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探索 Python 的秘密：可变性、内存和效率之旅
今天，我们将踏上一段激动人心的旅程，了解 Python 的内部工作原理。我们将揭开可变性和不可变性的层面，探索对象如何存储在内存中，并揭示 Python 的一些有趣的优化技巧。因此，系好安全带，准备好踏上充满见解和启示的旅程吧！ID 和类型 想象一下：Python 中的每个对象都有其独特的身份和鲜明Python 中的内存管理
当涉及到用于管理内存的主要方法时，有两种主要方法可以处理两种不同的用例： 引用计数 使用标记和扫描进行循环检测在进一步了解这些方法之前，了解有两种类型的内存位置 — 堆栈和堆是很有用的。这里的堆不是我们通常知道的堆数据结构，而是一种执行内存管理操作的内存管理结构，例如MQ系列8：数据存储，消息队列的高可用保障
1 介绍在之前的章节中，我们介绍了消息的发送 和 消息通信 的原理。但是这边有一个比较核心的关键点，那就是如果已经把消息传递给Broker。在Broker在被消费之前，如何保证消息的稳定性，避免消息丢失和数据。 这时候就需要数据持久化数据来进行保障了。 根据之前我们 MQ系列2：消息中间件的在 JavaScript 中将的icode9命令模式与状态模式相结合
icode9是JavaScript 一种流行的语言，以其灵活性而闻名。正是由于这一点，使得命令模式等模式更容易在我们的应用程序中实现。当有一种设计模式与状态模式很好地配合时，它可以说是命令模式。如果你读过我之前一篇关于状态模式的博客文章，你可能会记得这句话：“状态模式确保对象根据应Redis系列11：icode9内存淘汰策略
1 前言通过前面的一些文章我们知道，Redis的各项能力是基于内存实现的，相对其他的持久化存储（如MySQL、File等，数据持久化在磁盘上），性能会高很多，这也是高速缓存的一个优势。 但是问题来了，每一台机器内存终归是有限的，即使是集群模式，总的内存空间也是有限的，不能无限制的消耗。而在Redis的使NET性能优化-使用内存+icode9磁盘混合缓存
其实这个问题比较简单的是吧？Redis其实属于网络存储，我对照下面的这个表格，可以很容易的得出结论，既然网络存储的速度慢，那我们就可以使用内存RAM存储，把放Redis里面的数据给放内存里面就好了。 操作 速度 执行指令 1/1,000,000,000 秒 = 1 纳秒 从一级缓存读取数如何使用ModelBox快速提升AI应用性能？
随着AI技术和计算能力的发展，越来越多的开发者学会用tensorflow、pytorch等引擎训练模型并开发成AI应用以解决各种生产问题。在开发初期开发者往往聚焦在模型的精度上，性能关注较少，但随着业务量不断增加，AI应用的性能往往成为瓶颈，此时对于没有性能优化经验的开发者来说往往需要耗费大Redis 作为数据库 — 使用 K6 进行速度测试
测试设置这些测试是在我的M1 Pro Macbook Pro上进行的，具有32 GB的内存，连接到WiFi和电池电源。我正在使用 Jetbrains Rider 在发布模式下运行 Visualizer 微服务，在命令行中运行 Redis Stack，在 VSCode 中运行 Visualizer 前端，以及当前版本的 macOS Ventura。数据摄取这是在 Redis 中JUC学习笔记——共享模型之内存
Java内存模型我们首先来介绍一下Java内存模型： JMM 即 Java Memory Model，它定义了主存、工作内存抽象概念，底层对应着 CPU 寄存器、缓存、硬件内存、 CPU 指令优化等。JMM的主要作用如下： 计算机硬件底层的内存结构过于复杂 JMM的意义在于避免程序员直接管理计算机底层内存，用一些关键redis的几个优化点
1. redis独写速度慢 可以将redis单实例改为redis集群 2. redis报OOM redis内存溢出，调大redis内存：增加redis.conf中的maxmemory 的值。如果redis服务器内存不足，还需要增加内存硬件资源 3. 调优redis内存 通过配置内存淘汰机制来进行调优，具体如下： 在配置文件redis.cMemlab，一款分析 JavaScript 堆并查找浏览器和 Node.js 中内存泄漏的开源框架
Memlab 是一款 E2E 测试和分析框架，用于发现 JavaScript 内存泄漏和优化机会。 Memlab 是 JavaScript 的内存测试框架。它支持定义一个测试场景（使用 Puppeteer API），教 Memlab 如何与您的单页应用程序（SPA）交互，Memlab 可以自动处理其余的内存泄漏检查： 与浏览器交互并获取 JavaScript多线程中本地内存刷新到主存中的时机
转：https://blog.csdn.net/weixin_43170684/article/details/113947494 结论：保证可见性的方法： 1.volatile 2.synchronized 3.juc的显示锁lock --注意：在juc的并发集合中也用到了synchronized或者lock，因此这些并发集合也能保证可见性，或者理解为 线程安全 包括了可见性 *****在多线操作系统
说一下虚拟内存 没有虚拟内存会产生内存不足、内存碎片花，程序互相修改内存等问题，使用了虚拟内存后，可通过map 移出不常用程序内存解决内存不足 内存地址映射解决内存碎片化 内存映射同一、不同地址解决修改/不修改同一内存问题 多级页表，即多层映射缓解内存不足的情况Spine动画加载优化思路 之 Spine动画加载问题
本文对于Spine动画加载的流程进行了修改，使用了懒加载的方式实现Spine动画的按需加载，有效地降低Spine动画的堆内存分配。文章包括思路分析，代码详解，优化前后的性能对比。 《Spine动画加载优化思路》目录 1｜Spine动画加载问题 2｜08 生产经验：在数据库的压测过程中，如何360度无死角观察机器性能？
1.除了QPS和TPS外，我们还应该观察机器的性能 如果使用10个线程去压测数据库，此时性能还很高，其实可以在sysbench继续增加线程的数量，比如使用50个线程，100个线程直到QPS和TPS上不去了，当然我们在提高线程数量的时候不要盲目的压测 2.为什么在不停的增加线程数量的时候，要密切关注机器的性内存溢出(OOM)分析
当JVM内存不足时，会抛出java.lang.OutOfMemoryError. 主要的OOM类型右： Java heap space：堆空间不足 GC overhead limit exceeded : GC开销超出限制 Permgen space：永久代内存不足 Metaspace：元空间内存不足 Unable to create new native thread：无法创建新的本地线程 Outomcat jvm 内存配置
配置tomcat调用的虚拟机内存大小 （1）直接设置tomcat Linux 修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh 位置cygwin=false前。 JAVA_OPTS="-server -Xmx10240M -Xms512M -XX:MaxNewSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:-UseGCOverheadLimit" （仅做参考，具体数值根据自己的Redis知识点总结
Redis常见面试题总结(上) Redis 基础 什么是 Redis Redis 是一个基于 C 语言开发的开源数据库（BSD 许可），与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的（内存数据库），读写速度非常快，被广泛应用于缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。 为了满足不同的业务场景，Redis 内IMemoryCache内存缓存
对于ASP.NET Core MVC 项目，框架会自动注入内存缓存服务。对于 ASP.NET Web API 等需要手动注入内存缓存服务。 注入内存缓存服务： builder.Services.AddMemoryCache();//注入内存缓存服务 内存缓存工具类接口： using Microsoft.AspNetCore.Routing.Template; using MicrosofJVM 运行时数据区 堆和方法区
2、运行时数据区 哔哩哔哩 尚硅谷视频 宋红康老师 2.5、堆 堆的核心概述 一个JVM实例只存在一个堆内存，堆也是Java管理内存的核心区域 Java 堆区在JVM启动的时候即被创建，其空间大小也就确定了， 是JVM管理的最大一块内存空间 堆内存的大小是可以调节的 《Java虚拟机规范》规定，堆Redis变慢？深入浅出Redis性能诊断系列文章(三)
（本文首发于“数据库架构师”公号，订阅“数据库架构师”公号，一起学习数据库技术，助力职业发展） 本篇为Redis性能问题诊断系列的第三篇，主要从Redis服务层面上进行讲解，重点对相关机制的工作原理进行剖析，及如何最优的使用来提高处理性能。 一.数据持久化的影响 为了保证 Redis 数据的GC overhead limit exceeded 问题分析与解决
今天出现了一个很奇怪的异常：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded ，超出了GC开销限制。科普了一下，这个是JDK6新添的错误类型。是发生在GC占用大量时间为释放很小空间的时候发生的，是一种保护机制。一般是因为堆太小，导致异常的原因：没有足够的内存。 Sun 官方对此adb常用的命令【杭州多测师_王sir】【杭州多测师】
基础脚本:1、启动adb服务：adb start-server2、终止adb服务：adb kill-server3、进入adb运行环境：adb shell4、获取帮助 里面有adb的各种命令和参数的介绍：adb help5、查看adb版本：adb version6、以root权限db：adb root7、将system分区重新挂在为可读写分区，此命令在操作系统目录时很重要：adpowerShell: ForEach & ForEach-Object 不同
将输入管道传递到ForEach时，它是ForEach-Object的别名。但是当你将ForEach放在行的开头时，它是Windows PowerShell语句。 ForEach语句将所有项目预先加载到集合中，然后一次处理它们。ForEach-Object希望项目通过管道进行流传输，从而降低了内存需求，但同时也影响了性能。 包括一些性能度spark参数调优
spark参数调优 目录spark参数调优 1.num-executors2.executor-memory3.executor-cores4.driver-memory5.spark.default.parallelism6.spark.storage.memoryFraction7.spark.shuffle.memoryFraction8.total-executor-cores9.资源参数参考示例后续 1.num-executors 参数说明：该参数