲解一下Python的集成开发环境,也就是IDE(Integrated Development Environment)。PyCharm是一款优秀的开源Python语言集成开发工具。PyCharm能够调试运行程序,另外它还提供了强大的代码提示功能。在PyCharm的下载页面能够指定安装系统选择付费版(Professional)或者免费版(Community)进行安装。付费版的PyCharm提供了更强大的Python服务器后端开发功能。这里我们以windows系统免费版(PyCharm Community)下载安装。我们只对PyCharm的基本功能进行简单概括,详细内容请查阅官方文档。PyCharm下载地址(https://www.jetbrains.com/PyCharm/download/#section=windows)
Redis 源码中有很多优秀的实践,值得我们学习。它作为开源作品之一,汇聚了众多开源智慧,深受广大程序员喜爱。它的优秀还导致了不少人都喜欢研究它,面试官也喜欢提问面试者,也使整个行业进入了更深的内卷。
User limits – limit the use of system-wide resources.
LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种。
补充说明: ulimit为shell内建指令,可用来控制shell执行程序的资源。
自接触 linux 后,大家所受的教育就是 ulimit是最便捷的内核优化途径,事实也确实如此。
在qemu命令中使用参数-m来设置的。表示虚拟机在启动阶段使用的内存。包括在启动或稍后热插拔时指定的可能的附加内存。
上一篇 文章我们简单看了一下G1整个垃圾回收流程,但是关于G1如何计算区域回收价值和G1在分代模式下的工作流程这块,由于篇幅限制没有进行说明,本文主要针对这两块内容进行补齐。
该文讲述了通过分析 Node.js 程序运行时的内存快照来定位程序异常的方法。首先介绍了 Node.js 程序运行时内存快照的基本概念和作用,然后详细描述了如何利用 heapdump 工具进行内存快照的分析。最后,总结了通过分析内存快照发现程序异常的方法,并提供了一些最佳实践。
创建Pod的时候,可以为每个容器指定资源消耗的限制。Pod的资源请求限制则是Pod中所有容器请求资源的总和。
1、根据java的内存模型会出现内存溢出的内存有堆内存、方法区内存、虚拟机栈内存、native方法区内存; 2、一般说的OOM基本都是针对堆内存; 3、对于堆内存溢出主的根本原因有两种 (1)app进程内存达到上限 (2)手机可用内存不足,这种情况并不是我们app消耗了很多内存,而是整个手机内存不足 4、而我们需要解决的主要是app的内存达到上限 5、对于app内存达到上限只有两种情况 (1)申请内存的速度超出gc释放内存的速度 (2)内存出现泄漏,gc无法回收泄漏的内存,导致可用内存越来越少 6、对于申请内存速度超出gc释放内存的速度主要有2种情况 (1)往内存中加载超大文件 (2)循环创建大量对象 7、一般申请内存的速度超出gc释放内存基本不会出现,内存泄漏才是出现问题的关键所在 8、内存泄漏常见场景 (1)资源对象没关闭造成的内存泄漏(如: Cursor、File等) (2)全局集合类强引用没清理造成的内存泄漏(特别是 static 修饰的集合) (3)接收器、监听器注册没取消造成的内存泄漏,如广播,eventsbus (4)Activity 的 Context 造成的泄漏,可以使用 ApplicationContext (5)单例中的static成员间接或直接持有了activity的引用 (6)非静态内部类持有父类的引用,如非静态handler持有activity的引用 9、怎么对内存进行优化呢 三个方向 (1)为应用申请更大内存,把manifest上的largdgeheap设置为true (2)减少内存的使用 ①使用优化后的集合对象,比如SpaseArray; ②使用微信的mmkv替代sharedpreference; ③对于经常打log的地方使用StringBuilder来组拼,替代String拼接 ④统一带有缓存的基础库,特别是图片库,如果用了两套不一样的图片加载库就会出现2个图片各自维护一套图片缓存 ⑤给ImageView设置合适尺寸的图片,列表页显示缩略图,查看大图显示原图 ⑥优化业务架构设计,比如省市区数据分批加载,需要加载省就加载省,需要加载市就加载失去,避免一下子加载所有数据 (3)避免内存泄漏 编码规范上: ①资源对象用完一定要关闭,最好加finally ②静态集合对象用完要清理 ③接收器、监听器使用时候注册和取消成对出现 ④context使用注意生命周期,如果是静态类引用直接用ApplicationContext ⑤使用静态内部类 ⑥结合业务场景,设置软引用,弱引用,确保对象可以在合适的时机回收 建设内存监控体系: 线下监控: ①使用ArtHook检测图片尺寸是否超出imageview自身宽高的2倍 ②编码阶段Memery Profile看app的内存使用情况,是否存在内存抖动,内存泄漏,结合Mat分析内存泄漏 线上监控: ①上报app使用期间待机内存、重点模块内存、OOM率 ②上报整体及重点模块的GC次数,GC时间 ③使用LeakCannery自动化内存泄漏分析 10、真的出现低内存,设置一个兜底策略 低内存状态回调,根据不同的内存等级做一些事情,比如在最严重的等级清空所有的bitmap,关掉所有界面,直接强制把app跳转到主界面,相当于app重新启动了一次一样,这样就避免了系统Kill应用进程,与其让系统kill进程还不如浪费一些用户体验,自己主动回收内存
Zabbix安装虽然简单,但实践过程中却总是问题不断,上次分享过《CentOS 7上yum安装Zabbix 3.0(单机版)》(文末链接畅读),有人在前端和数据库部署在两台机器时遇到了问题
File 是继承 Form,所以可以定义和 Form 相同的元数据以及额外的验证 从 fastapi 导入 File
对于Kubernetes资源,有两个重要参数:CPU Request与Memory Request。
复制缓冲区:主从复制的repl_backlog_buf,如果太小可能导致频繁的全量复制,影响性能。通过repl-backlog-size来设置,默认1mb
通过ulimit -n命令可以查看Linux系统里打开文件描述符的最大值,一般缺省值是1024,对一台繁忙的服务器来说,这个值偏小,所以有必要重新设置linux系统里打开文件描述符的最大值。那么应该在哪里设置呢?
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引用计数 Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”,每个对象维护了一个ob_ref字段。它的优点是机制简单,当新的引用指向该对象时,引用计数加1,当一个对象的引用被销毁时减1,一旦对象的引用计数为0,该对象立即被回收,所占用的内存将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数,不过最主要的问题是它不能解决“循环引用”。 什么是循环引用?A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个,它们的引用计数虽然都为1,但显然应该被回收,例子: a = { } # a 的引用为 1 b = { } # b
运行程序之后,控制台会打印{"appID":"com.jianguo.myapplication","appName":".MainAbility","versionName":"1.0.0","versionCode":1000000}
在软件系统中,由于I/O的速度远比内存速度慢,所以I/O很容易成为系统的瓶颈。New I/O的简称,与旧式基于流的I/O相对。拥有如下特性:
在Redis中,也存在缓冲区,即使Redis本身就是将数据存储在内存中,但也利用了内存缓冲区来避免因为请求处理速度跟不上请求接收速度而导致的数据丢失和性能问题。
这是系列文章的第三篇,主要探讨:Elasticsearch 断路器报错了,怎么办?
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