Caching和Purgeable Memory对于开发者来说是一个至关重要的资源,尤其是当我们需要处理那些需要超大内存以及计算时间的对象或者是当计算机向磁盘写入数据时导致应用程序陷入停滞时特别有用处. 一.Caching概述 Caching是一个可以显著提高应用程序性能的对象或者是数据的集合. 1.为什么使用 Caching 开发者可以使用caches来存储那些需要频繁访问的对象并且这些对象中包含了需要大量CPU时间计算得来数据.由于这些值不需要再重复计算,重用这些数据对象有助于提供我们的应用

Fresco的内存机制 Fresco是Facebook出品的高性能图片加载库,采用了Ashmem匿名共享内存机制, 来解决图片加载中的OOM问题.这里不对Fresco做深入分析,只关注Fresco在Android Bitmap的管理上采用了哪些黑科技. Android的内存区域 Java Heap(Dalvik Heap),这部分的内存区域是由Dalvik虚拟机管理,通过Java中 new 关键字来申请一块新内存.这块区域的内存是由GC直接管理,能够自动回收内存.这块内存的大小会受到系统限制,当

第一种解决方法:选择适当的加载方式 在程序的开发过程中,经常会用到很多的图片,适当的选择加载图片的方式就显得格外的重要,如果选择不得当,很容易造成内存吃紧而引起程序的崩溃. 这里介绍一下几种常见的加载方式: 用UIImage加载图像的方法很多,最常用的是下面两种: 一.用imageNamed函数 引用 [UIImage imageNamed:ImageName]; 二.用NSData的方式加载,例如: 引用 NSString *filePath = [[NSBundle mainBundle]

0x00 前言 工作的过程中,常常会发现有小伙伴对Unity的Profiler提供的内存数据与某些原生平台Profiler工具,例如iOS系统和Xcode,所提供的内存数据有差异而感到好奇.而且大家对如何解读原生平台工具的数据更加感兴趣,同样例如iOS系统和Xcode.最近正好看了一个来自Unite Copenhagen题为 Developing and optimizing a procedural game | The Elder Scrolls Blades - Unite Copenha

背景起因: 记起以前的另一次也是关于内存的调优分享下   有个系统平时运行非常稳定运行(没经历过大并发考验),然而在一次活动后,人数并发一上来后,系统开始卡. 我按经验开始调优,在每个关键步骤的加入如下代码耗时统计进行压测:   long startTime = System.currentTimeMillis();  callRpc();   //这里比如调用RPC伪代码,当然还在插入数据库,中间件地方都加入统计  long costTime = (System.currentTimeMill

在Disk-Base数据库中,由于临时表和表变量的数据存储在tempdb中,如果系统频繁地创建和更新临时表和表变量,大量的IO操作集中在tempdb中,tempdb很可能成为系统性能的瓶颈.在SQL Server 2016的内存(Memory-Optimized)数据库中,如果考虑使用内存优化结构来存储临时表,表变量,表值参数的数据,那么将完全消除IO操作的负载消耗,发挥大内存的优势,大幅提高数据库的性能. 在SQL Server 2016中,能够直接创建内存优化的表类型,表变量和表值参数的数据

内存优化表(Memory-Optimized Table,简称MOT)使用乐观策略(optimistic approach)实现事务的并发控制,在读取MOT时,使用多行版本化(Multi-Row versioning)创建数据快照,读操作不会对数据加锁,因此,读写操作不会相互阻塞.写操作会申请行级锁,如果两个事务尝试更新同一数据行,SQL Server检测到写-写冲突,产生错误(Error 41302),将后后创建的事务作为失败者,回滚事务的操作.虽然MOT事务使用无锁结构(Lock-Free)

试试SQLSERVER2014的内存优化表 SQL Server 2014中的内存引擎(代号为Hekaton)将OLTP提升到了新的高度. 现在,存储引擎已整合进当前的数据库管理系统,而使用先进内存技术来支持大规模OLTP工作负载. 就算如此,要利用此新功能,数据库必须包含“内存优化”文件组和表 即所配置的文件组和表使用Hekaton技术. 幸运的是,SQL Server 2014使这一过程变得非常简单直接. 要说明其工作原理,我们来创建一个名为TestHekaton的数据库,然后添加一个内存优

背景,服务器上的一个JAVA服务进程突然挂掉,查看产生了崩溃日志,如下: # Set larger code cache with -XX:ReservedCodeCacheSize= # This output file may be truncated or incomplete. # # Out of Memory Error (os_linux.cpp:2673), pid=28610, tid=139813184919296  日志分析原因很简单,服务器的内存不够用,导致进程崩溃 JA

运行个JAVA 用sleep去hold住 package org.hjb.test; public class TestOnly { public static void main(String[] args) { System.out.println("sleep .."); try { Thread.sleep(10000000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }   java -Xmx10

一.写在前面 对于C++来说,内存泄漏就是new出来的对象没有delete,俗称野指针:而对于java来说,就是new出来的Object放在Heap上无法被GC回收:而这里就把我之前的一篇内存泄漏的总结翻新,做一个更加全面规范的讲解,希望能帮到各位. 二.一些杂谈 1. 这里先安利一下java的内存分配: a) 静态存储区:编译时就分配好,在程序整个运行期间都存在.它主要存放静态数据和常量: b) 栈区:当方法执行时,会在栈区内存中创建方法体内部的局部变量,方法结束后自动释放内存: c) 堆区:

大家都知道,C++空类的内存大小为1字节,为了保证其对象拥有彼此独立的内存地址.非空类的大小与类中非静态成员变量和虚函数表的多少有关. 而值得注意的是,类中非静态成员变量的大小与编译器内存对齐的设置有关. 成员变量在类中的内存存储并不一定是连续的.它是按照编译器的设置,按照内存块来存储的,这个内存块大小的取值,就是内存对齐.  一.引入问题. #include<iostream> using namespace std; class test { private : ';//1byte int

前面有一篇讲解如何在spring mvc web应用中一启动就执行某些逻辑,今天无意发现如果使用不当,很容易引起内存泄露,测试代码如下: 1.定义一个类App package com.cnblogs.yjmyzz.web.controller; import java.util.Date; public class App { boolean isRun = false; public App() { isRun = true; } public void start() { while (is

一 基础知识 在分析之前,先上一张图: 从上面可以看到,这个w3wp进程占用了376M内存,启动了54个线程. 在使用windbg查看之前,看到的进程含有 *32 字样,意思是在64位机器上已32位方式运行w3wp进程.这个可以通过查看IIS Application Pool 的高级选项进行设置: 好了,接下打开Windbg看看这个w3wp进程占用了376M内存,启动的54个线程. 1. 加载 WinDbg SOS 扩展命令 .load C:\Windows\Microsoft.NET\Fram

场景: 最近一台DB服务器偶尔出现CPU报警,我的邮件报警阈(请读yù)值设置的是15%,开始时没当回事,以为是有什么统计类的查询,后来越来越频繁. 探索: 我决定来查一下,究竟是什么在作怪,我排查的顺序如下: 1.首先打开Cacti监控,发现最近CPU均值在某天之后骤然上升,并且可以看到System\Processor Queue Length 和 sqlservr\%ProcessorTime 也在显著的变化. 2.从最容易入手的低效SQL开始,考虑是不是最近业务做了什么修改?连接到该SQL

上一篇JMX/JConsole调试本地还可以在centos6.5 服务器上进行监控有个问题端口只开放22那么设置的9998端口 你怎么都连不上怎么监控?(如果大神知道还望指点,个人见解) 线上项目出现了org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter - null:java.lang.RuntimeException: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 于是采用了在tomcat里面catalina.sh里面

在内存优化表的DMV中,有两个对象ID(Object ID): xtp_object_id 是内部的内存优化表(Internal Memory-Optimized Table)的ID,在对象的整个生命周期中,该ID可变: object_id 是User Table的ID,唯一标识该User Table,在对象的整个生命周期中,该ID不变: 一,查看内存优化结构 xtp_object_id 是内部的内存优化表的ID(Internal Memory-Optimized Table),每一个User

前言: 其实RxJava引起的内存泄漏是我无意中发现了,本来是想了解Retrofit与RxJava相结合中是如何通过适配器模式解决的,结果却发现了RxJava是会引起内存泄漏的,所有想着查找一下资料学习一下如何解决RxJava引起的内存泄漏,就查到了利用Rxlifecycle开源框架可以解决,今天周末就来学习一下如何使用Rxlifecycle. 引用泄漏的背景: RxJava作为一种响应式编程框架,是目前编程界网红,可谓是家喻户晓,其简洁的编码风格.易用易读的链式方法调用.强大的异步支持等使得R

前言: 最近公司C轮融资成功了,移动团队准备扩大一下,需要招聘Android开发工程师,陆陆续续面试了几位Android应聘者,面试过程中聊到性能优化中如何避免内存泄漏问题时,很少有人全面的回答上来.所以决定抽空学习总结一下这方面的知识,以及分享一下我们是如何检测内存泄漏的.我们公司使用开源框架LeakCanary来检测内存泄漏. 什么是内存泄漏? 有些对象只有有限的生命周期.当它们的任务完成之后,它们将被垃圾回收.如果在对象的生命周期本该结束的时候,这个对象还被一系列的引用,这就会导致内存泄漏

前言: 从事Android开发的同学都知道移动设备的内存使用是非常敏感的话题,今天我们来看下如何使用软引用与弱引用来优化内存使用.下面来理解几个概念. 1.StrongReference(强引用) 强引用是我们最最常见的一种,一般我们在代码中直接通过new出来的对象等,都是强引用,强引用只要存在没有被销毁,内存就不会被系统回收.我们以生成Bitmap为例如下: Bitmap imageBitmap = readBitmapFromResource(getResources(), R.mipmap