一个有趣的内存泄漏案例
腾讯文档最近基于刚刚发布的 Webpack5 进行了一次编译的大重构,作为一个多个仓库共同构成的大型项目,任意品类的代码量都超过百万。对于腾讯文档这样一个快速迭代,高度依赖自动化流水线,常年并行多个大型需求和无数小需求的项目来说,稳定且快速的编译对于开发效率至关重要。这篇文章,就是笔者最近进行重构,成功将日常开发优化到 1s 的过程中,遇到的一些大型项目特有的问题和思考,希望能给大家在前端项目构建的优化中带来一些参考和启发。
腾讯文档最近基于刚刚发布的 Webpack5 进行了一次编译的大重构,作为一个多个仓库共同构成的大型项目,任意品类的代码量都超过百万。对于腾讯文档这样一个快速迭代,高度依赖自动化流水线,常年并行多个大型需求和无数小需求的项目来说,稳定且快速的编译对于开发效率至关重要。这篇文章,就是笔者最近进行重构,成功将日常开发优化到 1s 的过程中,遇到的一些大型项目特有的问题和思考,希望能给大家在前端项目构建的优化中带来一些参考和启发。
文章介绍了如何将 Mac Mini M2 转变为高性价比的服务器,突破内存限制。作者通过安装 Ubuntu 系统,利用持久化 KV 系统替代传统 Redis,优化内存与硬盘的数据交换,提升性能。适合对家庭服务器搭建、Mac Mini 改造、Linux 系统部署感兴趣的技术爱好者和开发者。
这篇文章讲解了如何通过 JavaScript 获取设备的内存、CPU、GPU 和电池等硬件信息,详细介绍了可用的 API、兼容性及实践场景。通过代码示例和性能分析,展示了如何在前端优化中合理利用这些数据。内容适合从事前端开发的工程师以及关注性能优化和用户体验提升的技术人员,提供了实用的开发参考。
理解像Mistral-7B这样的模型的内存需求量对于优化其部署和使用至关重要。对于考虑使用云计算服务进行模型训练和推理的人来说更是如此,因为它会影响到硬件的选择和整体成本。
首先确认问题现象,可以通过服务状态,监控面板、日志信息、监控工具(VisualVM)等,确认问题类型:
1、内存使用率居高不下、内存缓慢增加、OOM等;
2、频繁GC:Full GC等;
发现问题不建议重启,留存状态。
SPI(Service ProviderInterface)是JDK内置的服务提供机制,常用于框架的动态扩展,类似于可拔插机制。提供方将接口实现类配置在classpath下的指定位置,调用方读取并加载。当提供方发生变化时,接口的实现也会改变。Java生态中JDK、Dubbo、Spring等都通过SPI提供了动态扩展的能力。
应该在内存容量大的少量实例(即机器)上运行应用程序,还是在内存容量小的大量实例上运行应用程序?哪种策略是最佳的?这个问题可能会经常遇到。在开发应用程序长达 20 年,且构建了 JVM 性能工程/故障排除工具( GCeasy、 FastThread,、 HeapHero)之后,我仍然不知道这个问题的正确答案。同时,我相信这个问题也没有非黑即白的答案。在本文中,我想与大家分享一下我对这个问题的看法和经验。
当对垃圾回收性能做调优时,不仅能改善垃圾回收暂停时间,还能改善整个应用程序的响应时间并降低云计算成本。最近,我们帮助调整了一个流行应用程序的垃圾回收行为。仅仅是一个微小的改动,就带来了巨大的改善。让我们在这篇文章中讨论一下这个垃圾回收调整的成功案例。
阅读本文章前请确认对X86下的分页机制有最基本的了解,否则将难以理解本文中提到的内容。本文介绍的内容均位X86架构下的PAE技术,而不是ARM架构下的LPAE技术,虽然两者从本质来说是一样的。
在日常的开发过程中,如果涉及到并发和事务,一定要多留几个心眼,考虑周全,确认以下要点是否都正确实现:1、是否做了必要的并发控制?2、事务的传播行为是否符合预期?3、AOP 的执行顺序是否符合预期?4、对并发的场景是否做了充分的测试?5、对于比较关键的操作,是否打印了必要的日志?