# Redis内存膨胀
## 介绍
Redis是一个开源的内存数据存储系统，它以键值对的形式存储数据，常用于缓存、队列和发布订阅等场景。然而，由于Redis将数据全部存储在内存中，当数据量增大时，内存的消耗也会相应增加，可能导致内存膨胀的问题。
本文将详细介绍Redis内存膨胀的原因、影响以及解决方法，并通过代码示例演示如何监控和处理内存膨胀。
## Redis内存膨胀原因
Redis内
原创
2023-10-05 16:06:11
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JVM内存1、-xms:内存占用预热过程jvm所占有的操作系统内存最小设置参数。并不是JVM启动时直接划分内存到值的设置，内存达到最小值是有预热过程，除非程序使用内存太大，等于或者超过设置最小内存，否则是JVM逐步加载至此值。语义 当JVM发生GC时，保留JVM使用最小内存的值。JVM直接申请至最小内存设置 通过设置：-xx:+AlwaysPretouch，JVM启动时直接申请内存至设置的-xms
【原文】https://scalegrid.io/blog/how-to-stop-a-runaway-index-build-in-mongodb/ 【译文】 在MongoDB上建索引可能会对MongoDB集群对可用性产生负面影响。在生产服务上，如果针对一个大集合触发建立索引，且在前台运行，你可能会发现，在索引建完之前，整个集群都无影响。在一个大集合上，这个过程可能会持续几个小时，甚至几天。推荐
# Node.js 中使用 Axios 上传文件导致内存膨胀的问题分析
在现代 Web 开发中，文件上传是一个常见的需求。Node.js 作为一种高效的服务器解决方案，通常与 Axios 这样的 HTTP 客户端库结合使用，来方便地处理文件上传。然而，开发者在使用 Axios 上传文件的过程中，常常会面临内存膨胀的问题。本文将深入探讨这一问题，并通过代码示例和图示帮助大家更好地理解。
## 什
图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中
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2023-08-21 11:11:18
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膨胀Dilation原理：为了通过该结构元素计算二进制输入图像的膨胀，我们依次考虑且只考虑输入图像中的每个背景像素（黑色像素）。对于每个背景像素（我们将其称为 输入像素），我们将结构元素叠加在输入图像的顶部，以使结构元素的原点与输入像素位置重合。如果结构元素中的至少一个像素与下面图像中的前景像素重合，则将输入像素设置为前景值。但是，如果图像中所有对应的像素均为背景，则输入像素保留为背景值
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2024-02-04 21:04:07
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原标题：Java架构之路(多线程)synchronized详解以及锁的膨胀升级过程synchronized是jvm内部的一把隐式锁，一切的加锁和解锁过程是由jvm虚拟机来控制的，不需要我们认为的干预，我们大致从了解锁，到synchronized的使用，到锁的膨胀升级过程三个角度来说一下synchronized。锁的分类java中我们听到很多的锁，什么显示锁，隐式锁，公平锁，重入锁等等，下面我来总结
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2023-10-30 20:59:03
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有一家公司淘汰了一批落后的设备。 董事长说：“这些设备不能扔，找个地方放起来。”于是专门为这批设备修建了一间仓库。 董事长说：“防火防盗不是小事，找个看门人。”于是找了个看门人看管仓库。 董事长说：“看门人没有约束，玩忽职守怎么办?”于是又派了两个人过去，成立了计划部，一个负责下达任务，一个负责制订计划。 董事长说：“我们必须随时了解工作的绩效。”于是又派了两个人过去，成立
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2022-07-20 19:10:37
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[1] python实现膨胀与腐蚀[2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇）[3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】膨胀cv2.dilate(img, kernel, 1)腐蚀cv2.erode(img, kernel, iterations=1)开运算开运算：先腐蚀，再膨胀cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel,
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2023-08-04 12:21:23
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1、【for instance】例如，比如，拿...来说 2、【inflate】美[ɪnˈflet]vt.& vi.使充气（于轮胎、气球等）; 膨胀（使）; 通货膨胀（使）; 物价上涨;【inflation】n.通货膨胀; 膨胀; 夸张; 自命不凡; 3、【adjust】美[əˈdʒʌst]t.& vi. 适应，调整，校正（改变…以）; 调准（望远镜等），对准，
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2023-10-30 19:34:30
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前言 膨胀就是对图中的每个像素取其核范围内最大的那个值，腐蚀就相反。这两个操作常用来突出显示图的某个高亮部分或者昏暗部分以及去噪。本文展示两个分别对图像进行膨胀和腐蚀的例子。膨胀和腐蚀函数 cvErode() 和 cvDilate() 函数原型：1 // 膨胀函数
2 void cvcvDilate (
3 IplImage *src, //
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2024-05-02 23:04:38
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目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，如Spark，Hive，Presto等，因其友好的SQL语法，被广泛应用于各领域分析，公司内部也有优秀的ODPS SQL供用户使用。 主要分为以下三个部分： 第一部分，会引入数据倾斜与数据膨胀问题。 第二
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2024-08-26 07:43:00
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形态学操作预备知识（卷积）膨胀和腐蚀的应用范围膨胀 dilate ()腐蚀 erode ()开运算 (Opening)闭运算(Closing)形态梯度(Morphological Gradient)顶帽(Top Hat)黑帽(Black Hat)示例（提取表格） 预备知识（卷积） 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×
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2023-11-30 17:04:03
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膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X，我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。用公式表示为：D(X)={a | Ba↑X}=X B，如图1所示。图1中X是被处理的对象，B是结构元素，不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba击中X，所以X被B膨胀的结
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2023-11-09 04:30:01
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图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似与 '领域扩张' ,将图像的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大.腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小.1. 图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 注释：0：黑色，1： 白
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2023-11-24 02:37:53
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腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作，比如下面的一副16*16的灰度图。它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为： 我们定义一个5*5的结构元素，该结构元素用5*5的矩阵表示，其中为1的单元，表示该单元在结构元素中有效，另外还定义一个锚点，坐标为(2,2)，在单元格中用蓝色表示。腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素
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2023-11-14 10:21:28
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在jdk6之后，synchronized得到了一次性能优化，这次性能优化，就是锁膨胀。锁膨胀锁膨胀用一句话简单概括就是，一个锁经过三次膨胀变的笨重的但稳重过程。换句话讲，每一个对象，都有四种锁的状态。 由浅至深，由弱变强分为：无锁 > 偏向锁 > 轻量级锁 > 重量级锁这四个状态是怎么区分的呢？对象头中的Mark word区域，存储着对象的哈希值，GC年龄，锁标记位，是否偏向，偏
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2023-08-16 21:59:26
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形态学-梯度运算：图形学中的梯度概念实际上表示的是像素值变化迅速的地方，而图像中的边界恰恰是像素值变化迅速的地方。因此梯度运算就是求出图像中的边界。因为对图像进行膨胀操作会使得边界处的白色区域增多，对图像进行腐蚀操作会使得边界处的白色区域减少，因此使用膨胀后的图片减去腐蚀后的图片，就会得到图像的白色边界。 cv::Mat image = cv::imread("/home/cenm
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2023-11-30 15:47:48
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前言最近在读《深入理解JVM》，读到第13章 线程安全与锁优化中的轻量级锁与偏向锁时，总是难以理解，直到读到了这篇 死磕Synchronized底层实现–概论后，才恍然大悟，逐渐理解了书中的内容，特此来记录一下。锁膨胀流程被Synchronized修饰的方法/代码块，根据争抢线程的数量，时机不同，会经历以下的过程
无锁
偏向锁
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2024-08-11 09:18:16
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大纲一.腐蚀与膨胀二、开运算与闭运算三、顶帽与黑帽四、形态学梯度五、总函数介绍 一.腐蚀与膨胀腐蚀和膨胀是形态学运算中的基本操作，也是后续要介绍的运算的基础，首先腐蚀与膨胀从字面意义上来理解，指的是对于图片中灰度较高的部分（多通道独立处理）扩张或者收缩，即经过操作后亮域变少\多。实现方法是通过窗函数在原图上滑动，将卷积核（可以是任意大小、形状）范围内最大值（膨胀）或者最小值（腐蚀）作为锚点的像素
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2024-06-13 15:16:49
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