《内存淘汰》专题

内存管理子系统是操作系统的重要部分。从计算机发展早期开始，就存在对于大于系统中物理能力的内存需要。为了克服这种限制，开发了许多种策略，其中最成功的就是虚拟内存。虚拟内存通过在竞争进程之间共享内存的方式使系统显得拥有比实际更多的内存。 虚拟内存不仅仅让你的计算机内存显得更多，内存管理子系统还提供： Large Address Spaces （巨大的地址空间）操作系统使系统显得拥有比实际更大量的内存。

CGO是架接Go语言和C语言的桥梁，它使二者在二进制接口层面实现了互通，但是我们要注意因两种语言的内存模型的差异而可能引起的问题。如果在CGO处理的跨语言函数调用时涉及到了指针的传递，则可能会出现Go语言和C语言共享某一段内存的场景。我们知道C语言的内存在分配之后就是稳定的，但是Go语言因为函数栈的动态伸缩可能导致栈中内存地址的移动(这是Go和C内存模型的最大差异)。如果C语言持有的是移动之前的G

我们有一个基于go-socket.io（socket.ioGo语言实现）和大猩猩网络插座的网络插座服务，但是似乎有内存泄漏问题。即使我使用调试，HeapAlloc也总是在增加。FreeOSMemroy强制释放内存。 服务很简单。它将使用jwt令牌对传入请求进行身份验证，如果身份验证成功，则将创建一个go套接字。io conn基于gorilla websocket conn。但现在似乎是net/te

我的项目遇到了一些内存问题，所以我决定对一些部分进行压力测试，以查看一些性能度量。我正在使用Google的ConcurrentLinkedHashMap库作为LRU内存缓存。我的测试代码的相关部分如下所示： 当内存超过50%时，我将throttle（油门）标志设置为true（真）。我有一个监视线程，它每2秒进行一次测量。以下是我得到的数字： 由于某种原因，我没有看到LRU缓存的

我正在PyTorch中运行一个评估脚本。我有许多经过训练的模型（*.pt文件），我将其加载并移动到GPU，总共占用270MB的GPU内存。我使用的批量大小为1。对于每个示例，我加载一个图像并将其移动到GPU。然后，根据样本，我需要运行一系列经过训练的模型。有些模型以张量作为输入和输出。其他模型的输入是张量，输出是字符串。序列中的最终模型总是有一个字符串作为输出。中间张量临时存储在字典中。当模型使用

问题内容： 我正在尝试找到一种方法来限制Python VM可用的内存，就像Java VM中的选项“ -Xmx”一样。（这个想法是为了能够处理MemoryError异常） 我不确定该选项是否存在，但是可能存在使用操作系统命令“隔离”进程及其内存的解决方案。 谢谢。 问题答案： 在* nix上，您可以使用该命令，特别是-m（最大内存大小）和-v（虚拟内存）。

问题内容： 我发现使用是众所周知的与相关的内存问题。 使用中是否存在内存泄漏？ 如果是，解决方法是什么？ 以下链接显示了Java中子字符串的正确用法。 http://bugs.sun.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=4513622 另外一个博客谈论子字符串中可能的MLK。 http://nflath.com/2009/07/the-dangers-of- st

我有一个python程序，其中我需要加载和反序列化一个1GB的pickle文件。它需要一个良好的20秒，我想有一个机制，使腌菜的内容是随时可用的使用。我看过shared_memory，但是所有使用它的例子似乎都涉及到numpy，而我的项目没有使用numpy。使用或其他方式实现此目标的最简单、最干净的方法是什么？ 这就是我现在（每次运行时）加载数据的方式： 我一直在使用，但对于一个包含许多文件的大型

我在运行OSX 10.13.6的Mac上有PHP版本7.2.9。如果我加载phpinfo（），我在Safari中看到memory_limit=256M。然而，当我看php.ini（/usr/本地/php5/lib/php.ini）memory_limit=128M。这种差异的原因是什么——显然限制是在其他地方设定的，但是在哪里？我需要增加内存限制

我有一个这样的静态ExpressJS服务器： 当我启动服务器时，它使用20MB的v8堆。如果我每秒重新加载一个页面，则使用的堆会不断增长。4小时后，使用的v8堆将达到40MB。v8堆的总容量达到80MB，RSS（进程使用的总内存）达到130MB。 为什么这个简单而静态的服务器使用这么多内存？这似乎是内存泄漏。如果我不停止页面重新加载，使用的内存会继续增长。 如果像这样一个简单的静态服务器使用了太多

我有一个JAX-RS应用程序，它使用MDC，当endpoint命中时设置一个transactionId，以便调试更容易。但是，当我停止或重新启动Tomcat时，日志将填充如下条目： 27-SEP-2014 09:42:14.858严重的[localhost-startStop-2]org.apache.catalina.loader.webappclassloader.checkThreadLoc

我试图了解python类是如何实现的，以及分配给它们会消耗多少内存。所以我创建了一个大的numpy数组，然后将其分配给一个类，然后将该类分配给另一个类（如下所示）。 使用sys。getsizeof似乎无助于获取numpy阵列的内存大小。Numpy数组使用nbytes，但是引用Numpy数组的类没有nbytes作为方法。 如果我更改了，则和会自动更新以反映它。Python文档说明对象别名类似于指针。

我的问题是，谁分配和管理这些内存段？操作系统不知道java程序正在运行，并认为它是JVM的一部分，作为计算机上的常规程序运行，JIT编译、java堆栈的使用，这些操作需要运行时内存分配，我不明白的是JVM如何将其内存划分为这些内存段。这肯定不是由操作系统来完成的，这些内存段（例如java堆栈）必须是连续的才能工作，所以如果JVM程序只是使用malloc命令来接收堆内存的最大大小并将这些内存划分为多

我使用的是ehcache 1.2.3。由于缓存大小是根据“元素”指定的，缓存占用的内存可能会有很大差异（ehcache与hibernate一起使用，并且还保存标准查询缓存，其中查询返回大小可能会有所不同的结果集）。我的问题是：如果JVM内存不足会发生什么。阅读ehcache的变更日志给我的印象是，最初它使用的是软引用，但由于java 1.4正在大力清理它们，软引用最终被删除了。因此，如果缓存太大，