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memory相关知识

• MySQL Memory 存储引擎浅析

             后来看到博客园在用NorthScale Memcached Server（官方站点：http://www.couchbase.com/products-and-services/memcached），貌似共享收费，又犹豫了。其实项目里的需求很简单，也想自己用.Net Cache来实现，但稳定性难以评估，开发维护成本又似乎太大，没办法，My SQL Memory Storage成了唯一选择，因为几乎不怎么需要编写代码。 先看官方手册，然后写了个简单的性能测试。因为官方最新的文档都是英文版的，所以译了5.5版本 MySQL Memory Storage章节。 官方文档（译自5.5版本的The Memory Storage Engine） Memory存储引擎将表的数据存放在内存中。Memory替代以前的Heap成为首选项，但同时向下兼容，Heap仍被支持。 Memory存储引擎特性：Storage limitsRAMTransac
• HBase2.0新特性之In-Memory Compaction

   In-Memory Compaction是HBase2.0中的重要特性之一，通过在内存中引入LSM结构，减少多余数据，实现降低flush频率和减小写放大的效果。本文根据HBase2.0中相关代码以及社区的讨论、博客，介绍In-Memory Compaction的使用和实现原理。原理概念和数据结构 In-Memory Compaction中引入了MemStore的一个新的实现类 CompactingMemStore。顾名思义，这个类和默认memstore的区别在于实现了在内存中compaction。CompactingMemStore中，数据以 segment作为单位进行组织，一个memStore中包含多个segment。数据写入时首先进入一个被称为 active 的segment，这个segment是可修改的。当active满之后，会被移动到 pipeline中，这个过程称为 in-memory flush 。pipeline中包含多个segment，其中的数据不可修改。CompactingMemStor
• PHP Fatal error: Allowed memory size of 1610612736 bytes

  今天在使用composer安装扩展包时报错，如下： PHP Fatal error: Allowed memory size of 1610612736 bytes exhausted (tried to allocate 4096 bytes) in phar:///www/server/php/74/bin/composer/src/Composer/DependencyResolver/Solver.php on line 223 Fatal error: Allowed memory size of 1610612736 bytes exhausted (tried to allocate 4096 bytes) in phar:///www/server/php/74/bin/composer/src/Composer/DependencyResolver/Solver.php on li
• max server memory

  MS SQL Server 2008 R2，主要是用作ERP的数据库，但它的内存使用率非常高： 经查资料，原来数据库有默认的情况之下，使用内存时它是尽可能使用完有效内存。如果你不想这样，你可以手动分配它。或者你可以执行下面的命令： 可复制代码：sp_configure 'show advanced options', 1;GORECONFIGURE;GOsp_configure 'max server memory', 2000000000; -- 服务器总共24564MB，分配20GB给SQL即可。GORECONFIGURE;GOView Code执行之后，可以看到内存已经有调整了： 

memory相关课程

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• Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序 伴随着人工智能技术的发展，深度学习技术变得越来越热门，越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术，展开多个模型的教学，涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术，最终搭建一个人脸智能小程序，完成整个项目的实战应用，最终可以达到算法工程师的初步要求。

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memory相关教程

• 2. Memory Memory 使用内存中的内容来创建表，每个 Memory 表只有一个 .frm 文件。如果需要快速访问数据，并且数据不会被修改，丢失也没有关系，使用 Memory 是非常适合的。而且 Memory 表支持 Hash 索引，查找操作非常快。即便如此，Memory 表也无法取代基于磁盘的表Memory 表是表级锁，并发写的性能较差；不支持BLOB或TEXT类型的列，并且每行的长度是固定的，即使指定了varchar列，实际存储也会使用char列。一般来说，Memory 表比较适合以下场景：用于查找或映射表，如邮编、省市区等变化不频繁的表；用于缓存周期性聚合数据的表；用于统计操作的中间结果表。
• 1.2 打开 Memory Profiler 要打开 Memory Profiler，请按以下步骤操作：依次点击 View > Tool Windows > Profiler，可以点击工具栏中的 Profile 图标。从 Android Profiler 工具栏中选择要分析的设备和应用进程。点击 MEMORY 时间轴上的任意位置以打开 Memory Profiler。当我们首次打开 Memory Profiler 时，我们将看到一条表示应用内存使用量的详细时间轴，并可使用各种工具来强制执行垃圾回收、捕获堆转储以及记录内存分配。用于强制执行垃圾回收事件的按钮；用于捕获堆转储的按钮；用于指定分析器多久捕获一次内存分配的下拉菜单。选择适当的选项可帮助我们在分析时提高应用性能；用于缩放时间轴的按钮；用于跳转到实时内存数据的按钮；事件时间轴，显示活动状态、用户输入事件和屏幕旋转事件；内存使用量时间轴，它会显示以下内容：一个堆叠图表，显示每个内存类别当前使用多少内存，如左侧的 y 轴以及顶部的彩色键所示；一条虚线，表示分配的对象数，如右侧的 y 轴所示；每个垃圾回收事件的图标。
• 4. MEMORY 存储引擎 Memory 存储引擎将表中的数据存放在内存中，如果数据库发生 崩溃(crash)或者重启，则表中的数据会丢失。下面通过一个建表 sql 来新建一个 MyISAM 存储引擎类型的数据表：CREATE TABLE `test_memory` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT ''， `age` int(10) unsigned NOT NULL, `id_number` varchar(18) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, `email` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=MEMORY AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;执行结果如下图 ：
• MyISAM、Memory、TokuDB 等其余存储引擎 紧接上一小节，本小节重点介绍 MyISAM、Memory、TokuDB 的特性。
• 1.1 Memory Profiler 概览 Memory Profiler 是 Android Profiler 中的一个组件，可帮助我们识别可能会导致应用卡顿、冻结甚至崩溃的内存泄露和内存抖动。它显示一个应用内存使用量的实时图表，让我们可以捕获堆转储、强制执行垃圾回收以及跟踪内存分配。如果我们的应用分配内存的速度比系统回收内存的速度快，则当回收器释放足够的内存以满足我们的分配需要时，我们的应用可能会延迟。此延迟可能会导致我们的应用跳帧，并使系统明显变慢。如果存在内存泄露，则即使应用在后台运行也会保留该内存。此行为会强制执行不必要的垃圾回收事件，因而拖慢系统其余部分的内存性能。为帮助防止这些问题，我们应使用 Memory Profiler 执行以下操作：在时间轴上查找可能会导致性能问题的不理想的内存分配模式；转储 Java 堆以查看在任何给定时间哪些对象耗尽了内存。在很长一段时间内进行多次堆转储有助于识别内存泄露；记录正常用户交互和极端用户交互期间的内存分配，以准确识别我们的代码在何处短时间内分配了过多对象，或分配了泄露的对象。
• 1.6 编写 DockerCompose.yml version: "3.8"services: cAdvisor: image: google/cadvisor:v0.33.0 container_name: cadvisor restart: always deploy: resources: limits: cpus: '0.20' memory: 500M networks: - monitor volumes: - /:/rootfs:ro - /var/run:/var/run:ro - /sys:/sys:ro - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro - /dev/disk/:/dev/disk:ro Prometheus: image: prom/prometheus:v2.19.2 container_name: prometheus restart: always deploy: resources: limits: cpus: '0.20' memory: 500M volumes: - ./prometheus/conf:/etc/prometheus:ro networks: - monitor depends_on: - cAdvisor ports: - "9090:9090" alertmanager: image: prom/alertmanager:v0.21.0 container_name: alertmanager restart: always deploy: resources: limits: cpus: '0.20' memory: 500M networks: - monitor ports: - "9093:9093" depends_on: - Prometheus volumes: - ./alertmanager/conf/config.yml:/etc/alertmanager/config.yml - ./alertmanager/templates:/etc/alertmanager/templates command: - '--config.file=/etc/alertmanager/config.yml' - '--storage.path=/alertmanager' - '--log.level=info' Grafana: image: grafana/grafana:7.0.5 container_name: grafana restart: always deploy: resources: limits: cpus: '0.20' memory: 500M networks: - monitor environment: - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=123456 depends_on: - Prometheus ports: - "3000:3000"networks: monitor: name: monitornet driver: bridge在 compose 配置文件中，我们配置了容器的 cpu 和内存限制：... deploy: resources: limits: # cpu最多使用20% cpus: '0.20' # 内存最多使用500M memory: 500M...需要使用--compatibility兼容模式使它生效。# 启动docker-compose --compatibility up -d# 移除docker-compose --compatibility down# 重启docker-compose --compatibility restart

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