step2：接收到ARP请求的设备会检查目的IP地址和自己的IP地址是否一致，不一致就会忽略当前的ARP请求，一致就会向源主机发送ARP响应。...Mac地址还可以用很久 有限的Mac地址，不断的使用，迟早是会消耗完的。但是Mac地址数量足够多，还可以使用很长一段时间。...公网IP地址是在2019年才耗尽的，可想而知，Mac地址池可是比IP地址池大了6万多倍，而且重复的Mac地址只要不在一个局域网内就能正常使用，Mac地址相当于永远都消耗不完。
step2：接收到 ARP 请求的设备会检查目的 IP 地址和自己的 IP 地址是否一致，不一致就会忽略当前的 ARP 请求，一致就会向源主机发送 ARP 响应。...Mac 地址还可以用很久 有限的 Mac 地址，不断的使用，迟早是会消耗完的。但是 Mac 地址数量足够多，还可以使用很长一段时间。...公网 IP 地址是在 2019 年才耗尽的，可想而知，Mac 地址池可是比 IP 地址池大了 6 万多倍，而且重复的 Mac 地址只要不在一个局域网内就能正常使用，Mac 地址相当于永远都消耗不完。
日常开发中，经常会遇到一些循环耗时计算的操作，一般也都会采用 for 循环来处理，for 作为编程入门基础，主要是处理重复的计算操作，虽然简单好用，但在写法上也有很多的考究，如果处理不好，可能成为拖垮程序的罪魁祸首...，下面总结 10 多条 for 循环的常见优化方式，让代码优雅起来。...list.size() - 1; i >= 0; i--) { System.out.println(list.get(i)); } 优点：不必每次都计算 ，变量的作用域遵循最小范围原则 缺点： 结果的顺序会反...for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < 10000; j++) { } } 原因 方式八：循环嵌套提取不需要循环的逻辑 //...，如果不需要中止循环，就需要将异常处理放在循环体内，用来捕获单次循环出现的异常，避免因为单词异常导致整个for循环后续中止 方式十：倒序删除 如果不使用迭代器遍历删除时，可以采用倒叙的方式遍历删除元素，
他：Thread.sleep()不会释放锁资源，……，balabala 我：LockSupport.park()会释放锁资源吗？ 他：会吧。（估计和Object.wait()搞混淆了） 我：会吗？...会吗？会吗？ 他（羞涩地低下了头）：彤哥，不知道，你的文章里没写。（这段我瞎写的哈^^） OK，今天我们就来看看LockSupport.park()到底会不会释放锁资源。...()不会释放锁资源，Object.wait()会释放锁资源。...经过上面的分析相信你一定很清楚了，真的吗？往下看！...LockSupport.park()会释放锁资源吗？ 不会，它只负责阻塞当前线程，释放锁资源实际上是在Condition的await()方法中实现的。
一个简单的 Task 不会消耗多少时间，但如果你不合适地将 Task 转为同步等待，那么也可能很快耗尽线程池的所有资源，出现类似死锁的情况。...在实际的测试当中，1~7 个任务的耗时几乎相同，而到后面每增加一个任务会增加大量时间。...这可以认为默认情况下线程池在增加线程的时候，发现如果线程不够，会等待 1 秒之后才会创建新的线程。...并在每个 Task 中等待任务执行完毕； 随后这 n 个 Task 分别再创建了 n 个子 Task，并继续安排在线程池中执行； 这时问题来了，由于前面 n 个 Task 在等待中，所以占用了线程池的线程资源...因为它可能在你的延迟初始化 Lazy 中导致死锁 - walterlv 在有 UI 线程参与的同步锁（如 AutoResetEvent）内部使用 await 可能导致死锁 .NET 中小心嵌套等待的 Task，它可能会耗尽你线程池的现有资源
这些未被释放的对象会导致内存消耗增加，最终耗尽可用内存。...大数据集处理： 当处理大量数据时，如读取大型文件、处理数据库查询结果集等，如果不适当地管理数据，可能会导致内存占用过高，最终导致OOM问题。 2....但是需要注意，过大的堆内存可能会影响系统的性能和稳定性，因此需要根据具体的应用场景和系统资源来合理调整堆内存大小。...避免死循环和递归调用 确保代码中不存在无限循环或递归调用的情况，以免耗尽栈空间。...在processBigDataInBatches()方法中，按照每批处理的数据量（在本例中为1000条记录），逐批处理大规模数据，并在每批处理完后释放相应的内存资源。
级联故障的原因 可能导致级联故障的触发点有很多，最终可能导致的情况包括服务器过载、资源耗尽和服务不可用。 服务器过载 最常见的原因是服务器过载。发生这种情况时，系统性能下降通常会影响到系统的其他部分。...集群 A 和 B 根据容量（左）接收负载，如果集群 B 发生故障，集群 A 接收过载（右） 资源耗尽 服务器的资源是有限的。如果负载到达某个阈值以上，服务器的性能指标（例如延迟或错误率）就会恶化。...随后一些资源类型到达瓶颈，导致异常发生，例如， 如果CPU不足，可能会出现各种问题，包括请求速度较慢、排队效应过多或线程不足。 如果内存/ RAM被过度使用，任务可能会崩溃，或者缓存命中率会降低。...服务不可用 当资源耗尽导致服务器崩溃时，流量会传播到其他服务器，从而增加这些服务器也崩溃的可能性。...2015 年 AWS DynamoDB 中断的因果循环图 现在，为了解决级联场景，可以采取各种措施。第一个也是最直观的选择是增加资源。
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...如果没有正确处理反压力，可能会导致资源耗尽，甚至在最坏的情况下，数据丢失。 看一个简单的例子。...这种限速的弊端很明显，假如下游处理能力超过了这个最大的限制，会导致资源浪费。而且需要对每个 Spark Streaming 作业进行压测预估，成本比较高。...版本开始引入了 back pressure，实现自动调节数据的传输速率，其监听所有作业的 onBatchCompleted 事件，并且基于 processingDelay、schedulingDelay、当前批处理的记录条数以及处理完成事件来估算出一个速率...会随着数据能力进行调整，来保证 Spark Streaming 流畅运行。
原因可能是存在一个或多个资源饱和以及后台负载变化等潜在缺陷。三、随着时间的推移，响应降低在某些情况下，随着时间的推移，系统响应速度会逐渐或快速降低。...系统在在线处理之前无法完成应该完成的批处理，或对批处理的执行无法在允许时间段内完成。...当并行进程对动态内存产生巨大需求而内存无法及时释放时，实时系统会耗尽内存，这可能是因为系统的内存容量不够，或者内存请求的处理优先级设置不当。...七、资源耗尽内存泄露：程序未能正确释放不再使用的内存，导致可用内存逐渐减少。连接池满：数据库或其他资源的连接池大小设置不合理，导致新请求无法获取到必要的资源。...文件描述符限制：操作系统对每个进程打开的文件数有上限，超过这个限制会导致新的文件无法打开。磁盘空间不足：日志记录、临时文件积累等可能导致磁盘空间耗尽。
短时巨量请求造成资源耗尽，最终造成系统无法响应。 系统中一个服务服务出现故障，影响其他系统，造成系统级联故障。...请求不受约束或者未进行批处理，系统会逐渐变慢失去响应 注 (资源可能是，线程，网络连接，内存等) Hystrix解决方案 超时后取消与外部服务的连接;释放系统资源，并使系统响应 线程和网络使用受到线程池和信号量的限制...当资源消耗到它们的约束时，之后的请求将失败，而不是排队 当发生故障时，可以在适当的时候使用fallback; 可以使用批处理请求;更有效地利用本地及外来服务资源 工作流程 [image] 官方工作流程图一共...失败次数，延迟，超时，拒绝等指标，会快速反应出问题，结合Spring Cloud 可以实现动态刷新。 线程池内置了并发实现，为同步依赖服务构建异步访问。 请求合并 解决，通信占用和连接消耗问题。...在一个很短的时间窗口（默认10ms）内对多个请求进行合并以批处理的方式发送请求。
一、CC攻击的本质与运作机制CC攻击，全称为ChallengeCollapsar，是DDoS（分布式拒绝服务）攻击的一种变体，其核心在于利用代理服务器向目标服务器发起大量看似合法的请求，旨在耗尽服务器资源...**运作原理：****资源耗尽：** 攻击者控制多台主机持续向目标服务器发送请求，特别是那些需要大量CPU处理的页面，迫使服务器资源过度消耗，最终达到不可用状态。...**批处理分析：** 使用自定义批处理脚本筛选出所有连接至80端口的记录，若发现同一IP有大量连接，则该IP可能是攻击源。...三、防御CC攻击的策略**防御措施需多层次展开，结合技术与资源管理：****垂直扩展与水平扩容：** 提升单机性能或增加服务器数量，增强整体抗压能力。
查询结果集过大 如果在删除前执行了一个查询语句，返回的结果集非常大，而且没有适当地分批处理或分页处理，会导致查询结果集占用过多的内存，从而引发内存溢出。 3....内存泄漏 如果应用程序中存在内存泄漏问题，即对象无法被垃圾回收机制正常释放，而这些对象占用的内存会随着时间的推移而增加，最终导致内存耗尽。 4....未优化的删除操作 如果删除操作没有使用适当的索引或者没有优化的删除语句，MySQL 可能会执行全表扫描，导致大量的磁盘和内存资源消耗，从而引起内存溢出。 解决这个问题的方法 1....分批处理 将大量删除操作划分成小批次进行，每次处理一定数量的数据，以避免一次性操作过多数据导致内存问题。 2....增加服务器资源 如果经过以上优化措施仍无法解决问题，可以考虑增加服务器的内存容量或者升级数据库服务器。 请注意，在进行大量删除操作之前，务必备份重要的数据，以防止意外删除导致数据丢失。
以下是一个典型的代码片段： large_list = [i for i in range(10**9)] 当我们运行这段代码时，可能会遇到 MemoryError 异常。...无限循环或递归：程序在无限循环或递归中不断占用内存，直至内存耗尽。 数据类型不匹配：错误地使用了占用内存较多的数据类型或结构。...分批处理数据：将大数据集分成小批次进行处理，避免一次性占用大量内存。 优化数据结构：选择更高效的数据结构或算法，减少内存占用。...process_batch(batch) batch = [] # 处理最后一批数据 if batch: # process_batch(batch) pass 通过使用生成器和分批处理
如果循环的每次迭代只执行少量的工作，那么调度代码的开销可能会超过将代码分派到队列可能带来的性能优势。如果您在测试期间发现这一点是正确的，那么您可以使用步进来增加每个循环迭代期间执行的工作量。...答：串行队列，异步执行时，只开一个子线程；无所谓多个线程执行； 并发队列，异步执行时，会自动开多个线程，可以在多个线程并发执行不同的任务。 一个线程可以同时执行多个队列的任务吗？...A:即使队列对象是为全局的，self -> queue -> operation block -> self，的确会造成循环引用。但是在队列里的操作执行完毕时，队列会自动释放操作，自动解除循环引用。...其他情况，对存在资源竞争的代码加锁或使用信号量（初始参数填1，表示只允许一条线程访问资源）。 串行队列同步执行时，如果有任务相互等待，会死锁。...当一个批处理完成执行时，使用完成块告诉应用程序创建一个新的批处理。当您有很多工作要做时，您希望保持队列中充满足够的操作，以便计算机保持忙碌，但是您不希望一次创建太多操作，以至于应用程序耗尽内存。
GetCode函数仅只是一个包装类，GetCode_才是真正的执行体： GetCode_ 会调用GetDataBlock来读取GIF图片中的数据： 以上就是涉及到的漏洞代码，你有发现一些端倪吗？...就像上述的：如果GetDataBlock_返回-1，则第400行中的scd->done将会被设置为True，并停止while循环。...但是其定义的count是无符号字符，它总是从0到255的正数，所以这种循环停止动作是不会被触发执行的。...因此，最终结果就是，一张GIF图片就可以实现无限循环，导致服务器资源耗尽，直到崩溃宕机。...后记 Orange Tsai后续会公开更多0-day和与该漏洞相关的内容。 漏洞参考： https://bugs.php.net/bug.php?
这个时候可以用到 windows 批处理 bat 文件 (linux 的话可以用 shell 脚本）。用完发现好用到不行！...hexo 博客新姿势 hexo 提交也很麻烦，当然也要批处理一下呀 1 hexo clean&&hexo g -d 其他 死机脚本 (友情提醒千万不要在真机实验，请在虚拟机运行) 1 start cmd...死机无非是耗尽系统资源 1 _(){ _ | _ & }; _ 这个&指后台运行的意思。 统计文件名 1 dir \\?
Gas机制设计的初衷是为了防止无限循环和资源滥用，但同时也为攻击者提供了可利用的空间。...Gas限制机制 在以太坊中，每一笔交易都会携带一定数量的Gas，这是为了确保任何执行的操作都不会消耗过多的计算资源，从而避免网络拥堵或资源耗尽。...当一笔交易开始执行时，它会从交易者提供的Gas总量中扣除费用，直到合约执行完成或Gas耗尽。如果在执行过程中Gas耗尽，那么交易将被回滚，且已经消耗的Gas不会退还给用户。...无限循环 另一种DoS攻击的方式是通过使智能合约进入无限循环，这将导致Gas立即耗尽，交易失败并回滚。...，如果startValue设置得足够大，那么这个循环会消耗所有可用的Gas，导致交易失败并回滚。
你能解释一下什么是大型语言模型（LLM）的推断过程吗？以及在传统批处理策略中存在的哪些低效性？...然而，由于 LLMs 通常需要大量的内存和计算资源，传统的批处理策略可能会导致一些低效性： 内存消耗高：传统批处理策略可能会导致大量的 GPU 内存被占用，限制了可以同时处理的文本量。...你能解释一下预填充阶段的具体作用和原理吗？ 当处理一个请求时，预填充阶段扮演着关键的角色。这个阶段起初可能会花费一些时间，但它在整个生成过程中扮演着非常重要的作用。...你能简要说明一下这方面的估算和计算方法吗？ 当基本模型大小和 token 序列长度增加时，GPU 内存的消耗量也会相应增加。...这种差异性会导致 GPU 的部分计算资源一直处于闲置状态，因为它们无法立即用于生成更多的序列。 Q5. 静态批处理何时会低效利用 GPU？
然而，TensorFlow (在 graph 模式下) 编译一个 graph，因此当你运行实际的训练循环时，在 session.run 调用之外没有任何 Python 开销。...有人能提供更多细节吗？是什么阻止了 TensorFlow 做同样的事情？...programmerChilli (回复 patrickkidger)： 我认为你是正确的，将批处理维度放在最后可以实现一些非常有趣的优化 (想想所有的向量化)。...比如 batch size 为 2 (可能 3 会更糟)。突然之间，你可以在批处理维度上进行向量化的数量变得非常少了，并且你已经传播了其余的数据，但没有获得多少收益。...如果你像这样做项目，那么你将在 CPU 上执行一些计算，只要你没有耗尽 CPU, 就可以提高效率。 各位 PyTorcher 和 TF boy，你们怎么看？
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