想要在iPad上跑 Office 97 其实用 RDP 绝对可以，并且最方便。那什么是 RemoteApp 又为啥要用 RemoteApp 呢？...因此我选择用 RemoteApp 来跑Office 97。...在Azure上配置RDS 像我这种只会点鼠标拖控件的 .NET 程序员，没有经过专业的IT培训，绝对搞不定纯手工的RDS配置。...还好微软智能云 Azure 提供了一键全自动部署RDS的ARM模板，不需要996就可以傻瓜化完成RDS的安装。...接下来我们要配置RDS网管服务器（gw-vm）。使用域中（一定要带edi-rds.com域名）的管理员账户连接到gw-vm。 ? 这一步相当重要！
位于顶层的存储器速度最快，但是相对容量最小，成本非常高。层级结构向下，其访问速度会变慢，但是容量会变大，相对造价也就越便宜。...因此呈现给程序员的内存模型就是物理内存，内存地址从 0 开始到内存地址的最大值中，每个地址中都会包含一个 8 位位数的内存单元。 所以这种情况下的计算机不可能会有两个应用程序同时在内存中。...如果该位是 1，则将在页表中查到的页框号复制到输出寄存器的高 3 位中，再加上输入虚拟地址中的低 12 位偏移量。如此就构成了 15 位的物理地址。输出寄存器的内容随即被作为物理地址送到总线。...例如，对于 16 位地址和 4 KB 的页面大小，高 4 位可以指定 16 个虚拟页面中的一页，而低 12 位接着确定了所选页面中的偏移量（0-4095）。...然而，所有这些操作都必须通过少量指令完成，因为 TLB 丢失的发生率要比出错率高很多。 ?
问题场景：机器有些问题，业务访问正常，但cpu使用率这么低，负载这么高，我的乖乖几个亿的负载，跑到银河系了 image.png 不懂就百度: load average 过高可能和睡眠进程有关系
今天公司的一个DBA 小盆友问我,测试机的MYSQL的内存满了,但是看上去MYSQL 也没有用多少内存,到底这些内存用到哪里了....所以总结了 18 式 对MYSQL 的内存消耗,上上下下,左左右右的来一个 POP. 下面的是这台要被POP的MYSQL 8.011 内存很少,my,cnf 处于"原始部落",没有配置的状态. ?...这里PR是这个应用程序的优先级, VIRT 是虚拟内存的大小, RES 是常驻内存也是当前进程使用的内存,(不包含swap), SHR 是共享内存的大小....这里显示MYSQLD目前使用的内存是 504MB 共享内存 15MB,进程处于 S SLEEP 的状态. 2 系统中已经开始使用了SWAP 到底是不是MYSQL使用了SWAP 的调查清楚,目前看没有使用.... 4 通过MYSQL 的sys 库中的表进行内存的统计 ?
而相关的团队在POSTGRESQL RDS 上面在这些部分的支持的难度也要高于MYSQL RDS 部分。...，大部分使用者认为 PG = ORACLE ，将PG 直接当做ORACLE 使用，这也是导致 PG RDS 问题频出的一个点，造成PG 的客户维护难度高，基于客户不熟悉一些PG 的原理，如MVCC 形成...，基于MYSQL 有相关等等开源工具等等 可以解决一部分问题，而POSTGRESQL 在开源的工具中数量少，并且基于RDS 产品的一些特性，一部分可能也无法使用等等，也导致PG RDS 产品维护的技术难度和解决方案难度高...基于以上因素，PG RDS 产品在大多数云中，想找到一个合适的，高质量的RDS 相对 MYSQL 要难度高，目前PG RDS 产品支持较好的产品提供商，也是屈指可数的1-2家，也证明了 PG 的 RDS...产品的技术难度，维护难度要比 MYSQL RDS 高。
/hello"： cup不敢怠慢，将主人的命令一字不落的从键盘交到寄存器手中，吩咐道：“快交给内存处理，不要让主人久等了”，寄存器速度飞快外号“火箭”，来无踪去无影，一瞬间就出现在内存面前，把主人从键盘上敲入的数据交给内存...，说：“这是主人给的数据，尽快处理”，话音刚落，寄存器已经不见踪影，内存虽然容量很大能存很多东西，但是速度相比寄存器就慢很多了，内存的外号叫“大卡车”。...image.png 三天后，硬盘终于把一个箱子拖了出来，运到了内存家，内存一分钟也不敢浪费，把箱子装上车，一脚油门，直奔寄存器的家去了。...寄存器在门口望眼欲穿，终于看到内存带着数据箱，直奔大门而来，寄存器接过内存的箱子，立马交给了隔壁cpu，cpu拿着箱子进了工作室，房间里的机器疯狂的运转了起来，内存还没回过神来，寄存器已经拿着运行结果数据...I/O是常见的速度瓶颈，我们写程序的时候尽量在内存，高速缓存上取数据，内存可比硬盘快100倍呢。
1 前情提要 前面我们实现了高并发内存池的三层结构：线程缓存，中心缓存，页缓存： 线程缓存：每个线程中都有的一个内存块链表数组，按照TLS(线程本地存储)设计。...如果有没有使用的内存块直接使用，没有就去中心缓存中进行申请一批内存块！ 中心缓存： 所有线程共同使用一个中心缓存，其本质是spanlist(span用来管理大块内存和内存块)数组，按照单例模式设计。...好的，接下来我们就来进行回收机制的处理 2 线程缓存的内存回收 我们明确几个要素： 线程缓存回收的是内存块，将内存块重新挂载到对应的自由链表中。...我们就按照：当挂载的数量超出了自由链表申请内存块的最大数量，就释放所有挂载的内存块。释放时需要获取到这一串内存块链表的头尾节点地址，方便后续中心缓存处理！...经过漫长的Debug过程，最终是终于是在调试中确认了内存回收过程没有问题！ 接下来就来测试多线程情况下能否成功运行： 没有问题!!! 这样高并发内存池的核心框架我们就写好了！！！
CPU通过高速缓存进行数据读写有以下优势： 写缓冲区可以保证指令流持续运行，避免CPU停顿下来等待向内存写回数据的延迟； 可以以批处理的方式刷新写缓冲区，以及写缓冲区对同一地址的多次写，减少内存总线的占用...2 JMM与硬件内存架构的关系 对于硬件内存来说只有寄存器、高速缓存、主存等概念，没有工作内存(线程私有数据区域，虚拟机栈)、主存(堆内存)之分。...也就是说Java内存模型对内存的划分对硬件内存没有任何影响，因为JMM只是一种抽象，是一组规则，并不实际存在，对硬件来说都会存储到主存、寄存器或者高速缓存中。...volatile修饰的变量前面会有一条lock前缀指令，该指令有三个功能： 将当前CPU缓存行立刻写回主内存，lock指令可以激活缓存锁，阻止多个CPU同时修改共享内存的数据，只锁住了缓存写回主内存的写回操作...会引起其他CPU中缓存了该内存地址的数据无效。写回操作经过总线传播，其他CPU嗅探到该数据检查自己缓存的值是否过期。 禁止重排序，作为内存屏障使用。
高并发内存池设计 高并发下传统方式的弊端 在传统C语言中，我们使用malloc、calloc、realloc、free来进行内存的申请分配与释放，函数原型如下。...void free(void *ptr); ---- 弊端 弊端1：高并发时较小内存块的使用，导致系统调用频繁，降低了系统的执行效率。...减少频繁的系统调用以减少时间开销，一次性申请一块大内存，然后给需要的程序进程分配，不够了就再要。 ---- 内存池如何解决弊端? 高并发时系统调用频繁，降低了系统的执行效率。...内存分配与释放的逻辑在程序中相隔较远时，降低了程序的稳定性。 在声明周期结束后统一释内存，避免重复释放指针或释放空指针等情况。 ---- 高并发时内存池如何实现?...高并发的特点: 响应时间短 吞吐量大 每秒响应请求数QPS 并发用户数高 内存池设计考虑 设计逻辑应该尽量简单，避免不同请求之间相互影响，尽量降低不同模块之间的耦合。
Windbg分析高内存占用问题 2799767-0f1cf31d06374907.png 1....打Dump 远程客户应用服务器，32G内存占用已经消耗了78%，而现场已经反馈收银系统接近奔溃了，要求先强制回收内存。反正也要奔溃了，先打Dump再说吧。...而打Dump的耗时，也是根据当时进程的内存占用有关，内存占用越大，耗时越久。） 打开任务管理器，选择对应的IIS进程，右键创建转储文件（Dump）。...因为是高内存占用问题，我们使用以下命令来抓取dump： （PS：可以使用进程名称，也可以使用进程ID来指定要创建Dump的进程。当有多个相同名称的进程时，必须使用进程ID来指定！）...罗马不是一日建成的，内存也不是一下撑爆的。我干嘛死脑筋非要到内存占用超过80%才去打Dump呢呢呢？？？！ 焕然大悟，如醍醐灌顶。
打Dump 远程客户应用服务器，32G内存占用已经消耗了78%，而现场已经反馈收银系统接近奔溃了，要求先强制回收内存。反正也要奔溃了，先打Dump再说吧。...而打Dump的耗时，也是根据当时进程的内存占用有关，内存占用越大，耗时越久。） 打开任务管理器，选择对应的IIS进程，右键创建转储文件（Dump）。...因为是高内存占用问题，我们使用以下命令来抓取dump： （PS：可以使用进程名称，也可以使用进程ID来指定要创建Dump的进程。当有多个相同名称的进程时，必须使用进程ID来指定！）...罗马不是一日建成的，内存也不是一下撑爆的。我干嘛死脑筋非要到内存占用超过80%才去打Dump呢呢呢？？？！ 焕然大悟，如醍醐灌顶。...procdump w3wp -ma -m 8000 -o D:\Dumps （当内存超过8000M时抓取一个w3wp进程的完整Dump，并输出到D:\Dumps文件夹） 此时内存占用在40%左右，这次
本项目基于google公司的开源项目tcmalloc作为背景，简化实现一个高并发内存池，用该项目可以替代传统的malloc free函数来申请和释放内存，malloc和free作为我们最开始接触内存管理的元老级函数是在熟悉不过的了...，不断的调用malloc，可能会涉及到频繁的加锁和解锁，这对于项目性能的影响是不可小觑的，所以在某些高并发场景，同时对性能要求又高的情况下，malloc和free就显的没那么能打了，此时google公司召集了一批顶尖的...，便直接可以通过容器或者其他数据结构中存储的内存来分配，而无需向堆去申请，这样的效率就会高很多，而像这样预先用数据结构或者其他容器来缓存早就向堆申请好的一批内存的技术就是池化技术。...由于后面定长内存池会作为一个小组件在高并发内存池中使用，而高并发内存池会涉及到多线程，为了保证线程安全，在定长内存池中多加了互斥锁。 2.项目实现 2.1 模块介绍+整体运行流程 1....PageCache中的NewSpan接口，双方可以真正并发的跑，所以效率会比较高。
里面的匹配项 2、如果通过mysql.user(rds for mysql分为高权限账号和普通账号管理，高权限账号的实例可以查询mysql.user_view表)account正常，可以尝试更改一下密码再进行测试...解决办法： 原因是该account不存在，检查mysql.user(rds for mysql分为高权限账号和普通账号管理，高权限账号的实例可以查询mysql.user_view表)表里面的account...解决办法： （先确认内存是否已经不足） 增加mysql的内存，如果是rds，可以考虑升级RDS的实例规格 ERROR 1130 (HY000) 现象描述 ERROR 1130 (HY000): Host...解决办法： （先确认内存是否已经不足）：增加mysql的内存，如果是rds，可以考虑升级RDS的实例规格 ERROR 1129 (HY000) 现象描述： ERROR 1129 (HY000): Host...，是否有明显的升高现象，如果有明显的升高，实时的通过show processlist获取session信息，通过获取到的session信息分析cpu，io以及内存跑高的原因，综合分析（是否是遇到了阻塞或者慢查询
相伴的systemd-journal cpu和内存占用也很高。 systemd-journal 使用了持久化模式。其中一个服务1秒钟内打非常多的日志。一天好几个G。
宝塔mysql内存占用高如何优化？ 其实主要吃内存的一般就是mysql程序，其他的宝塔和Nginx还有php基本不怎么吃内存的。内存占用非常的小。...但是我们如果服务器是1G或者512M的内存基本就很吃力的。可能会因为这个内存不足导致mysql自动停止运行。 建议的优化手段和方法，调整mysql数据库参数配置。降低内存的占用，减少并发连接数。
m.buffer, [constant.Mi]byte{}) } } 可以看到，这里有个循环会一直向 m.buffer 里追加长度为 1 MiB 的数组，直到总容量到达 1 GiB 为止，且一直不释放这些内存...，这就难怪会有这么高的内存占用了。
在使用完模型之后，添加这两行代码即可清空之前model占用的内存： import tensorflow as tf from keras import backend as K K.clear_session...原因 由于tensorflow的图是静态图，但是如果直接加在不同的图（即不同的模型），应该都会存在内存中，原有的图并不会释放，因此造成了测试速度越来越慢。...CustomObjectScope({}): model = keras.models.load_model(model_file) return model 以上这篇基于Keras 循环训练模型跑数据时内存泄漏的解决方式就是小编分享给大家的全部内容了
概述 使用top命令查看内存占用时，发现rsyslogd内存占用很高。.../systemd/system/rsyslog.service 在Service配置中添加MemoryAccounting=yes，MemoryMax=80M，MemoryHigh=8M三项来限制服务内存使用率
内存太高导致free内存低于水位时，会导致网络收包时因free 内存低于水位线频繁触发分配内存失败导致无法ssh登陆机器。...，可以看到没什么free内存了。...所以分析到现在的逻辑是，在内存不足触发回收的时候起了个ps，这个ps分配不到页面要去回收内存，导致他持有的一个锁没办法释放，然后又起了一大堆top，这些top在等ps持有的锁而D住，由于D住，OOM也没办法杀掉这些进程来释放内存空间...，导致ps回收内存变得更慢，形成一个恶性循环。...另外在做好内存资源控制后，可以评估下，把min_free_kbytes调整到总内存的1%，避免网络收包时因free 内存低于水位线频繁触发分配内存失败。
deploying-gatk-best-practices-paper.pdf 推荐一篇今年发表于Bioinformatics上的工具（BWA-MEME），这个工具相比bwa-mem2（指令集加速版bwa mem），与 BWA-MEM2比对结果一致，但需要更大内存...与 BWA-MEM2一样的结果，可惜就是内存需求太大了，最小都要38G起步，以下是github release截图 不差钱的用户可买大内存机试试，据说内存比前两年还是便宜一点点了
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