Kafka 协议实现中的内存优化   Jusfr 原创,转载请注明来自博客园 Request 与 Response 的响应格式 Request 与 Response 都是以 长度+内容 形式描述, 见于 A Guide To The Kafka Protocol Request 除了 Size+ApiKey+ApiVersion+CorrelationId+ClientId 这些固定字段, 额外的 RequestMessage 包含了具体请求数据: Request => Size ApiKey

今天,我们将讨论Kafka Performance Tuning.在本文“Kafka性能调优”中,我们将描述在设置集群配置时需要注意的配置.此外,我们将讨论Tuning Kafka Producers,Tuning Kafka Consumers和Tuning Kafka Brokers.那么,让我们从Kafka Performance Tuning开始吧. Kafka性能调优 - Kafka优化的方法 2. Kafka Performance Tuning是什么? 在我们讨论Kafka性能调优

前言: 从事Android开发的同学都知道移动设备的内存使用是非常敏感的话题,今天我们来看下如何使用软引用与弱引用来优化内存使用.下面来理解几个概念. 1.StrongReference(强引用) 强引用是我们最最常见的一种,一般我们在代码中直接通过new出来的对象等,都是强引用,强引用只要存在没有被销毁,内存就不会被系统回收.我们以生成Bitmap为例如下: Bitmap imageBitmap = readBitmapFromResource(getResources(), R.mipmap

如何优化内存使用 内存优化原理 为优化应用内存使用,开发人员首先应该知道什么最耗应用内存,答案就是纹理! 纹理几乎会占据90%应用内存.所以尽量最小化应用的纹理内存使用,否则应用很有可能会因为低内存而崩溃. 本文介绍Cocos2d-x游戏通用的两条内存优化原理指导. 认识瓶颈寻找方案 什么样的纹理最耗应用内存?或这些纹理会消耗多少内存?当然这个不用手动计算,只需猜测. 工具在这里已经准备好了.使用的是苹果的工具“Allocation & Leaks”.你可以在Xcode中长按“Run”命令,选择

自身以前也写过cocos2d-x如何优化内存的应用,以及内存不够的情况下怎么样处置惩罚游戏.今天在微博中看到有友好简介了下内存,挺详细的.不晓得是谁写的,我纪录下. 一,IOS与图片内存 在IOS上,图片会被积极缩放到2的N次方大小.例如一张1024*1025的图片,占用的内存与一张1024*2048的图片是一致的.图片占用内存大小的共计的公式是:长*宽*4.何等一张512*512 占用的内存即是 512*512*4 = 1M.其他尺寸以此类推.(ps:IOS上支持的最大尺寸为2048*2048

特殊的工具和技术 --优化内存分配 引言: C++的内存分配是一种类型化操作:new为特定类型分配内存,并在新分配的内存中构造该类型的一个对象.new表达式自己主动执行合适的构造函数来初始化每一个动态分配的类类型对象. new基于每一个对象分配内存的事实可能会对某些类强加不可接受的执行时开销,这种类可能须要使用用户级的类类型对象分配能够更快一些. 这种类使用的通用策略是,预先分配用于创建新对象的内存,须要时在预先分配的内存中构造每一个新对象. 另外一些类希望按最小尺寸为自己的数据成员分配须要的内

Redis 小白指南(三)- 事务.过期.消息通知.管道和优化内存空间 简介 <Redis 小白指南(一)- 简介.安装.GUI 和 C# 驱动介绍> 讲的是 Redis 的介绍,以及如何在 Windows 上安装并使用,一些 GUI 工具和自己简单封装的 RedisHelper. <Redis 小白指南(二)- 聊聊五大类型:字符串.散列.列表.集合和有序集合>讲的是 Redis 中最核心的内容,最常用的就是和数据类型打交道. 目录 事务 过期时间 消息通知 管道 优化内存空间

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了.而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂.笔者将自己的学习笔记记录一下. R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包.clusterExport

原文链接 Manage Your App’s Memory 前言 在任何软件开发环境中,RAM都是比较珍贵的资源.在移动操作系统上更是这样,因为它们的物理内存通常受限.尽管在ART和Dalvik虚拟机都会进行垃圾回收的巡航,但这并不意味着你可以忽略何时,何地分配和释放内存.你应该避免内存泄露,通常此后又一些静态成员变量导致,也应该在恰当的时间(定义的一些生命周期回调的方法里)释放所有Reference 对象. 这里见识了你如何减少app内存的使用.因为android是基于java的,所以对于内存

今晨,谷歌推出了 Android 8.1 首个开发者预览版,此次升级涵盖了针对多个功能的提升优化,其中包含对 Android Go (设备运行内存小于等于 1 GB)和加速设备上对机器学习的全新神经网络 API(Neural Networks API).也基于 Oreo 用户与开发者的反馈做出了对应的局部优化..当然,这仅仅是Android 8.1 Developer Preview第一版,预计在12月发布正式版. Android 8.1的主要新功能点有: 1.神经网络API(NNAPI),提供

原地址:http://cblog.chinadaily.com.cn/blog-942327-4327173.html 注:自身以前也写过cocos2d-x如何优化内存的应用,以及内存不够的情况下怎么样处置惩罚游戏.今天在微博中看到有友好简介了下内存,挺详细的.不晓得是谁写的,我纪录下. 一,IOS与图片内存 在IOS上,图片会被积极缩放到2的N次方大小.例如一张1024*1025的图片,占用的内存与一张1024*2048的图片是一致的.图片占用内存大小的共计的公式是:长*宽*4.何等一张512

内存优化内存的开销无外乎以下三大部分:1.资源内存占用:2.引擎模块自身内存占用:3.托管堆内存占用.在一个较为复杂的大中型项目中,资源的内存占用往往占据了总体内存的70%以上.因此,资源使用是否恰当直接决定了项目的内存占用情况.一般来说,一款游戏项目的资源主要可分为如下几种:纹理(Texture).网格(Mesh).动画片段(AnimationClip).音频片段(AudioClip).材质(Material).着色器(Shader).字体资源(Font)以及文本资源(Text Asset)等

1.Android内存管理机制 1.1 Java内存分配模型 先上一张JVM将内存划分区域的图 程序计数器:存储当前线程执行目标方法执行到第几行. 栈内存:Java栈中存放的是一个个栈帧,每个栈帧对应一个被调用的方法.栈帧包括局部标量表, 操作数栈. 本地方法栈:本地方法栈主要是为执行本地方法服务的.而Java栈是为执行Java方法服务的. 方法区:该区域被线程共享.主要存储每个类的信息(类名,方法信息,字段信息等).静态变量,常量,以及编译器编译后的代码等. 堆:Java中的堆是被线程共享的,

到目前为止,我们一直在使用字符串创建请求体,并读取响应的内容.但是我们可以通过使用流提高性能和优化内存.因此,在本文中,我们将学习如何在请求和响应中使用HttpClient流. 什么是流 流是以文件.输入/输出设备或网络流量的形式表示一个字节序列的抽象.C#中的Stream类是一个抽象类,它可以从源文件读取或写入字节.这使我们可以跳过可能增加内存使用量或降低性能的中间变量. 这里需要知道的重要一点是,在客户端处理流与API级别无关.这是一个完全独立的过程. 我们的API可能适用于流,也可能不适用

Jusfr 原创,转载请注明来自博客园 Request 与 Response 的响应格式 Request 与 Response 都是以 长度+内容 形式描述, 见于 A Guide To The Kafka Protocol Request 除了 Size+ApiKey+ApiVersion+CorrelationId+ClientId 这些固定字段, 额外的 RequestMessage 包含了具体请求数据: Request => Size ApiKey ApiVersion Correlat

原文作者:Ben Bromhead      译者:江玮 原文地址:https://www.infoq.com/articles/apache-kafka-best-practices-to-optimize-your-deployment 关键点: Kafka的低开销和易于水平伸缩的设计使得它能基于廉价硬件高效地运行. 使用最好的磁盘为ZooKeeper提供强大的网络带宽,分别存储日志,隔离ZooKeeper进程,禁用交换以减少延迟. 将Kafka的默认复制因子从2增加到3,这在大多数生产环境

1.Kafka的客户端缓冲机制 首先,先得给大家明确一个事情,那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候,一定是有一个内存缓冲机制的. 也就是说,消息会先写入一个内存缓冲中,然后多条消息组成了一个Batch,才会一次网络通信吧把Batch发送过去. 2.内存缓冲造成的频繁GC问题 那么这种内存缓冲机制的本意,其实就是把多条消息组成一个Batch,一次网络请求就是一个Batch或者多个Batch. 这样每次网络请求都可以发送很多数据过去,避免了一条消息一次网络请求.从而提升了吞吐量,即单位时间

1. 用ARC管理内存 ARC(Automatic ReferenceCounting, 自动引用计数)和iOS5一起发布,它避免了最常见的也就是经常是由于我们忘记释放内存所造成的内存泄露.它自动为你管理retain和release的过程,所以你就不必去手动干预了.忘掉代码段结尾的release简直像记得吃饭一样简单.而ARC会自动在底层为你做这些工作.除了帮你避免内存泄露,ARC还可以帮你提高性能,它能保证释放掉不再需要的对象的内存. 2. 在正确的地方使用 reuseIdentifier 一

介绍: InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎.InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读.这些特色增加了多用户部署和性能.没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间.InnoDB也支持FOREIGN KEY强制.在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合.Innodb 的创始人:Heikki

从来没写过Blog,想想也是,工作十多年了,搞过N多的架构.技术,不与大家分享实在是可惜了.另外,从传统地ERP行业转到互联网,也遇到了很所前所未有的问题,原来知道有一些坑,但是不知道坑太多太深.借着填坑的机会,把过程Log下来. 言归正传,先说说背景吧.Teld的业务平台中存在大量的物联网终端传感数据和车辆运行数据,这些数据中蕴含着大量的财富.So,要存储.Teld的充电终端还是很NB的,现在已经有2W+,而且每隔30S上报一次数据,当然单条数据量不会很大.这才是开始,按照国家规划,到2020

1. 用ARC管理内存 ARC(Automatic ReferenceCounting, 自动引用计数)和iOS5一起发布,它避免了最常见的也就是经常是由于我们忘记释放内存所造成的内存泄露.它自动为你管理retain和release的过程,所以你就不必去手动干预了.忘掉代码段结尾的release简直像记得吃饭一样简单.而ARC会自动在底层为你做这些工作.除了帮你避免内存泄露,ARC还可以帮你提高性能,它能保证释放掉不再需要的对象的内存. 2. 在正确的地方使用 reuseIdentifier 一