描述1. 引言很久没有遇到堆外内存相关的问题了，五一假期刚结束，便不期而遇，以前也处理过几次这类问题，但都没有总结，觉得是时候总结一下了。先来看一个 Demo：在 Demo 中分配堆外内存用的是 allocateDirect 方法，但其内部调用的是 DirectByteBuffer，换言之，DirectByteBuffer 才是实际操作堆外内存的类，因此，本场 Chat 将围绕 DirectByt
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2023-09-23 09:59:20
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一、利用python列表实现堆栈和队列堆栈：堆栈是一个后进先出的数据结构，其工作方式就像生活中常见到的直梯，先进去的人肯定是最后出。我们可以设置一个类，用列表来存放栈中的元素的信息，利用列表的append()和pop()方法可以实现栈的出栈pop和入栈push的操作，list.append(obj)意思是向列表添加一个对象obj，list.pop(index=-1)意思是删除指定位置的对象，默认是
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2023-10-13 06:29:53
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Java的堆外内存本来是高贵而神秘的东西，只在一些缓存方案的收费企业版里出现。但自从用了Netty，就变成了天天打交道的事情，毕竟堆外内存能减少IO时的内存复制，不需要堆内存Buffer拷贝一份到直接内存中，然后才写入Socket中。好在，Netty所用的堆外内存只是Java NIO的 DirectByteBuffer类，通读一次很快。还有一些sun.misc.*的类木有源码，要自己跑去 Open
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2023-10-15 09:24:20
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在JVM使用的内存中，通常堆消耗的部分最多，但是JVM也会为内部操作分配一些内部。这些非堆内存就是原生内存。应用中可以通过JNI的malloc()类似的方法或者是使用NIO的API分配。JVM使用的原生内存和堆内存的总量，就是一个应用总的内存占用（Footprint）。1、测量内存占用unix系统中，像top和ps这样的程序可以给出基本数据；window系统中，可以使用perfmon或VMMap;
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2024-07-05 22:33:37
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堆内存和堆外内存. 堆内存完全由JVM负责分配和释放，如果程序没有缺陷代码导致内存泄露，那么就不会遇到java.lang.OutOfMemoryError这个错误。 使用堆外内存，就是为了能直接分配和释放内存，提高效率。JDK5.0之后，代码中能直接操作本地内存的方式有2种：使用未公开的Unsafe和NIO
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2023-10-16 18:58:45
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堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制: 1.相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制; 2.系统的可用虚拟内存限制; 3.系统的可用物理内存限制. 在32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无特定限制. 机器配置：128G内存 32核CPU典型设置: java -Xmx72g -
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2023-08-21 16:06:02
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# Java如何使用堆外内存
## 引言
在Java中，所有的对象都存储在堆内存中。但是，有些应用程序需要更高效地处理大量的数据，这时使用堆外内存（Off-Heap Memory）可能是一个更好的选择。堆外内存是指不受Java堆内存管理的一块内存区域，可以通过直接内存访问来提高性能，特别是在处理大规模数据时。
本文将介绍Java如何使用堆外内存，解决一个实际问题，并提供示例代码进行说明。
原创
2023-08-12 03:15:26
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我们知道java代码无法强制JVM何时进行垃圾回收，也就是说垃圾回收这个动作的触发，完全由JVM自己控制，它会挑选合适的时机回收堆内存中的无用java对象。代码中显示调用System.gc()，只是建议JVM进行垃圾回收，但是到底会不会执行垃圾回收是不确定的，可能会进行垃圾回收，也可能不会。我们例子中的根本矛盾在于：堆内存由JVM
原创
2024-04-30 11:39:53
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前言堆内存的使用的基本用法一、什么是堆内存：是进程的一个内存段（text\data\bss\heap\stack），由程序员手动管理的 特点：足够大。缺点：使用麻烦二、为什么使用堆内存： 1、随着程序的复杂数据量变多 2、其他的内存段的申请和释放不受控制，堆内存的申请释放是受程序员控制三、如何使用堆内存： 注意：C语言没有控制管理堆内存的语句，只能使用标准C库中的函数 #include <s
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2024-04-11 22:29:34
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Java堆外内存管理1、JVM可以使用的内存分外2种：堆内存和堆外内存：堆内存完全由JVM负责分配和释放，如果程序没有缺陷代码导致内存泄露，那么就不会遇到java.lang.OutOfMemoryError这个错误。使用堆外内存，就是为了能直接分配和释放内存，提高效率。JDK5.0之后，代码中能直接操作本地内存的方式有2种：使用未公开的Unsafe和NIO包下ByteBuffer。 使用
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2023-06-19 23:37:12
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1、什么是堆外内存？通常，我们在Java中创建的对象都处于堆内内存（heap）中，堆内内存是由JVM所管控的Java进程内存，并且它们遵循JVM的内存管理机制，JVM会采用垃圾回收机制统一管理堆内存。与之相对的是堆外内存，存在于JVM管控之外的内存区域，Java中对堆外内存的操作，依赖于Unsafe提供的操作堆外内存的native方法。2、为什么要使用堆外内存？对垃圾回收停顿的改善。由于堆外内存是
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2023-08-16 21:08:12
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kafka集群的性能受限于JVM参数、服务器的硬件配置以及kafka的配置，因此需要对所要部署kafka的机器进行性能测试，根据测试结果，找出符合业务需求的最佳配置。1、kafka broker jVM参数kafka broker jVM 是由脚本kafka-server-start.sh中参数KAFKA_HEAP_OPTS来控制的，如果不设置，默认是1G可以在首行添加KAFKA_HEAP_OPT
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2024-03-27 17:04:16
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JAVA虚拟机内存结构分为以下5部分：程序计数器，虚拟机栈，本地方法栈，方法区，堆。具体可查看上一篇文章JAVA虚拟机内存分配概要。而又可以粗略分为堆内存和非堆内存。一般程序员最关心的也是堆内存。也是最容易造成内存泄漏的一部分内存，也是jvm垃圾回收时主要操作的内存空间。堆内存又可以分为新生代、年老代、永久代，具体垃圾回收机制查看另一篇文章Java虚拟机：Java垃圾回收（GC）机制详解。堆(He
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2023-10-24 08:16:25
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ES的Heap内存基本上被Segment Memory、Filter Cache、Field Data Cache、Bulk
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2022-10-09 06:54:39
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堆内和堆外的概念：堆内内存，heap，off-heap硬件层面的内存，其实就是一根内存条而已如何用堆外内存？ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024); // 传入的是你要申请的堆外内存的大小你可以直接把你的数据写入到内外内存DirectByteBuffer里去把这块数据通过Socket发送，就是直接发送就可以了，不需要走一个拷贝堆外内存
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2023-10-30 23:02:55
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Java程序运行时有6个地方可以存储数据，它们分别是寄存器（寄存器位于CPU中）、栈、堆、静态存储、常量存储和非RAM存储，主要是堆与栈的存储。栈与堆都是Java用来在内存中存放数据的地方。与C++不同，Java自动管理栈和堆，程序员不能直接地设置栈或堆。栈的优势是，存取 速度比堆要快，仅次于直接位于CPU中的寄存器。另外，栈数据可以共享。但缺点是，存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的，缺乏灵活
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2023-05-19 13:29:04
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JAVA堆内存管理是影响性能主要因素之一。堆内存溢出是JAVA项目非常常见的故障，在解决该问题之前，必须先了解下JAVA堆内存是怎么工作的。先看下JAVA堆内存是如何划分的，如图：Java堆内存又溢出了！教你一招必杀技JVM内存划分为堆内存和非堆内存，堆内存分为年轻代（Young Generation）、老年代（Old Generation），非堆内存就一个永久代（Permanent Genera
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2024-06-01 14:28:52
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# Netty：Java中的堆内存与堆外内存
Netty是一个高性能、高可靠性的网络通信框架，广泛应用于分布式系统和高频交易等领域。其核心优势之一是能有效利用内存，尤其是在堆内存和堆外内存的使用上。本文将深入探讨Netty中这两类内存的应用，并带有简单的代码示例帮助理解。
## 1. 堆内存与堆外内存的概念
在Java中，**堆内存**是用于存储Java对象的，通常由Java的垃圾回收机制管
原创
2024-10-23 06:11:18
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今天继续学习 Spark 的内存管理。昨天学习的是储存内存的管理，没看过的可以学习昨天的文章。【Spark】Spark 内存管理 - 存储内存今天学习执行内存的管理。执行内存主要用来存储任务在执行 Shuffle 时占用的内存，Shuffle 是按照一定规则对 RDD 数据重新分区的过程，下面分析 Shuffle 的 Write 和 Read 两阶段对执行内存的使用。1.Shuffle Wri
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2023-10-17 11:28:21
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阅读目录 背景1:JVM内存的分配
背景2:JVM垃圾回收
堆外内存？
堆外内存的垃圾回收
参考资料
对于有Java开发经验的朋友都知道，Java中不需要手动的申请和释放内存，JVM会自动进行垃圾回收；而使用的内存是由JVM控制的。那么，什么时机会进行垃圾回收，如何避免过度频繁的垃圾回收？如果JVM给的内存不够用，怎么办
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2024-06-07 14:04:09
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