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Android获取当前应用分配的最大内存和目前使用内存的方法

在Android里,程序内存被分为2部分:native和dalvik,dalvik就是我们普通的Java使用内存,分析堆栈的时候使用内存。...().maxMemory() * 1.0/ (1024 * 1024)); //当前分配的总内存 float totalMemory = (float) (Runtime.getRuntime(...long maxMemory=rt.maxMemory(); log.i("maxMemory:",Long.toString(maxMemory/(1024*1024))); 這個可以直接得到app可使用的最大...memory size算出來是MB, 获得的是heapgrowthlimit 1,maxMemory()方法获取系统可为APP分配的最大内存, 2,totalMemory() 获取APP当前所分配的内存...而heapsize是在manifest中设置了largeHeap=true 之后,可以使用的最大内存值 结论就是,设置largeHeap的确可以增加内存的申请量。

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服务器内存使用飙升的排查

这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题,io会瞬间飙升到很高很高,造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大(网络连接数)。知道是哪个进程造成的,但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。麻烦之处在于很好的定位问题,重现实际的操作。没办法,只能针对socket服务特定的端口进行抓包。...服务器问题,无非就是资源不合理的使用,造成服务器内存,cpu,io,流量等相关资源出现非常不正常的波动,资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查,没有其他比较好的办法,只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多,一个个的排查相当痛苦。 出现问题,首先看日志。如果是线上的,先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志,访问日志是否有异常,确定是否有人扫机器。

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    public static Object service(String url, World至浏览

    使用的glibc版本是2.19 哪位大佬知道,指导下。谢谢 不用考虑输入pGBK的问题,因为使用同一个请求文本,30路压测,一般2天左右,就会奔溃。...dp[i][j][k]表示执行到前i颗树,红色j个,蓝色k个,的状态,最大满筐数是多少。 这样是个n^4的dp,根据经验,可以省去蓝色的那一维,转而用总量减去红色剩余量来表示剩余的蓝色浆果。...所以:dp[i][j]表示执行到前i颗树,红色j个.的状态,最大满筐数是多少。 遍历i时,枚举s,表示这一同树框中放红色浆果s个,蓝色k-s个。枚举时保证合法性。...再枚举j,用dp[i-1][j]来更新当前状态。...设nm1表示当前装s个红色浆果到同树框后,红色浆果剩余量,显然:nm1=j+a[i]-s, sm表示1-i树上总浆果数 同理nm2表蓝色剩余,nm2=sm-dp[i-1][j]*k-k-nm1.

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    Berries DP CodeForces_1Berries348E Phoenix and

    dp[i][j][k]表示执行到前i颗树,红色j个,蓝色k个,的状态,最大满筐数是多少。 这样是个n^4的dp,根据经验,可以省去蓝色的那一维,转而用总量减去红色剩余量来表示剩余的蓝色浆果。...所以:dp[i][j]表示执行到前i颗树,红色j个.的状态,最大满筐数是多少。 遍历i时,枚举s,表示这一同树框中放红色浆果s个,蓝色k-s个。枚举时保证合法性。...再枚举j,用dp[i-1][j]来更新当前状态。...设nm1表示当前装s个红色浆果到同树框后,红色浆果剩余量,显然:nm1=j+a[i]-s, sm表示1-i树上总浆果数 同理nm2表蓝色剩余,nm2=sm-dp[i-1][j]*k-k-nm1....枚举完s时加上一个当前数不装同树框的转移即可。 结果为dp[n][j]最大值。 这里注意一个细节。。int取模比long long 快个常数,这题刚好卡这个。。

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    Berries DP CodeForces_1Berries348E Phoenix and

    dp[i][j][k]表示执行到前i颗树,红色j个,蓝色k个,的状态,最大满筐数是多少。 这样是个n^4的dp,根据经验,可以省去蓝色的那一维,转而用总量减去红色剩余量来表示剩余的蓝色浆果。...所以:dp[i][j]表示执行到前i颗树,红色j个.的状态,最大满筐数是多少。 遍历i时,枚举s,表示这一同树框中放红色浆果s个,蓝色k-s个。枚举时保证合法性。...再枚举j,用dp[i-1][j]来更新当前状态。...设nm1表示当前装s个红色浆果到同树框后,红色浆果剩余量,显然:nm1=j+a[i]-s, sm表示1-i树上总浆果数 同理nm2表蓝色剩余,nm2=sm-dp[i-1][j]*k-k-nm1....for(int s=1;s<k&&s<=a[i];s++)//这一筐装红浆果多少个 { if(k-s>b[i])continue;//必须合法 int nm1=j+a[i]-s;//红浆果剩余量

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    Android编程实现悬浮窗获取并显示当前内存使用量的方法

    本文实例讲述了Android编程实现悬浮窗获取并显示当前内存使用量的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 运行效果: ? 其中: ? 这一块就是悬浮窗,可以随意拖动,动态显示当前内存使用量。...使用一下方法即可: width = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getWidth(); height = activity.getWindowManager...其内存数据是如何获取及及时更新的呢?...= null) { // 采集内存信息 content = line; } } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch...begin + 1, end).trim(); // 转换为Int型 mTotal = Integer.parseInt(content); return mTotal; } } 里面只定义了两个方法,获取总内存使用内存

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    Linux系列(五):如何查看服务器内存使用情况

    1. free命令 free 命令显示系统使用和空闲的内存情况,包括物理内存、交互区内存(swap)和内核缓冲区内存。...,如果机器剩余内存非常小,一般小于总内存的20%,则判断为系统物理内存不够 Swap: 表示硬盘上交换分区的使用情况,如剩余空间较小,需要留意当前系统内存使用情况及负载,当Swap的used值大于0时,...则表示操作系统物理内存不够,已经开始使用硬盘内存了。...第1行数据11G表示物理内存总量;6.5G表示总计分配给缓存(包含buffers与cache)使用的数量,但其中可能部分缓存并未实际使用; 1.3G表示未被分配的内存;shared表示共享内存;4.0G...,通过“shift+m”按键将进程按照内存使用情况排序,可以查看哪些进程是当前系统中的内存开销“大户”。

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    IBM Power7 服务器 Hypervisor 内存使用情况研究

    Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 允许多个操作系统和应用共享硬件。...IBM Power7 服务器 Hypervisor 内存使用 Hypervisor 预留内存的大小通常与分区的数量以及分区设置的最大内存有关。在下面的内容中,将通过实验手段验证相关因素的关系。...Hypervisor 内存使用的和分配给分区物理内存的最小分配单元。...其中,2.75G 是 Hypervisor 预留内存的大小,“已分配给分区”表示目前没有内存被分区使用。...从上图可以看出,我们使用服务器对应的编号是 40. 在上图的位置输入 40,提示符依旧,并未切换到类似如下界面,说明此台服务器还未创建分区: ?

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    最佳实践【二】从 0 开始,用 flask+mongodb 打造分布式服务器监控平台

    首先应该先读取每台服务器的资源,在读取资源的时候检查是否超过阈值,然后主机一次性获取所有服务器资源信息并存入数据库,接着出库计算并将数据处理成可视化图表。...到了真正编写每个硬件资源信息代码的时候了,我们首先来看看内存内存需要的信息为内存总量、已使用量、剩余量及剩余百分比。...我们从之前的文章可以知道,通过上面定义的 self.memory 就可以直接取到部分内存的用量信息: def memory_usage(self): """当前时刻内存用量信息...,所以我们在将数值单位计算完毕后,可以用数学运算计算出余量余量百分比,此处 memory_usage 代码改为: def memory_usage(self): """当前时刻内存用量信息...这些数据就是我们在视图类中 return 的 cpu、内存、磁盘以及进程信息数据。 至此,我们 德玛西亚阵营 的服务器信息获取模块就编写完成,下一次我们将会编写数据存储以及其他的模块。

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    工业MODBUS电子看板TCP安灯系统的解决方案

    只要流水线旁物料 余量达到触发条件(即最低剩余量时),及时发出物料需求呼叫,通过网络传递到数据服务器,由系统处理并自动分配给适合的 物料配送人员,物料配送人员及时组织物料配送上线,完成配送后,将对应的呼叫信息进行复位...,完成一次配送;当需要制造产品或使用设备以简化操作时,其实很难检测到其内部问题。...这就是为什么如今许多制造公司使用 人工智能驱动的自动化和强大的工具来检测过程中的缺陷或产品设计中的缺陷的主要原因。通过使用人工智能进行深入的质量测试,制造商可以确保高质量的产品以及更快的上市时间。...机器真正拥有智能的关键在于能够使用因果推论而非相关关系推论,因此需营造工程师与AI协同工作的环境,由人工经验加以解释。

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    省近90%服务器,反欺诈效率却大增,PayPal打破「AI内存墙」的方案为何如此划算?

    为了配合企业用户对于算力的强烈需求,当前的很多 AI 硬件(比如 GPU)都铆足了劲儿地提高峰值算力,但这种提升通常以简化或者删除其他部分(例如内存的分层架构)为代价[1],这就造成 AI 硬件的内存发展速度远远落后于算力的增长速度...TB),因此 PayPal 只需使用更小的集群就可以满足业务所需的高性能,从而让服务器数量减少约 50%,每集群的成本降低约 30% 。...同时,与先前的基础设施相比,使用服务器总数量可以减少近 90%(从 1024 台减少到 120 台),相关的硬件占用空间减到约为原来的 1/8,吞吐量增至原来的 5 倍(每秒事务处理量从 20 万提升到...据英特尔专家介绍:在输入长度为 765aa 的条件下,64 个实例并行执行时,内存容量的需求就会突破 2TB。在这种情形下,对广大用户来说,使用傲腾™ 持久内存是一个可行且负担的方案。...所以,尽管我们都希望看到更多前瞻性解决方案能够早日落地,但是短期来看,英特尔®傲腾™ 持久内存仍然是当前比较容易实现而且性价比较高的一种内存墙解决方案。

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    使用可观测平台监控你的轻量帕鲁服务器内存状况

    但放出来的服务器内存方面存在问题,玩久了会把内存吃光把服务器搞炸,得手动重启。 于是写了个定时检测内存占用的脚本,在内存过高时发通知提醒重启。...帕鲁服务器套餐推荐与搭建 套餐推荐 轻量又把无忧放出来了,新人可能不了解无忧是什么,无忧的意思是续费同价。 也就是说这个套餐以后每月续费都是102元,不会涨价。...没接触过服务器的新手建议选择Windows版本的镜像,直接用电脑自带的远程桌面就能连接上去管理。 使用腾讯云可观测平台设置内存告警 进入控制台,选择对应的服务器,并记住服务器名。...现在说说第二个,点击后会弹出一个多选框,这里会显示服务器服务器名,也就是第一步要记住的那个,选择对应的服务器,按确定。 然后是设置通知模板。 新建一个模板,接收对象选择当前用户,点击确定。...当你的服务器内存超过设置的占用(这里设置的是92%)时,腾讯云就会自动发短信提醒你,这时候登录上去重启下服务端即可。

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    Pytorch 内存分配与 max_split_size_mb

    问题复现 假如我们当前的显存分配如上图所示,假设当前想分配 800MB 显存,虽然空闲的总显存有 1000MB,但是上方图的空闲显存由地址不连续的两个 500MB 的块组成,不够分配这 800MB 显存...步骤一、二中重用 block 失败,于是用 cudaMalloc 分配内存,大小为 alloc_size; 注意有一个参数 set_fraction 会限制可分配的显存为当前剩余的显存 * fraction...size 的总和; free:由 cudaMemGetInfo 返回的 device 显存剩余量; reserved:BlockPool 中所有 Block 的大小,与已经分配的 Block 大小的总和...在这个例子里,device 只 435.5MB,不够 1.24GB,而 PyTorch 自己保留了 14.21GB(储存在 Block 里),其中分配了 10.3GB, 3.9GB。...错误信息 典型的使用 max_split_size_mb 可以大概率解决的错误信息类似这种: RuntimeError: CUDA out of memory.

    2.2K10

    5天2亿活跃用户,2017QQ“LBS+AR”天降红包活动后台揭密

    ,将共享内存数据下发到各个业务机器 4. ...动态数据层:负责用户、活动动态数据的存储,包含4类数据 a) 发奖计数器:每个任务/奖品发放量 b) 用户历史记录:用户中奖的信息 c) 冷却与限额:用户领取的每种奖品的限制信息 d) 叠放计数器:重复获取的奖品数量...每张表使用2块共享内存,一块用于实时读,另一块用于更新,数据更新无感知,对业务零影响 3. ...这里面临的主要的挑战是区级行政区的红包余量计数,本文将着重介绍余量计数方案的演化思路。 朴素方案 来一个请求就去读一次! ? 进程级缓存方案 上一个方案显然不可行,而进程级缓存是最初使用的方案。...腾讯WeTest服务器性能测试运用了沉淀十多年的内部实践经验总结,通过基于真实业务场景和用户行为进行压力测试,帮助游戏开发者发现服务器端的性能瓶颈,进行针对性的性能调优,降低服务器采购和维护成本,提高用户留存和转化率

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