一、内存过高1、内存过高一般有两种情况：内存溢出和内存泄漏（1）内存溢出：程序分配的内存超出物理机的内存大小，导致无法继续分配内存，出现OOM报错（2）内存泄漏：不再使用的对象一直占据着内存不释放，导致这块内存浪费掉，久而久之，内存泄漏的对象堆积起来，也会导致物理机的内存被耗尽，出现OOM报错2、内存过高的检测办法：通常我们的Java服务器部署在Linux机器上面，可以通过jvm自带的命令进行一些
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2023-06-28 11:16:21
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Abstract 我们提议的非阻塞刷新工作是一次刷新内存块中的一部分数据，并在内存块中使用冗余数据，如RS码，在块中计算块的刷新/不可读数据以满足读取请求。作为概念的证明，我们将非阻塞刷新应用于服务器内存系统，其中每个内存块已经包含冗余数据，以提供硬件故障保护。评估结果显示，在具有不同冗余和故障保护强度的五种服务器内存系统中，对于16 GB和32 GB DRAM芯片，非阻塞刷新分别提高了16.2
jvm
情景：今天测试环境发现应用出现内存溢出的问题。这是从来没有出现过的问题，在关闭此次版本新上线的功能后仍发现Perm区的内存持续在增长。jdk版本：1.7环境：linux======================================================起因：测试环境出现内存溢出排查过程：1，重现此内存溢出问题查看应用日志，
## JavaScript 内存增长
### 引言
在 JavaScript 中，内存是一个非常重要的概念。了解 JavaScript 内存的增长过程对于开发高效的 JavaScript 应用程序至关重要。本文将详细介绍 JavaScript 内存增长的原理和相关的代码示例。
### JavaScript 内存管理
JavaScript 是一种高级动态类型的编程语言，它具有自动垃圾收集机制
原创
2023-08-04 17:14:47
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覆盖与交换 1. 覆盖与交换覆盖, 交换, 虚拟存储技术常用于实现内存空间的扩充 1.1 覆盖技术覆盖技术的思想：将程序分为多个段，常用的段常驻内存，不常用的段在需要的时候调入内存内存中分为一个"固定区" 和若干个"覆盖区"，常用的段放在固定区，不常用的段放在覆盖区缺点：必须由程序员声明覆盖结构， 对用户不透明， 增加了用户的编程负担，覆盖技术只用于早期的操作系统中。1.2 交
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2024-05-02 20:01:31
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# PyTorch 训练过程中的内存增长管理
在使用PyTorch进行深度学习训练时，一个常见的问题是内存的增长，特别是在处理大型数据集和模型时。随着训练的进行，内存的使用可能会逐渐增加，这会导致程序崩溃或训练速度下降。因此，管理内存的使用变得至关重要。本教程旨在教会初学者如何实现PyTorch训练中的内存增长管理，并附带一组代码示例。
## 训练过程中内存管理的流程
以下是一个控制PyTo
原创
2024-09-13 06:42:13
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# 如何实现mongodb内存缓慢增长
## 1. 整件事情的流程
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : places
ORDER ||--| PRODUCT : contains
```
## 2. 每一步需要做什么及对应代码
### 步骤1: 安装MongoDB
在终端中运行以下命令安装MongoDB：
```ma
原创
2024-07-01 03:57:31
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许多使用静态语言比如 C、 C++ 或者 Java 的人，在转到 Python 的时候可能第一个会疑惑的就是 Python 不需要显示的指定类型，那么 Python 是怎么知道变量的类型呢？变量创建流程在 Python 中，变量的创建遵循着一个非常合理的方式，拿 a=3 来举例子：变量创建一个变量(名字)比如 a ，当第一次被赋值时被创建。变量类型 Variable Types一个变量永远不会有任
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2024-09-16 11:09:43
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sql基础架构图左边，客户端，like CMD、或者workbench，navicat，右边都是mysql的服务端。 当查询出数据后，会返回给执行器。执行器一方面将结果写到查询缓存，当下次再查询，可以直接从缓存获得数据，另一方面，将结果响应回客户端。为什么要进行sql优化当多表连接查询，子查询的时候，服务器执行时间过长，等待结果时间太长。 比如select dinstinct ..from .
##最近在做公司项目的时候，老是遇到内存不够导致APP资源被系统回收的情况，但是回到之前的界面，调用android.os.Process.killProcess(android.os.Process.myPid());杀死自己的进程的时候，发现其他的界面还在。当Android系统的内存不足时，会根据以下的内存回收规则来回收内存：
1.先回收与其他Activity或Service/Intent
# PyTorch中的内存管理与查看内存增长
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活性和易于调试而受到许多开发者的青睐。然而，当我们在训练深度学习模型时，常常会遇到内存增长的问题，这可能导致程序崩溃或者无法进行大规模训练。本文将介绍如何查看PyTorch的内存使用情况，防止内存泄漏，并附带代码示例。
## PyTorch内存管理概述
PyTorch使用动态计算图，这使得它在执行
原创
2024-08-09 11:51:00
48阅读
# Java 内存缓慢增长：原因、诊断与优化
Java 应用程序的内存使用情况对性能至关重要。内存缓慢增长可能导致应用程序响应变慢，甚至导致内存溢出错误。本文将探讨 Java 内存缓慢增长的原因，诊断方法以及优化策略。
## Java 内存管理概述
Java 虚拟机（JVM）负责自动管理内存，包括对象的创建和垃圾回收。JVM 内存主要分为以下几个区域：
- **堆（Heap）**：存储对象
原创
2024-07-23 06:04:52
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# Redis 内存增长原因解析及代码示例
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，广泛用于缓存、消息队列和实时分析等应用。然而，随着使用的深入，许多开发者会发现 Redis 的内存使用情况逐渐增加，这可能会影响其性能和稳定性。本文将探讨 Redis 内存增长的潜在原因，并提供一些代码示例来说明如何监控和优化内存使用。
## 内存增长的主要原因
1. **数据存储增长**
R
原创
2024-08-18 03:58:36
85阅读
# 解决Redis内存增长太快的问题
## 1. 背景
Redis是一种使用内存作为数据存储的高性能键值数据库，它被广泛应用于缓存、会话存储等场景。然而，由于Redis存储数据的特性，很容易出现内存增长过快的情况，导致内存占用过高，甚至触发OOM（Out Of Memory）错误。本文将介绍如何解决Redis内存增长太快的问题。
## 2. 问题分析
Redis内存增长过快通常是由以下几个
原创
2024-04-24 04:18:34
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# 教你实现 Android Graph Memory 增长
在这篇文章中，我们将逐步介绍如何在 Android 应用中实现一个简单的图形（Graph）结构，并动态地增长其内存使用。通过一个简单的示例，帮助你理解图形的数据结构及其内存管理。
## 流程概述
在创建一个简单的图形结构并观察内存增长时，我们会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
Java内存溢出一、什么是内存溢出 内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。Java的内存管理就是对象的分配和释放问题。在Java中，内存的分配是由程序完成的，而内存的释放是由垃圾收集器(Garbage Collection，GC)完成的，程序员不需要通过调用GC函数来释放
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2024-10-26 21:16:14
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Kubernetes方法论：扩容和可靠性 博客分类： Kubernetes 在第一篇文章里，我们探索了在Kubernetes中pods和services的概念。现在，我们来理解一下如何用RC来完成弹性扩容以及可靠性。我们也会讨论一下如何将持久化带入布置在Kubernetes上的云本地应用程序。RC：弹性扩容和管理微服务如果pods是一个单元，部署和services是抽象层，那么谁来追踪pods
## MySQL内存缓存增长科普
MySQL是一款流行的关系型数据库管理系统，经常用于存储和管理大量数据。在MySQL中，内存缓存是一个重要的部分，它可以提高数据库的性能和响应速度。然而，有时候我们会遇到MySQL内存缓存增长过快的问题，这可能会导致数据库性能下降甚至系统崩溃。
### MySQL内存缓存
MySQL内存缓存主要包括查询缓存、键缓存、InnoDB缓冲池等。其中，查询缓存用于缓
原创
2024-07-01 03:48:07
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前 言应用层开发者想要在Android端更上一层，Android基础知识、启动过程、编译打包apk过程、安卓framework层等实现原理都是一定要掌握的，熟悉安卓四大组件的深层通信过程及原理和Android构建工具gradle的实现原理也都逐渐成为必要技能，这就是好比步入应用层中高级工程师的一道门，这道门对于应用层初学者来说却无比坚实。本篇旨在为我们学习Android运行机制奠定基础，因为
文章目录1. Mysql中查询缓存优化1.1 概述1.2 操作流程1.3 查询缓存配置1.4 开启查询缓存1.5 查询缓存SELECT选项1.6 查询缓存失效的情况2. Mysql内存管理及优化2.1 内存优化原则2.2 MyISAM 内存优化**key_buffer_size****read_buffer_size****read_rnd_buffer_size**2.3 InnoDB 内存优化**
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2024-09-04 10:02:04
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