今天我们来分享一些如何减少Figma内存使用，加速Figma使用体验的技巧。避免这四个常见错误，你的工作压力会小很多。...不仅浏览所有页面变的不方便，你电脑的内存使用量也会快速增长。 解决方法是什么呢？ 此时，您可能会考虑将主文件拆分为较小的文件。原则就是为外部组件库和最终设计稿提供单独的文件。...02.隐藏层 变体（Variants） 尽管您看不到它们，但隐藏层对您的文件内存使用有很大贡献。有时它们用于在组件的不同状态之间切换。如果是这种情况，我们可以尝试使用变体。...占位符允许您创建实例的版本而无需制作其他组件变体 原子设计 组合基本构建块以创建复合结构的想法也有助于减少变体数量和组件大小。 在这里有一个简单的图像示例，当您将鼠标悬停在信息图标上时会显示工具提示。...简化的复杂组件 04.大资产 使用大量高分辨率照片也会增加您的内存使用量。您可能还会遇到图片加载缓慢甚至完全从画布上消失的情况。发生这种情况时，您可能应该进行一些清理并开始删除冗余元素。
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。...Grafana Labs 的杰出工程师Bryan Boreham在 KubeCon+CloudNativeCon 的演讲中详细介绍了他如何尝试各种方法以最终减少Prometheus的内存使用量。...他演讲的标题是Prometheus 如何将内存使用减半，讲述了他对 Prometheus 的研究，特别是标签的内存消耗，揭示了减少内存消耗的方法。...有数十万台 Prometheus 服务器在运行，通过降低内存需求，我们降低了运行它们的成本及其碳足迹。...Boreham 随后发现并修复了 2.39 中的一个错误：事务隔离环，该错误“过去在某些条件下会变得巨大”，Boreham 说。
之前专门写过文章来描述如何减少gas的细节内容，这里再为大家讲解一种通过代码中memory来大幅度减少gas使用。...temp.age = 40; temp.age = 20001; user.num = 3; user = temp; } } 在上述代码中，我们首先通过...我们知道，区块链上的写操作是比较昂贵的，而setUser1进行了多次的写操作，而setUser2只进行了一次整体的写操作。因此，节省了相当大一部分的gas。
在 Linux 操作系统中，内存是一个关键资源，用于存储正在运行的程序和操作系统本身的数据。如果系统的内存使用量过高，可能会导致性能下降、应用程序崩溃或者系统崩溃。...因此，了解如何检查 Linux 内存使用量是否耗尽是非常重要的。下面是一些常用的方法，可以帮助您检查 Linux 内存使用量是否耗尽。1....RES：表示进程使用的实际物理内存大小。可以按 Shift + M 键将进程按照内存使用量排序，从而找出占用内存较多的进程。3....使用 ps 命令ps 命令是一个用于查看系统进程信息的工具，可以通过配合参数来查看各个进程的内存使用情况。...通过使用这些工具和命令，您可以实时监控系统的内存使用情况，及时发现内存耗尽的情况，并采取相应的措施，如清理缓存、优化进程、增加内存等，以确保系统的稳定性和性能。
到 MONGODB 4.4 的版本更新中一个关键的点是基于MONGODB 多版本控制中的 MVCC 中的 SNAPSHOT的数据是否在 wiredtiger cache 中进行存储， 同时基于事务的大小...除此以外，对于内存的节省的行为还存在于查询的方式中 1 查询中如果结果提取的信息的数量不明确，可以通过limit 的方式来减少输出的数据量 db.test.find().sort( { timestamp...所以持续跟踪系统的内存的问题也是MONGODB 需要注意的地方 通过下面的命令，我们可以 > var mem = db.serverStatus().tcmalloc; > mem.tcmalloc.formattedString...MALLOC: 118785040 ( 113.3 MiB) Bytes in use by application 类似这个位置的信息主要用于，连接内存通过连接数和内存的相除，得到每个连接大致使用的内存信息...通过以上信息来分析当前的MONGODB 的内存使用情况。当然除了这些信息还有一些与命中率有关的信息也需要进行统计，将这些信息合并，反映整体MONGODB 数据库的情况。
1序 大事务想必大家都遇到过，既然要对大事务进行拆分，第一步就是要找到它。那么如何通过 binlog 来定位到大事务呢？...首先，可通过 binlog 文件的大小来判断是否存在大事务，当一个 binlog 文件快被写完时，突然出现大事务，会突破 max_binlog_size 的大小继续写入。...while read line do # 事务大小这里取近似值，因为不是通过(TRANS_END_POS-TRANS_START_POS)计算出的 TRANS_SIZE=$(echo $...-c grep -Ei '^### update' binlog_gtid.tmp | sort | uniq -c done < binlog_init.tmp 至此，我们已经基本实现了通过解析一个...`sbtest87` 通过上述结果可以看到，这种解析方式是基于事务的大小进行排序的，有时我们还可能需要从时间维度进行排序，通过大致相同的思路写脚本也可以实现，这里提供一个开源的工具 my2sql[2]
多个事务同时并发更新一行数据时， 就有脏写问题。脏写绝对不允许，可依靠锁机制让多个事务更新一行数据的时候串行化，避免同时更新一行数据。 有个事务要来更新一行数据，他会先看这行数据有没有人加锁？...更新一行数据，必须将其所在数据页从磁盘文件读到缓存页才能更新，所以此时这行数据和关联的锁的数据结构，都在内存。 因为事务A给那行数据加了锁，所以此时该数据被加锁。就不能再让别人访问了！...此时事务B也想更新那行数据，就检查当前这行数据是否被别人加锁，然后发现事务A抢先给这行数据加锁了，这可咋办？...事务B想，那我也加个锁，大不了等着排队呗，于是事务B也会生成一个锁数据结构，有其trx_id和等待状态，但因为在排队，所以等待状态就是true： 事务A这时更新完了数据，就会释放锁。...他发现事务B也加锁了。于是，就会把事务B的锁里的等待状态修改为false，然后唤醒事务B继续执行，此时事务B就获取到锁了：
我们在前两篇文章中我们已经讲过了 双向链表和 版本计数，这篇文章我们来讲讲为什么这次重构能够让内存占用减少56%。...同样Sub订阅者（比如computed计算属性）可以通过deps属性访问到Dep依赖（比如ref响应式变量），当Sub订阅者不再依赖某个变量时就可以通过这个关系去访问到这个Dep依赖。...说实话这次重构后让读响应式源码的门槛变得更高了，但是收益特别明显，最主要是通过复用Link节点去实现减少内存的使用。...Link节点复用以及让不再使用的Link节点尽快的被回收进而释放内存，就是这次响应式重构减少56%内存占用的主要原因。...总结 Vue3.5响应式重构主要是通过双向链表和版本计数实现的，优化后内存占用减少了56%。
PostgreSQL在运行中，是否可以在运行中去分析内存的分配，通过内存的分配来分析PG的一些原理和工作状态，答案是可以的，我们可以通过工具valgrind 工具来进行相关的深层次的PostgreSQL...的内存分配的分析。...，但这样是针对整体的数据库的内存方面进行监控，如果需要对一个客户的链接进行具体的使用内存的监控，需要通过命令单独启动一个客户访问进程来进行数据库的访问 valgrind --leak-check=full...--smc-check=all 来减少内存的开销，同时如果要经常使用valgrind 则可以通过 export VALGRIND_OPTS="--leak-check=full --track-origins...=yes" 将常用的选择项封装后，直接在下次使用valgrind 的时候不用在写选择项等.
在备案网站的时候，许多人都在纠结备案网站简介怎么写，就好像个人简介一般，大家需要填写好简介内容。如果填写了一些不恰当的内容，很有可能会导致备案失败，备案网站简介怎么写？ 备案网站简介怎么写？...如何才能提升通过率？ 想要提升通过率并不困难，只要在填写的时候要注意个别用词就可以，针对那些比较敏感的词汇一概不能使用，同时也不能够出现贬低批判其他同行的话语。...以上就是对备案网站简介怎么写的相关介绍，整个操作过程并不难，只需要站在客观的角度上进行自我介绍就可以，同时要注意尽量将自己的主打业务全部都填写上去，这样可以方便审核，保证一次性通过，同时还可以避免招惹各种麻烦
如何通过特殊数据类型索引实现内存数据库加速我们来看一下全文索引（Full-Text Index）。全文搜索使用逆向索引的方式在大量文本中搜索单词或短语。...数字越小索引使用的内存消耗越小、插入和更新等操作越快，但查询时间就慢。越大的控制参数值则以内存和插入性能为代价来提高查询性能。这样就可以通过对业务应用分析，对索引键做响应的调整，获得提升速度优化效果。
在Java对象里，有强弱软虚四种引用，它们都和垃圾回收流程密切相关，在项目里，我们可以通过合理地使用不同类型的引用来优化代码的内存使用性能。 指向通过new得到的内存空间的引用叫强引用。...弱引用（WeakReference）与软引用的区别在于，垃圾回收器一旦发现某块内存上只有弱引用（一定请注意只有弱引用，没强引用），不管当前内存空间是否足够，那么都会回收这块内存。...接下来我们通过下表来观察下具体针对内存空间的操作： ?...我们可以通过数据库级别的缓存在做到这点，这里也可以通过软引用来实现，具体的实现步骤如下： 1、可以通过定义Content类来封装博文的内容，其中可以包括文章ID、文章内容、作者、发表时间和引用图片等相关信息...如果内存空间足够，那么我们可以通过缓存来提升性能，但万一内存空间不够，我们可以依次释放这10000篇文章所占的1G内存，释放后不会影响业务流程，最多就是降低些性能。
今天继续给大家分享继邮件通知、数据库状态回写后的第三种监控文件发送状态的方案：通过监控997功能性确认文件，进行数据状态回写。...您可能会有这样的疑问：什么情况下需要在知行EDI平台监控交易伙伴的997功能性确认文件来进行数据的状态回写？...以上信息都清楚后，接下来给大家介绍下通过监控997进行数据回写的实现原理和步骤：通过监控997功能性确认文件，进行数据状态回写通常使用在X12标准并启用997功能的方案中。...以采购订单850为例，850文件发出后，将GS06和订单编号的值写入数据库，以下步骤均以采购订单850报文为例在（MFT）传输端口，以AS2端口为例，在AS2端口的事件-发送后（After Send）通过写脚本将发送成功的...997文件在知行之桥中设置对997文件进行后续处理设置如下：在X12（X12ToXML）端口的高级设置–其他设置下–功能性ACK：返回入站的功能性ACK默认情况下，所有功能性ACK（997,999）都将通过
今天我们从 kafka架构 以如何 优化GC 两个方面讲解. kafka架构 既然要说kafka是如何通过内存缓冲池设计来优化JVM的GC问题，那么，如果不清楚 kafka 的架构 设计，又怎么更好的调优呢...image 通过以上的介绍不难看出，Kafka的设计初衷是尽一切努力在内存中完成数据交换，无论是对外作为一整个消息系统，或是内部同底层操作系统的交互。...image 此时的集群只有写，没有读操作。 10M/s左右的Send的流量是Partition之间进行Replicate而产生的。...那么Kafka如何做到能支持能同时发送大量消息的呢？ 答案是Kafka通过批量压缩和发送做到的。...image 总结 Kafka通过使用内存缓冲池的设计，让整个发送过程中的存储空间循环利用，有效减少JVM GC造成的影响，从而提高发送性能，提升吞吐量。
ConsurrentHashMap如何计算下标？...它通过在读写操作期间保存多个数据版本，以提供并发事务间的隔离性，从而避免了传统的锁机制所带来的资源争用和阻塞问题。...在 MVCC 机制中，每个事务的读操作都能看到事务开始之前的一致性数据快照，而不受其他并发事务的修改的影响。核心思想是通过创建多个数据版本，保持事务的一致性和隔离性。...指标含义：包括进程ID (PID)、用户 (USER)、优先级 (PR)、nice 值 (NI)、虚拟内存使用量 (VIRT)、物理内存使用量 (RES)、共享内存大小 (SHR)、进程状态 (S)、CPU...这样有效地利用了 CPU 资源，减少了无谓的等待和上下文切换。高效数据结构：Redis 提供了多种高效的数据结构，如哈希表、有序集合等。
内存使用和磁盘使用 PG过去只为内存中每个事务保留4096次更改（max_changes_in_memory）。如果有一个非常长的事务，其余的更改将作为溢出文件溢出到磁盘。这里有2个重要含义。...相反，PG13会跟踪所有事务的总内存使用量和单个事务的内存使用量。引入了一个新参数logical_decoding_work_mem。仅当超过限制时，缓冲区才会溢出到磁盘。...并且只有消耗最多内存的最大事务才会成为溢出到磁盘的受害者。这更加智能，减少了不必要的磁盘溢出。...通过这样处理这个故障：系统表扫描方法API返回ERRCODE_TRANSACTION_ROLLBACK给后端服务或者解码特定未提交事务的WAL Sender。...接收到这个错误码的解码逻辑终止当前事务的解码，并继续解码其他事务。 如何配置 必要的功能仅在PG14中使用。客户端需要在streaming开启的情况下初始化复制连接。
一旦它们在短时间内尝试更改同一个字段（比如配额的使用量），就会引发严重的冲突。 因此，JuiceFS 的做法是在每个客户端内存中同步维护配额相关的缓存，并将本地更新每隔 3 秒异步地提交到数据库。...这样做牺牲了一定的实时性，但可以有效减少请求个数和事务冲突。此外，客户端在每个心跳周期（默认 12 秒）从元数据引擎加载最新信息，包括配额阈值和使用量，以了解文件系统全局的情况。...在执行操作之前，如有必要客户端可直接在内存中进行同步检查，并在检查通过后才继续后面的流程。 03 复杂功能设计 本章讨论目录配额中相对复杂的两个功能（即第一章需求表中标红项）的设计思路。...那么在给定目录后，如何快速找到其所有受影响的配额呢？...JuiceFS 的元数据实现均采用乐观锁机制，即在发现冲突时通过重试来解决，在高压力情况下，部分目录的修改事务会冲突得非常严重。
在整个活动轨迹中，我们还可以观察到 Full GC 事件可以恢复的堆内存使用量在一段时间内开始下降，但下降量越来越少，可通过图中的朝下方向的深红色箭头体现。...即，针对每一次的 GC 事件，我们可以将其活动事件汇总为以下： 第一次 Full GC 事件运行时，堆内存使用量下降到约 22 GB，而第二次 Full GC 事件运行时，堆内存使用量仅下降到约...因为当持续进行 GC 事件时，应用程序不会处理任何客户事务，它只会执行 GC 活动事件。 ...基于此种场景策略，我们将最大限度地减少对客户的影响。 3. ...如果应用程序处于这种状态，我们可以通过使用 Haxxx.jar、HeapHero、Eclipse MAT 等工具来诊断内存泄漏。
WiredTiger存储引擎之二：一个Page的生命周期 WiredTiger存储引擎之三：Checkpoint原理 WiredTiger存储引擎之四：WT工具编译与元数据文件剖析 WiredTiger存储引擎之五：与事务相关的数据结构以及并发控制机制...最后，会将主机剩余的内存（排除其它进程的使用）作为文件系统缓存，供MongoDB使用，这样MongoDB可将压缩的磁盘文件也缓存到内存中，从而减少磁盘I/O。...I/O次数，还能减少内存的占用； 索引数据加载到WiredTiger的Internal Cache后，格式与磁盘上的格式不一样，但仍能利用其前缀压缩的特性（即去掉索引字段上重复的前缀）减少对内存的占用...先通过将此大的page拆分为多个小的page，再通过reconcile将这些小的pages保存到磁盘上，一旦reconcile写入磁盘完成，这些pages就能从cache中淘汰出去，从而为后面更多的写入操作腾出空间...通过设定合理值，加速页面淘汰，避免淘汰不及时导致应用线程也被迫加入到淘汰任务中来，造成应用线程对其它正常请求操作的阻塞。
在整个活动轨迹中，我们还可以观察到 Full GC 事件可以恢复的堆内存使用量在一段时间内开始下降，但下降量越来越少，可通过图中的朝下方向的深红色箭头体现。...因为当持续进行 GC 事件时，应用程序不会处理任何客户事务，它只会执行 GC 活动事件。...基于此种场景策略，我们将最大限度地减少对客户的影响。 3....因此，在 06 年 10 月 12 点 02 分到下午 12 点 30 分的此段时间范围内，由于 GC 事件持续运行，应用程序的 CPU 消耗会一直处于暴涨状态，客户不会得到任何事务响应。...如果应用程序处于这种状态，我们可以通过使用 Haxxx.jar、HeapHero、Eclipse MAT 等工具来诊断内存泄漏。
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