Python的垃圾回收机制有两种(也可以说一种:叫引用计数): 一是引用计数, 二是隔代回收.
今天办了健身卡,顺带健身房待了一会。真是好家伙啊!这还是工作之后第一次去健身。这段时间比较忙,没有写什么文章,就简单分享一篇还没发的存货吧!
在我们探究和优化Redis性能的过程中,「Redis内存碎片」是一个不可忽视的话题。
作为内存数据库,内存空间大小对于 Redis 来说是至关重要的。内存越多,意味着存储的数据也会越多。但是不知道你有没有遇到过这样的情况,明明空间很大,但是内存的使用却不是很理想。
比如程序申请一个20字节的内存,内存分配器会分配一个32字节的内存空间,这么做是为了减少分配次数。
公司某业务使用的Redis集群是自建的,前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。 老集群共有 350W key,占用内存 8.8 G,DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移,于是提前删除了这两百万key。 删除key后发现redis内存竟然几乎无变化,350W key删除了两百万,怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了?通过比对数据发现,计划被删除的数据确实已经删除了。 为什么删除了两百万key,内存未释放呢?这个问题一直困扰着我,通过查阅资料终于弄明白了。
上周刚来了个应届小师弟,组长说让我带着,周二问了我这样一个问题:师兄啊,我用top命令看了下服务器的内存占用情况,发现Redis内存占用严重,于是我就删除了大部分不用的keys,为什么内存占用还是很严重,并没有释放呢?
我们知道物理内存是以页为单位进行管理的,每个内存页大小默认是4K(大页除外)。申请物理内存时,一般都是按顺序分配的,但释放内存的行为是随机的。随着系统运行时间变长后,将会出现以下情况:
通过 CONFIG SET maxmemory 100mb或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限制。当达到内存最大值,会触发内存淘汰策略删除数据。
作为面试经历都很丰富的兄弟们,应该或多或少被问到或者自己亲身经历过这个问题,问题如下:
在使用 Redis 时,我们经常会遇到这样一个问题:明明做了数据删除,数据量已经不大了,为什么使用 top 命令查看时,还会发现 Redis 占用了很多内存呢?
在做redis内存清理时我们会关注redis的实时内存占用,即通过info memory命令查看内存使用情况:
内存管理是一个系统基本组成部分,FreeRTOS 中大量使用到了内存管理,比如创建任务、信号量、队列等会自动从堆中申请内存。用户应用层代码也可以 FreeRTOS 提供的内存管理函数来申请和释放内存,本文学习一下 FreeRTOS 自带的内存管理。
今天,我们来了解一下计算机中的存储模型,大雄将这部分知识分成了三块,也就是我们会对这部分的知识推送三次。
(外部)内存碎片是一个历史悠久的 Linux 内核编程问题,随着系统的运行,页面被分配给各种任务,随着时间的推移内存会逐步碎片化,最终正常运行时间较长的繁忙系统可能只有很少的物理页面是连续的。由于 Linux 内核支持虚拟内存管理,物理内存碎片通常不是问题,因为在页表的帮助下,物理上分散的内存在虚拟地址空间仍然是连续的 (除非使用大页),但对于需要从内核线性映射区分配连续物理内存的需求来说就会变的非常困难,比如通过块分配器分配结构体对象 (在内核态很常见且频繁的操作),或对不支持 scatter/gather 模式的 DMA 缓冲器的操作等,会引起频繁的直接内存回收/规整,导致系统性能出现较大的波动,或分配失败 (在慢速内存分配路径会根据页面分配标志位执行不同的操作)。
redis 作为一个内存型数据库,在使用中常常会遇到的问题就是内存碎片的问题。 redis 并没有维护自己的内存池,而是直接通过操作系统中 malloc 族的各个函数来实现在堆内存上的动态分配和释放,这就增加了 redis 对内存管理的复杂度,尤其是在频繁插入数据和删除数据的场景下, 操作系统堆内存中会造成大量碎片,导致实际占用的系统内存远大于 redis 本身所需要占用的内存,从而造成资源的浪费。 本文我们就来看看如何去处理这个问题。
赵金生,linux内核爱好者,就职于杭州某大型安防公司,担任Linux BSP软件工程师。对进程调度,内存管理有所了解。希望能通过对linux的学习,提升产品软件性能及稳定性。该文章为私人学习总结,不存在公司网络安全问题。
Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以,监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
GC ROOT , 通过引用标记来识别哪些是垃圾 GC ROOT 范围 : 被栈中声明引用的,被方法区内静态变量声明引用的 等
随着业务的发展, Redis集群内存使用量暴涨, 即使删除了部分数据, 内存占用量依然没有明显下降.
标记-清除分为标记和清除两个阶段,在标记阶段jvm会在需要回收的对象上面打上标记,标记阶段完成后,jvm开始执行清除动作,这个阶段会清除掉那些被标记的需要回收的对象。内存整理前后对比:黑色是存活对象,灰色是垃圾对象
在Redis中删除数据之后,可能会出现Redis占用的内存不释放的问题,今天我们来看看这个问题。
偶然收到某客户问题“我的 Redis 内存碎片率很低在 0.2 左右,网上说会导致 Redis 性能变慢,我该咋办?”。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析和性能优化,文章相关技术问题,欢迎大家一起讨论。
一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
解决golang 的内存碎片问题 本文译自Why I encountered Go memory fragmentation? How did I resolve it?,作者通过分析golang的堆
在深度学习项目中,CUDA内存溢出(OutOfMemoryError)是一个常见的难题,尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案,并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析,探讨内存管理、优化技巧,以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富,结构清晰,旨在帮助广大AI开发者,无论是深度学习的初学者还是资深研究者,有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等,确保容易被搜索引擎检索到。
了解 redis 的内存模型,对优化 redis 内存占用有很大帮助。下面介绍几种优化场景。
Python内存池:内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的,大小相等 的内存块留作备用,当有新的内存需求时,就先从内存池中分配内存给这个需求,不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片,提升效率。
info 可以使用info [类别]输出指定类别内容 info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients # Clients connected_clients:2 #Redis默认允许客户端连接的最大数量是10000。若是看到连接数超过5000以上,那可能会影响Redis的性能 client_longest_output_list:0 client_biggest_input_buf:0 blocked_clients:0 限制客户端连接数: maxclients 配置可以
这里面 info 是命令 memory 是参数 单单输入 info 就死查看所有的信息,如果只需要查看内存情况,只需要加上内存这个参数
导语 | 现代高级编程语言管理内存的方式分自动和手动两种。手动管理内存的典型代表是C和C++,编写代码过程中需要主动申请或者释放内存;而PHP、Java 和Go等语言使用自动的内存管理系统,由内存分配器和垃圾收集器来代为分配和回收内存,其中垃圾收集器就是我们常说的GC。在《自动的内存管理系统实操手册——Java垃圾回收篇》和《自动的内存管理系统实操手册——Golang垃圾回收篇》向大家分享了Java 和 Golang 垃圾回收算法之后,今天腾讯后台开发工程师汪汇向大家总结和对比两种算法。
我们知道redis的数据都保存在内存中,如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。今天仅描述内存消耗相关知识。
Redis变慢排查的上一篇,我们是基于Redis命令为入口,比如命令使用不得当,bigkey问题,以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的,认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
Redis5.x版本继承了4.x版本的所有功能增强以及新的命令。Stream数据结构Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型,它是一个全新的支持多播的可持久化消息队列。Redis Stream的结构示意图如图1所示,它是一个可持久化的数据结构,用一个消息链表,将所有加入进来的消息都串起来。Stream数据结构具有以下特性 1、Stream中可以有多个消费者组。2、每个消费组都含有一个Last_delivered_id,指向消费组当前已消费的最后一个元素(消息)。3、每个消费组可以含有多个消费者对
Python作为一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,与大多数编程语言不同,Python中的变量无需事先申明,变量无需指定类型,程序员无需关心内存管理,Python解释器给你自动回收。开发人员不用过多的关心内存管理机制,这一切全部由python内存管理器承担了复杂的内存管理工作。
说到压缩这个词,我们并不陌生,应该都能想到是降低占用空间,使同样的空间可以存放更多的东西,类似于我们平时常用的文件压缩,内存压缩同样也是为了节省内存。
1、是二进制安全的,也就是说,你可以使用任何形式的二进制序列来作为key,比如一个string,或者一个jpg图片的数据,需要说明的是,空字符串也是一个有效的key。
这些算法没有好坏优劣之分 , 都有各自的 优势 和 弊端 , 都有各自的 使用场景 ; 一般的垃圾回收 , 都是几种垃圾回收算法结合起来一起使用 , 不同的场景下 , 使用不同的垃圾回收算法 ;
但是其实初步想,为什么要避免内存抖动呢?频繁创建对象,被 Java 虚拟机的回收机制自动回收了,这不是挺好的吗?开发者为什么还需要关心这个问题呢?
年前去过上海掌门集团(做无线wifi万能钥匙的那一家)和百度面试过一次,前者问了linux下gcc的malloc函数如何分配内存的,后者在二面时通过一个链表的数据结构也间接地问到了这个问题。我面试的职位是后台C++开发。 且不说面试会可能会遇到这个问题,我们很多服务器程序在长周期或者大量访问的情况后会变得反应迟钝,排查原因发现占用内存会随着请求数量的增多不规律而且不正常地增长,和内存泄漏一样。如果使用valgrind这样的内存泄露工具排查却发现并无内存泄露,其根本原因是内存碎片造成的。这也是我们在开发高性
为了快速定位并解决性能问题,这里选择5个关键性的数据指标,它包含了大多数人在使用Redis上会经常碰到的性能问题
③ 引导内存分配器 : 页分配器 , 块分配器 , 不连续页分配器 , 连续内存分配器 , 每处理器内存分配器 ;
Redis作为高性能的内存数据库,在大数据量的情况下也会遇到性能瓶颈,日常开发中只有时刻谨记优化铁则,才能使得Redis性能发挥到极致。
Redis也是对外服务,所以Google四个黄金指标同样适用,还从延迟、流量、错误、饱和度分析Redis关键指标。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云