如果程序开发不当，可能会出现占用过多内存的情况。特别是在Docker里面，如果Python程序占用太多内存，可能会导致Docker容器死掉。
Apache Impala遇到的一个常见问题是资源管理。每个人都想使用尽可能多的资源（即内存）来尝试提高速度和/或隐藏查询效率低下的情况。但是，这对其他人不公平，并且可能不利于支持重要业务流程的查询。我们在许多客户那里看到的是，在重新构建集群并开始使用初始用例时，会有大量资源。在继续添加更多用例，数据科学家和运行即席查询的业务部门之前，这些资源会消耗足够的资源以防止那些原始用例按时完成，因此无需担心资源。这会导致查询失败，这可能使用户感到沮丧，并给现有使用案例带来问题。
事实上。有两个名为PySpark的概念。一个是指Sparkclient内置的pyspark脚本。而还有一个是指Spark Python API中的名为pyspark的package。
我们使用Python和它的数据处理库套件(如panda和scikiti -learn)进行大量数据处理时候，可能使用了大量的计算资源。如何监视程序的内存使用情况就显得尤为重要。
前几天一直在寻找能够输出python函数运行时最大内存消耗的方式，看了一堆的博客和知乎，也尝试了很多方法，最后选择使用memory_profiler中的mprof功能来进行测量的，它的原理是在代码运行过程中每0.1S统计一次内存，并生成统计图。
为了进行数字化IT治理，需要对一些应用进程相关指标进行采集并入库。收集到的应用指标数据最好要进行ES入仓，入到Kafka里面，并通过Kibana可视化展示。
在《一文读懂 HugePages的原理》一文中介绍了 HugePages（大内存页）的原理和使用，现在我们来分析一下 Linux 内核是怎么实现 HugePages 分配的。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的，日志型键值对存储的，非关系型数据库。 通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Hash), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
大内存云服务器是专为处理大规模数据和高负载应用而设计的服务器，其主要特点是拥有大容量的随机存储器（RAM）。这种类型的服务器通常用于需要快速、高效地处理大数据集、内存密集型任务和高性能计算的应用。以下是大内存云服务器的一些特点和优势：
举例，a=range(10000*10000)，会发现内存飙升一个多G，del a 或者a=[]都不能将内存降下来。。 del 可以删除多个变量，del a,b,c,d 办法：
在公司内部，我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务，研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口，我负责提供一个对外服务的HTTP接口。
1、首先，你的开发环境允许你写内存池。（不要跟我说你拿着Python来写个内存池哈） 2、其次，多学学开源的/不开源的优秀线程池源码设计，人家是经过千锤百炼的。比如GNU、nginx、STL等。 3、使用内存池的其中一个优点在于确定性高，这对于时间要去苛刻的实时系统来说至关重要。比方说股票系统。 4、malloc是一个通用的内存分配器。就看你怎么理解这三个字了。 5、针对特殊场景甚至可以为重要的线程单独开内存池。 6、内存池可以节省内存，提高缓存命中率。当然，你要是觉得不需要那就不需要咯。
众所周知，程序需要加载到物理内存才能运行，多核时代会出现多个进程同时操作同一物理地址的情况，进而造成混乱和程序崩溃。计算机当中很多问题的解决都是通过引入中间层，为解决物理内存使用问题，虚拟内存作为中间层进入了操作系统，从此，程序不在直接操作物理内存，只能看到虚拟内存，通过虚拟内存，非常优雅的将进程环境隔离开来，每个进程都拥有自己独立的虚拟地址空间，且所有进程地址空间范围完全一致，也给编程带来了很大的便利，同时也提高了物理内存的使用率，可同时运行更多的进程。
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 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问，
爱可生 DBA 团队成员，负责项目日常问题处理及公司平台问题排查。热爱 IT，喜欢在互联网里畅游，擅长摄影、厨艺，不会厨艺的 DBA 不是好司机，didi~
咳咳，这是知乎上的一个议题哈。我看了之后觉得，我不能等明天了，我今天就把nginx的内存池给剖了。
如果你不做特殊处理，把你的项目以 x86 的架构进行编译，那么你的应用程序在 Windows 上最多只能使用 2GB 的内存（地址空间）。如果你的项目使用 .NET Framework 框架，那么现行有很多简单的方法来帮你实现大内存感知，但 .NET Core 框架下却没有。所以我写了一个库 dotnetCampus.LargeAddressAware，帮助你轻松实现 32 位程序的大内存感知。
高并发内存池设计 高并发下传统方式的弊端 在传统C语言中，我们使用malloc、calloc、realloc、free来进行内存的申请分配与释放，函数原型如下。C++中则是new、delete。 void *malloc(size_t size); malloc在内存的动态存储区中分配了一块长度为size字节的连续区域返回该区域的首地址。 void *calloc(size_t nmemb, size_t size); 与malloc相似，参数size为申请地址的单位元素长度，nmem
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
1. JVM整体内存调整图解（调优关键） 实际上每一块子内存区域都会存在一部分可变伸缩区域，其基本流程：如果内存空间不足，则在可变的范围之内扩大内存空间，当一段时间之后，内存空间不紧张的时候，再将内
新媒体管家 关键时刻，第一时间送达！ Python中的列表基于PyListObject实现，列表支持元素的插入、删除、更新操作，因此PyListObject是一个变长对象（列表的长度随着元素的增加和删除而变长和变短），同时它还是一个可变对象（列表中的元素根据列表的操作而发生变化，内存大小动态的变化）。 PyListObject的定义： 📷 咋一看PyListObject对象的定义非常简单，除了通用对象都有的引用计数（ob_refcnt）、类型信息（ob_type），以及变长对象的长度（ob_size）之外，
本文将深入探讨Redis中maxmemory的设置和内存淘汰策略。我们将解释maxmemory的作用和设置方法，并详细介绍Redis中常用的内存淘汰策略。通过代码示例和实际应用案例，读者将对Redis中的maxmemory设置和淘汰策略有更深入的了解。
Android应用建立在Java虚拟机之上的，Google为了保证同时多个APP运行并及时唤醒，就为每个虚拟机设置了最大可使用内存，通过adb命令可以查看相应的几个参数，
大页内存(HugePages)，有时也叫“大内存页”、“内存大页”、“标准大页”。操作系统以内存页为单位管理内存，内存页的大小对系统性能有影响。内存页设得太小，内存页会很多，管理内存页的数组会比较大，耗内存，同时TLB(Translation Lookaside Buffer，页表寄存缓冲器，可理解为页表缓冲)大小是固定的，导致TLB MISS增加。在不同的应用场合，内存页的大小的最优值是不同的。所以一般的系统都支持多种内存页的取值。
$ZSTORAGE包含JOB的进程私有内存的最大内存量(以KB为单位)。此内存可用于局部变量、堆栈和其他表。此内存限制不包括例程目标代码的空间。此内存根据需要分配给进程，例如在分配数组时。
windows中大家都知道，JAVA程序启动时都会JVM都会分配一个初始内存和最大内存给这个应用程序。这个初始内存和最大内存在一定程度都会影响程序的性能。比如说在应用程序用到最大内存的时候，JVM是要先去做垃圾回收的动作，释放被占用的一些内存。 所以想调整Tomcat的启动时初始内存和最大内存就需要向JVM声明，一般的JAVA程序在运行都可以通过中-Xms -Xmx来调整应用程序的初始内存和最大内存: 如：java -Xms 64m -Xmx 128m a.jar. tomcat的启动程序是包装过的，不能直接使用java -X….. tomcat.*来改变内存的设置。在Tomcat在改变这个设置 有两种方法： 1. 适合用%tomcat_home%/bin中的startup.bat脚本启动，需要在环境变量中加上CATALINA_OPTS这个属性 。 如 SET CATALINA_OPTS= -Xms 64m -Xmx 512m ; ms是最小的，mx是最大， 64m , 512m 分别是指内存的初始和最大容量.
有很多文章介绍了Python中各种很酷的功能（如变量拆包、偏函数、枚举可迭代对象等）。但说到Python时，还有很多东西可以谈论。今天打算分享我所知道和使用的一些特性，这些我在其他地方很少见人提到过。
redis安装配置文档 # 非常详细redis的介绍 http://blog.chinaunix.net/uid-790245-id-3766268.html wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.6.10.tar.gz tar zxvf redis-2.6.10.tar.gz -C /usr/local/ cd /usr/local/redis-2.6.10 make make install # make命令执行完成后，会在src目录下生成5个可执
英文原文：https://martinheinz.dev/blog/1 译者：测试
#!/usr/bin/env python __author__ = "lrtao2010" #python3.7 迭代器和生成器 #迭代器协议： ''' 1、迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项， 要么就引起一个StopIteration异常，已终止迭代，只能往后走，不能往前退. 2、可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（对象内部定义一个__iter__()方法）,节省内存 3、协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，Python的内部工具（如for、sum
Redis指的是Remote Dictionary Server，它是由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统，完全开源免费、遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。
Redis的内存优化主要包括配置合理的内存上限、选择合适的回收策略以及使用内存优化工具。
转载：http://jingyan.baidu.com/article/ab0b5630a869cdc15afa7d19.html
JVM:JAVA_OPTS="-server -Xms2048m -Xmx2048m -Xss512k"
收获最大的部分，我觉得是在应用上如何更好的对缓存进行使用和处理，来解决 Cache Stamples 的问题。通常只进行一次缓存判断的逻辑，在应对高并发的访问时，经常会引起问题，因此增加锁机制和Mutex就非常必要。
交换区空间就是讲一块硬盘拿出来做内存使用,这里指定的是nodemanager的2.1倍
MySQL-8.0.28 发布了，它提供了在连接层面限制内存使用的功能；也就说我们现在可以控制前端的业务连接一共能用多少内存。
腾讯云 Serverless 云函数 SCF 现支持分配 120GB(122,880MB) 大内存环境，可以更加轻松地处理具有更高内存或更密集计算需求的工作负载，如音视频处理、大数据分析、大型文件处理、统计计算以及 AI 推理等多种场景。 01. 功能介绍 在腾讯云 Serverless 云函数资源模型中，可以选择用于函数的内存量，这会分配等比例的 CPU 计算能力和其他资源。意味着在选择新的较大设置时，可以使用更多计算能力。可以指定函数运行时可用的内存大小，最小 64MB ，最大 122,880MB(1
OOMDetector OOMDetector是一个iOS内存监控组件，应用此组件可以帮助你轻松实现OOM监控、大内存分配监控、内存泄漏检测等功能。 组件特性： OOM监控 监控OOM，Dump引起爆内存的堆栈 大内存分配监控 监控单次大块内存分配，提供分配堆栈信息 内存泄漏检测 可检测OC对象、Malloc堆内存泄漏，提供泄漏堆栈信息 iOS内存监控组件OOMDetector 正式开源 Github地址: https://github.com/Tencent/OOMDetector 请给 OOMDe
调小 max request size 以减小单条消息的大小。小的消息更容易被内存池容纳,减少内存压力。
在 mongo 使用过程中遇到了一个问题，需求就是要对mongo 库中查询到数据进行分页，mongo库我们知道都会存储大容量的数据，刚开始使用的 skip 和 limit 联合使用的方法，来达到截取所需数据的功能，这种方法在库里数据容量小的情况下完全可以胜任，但是如果库里数据多的话，上面两个方法就不好使了，就像题目中那个错误，这时会报一个 Query failed with error code 96 and error message 'Executor error during find command
官方推荐一个ES节点最好是分配当前机器最大内存的50%，比如机器内存是16g，就分配8g给ES：-Xmx8g。
在 mongo 使用过程中遇到了一个问题，需求就是要对mongo 库中查询到数据进行分页，mongo库我们知道都会存储大容量的数据，刚开始使用的 skip 和 limit 联合使用的方法，来达到截取所需数据的功能，这种方法在库里数据容量小的情况下完全可以胜任，但是如果库里数据多的话，上面两个方法就不好使了，就像题目中那个错误，这时会报一个 Query failed with error code 96 and error message 'Executor error during find command:OperationFailed: Sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM.Add an index, or specify a smaller limit.' 按照错误提示，知道这是排序的时候报的错，因为 mongo 的 sort 操作是在内存中操作的，必然会占据内存，同时mongo 内的一个机制限制排序时最大内存为 32M，当排序的数据量超过 32M,就会报上面的这个错，解决办法就像上面提示的意思，一是加大 mongo 的排序内存，这个一般是运维来管，也有弊端，就是数据量如果再大，还要往上加。另一个办法就是加索引，这个方法还是挺方便的。创建索引及时生效，不需要重启服务。 创建索引也不难， db.你的collection.createIndex({“你的字段”: -1})，此处 -1 代表倒序，1 代表正序； db.你的collecton.getIndexes(); 这两个语句，第一个是添加索引，第二个是查询索引，如果查看到你刚才添加的那个索引字段，就说明索引添加成功了。这时候在你的程序里再运用 sort 方法的话，这样就不会报错而且速度很快。 添加索引会带来一定的弊端，这样会导致数据插入的时候相对之前较慢，因为索引会占据空间的。综上考虑，根据实际情况判断采用合适的方法。 案例： mongodb执行如下语句
上一篇，通过一篇国外大佬的IDEA性能测试[1]，得处一个结论：内存分配越多，执行效果就越好。但是，除了IDEA之外，许多其他应用程序也需要消耗内存。所以，大家的目标应该是在提高性能和内存消耗之间找到一个平衡。 马上就有读者问了，那么IDEA的内存怎么设置呢？ 设置方法很简单，只需要从菜单中找到：Help Help菜单 这里有两个菜单项是本篇重点： 设置最大内存 Chanage Memory Setting，这是一个可视化的配置菜单项，用来设置IDEA的最大内存 Chanage Memory Setti
修改impala的配置Impala Daemon Memory Limit参数， 增大内存。
对于后台进程的管理，常用的工具是crontab，可用于两种场景：定时任务和常驻脚本。关于常驻脚本，今天介绍一款更好用的工具：pm2，基于nodejs开发的进程管理器，适用于后台常驻脚本管理，同时对node网络应用有自建负载均衡功能。官方的说法，pm2 是一个带有负载均衡功能的Node应用的进程管理器，个人认为，并不准确，因为pm2支持多种语言，只是对于除node之外的其他进程无负载均衡的能力。
有一点需要注意的是：CMS并发GC不是“full GC”。HotSpot VM里对concurrent collection和full collection有明确的区分。所有带有“FullCollection”字样的VM参数都是跟真正的full GC相关，而跟CMS并发GC无关的，cms收集算法只是清理老年代。
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