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本列表汇集了关于内存优化、监控及管理的最新研究与实践,涵盖从低内存消耗算法到内存安全编程的多种主题,助力开发者提升系统性能。

中级Go教程 - 构建自己的类似Redis的内存缓存

This tutorial will guide you through building your own Redis-like in-memory cache system using Go. By the end of this tutorial, you'll have a functional cache that supports basic operations such...

本教程介绍如何使用Go构建一个类似Redis的内存缓存系统,支持基本操作如设置、获取键、LRU驱逐和持久化。需要具备Go基础知识和LRU算法的理解,最终实现一个功能完整的缓存系统。

中级Go教程 - 构建自己的类似Redis的内存缓存
原文英文,约2500词,阅读约需9分钟。发表于:
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【转载】golang内存分配

在 1.10 以前 go 的堆地址空间是线性连续扩展的, 比如在 1.10(linux amd64)中, 最大可扩展到 512GB. 因为 go 在 gc 的时候会根据拿到的指针地址来判断是否位于 go 的 heap 的, 以及找到其对应的 span, 其判断机制需要 gc heap 是连续的. 但是连续扩展有个问题, cgo 中的代码(尤其是 32 位系统上)可能会占用未来会用于 go...

Go 语言的内存分配采用类似 tcmalloc 的结构,通过小块连续内存页减少碎片,支持无锁分配和延迟归还内存。1.11 版本引入稀疏索引,支持超过 512GB 内存,管理可达 256TB。

原文中文,约800字,阅读约需2分钟。发表于:
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C#高级调试:当你的程序吃掉32G内存时,如何3分钟精准定位?

在C#开发的世界里,内存问题就像隐藏在暗处的幽灵,一旦出现,往往会给程序带来灾难性的后果。想象一下,你的程序在运行过程中,突然开始疯狂吞噬内存,短短时间内就占用了32G的内存空间,导致系统资源耗尽,程序濒临崩溃。例如,如果发现某个自定义类的对象数量异常多,或者某个集合类占用了大量内存,这可能就是导致内存问题的原因。另外,为了更准确地分析内存问题,建议在与生产环境相似的测试环境中进行调试,这样...

在C#开发中,内存问题可能导致程序崩溃。开发者应利用Visual Studio的内存分析工具,快速定位内存异常。通过拍摄内存快照和分析对象引用,识别内存泄漏等问题,并优化代码逻辑,及时释放资源,以确保程序稳定运行。掌握这些调试技巧,有助于有效应对内存危机。

原文中文,约2100字,阅读约需5分钟。发表于:
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如何防止Google Compute Engine中的性能瓶颈:CPU峰值、内存浪费和网络过载

Cloud computing is all about efficiency. You need to get the most out of your resources without overspending or causing performance issues.  For example, if you’re running virtual machines in...

云计算强调资源效率,合理管理可避免性能问题。监控工具如Google Cloud Observability对优化CPU、内存使用及处理网络流量激增至关重要。实时数据分析帮助用户及时调整资源配置,确保应用稳定运行,避免损失。

如何防止Google Compute Engine中的性能瓶颈:CPU峰值、内存浪费和网络过载
原文英文,约1100词,阅读约需4分钟。发表于:
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清理你的内存:从Finalize到Cleaner

Garbage collection in Java manages memory but does not clean up non-memory resources like sockets or file handles. Resource leaks may occur without proper management, leading to performance...

Java 9引入的Cleaner API提供了一种高效的资源清理机制,解决了已弃用的finalize()方法的问题。Cleaner通过虚引用和后台线程监控对象的可达性,确保非内存资源在不再需要时得到清理。与try-with-resources相比,Cleaner适用于无法显式关闭的资源,但使用时需谨慎,以避免性能问题。

清理你的内存:从Finalize到Cleaner
原文英文,约1400词,阅读约需5分钟。发表于:
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简化上下文管理:LangChain 的内存超能力

Context, Lost and Found Picture this: you've just built a slick little chatbot. You greet it, it greets back. You ask a follow-up—and it acts like it’s never met you. You double-check your code....

构建聊天机器人时,记忆管理至关重要。LangChain的内存工具支持快速原型设计,适合短期会话和无状态应用,提供简单的记忆管理,避免过度工程。随着流量增加,可升级到Redis或SQL存储,实现持久化和智能记忆。选择合适的内存架构能提升用户体验。

简化上下文管理:LangChain 的内存超能力
原文英文,约800词,阅读约需3分钟。发表于:
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JavaOne 2025 第二天:外部函数与内存API、虚拟线程、平台工程、Jakarta EE的演变

JavaOne 2025, celebrating the 30th birthday of the Java programming language, was held at the Oracle Conference Center in Redwood Shores, California. This three-day event consisted of 80 sessions...

2025年JavaOne大会将于3月19日在加州举行,讨论外部函数与内存API、虚拟线程、Kubernetes与Java的结合,以及Jakarta EE的演变。演讲者将探讨JNI缺陷的解决方案、虚拟线程的应用及Java现代化的挑战,同时提及Jakarta EE 11的新规范和潜在特性。

JavaOne 2025 第二天:外部函数与内存API、虚拟线程、平台工程、Jakarta EE的演变
原文英文,约1100词,阅读约需4分钟。发表于:
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Valkey 8.1的性能提升颠覆了内存数据库

NAPA, Calif — A year ago, Redis announced that it was dumping the open source BSD 3-clause license for its The post Valkey 8.1’s Performance Gains Disrupt In-Memory Databases appeared first on The...

由于Redis许可变更引发开发者不满,Valkey作为成功的开源替代品应运而生。Valkey通过多线程和可扩展性显著提升性能,吸引了大量用户。开发团队持续改进,计划推出Valkey 8.1,以提升内存效率和数据结构。

Valkey 8.1的性能提升颠覆了内存数据库
原文英文,约700词,阅读约需3分钟。发表于:
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Java安全之红队面试详解之servlet 内存马原理分析和POC编写和查杀

内存马主要利用了Tomcat的部分组件会在内存中长期驻留的特性,只要将我们的恶意组件注入其中,就可以一直生效

内存马利用Tomcat组件的特性,通过动态注册filter和servlet等方式注入恶意代码。Tomcat是轻量级Web应用服务器,负责处理URL请求,主要由Engine、Host、Context和Wrapper四个组件构成。Servlet的创建过程包括加载、初始化、处理请求和销毁。

原文中文,约3600字,阅读约需9分钟。发表于:
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TopV:兼容推理时间优化的快速低内存多模态视觉语言模型的令牌剪枝

该研究解决了视觉语言模型推理过程中高计算资源需求的问题,尤其是在视觉输入令牌的重要性低于文本令牌的情况。通过提出一种优化的令牌剪枝方法TopV,该方法在不依赖注意力得分的情况下进行有效的视觉令牌选择,并与FlashAttention兼容,显著提高了剪枝效率和推理速度。实验结果表明,该方法优于先前的剪枝策略,对提升多模态模型的实际应用具有重要影响。

该研究提出了一种优化的令牌剪枝方法TopV,有效解决了视觉语言模型推理中的高计算资源需求问题,显著提升了剪枝效率和推理速度,对多模态模型应用具有重要意义。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于:
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