Command-R+， Mixtral-8x22b和Llama 3 70b都在最近的几周内发布了，这些模型是巨大的。它们都有超过700亿个参数:
Redis 是一种内存数据库，将数据保存在内存中，读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以，监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
性能瓶颈的表象：资源消耗过多、外部处理系统的性能不足、资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求。
我们知道redis的数据都保存在内存中，如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。今天仅描述内存消耗相关知识。
Grafana Labs 杰出工程师 Bryan Boreham 在 KubeCon 上详细介绍了他如何减少 Prometheus 的内存使用量。
MySQL 8.0.28开始，新增一个特性，支持监控统计并限制各个连接（会话）的内存消耗，避免大量用户连接因为执行垃圾SQL消耗过多内存，造成可能被OOM kill的风险。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析和性能优化，文章相关技术问题，欢迎大家一起讨论。
在计算机科学体系中，垃圾收集（GC）是一种自动内存管理的形式。垃圾收集器，也称为收集器，会尝试回收程序不再使用的对象所占用的内存空间。由于对象是使用 new 运算符动态分配的，因此程序员需要确保这些对象在不再使用时被销毁并释放内存，以便将内存用于以后的重新分配。
最初，js-framework-benchmark 这个项目，如同名称含义，仅是评测 js 生态的框架性能的。后来，作者增加了 Rust 实现的 WebAssembly 库和框架，如 wasm-bindgen、stdweb、yew，以及 seed 等的评测。
本文翻译自：https://medium.com/@satanjim/how-we-reduced-the-memory-consumption-of-spring-boot-application-over-40-for-the-development-c8a5813fac23
Grafana实验室杰出工程师Bryan Boreham在KubeCon大会上，详细讲解了他是如何对Prometheus进行优化，将其内存使用量减少了一半
Redis子进程负责AOF或者RDB文件的重写，它的运行过程主要涉及CPU、内存、硬盘三部分的消耗
内存测试方法： 1.第三方工具emmage，GT，itest，wetest 2.使用 android 提供的 adb shell dumpsys meminfo |grep packagename >/address/mem.txt 来获取 3.使用 android 提供的 procrank 4.使用 android 提供的ActivityManager.MemoryInfo()
董明鑫，雪球 SRE 工程师，主要负责保障雪球稳定性、提升资源利用率及提高开发效率等方向。
在计算机科学中，并发任务是指同时执行的多个任务。当我们需要运行大量的并发任务时，我们需要考虑内存的使用情况。本文将讨论在运行100万个并发任务时所需的内存量，并提供一些代码示例和注释。
一、通常服务器的性能会卡在三个地方： cpu 网络IO 磁盘IO 二、在优化性能的时候，首先要判断性能的瓶颈在上述的哪个地方。然后对症下药，按照下面的方法来优化： 1、提高CPU性能的方法 并发。利用多线程、进程。老的线程库效率太低，需要升级用nptl 。进（线）程数不要大于cpu个数 （请参考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-threading.html） 谨慎用锁。改善架构，尽量不用锁。 慎用字符串操作，比如sprintf,snprintf，因为
Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理，它本身是建立在Apache Hadoop之上。Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。
理论上，switch是利用空间换时间。为了避免实验干扰，先行执行了gc()操作，后面提示了对应的内存消耗。
本篇内容包括 1. 内存消耗分析 2. 管理内存的原理与方法 3. 内存优化技巧
JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。 目前对于Java开源的JSON类库有很多种，下面我们取四个常用的JSON库进行性能测试对比，同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。JSON类库分别为：JSONObject、Gson、FastJson和Jackson。 简单介绍下四个类库的身份背景。
书接上文 Android 性能测试初探（二） 本文接着往下聊，今天主聊 CPU 及 内存
stress 命令主要用来模拟系统负载较高时的场景，本文介绍其基本用法。文中 demo 的演示环境为 ubuntu 18.04。
随着系统自身数据量的增长，访问量增加，系统的响应通常会越来越慢，或者是新的功能在性能上无法满足修去，这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程，涉及的方面有：硬件，操作系统，运行环境软件和应用本身。
作为面试经历都很丰富的兄弟们，应该或多或少被问到或者自己亲身经历过这个问题，问题如下：
在深入使用EMQ以及MQTT协议之后有一些心得和大伙分享一下 附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn EMQ官方地址:http://emqtt.com/ EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html 1.流量消耗 我们知道在MQTT心跳的时候消耗为2字节,但是实际上测试下来60秒心跳间隔,一天花费了250KB流量,平均下来一次心跳0.17KB,要是使用了证书每天消耗有470KB左右一次心跳0.32KB左右 这貌似和所谓的最小2b的心跳大小不符合呀,随后笔者拜托
今天我们来聊聊算法的空间复杂度，相比于时间复杂度，以空间复杂度出发的算法题相对不太多。重要性相对没那么大，但同样也是非常重要的基础知识，需要有一定的认知。
只有一个缓冲区用于 存储数据 和 写出数据 , 无论是 读取数据 还是 写入数据 , 都使用同一个缓冲区 ;
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。 性能测试三角：性能指标、测试场景、测试工具。 首先要思考选哪些指标来评估性能：内存、cpu、电量还是什么？接着，选择你需要测试的场景，测试场景描述了你需要在何种场景下取性能数据，要测试APP何种功能等等。最后，根据你的指标和场景选择适合你的测试工具。 下面就从这三方面来具体分析。 一、性能指标 常见的性能指标有：内存、CPU、电量、流量、速度/耗时。这里从2个角度分析：
之前介绍了CBC，就是cache buffer chains这个等待事件的影响，《缓解latch: cache buffers chains的案例》，解决逻辑读过高的SQL语句，是优化方向。为了更直观地说明这个问题，通过模拟实验，来了解下。
本文深入研究了诸如 Rust、Go、Java、C#、Python、Node.js 和 Elixir 等流行编程语言在异步和多线程编程中的内存消耗对比。
http://jingyan.baidu.com/article/ce09321b620a3d2bff858ff5.html
在主流的编程语言中，函数是构成程序的最小单元，如果把编程比喻成搬砖那么函数就是砖。搬砖是一门大学问，大多数人搬不好。写函数是更大的学问，许多程序员都写的很糟糕，包括我自己。
原文链接：https://pkolaczk.github.io/memory-consumption-of-async/
最近我们公司在帮一个客户查一个JVM的问题(JDK1.8.0_191-b12)，发现一个系统老是被OS Kill掉，是内存泄露导致的。在查的过程中，阴差阳错地发现了JVM另外的一个Bug。这个Bug可能会导致大量物理内存被使用，我们已经反馈给了社区，并得到快速反馈，预计在OpenJDK8最新版中发布(JDK11中也存在这个问题)。
当命令请求被执行时，Redis会将数据从磁盘加载到内存中进行处理，这会导致内存的消耗。
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。
之前介绍了《PHP性能分析之Xhprof安装》和《PHP性能分析之Xhprof的使用》，链接如下： PHP性能分析之Xhprof安装 PHP性能分析之Xhprof的使用 下面来介绍下Xhprof输出的
Android性能测试，跟pc性能测试一样分为客户端及服务器，但在客户端上的性能测试分为2类，对于应用性能测试，包括很多测试项，如启动时间、内存、CPU、GPU、功耗、流量等。但针对rom版本的性能测试，一般关注功耗。
从MapReduce的兴起，就带来一种思路，就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。毕竟，以现在的硬件发展来看，CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘，都慢慢变得低廉而高效。然而，对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看，硬件成本依旧是开发商非常关注的。当然最好的结果是：既要马儿跑得快，还要马儿少吃草。 Spark相对于Hadoop的MapReduce而言，确乎要跑得迅捷许多。然而，Spark这种In-Memory的计算模式，是
近日，Go 官方发布了 Go 1.20.3 和 Go 1.19.8，这是两个小版本，主要涉及 4 个安全更新，具体包括:
这是我的系列文章「Python实用秘技」的第6期，本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会，每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
