# Java Spring Boot 内存管理与内存泄漏问题
在现代应用开发中，内存管理是一个重要的课题，尤其是在使用如Java Spring Boot这样的框架时。内存泄漏可能导致应用的性能下降，最终可能会导致应用崩溃。在本文中，我们将探讨如何检测和解决Spring Boot应用中的内存泄漏问题，提供代码示例及相关的图示说明。
## 内存泄漏的定义
内存泄漏指的是程序中已经不再使用的内存，
原创
2024-10-16 04:37:42
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# PyTorch DataLoader内存管理：内存上升的问题及解决方案
在使用PyTorch时，DataLoader是一个常用且重要的工具，用于批量加载数据。然而，有些开发者发现，在训练过程中，内存使用量逐渐上升，导致内存泄漏的问题。本文将探讨这一现象的原因，并提供相应的解决方案与代码示例。
## 1. DataLoader的工作原理
DataLoader的主要职责是将数据集分成小批量，
原创
2024-10-26 04:49:35
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2.1 运行时数据区域划分
Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。 这些区域都有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有的区域随着虚拟机进程的启动而存在，有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。 根据《 Java虚拟机规范（JavaSE 7版）》 的规定，Java虚拟机所管理的内存将会包括以下几个运行时
我们知道，计算机CPU和内存的交互是最频繁的，内存是我们的高速缓存区，用户磁盘和CPU的交互，而CPU运转速度越来越快，磁盘远远跟不上CPU的读写速度，才设计了内存，用户缓冲用户IO等待导致CPU的等待成本，但是随着CPU的发展，内存的读写速度也远远跟不上CPU的读写速度，因此，为了解决这一纠纷，CPU厂商在每颗CPU上加入了高速缓存，用来缓解这种症状，因此，现在CPU同内存交互就变成了下面的样子
内存是当今世界上广泛浪费的资源之一。 由于编程效率低下，浪费了令人惊讶的（有时是“令人震惊的”）内存。 我们看到这种模式在多个企业应用程序中重复出现。 为了证明这种情况，我们进行了一项小型研究。 我们分析了著名的Spring Boot PetClinic应用程序，看它浪费了多少内存。 该应用程序是由社区设计的，旨在展示如何使用Spring应用程序框架来构建简单但功能强大的面向数据库的应用程序。
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2023-10-03 20:50:56
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最简单的优化建议： 1.PC平台的话保持场景中显示的顶点数少于200K~3M，移动设备的话少于10W，一切取决于你的目标GPU与CPU。 2.如果你用U3D自带的SHADER，在表现不差的情况下选择Mobile或Unlit目录下的。它们更高效。 3.尽可能共用材质。 4.将不需要移动的物体设为Static，让引擎可以进行其批处理。 5.尽可能不用灯光。 6.动态灯光更加不要了。 7.尝试用压缩贴图
一、背景说明os.walk()应该是当前python中遍历目录最推荐的函数，之前用python写了一个用于收集系统用到的第三方组件的脚本，在测试时使用os.walk()遍历了部分目录，并通过了全网的测试。但在改成遍历根目录后，被业务反馈说脚本占用内存过高导致了内存告警。在直观感觉上，只遍历目录又不打开文件，应该只是相当于加载了一个目录树，不可能造成几十G内存的上涨。但一方面内存上涨时间和脚本的时间
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2023-09-25 19:07:14
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在Java应用中，内存使用率一直上升的问题常常会导致性能下降，甚至应用崩溃。通过合理的环境配置、编译过程的管理、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦，能够有效识别和解决这一问题。以下是关于解决“Java押车内存使用率一直上升”问题的详细记录。
### 环境配置
首先，确保环境的配置合理。这包括操作系统版本、Java版本和依赖库等基本信息。
1. **操作系统**：Linux Ubuntu
内存，是影响电脑速度的最重要因素之一。 而我们在电脑使用过程中，遇到最多的问题可能就是内存不足了。在日常的电脑使用中，我们要同时使用各种软件，比如：QQ、微信、打开网页、看视频、听音乐、玩游戏等等。同时开的软件多了，经常就会内存不足，看一下内存使用量，是不是经常达到60%-70%，甚至更多，甚至电脑都达了奔溃的边缘，弹出对话框提示内存不足。内存不足，带来的直接影响就是：电脑速度变慢，影响
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2024-09-30 15:05:05
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这是代码#coding:utf-8
import requests
import socket
import urllib3
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
import time
import queue
import threading
import re
import configparser
import pymssql
from
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2023-09-06 12:45:22
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前言 绝大多数系统都是读多写少的，众所周知，内存的访问速度很快，是磁盘访问速度的数十倍，如果不使用缓存，都通过数据库访问硬盘，对于双十一这样大的交易量是不可想象的。有人专门写了一篇《让 CPU 告诉你硬盘和网络到底有多慢》，将磁盘、内存、网络对数据的处理速度站在人类的角度来感知表述。从内存中读取 1MB 的连续数据，耗时大约为 250us，换算成人类时间是 7.5天。从 SSD 读取 1MB
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2024-01-11 00:00:14
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# 深度学习代码内存使用率一直上升问题解决指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我理解初入行的小白在学习深度学习过程中可能会遇到一些困难。其中一个常见问题是深度学习代码内存使用率一直上升。在本文中，我将指导你解决这个问题，从整体流程到具体代码实现，帮助你更好地理解和解决这一问题。
## 整体流程
首先，让我们来看一下解决这个问题的整体流程，以便更好地理解每一步所需要做的事情。
```m
原创
2024-07-12 05:42:34
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不管什么样的编程语言，在代码的执行过程中都是需要给它分配内存的，有些编程语言需要手动管理内存，某些编程语言可以自动帮助我们管理内存。内存管理的生命周期申请分配需要的内存使用分配的内存（存放一些东西，比如对象）不需要使用时，对其进行释放我们创建的原始值、对象、函数都会占用内存，但是JavaScript不需要手动进行管理，JavaScript引擎会帮助我们处理好。1.JavaScript的内存管理Ja
题记：这是工作以来困扰我最久的问题。python 进程内存占用问题。经过长时间断断续续的研究，终于有了一些结果。项目（IM服务器）中是以C做底层驱动python代码，主要是用C完成 网络交互部分。随着用户量和用户数据的增加，服务器进程内存出现持续上升（基本不会下降），导致需要经常重启服务器，这也是比较危险的信号。因此便开始了python内存研究之路。1、业务代码问题开始是怀疑业务代码问题，可能出现
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2024-01-23 12:20:24
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问题 对于具有类别标签的数据，应当如何设计目标函数使得降维的过程中不损失类别信息？在这种目标下，应当如何进行求解？ LDA 首先是为了分类服务的，因此只要找到一个投影方向
ω
，使得投影后的样本尽可能按照原始类别分开。我们不妨从一个简单的二分类问题出发，有C 1 、C2两个类别的样本，两类的均值分别为 我们希望投影之后两类之间的距离尽可能大，距离表示为
Java IO 总结
概述
IO 即输入输出输出系统，常见的操作系统，需要面对的介质非常之多，常见的IO介质有：
文件
网络
内存缓存
标准输入输出
线程通信
流
JDK设计了一系列接口和类，使面向不同的介质的IO操作都可以通过类似的接口来实现,这类接口都源自同一个抽象概念**流
流的分类
按照数据的流向可分为：
输入流
输出流
注意：输入流输出流是一个相对的概念，一般的从程序角度来定义：如果数据
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2024-08-25 16:30:06
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class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)线性回归作为一种最简单，但却是最常用的方法。参数：fit_intercept:说明：是否对训练数据进行中心化,即是否需要b值，若果为False，则不需要。normalize说明：是否对数据进行归一化处
在处理Java应用在Linux系统中出现的“RES占比一直上升”问题时，我们发现这个问题引起了一些业务上的困扰。用户一再反映，尤其是在高负载期间，Java程序消耗的物理内存不断上升，这不仅导致系统性能下降，还影响了整体用户体验。以下是我对该问题的整理和解决过程。
> **用户原始反馈：**
>
> “我们注意到在高并发场景下，Java服务的内存占用持续上升，最终导致服务变得缓慢，甚至无响应。”
优化的范围及思路优化的范围存储、主机和操作系统：主机架构稳定性：I/O规划及配置swapOS内核参数（网络问题）应用程序（index，lock、session） 应用程序稳定性和性能 SQL语句性能 串行访问资源 性能欠佳会话管理数据库优化：（内
一、内存溢出的问题1、堆内存溢出 （1）压测执行一段时间后，系统处理能力下降。这时用JConsole、JVisualVM等工具连上服务器查看GC情况，每次GC回收都不彻底并且可用堆内存越来越少（证明已经出现了内存泄漏的现象，继续2）。 （2）压测持续下去，最终在日志中有报错信息：java.lang.OutOfMemoryError.Java heap space。 &
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2024-05-10 13:40:05
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