Redis是一个高性能的内存数据库，具有多种分布式部署和扩展能力。Redis的分布式架构包括主从复制、哨兵模式（Sentinel）、RedisCluster集群模式。

其本质就是为数据分配内存空间

今天才发现ipc用户态直接传数据是shm开头的那几个函数，看视频想到jvm都有不通过系统调用进行ipc通信的方式，linux应该也有啊，我也不知道之前总是记成mmap，感觉好像是上大学的时候被误导了，产生了错记。当然其实mmap也是很重要的，基本上可执行文件和动态链接库加载时都是通过这个函数映射到虚地址的。最近在b站上看os相关的课程，感觉发生pagefault时可以像tcp一样直接置换出去1/2

####查看进程ps,top查看进程process了解进程的：•PID（processID）,PPID（parentprocessID）•当前的进程状态•内存的分配情况•CPU和已花费的实际时间•用户UID

c++内存安全性较差，但是满足某些条件其实也挺安全的1.所有堆上分配的内存包裹在容器里，弃用指针。

free只会释放内存，new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数，new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放内存。

一、进程的基本概念在给进程下定义之前，我们先了解一下进程：我们在编写完代码并运行起来时，在我们的磁盘中会形成一个可执行文件，当我们双击这个可执行文件时（程序时），这个程序会加载到内存中，而这个时候我们不能把它叫做程序了

文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.

vbox-extpack-Mirantis_Openstack9.0.iso-bootstrap.zip-mirrors.zip-xtfp-xshell实验机器-cpu:i3-3220以上-Ram:至少8G说明-保证内存至

它有两个级别的缓存：一个在内存中，另一个在内部存储器中。在android4.x及更低版本中，fresco将图像放在android内存的一个特殊区域。这使您的应用程序运行得更快，并且更少地遭受

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述进程隔离在操作系统中，进程与进程间的内存和数据都是不共享的。

文章目录前言类的设计属性和行为对象的内存解析（堆栈方法区）类的成员之一变量(属性)field类的成员之二方法method对象数组方法重载overload可变个数的形参语法糖方法的值传递机制递归关键字packageimportMVC

1859.将句子排序字符串函数的运用(strtok,strcat)，动态内存分配，数组分配内存，指针

一、内存管理1.课件上关于内存分配的题目intglobalVar=1;staticintstaticGlobalVar=1;voidTest(){staticintstaticVar=1;intlocalVar

Flask-Caching的主要特点多种缓存后端支持：Flask-Caching支持多种缓存后端，包括内存缓存（如SimpleCache）、文件系统缓存、Memcached缓存、Redis

apk文件来源包括浏览器下载、内存中、外接SDK中、adb命令安装等。之后在测试过程，又添加了一个限制，输入错误密码超过3次，则放弃本次安装。

189、STL其它容器一、array（静态数组）1）物理结构在栈上分配内存，创建

以下是一些常用的命令及其功能：systeminfo：这个命令可以获取电脑的详细配置信息，包括操作系统版本、计算机名称、处理器型号、内存大小、硬盘容量等。

比如LDR1，0（R2）这条指令中，第一个被用到的寄存器是R2，因为要读取R2，加上立即数部分0，计算内存地址，所以R2为rs；从内存中读出的数据要存

包括但不限于CPU、GPU、内存以

上一节绘制了基本的Opencv内存池结构，本节着重讲解一下运行的流程，注意没有考虑线程安全。1、三个链表在上一节的图中，有三个主要的链表：①内存池自由链：单向链接的Block区块。

初始化：intarray[3][4]={{1,2,3,4},{5,6,7,8},{9,10,11,12}};2.动态二维数组使用指针和动态内存分配：定义：int**array=newint*[3];//

2.内存（RAM）功能：内存用于存储当前正在使用的数据和程序。它

与通用计算机系统相比，嵌入式系统通常具有更高的实时性和稳定性要求，资源（如CPU、内存、电力等）也更为有限。典型组成部分：处理器（

Spark和Flink都支持批处理，其中Spark使用的是批处理模型，即将一批数据一次性读入内存，然后对其进行处理，处理完成后再将结果写入磁盘。

例如，要定义一个整型数组，你可以这样写：int[]myArray;2.初始化一个数组定义数组后，你需要为它分配内存空间。可以使用new关键字来初始化数组，并指定数组的大小。

文章目录I监视SQLServer内存使用量确定页生存期确定当前的SQLServer内存利用率有关当前分配内存的信息II等待资源池'%ls'(%ld)中的内存资源来执行该查询时发生超时。请重新运行查询。

redis可以被多个tomcat服务器共享，redis基于内存。之前的session可以看做登陆凭证，本次登陆凭证由session变为token。

内存压力使查询变慢(Memorypressureslowingdownqueries)ThisarticleisthesequelinaseriesaboutSQLServermonitoringtoolsandcommonperformanceissues.ThefirstarticleSQLServermonitoringtoolsfordiskI

System.identityHashCode的作用System.identityHashCode方法用于获取对象的哈希码，这个哈希码是基于对象的内存地址的。它可

Java应用启动参数配置文档（更新版）1.堆内存设置-Xms1024m和-Xmx1024m：设置JVM初始堆内存和最大堆内存为1024MB。

我们知道文件一般存放在硬盘（机械硬盘或固态硬盘）中，CPU并不能直接访问硬盘中的数据，而是需要先将硬盘中的数据读入到内存中，然后才能被CPU访问。

概述    Java虚拟机对class文件采用的是按需加载的方式，也就是说当需要使用该类时才会将她的class文件加载到内存生成的class对象。

处理非常大的CSV文件时，直接操作整个文件可能会非常困难，特别是当文件大小超过了你的计算机内存时。一个常见的解决方案是将大文件分割成多个小文件，这样可以更容易地进行数据处理和分析。

栈：后进先出，先进后出队列：先进先出，后进后出数组：查询速度快，通过地址值和索引定位，查询任意数据消耗时长相同，在内存中是连续存储的，删除效率低，要将原始数据删除，然后后面的数据前移，添加效率低，添加索引位置的元素

专题：共享内存、数据结构与算法_初级代码游戏的博客-CSDN博客本文讲解带有子项的链表。一、介绍与上一篇介绍的单向链表相比，多了一个子项指针。可以理解为原来的链表是兄弟关系，

包含：1生产者补单队列2生产者重试机制3消费者重试机制4可靠性投递，最终事务一致原则5消费端限流（服务端限流内存和磁盘配置此处不涉及）rabbitConfig全局配置packageorg.jeecg.boot.starter.rabbitmq.config

RDB有什么问题耗时耗性能o(n)数据：耗时fork():销毁内存，copy-on-write策略DiskI/O:IO性能不可控丢失数据AOFAOF的三种策略always不丢失数据，IO开销大，一般的sata

-XX:+UseConcMarkSweepGC是一种JVM参数，它表示使用并发标记清除垃圾收集器（CMS）来进行内存管理。

ARM栈帧本系列均以imx6ul的cortex-A7(armv7-a)为例在ARM中，通常为满减栈（FullDescendingFD）,也就是说，堆栈指针指向堆栈内存中最后一个填充的位置，并且随着每个新数据项被压入堆栈而递减

Linux系统性能调优是一个复杂而广泛的主题，涉及多个方面，包括CPU、内存、磁盘I/O、网络等。以下是一些常用的Linux性能调优技巧，帮助你优化系统性能。

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当完成数据库操作后，正确关闭数据库连接是一个重要的步骤，以确保资源得到释放并避免潜在的内存泄漏。sqlite3库提供了db.close方法来实现这一功能。

Rust语言以其强大的类型系统和内存安全性而闻名。在处理错误和异常方面，Rust也提供了一套独特而强大的机制。本文将探讨如何在Rust中优雅地处理错误和异常，以提高代码的可读性、可维护性和健壮性。

1.2应用场景愿意消耗一些内存空间来提升速度预料到某些键会被多次查询缓存中存放的数据总量不会超出内存容量二、GuavaCache2.1GuavaCac

指针基础一指针就是地址,地址就是指针.指针存储的是内存的地址.二指针的定义1.

相对地，GuavaCache为了限制内存占用，通常都设定为自动回收元素。在某些场景下，尽管LoadingCache不回收元素，它也是很有用的，因为它会自动加载缓存。

在使用WKScriptMessageHandler与JS交互的时候会引起内存泄露,为了解决此问题,简单进行了封装,代码不多,直接给出:////LQ.swift//WKWebTest////CreatedbyArtron_LQQon2017

jvm内存结构

看过Alexey博文的同学应该都知道，他对Spark理解地非常深入，读完他的“spark-architecture”这篇博文，有种醍醐灌顶的感觉，从JVM内存分配到Spark集群的资源管理，步步深入，感触颇多