依靠内存来存储数据的数据库管理系统，也称为内存数据库，成为了解决高并发、低时延数据管理需求的技术路线。近年来，随着动态随机存储器（DRAM）容量的上升和单位价格的下降，使大量数据在内存中的存储和处理成为可能，Redis、Memcached等内存数据库管理软件逐渐成熟，应用范围越来越广。
在服务器硬件中，内存是一种至关重要的组件，它对服务器的性能和稳定性起着决定性的作用。特别是在处理大量数据和复杂任务时，高质量的内存可以带来显著的性能提升。然而，在选择内存时，有两种主要类型的内存需要考虑：ECC 内存和非 ECC 内存。这两种内存类型有各自的优点和缺点，选择哪种类型的内存取决于特定的应用需求。
内存和CPU之间的交互是计算机体系结构中至关重要的一部分。它们之间的互动类似于一对不可分割的爱侣，彼此相互依赖且密不可分。没有内存，CPU无法执行程序指令，这样计算机就会变得毫无意义。同样地，如果只有内存而没有能够执行指令的CPU，计算机也无法正常运行。
这节课我们要讲的是Spark中的 【内存模型】，也就是决定我们Spark代码运行所需要的资源信息。
通过 CONFIG SET maxmemory 100mb或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限制。当达到内存最大值，会触发内存淘汰策略删除数据。
在计算虚拟化大致可分为CPU虚拟化、内存虚拟化、I/O虚拟化，本期我们来聊聊内存虚拟化技术。在物理服务器中可以根据不同的计算需求配置不同容量的内存，如最常见的是配置256G以及512G。在虚拟化环境中这些内存会分配给不同的虚机使用。
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。
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：
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
我们知道，直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多，因此，我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成，而内存是有限的，这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。 物理内存就是系统硬件提供的内存大小，是真正的内存，相对于物理内存，在linux下还有一个虚拟内存的概念，虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略，它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存，用作虚拟内存的磁盘空间被称为交换空间（Swap Space）。 作为物理内存的扩展，linux会在物理内存不足时，使用交换分区的虚拟内存，更详细的说，就是内核会将暂时不用的内存块信息写到交换空间，这样以来，物理内存得到了释放，这块内存就可以用于其它目的，当需要用到原始的内容时，这些信息会被重新从交换空间读入物理内存。 Linux的内存管理采取的是分页存取机制，为了保证物理内存能得到充分的利用，内核会在适当的时候将物理内存中不经常使用的数据块自动交换到虚拟内存中，而将经常使用的信息保留到物理内存。
内存条的作用 我们的系统，软件，游戏都是存放在硬盘里的， 那么内存是用来做什么的呢？ 通俗的说，内存相当于一座桥梁，用以负责诸如硬盘、主板、 显卡等硬件上的数据与处理器之间数据交换处理。 所有电脑
内存卡是一种非常重要的存储设备，它的存在为我们的数据传输和备份提供了极大的便利。在快节奏的生活中，随着数据量的不断增加，内存卡的使用频率也越来越高。然而，使用多了难免会遇到一些问题，其中最常见的就是内存卡无法读取。那么， 内存卡无法读取的原因是什么呢？
以交友平台用户中心的user表为例，单表数据规模达到千万级别时，你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢，明明查询命中了索引，但是，部分查询还是很慢，这时候，我们就需要考虑拆分这张user表了。
(以Flink 1.10为蓝本，Flink 1.10对之前的Flink版本的内存模型做了大量优化)
“映射”就是建立一种对应关系，主要是指硬盘上文件的位置与进程逻辑地址空间中一块相同区域之间一一对应。这种关系纯属是逻辑上的概念，物理上是不存在的，原因是进程的逻辑地址空间本身就是不存在的，在内存映射过程中，并没有实际的数据拷贝，文件没有被载入内存，只是逻辑上放入了内存，具体到代码，就是建立并初始化了相关的数据结构，这个过程有系统调用mmap()实现，所以映射的效率很高。
为了快速构建项目，使用高性能框架是我的职责，但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。 探究的过程是痛苦并激动的，痛苦在于完全理解甚至要十天半月甚至没有机会去应用，激动在于技术的相同性，新的框架不再是我焦虑。 每一个底层细节的攻克，就越发觉得自己对计算机一无所知，这可能就是对知识的敬畏。
[描述] 在 C、C++、D 和 JavaScript 编程语言中，const是一个类型限定符一个应用于数据类型的关键字，表示数据是只读的。Const - Wiki
大家都清楚Redis内存占用情况：与存储的数据量、配置参数、服务器内存大小等因素有关。在默认情况下，Redis 会使用尽可能多的内存，直到服务器的内存资源被占满。
Elasticsearch的内存架构主要分为两大部分：堆内存（On-Heap）和堆外内存（Off-Heap）。这两部分内存各有其用途和管理策略，共同支撑着Elasticsearch的高性能和可扩展性。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
在某些情况下，我们可能需要在两个Python程序之间共享数据，其中一个程序将数据写入计算机内存，然后退出，另一个程序启动后读取第一个程序保存的内存数据。这乍听之下似乎不太可能实现，但在某些操作系统中，可以使用共享内存段来实现这一目标。
在使用 Spark 进行计算时，我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况，而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？ 为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因。
说到redis就会联想到memcached，反之亦然。了解过两者的同学有那么个大致的印象：redis与memcached相比，比仅支持简单的key-value数据类型，同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储；redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份；redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用等等，这似乎看起来redis比memcached更加牛逼一些，那么事实上是不是这样的呢？存在即合理，我们来根据几个不同点来一一比较一下。
在现代数字化时代，服务器的性能和能力变得越来越关键。随着数据处理和存储需求的不断增长，内存（RAM）在服务器性能中扮演着至关重要的角色。在过去的几十年里，内存技术经历了多次革命性的变革，其中包括DDR3、DDR4和DDR5等内存标准的推出。本文将深入探讨这三种内存标准，比较它们在性能、能效、适用场景等方面的差异，帮助您了解如何选择适合您服务器需求的内存。
我在上一篇文章末尾留给你的问题是：两个 group by 语句都用了 order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0 这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0 这个值在第一行？
所讨论的“内存”主要指(静态)数据区、堆区和栈区空间。数据区内存在程序编译时分配，该内存的生存期为程序的整个运行期间，如全局变量和static关键字所声明的静态变量。函数执行时在栈上开辟局部自动变量的储存空间，执行结束时自动释放栈区内存。堆区内存亦称动态内存，由程序在运行时调用malloc/calloc/realloc等库函数申请，并由使用者显式地调用free库函数释放。堆内存比栈内存分配容量更大，生存期由使用者决定，故非常灵活。然而，堆内存使用时很容易出现内存泄露、内存越界和重复释放等严重问题。 一、 数
我们都知道，计算机是处理数据的设备，而数据的主要存储位置就是磁盘和内存，并且对于程序员来讲，CPU 和内存是我们必须了解的两个物理结构，它是你通向高阶程序员很重要的桥梁，那么本篇文章我们就来介绍一下基本的内存知识。
两个group by 语句都用了order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0这个值在第一行？
例如Python万物皆对象，并且将内存操作封装的很好，所以python的基本数据类型所用的内存会要远大于存放纯数据类型所占的内存，例如，我们都知道存储int型数据需要四个字节，但是使用Python 申请一个对象来存放数据的话，所用空间要远大于四个字节。
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
* 产生和死亡: 内存条(集成电路板)==>通电==>产生一定容量的存储空间==>存储各种数据==>断电==>内存全部消失
除去以上提到的Masstree本身的无锁化机制外，内存引擎的流程机制也进一步最小化了并发冲突的存在。
Redis中的数据特征： Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
存放基本类型的变量，对象的引用和方法调用，遵循先入后出的原则。 栈内存在函数中定义的“一些基本类型的变量和对象的引用变量”都在函数的栈内存中分配。当在一段代码块定义一个变量时，Java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，Java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间，该内存空间可以立即被另作他用。
随着数字化技术的创新以及时延敏感型应用的持续落地，越来越多的数据需要实现实时或近实时的处理，这推动了 Redis 等内存数据库的广泛应用。此类数据库对于内存容量有着较高的要求，在数据快速增长的背景下，大内存池构建意味着较高的总体拥有成本 （TCO）压力，需要企业通过内存介质创新、存储架构优化等方式，实现成本与容量的平衡。
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。
说到 redis 就会联想到 memcached，反之亦然。了解过两者的同学有那么个大致的印象：
就是随机产生偏移量然后写入，区别于顺序读写需要考虑当前写到哪儿了然后再末尾进行写入。一句话就是随机产生偏移量进行写入
在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM线程，前者为主控进程，负责创建Spark上下文，提交Spark作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个Executor进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给Driver，同时为需要持久化的RDD提供存储功能。由于Driver的内存管理相对来说较为简单，本文主要对Executor的内存的管理进行分析，上下文中的Spark内存均特指Executor的内存。
内存管理是指操作系统或编程语言运行时环境对计算机系统中的内存资源进行分配、使用和回收的过程。其主要目标是有效地管理内存资源，以提供给程序足够的内存空间来存储和执行程序所需的数据和指令。内存管理的作用包括：
本文介绍linux内存机制、虚拟内存swap、buffer/cache释放等原理及实操。
性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器，然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息。通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标。 info命令输出的
本文旨在梳理出Spark内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于Spark 2.1版本，阅读本文需要读者有一定的Spark和Java基础，了解RDD、Shuffle、JVM等相关概念。
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