ZeroMQ 官方地址 :http://api.zeromq.org/4-1:zmq_recv zmq_recv(3)        ØMQ Manual - ØMQ/4.1.0 Name zmq_recv – 从一个socket上接收一个消息帧 Synopsis int zmq_recv (void *socket, void *buf, size_t len, int flags); Description zmq_recv()函数会从socket参数指定的socket上接收一个消息,并把这

ZeroMQ API 目录 :http://www.cnblogs.com/fengbohello/p/4230135.html ————————————————————————————————————— ZeroMQ 官方地址:http://api.zeromq.org/4-1:zmq-send-const zmq_send_const(3)           ØMQ Manual - ØMQ/4.1.0 Name zmq_send_const – 从一个socket上发送一个固定内存数据

背景起因: 记起以前的另一次也是关于内存的调优分享下   有个系统平时运行非常稳定运行(没经历过大并发考验),然而在一次活动后,人数并发一上来后,系统开始卡. 我按经验开始调优,在每个关键步骤的加入如下代码耗时统计进行压测:   long startTime = System.currentTimeMillis();  callRpc();   //这里比如调用RPC伪代码,当然还在插入数据库,中间件地方都加入统计  long costTime = (System.currentTimeMill

在Disk-Base数据库中,由于临时表和表变量的数据存储在tempdb中,如果系统频繁地创建和更新临时表和表变量,大量的IO操作集中在tempdb中,tempdb很可能成为系统性能的瓶颈.在SQL Server 2016的内存(Memory-Optimized)数据库中,如果考虑使用内存优化结构来存储临时表,表变量,表值参数的数据,那么将完全消除IO操作的负载消耗,发挥大内存的优势,大幅提高数据库的性能. 在SQL Server 2016中,能够直接创建内存优化的表类型,表变量和表值参数的数据

内存优化表(Memory-Optimized Table,简称MOT)使用乐观策略(optimistic approach)实现事务的并发控制,在读取MOT时,使用多行版本化(Multi-Row versioning)创建数据快照,读操作不会对数据加锁,因此,读写操作不会相互阻塞.写操作会申请行级锁,如果两个事务尝试更新同一数据行,SQL Server检测到写-写冲突,产生错误(Error 41302),将后后创建的事务作为失败者,回滚事务的操作.虽然MOT事务使用无锁结构(Lock-Free)

试试SQLSERVER2014的内存优化表 SQL Server 2014中的内存引擎(代号为Hekaton)将OLTP提升到了新的高度. 现在,存储引擎已整合进当前的数据库管理系统,而使用先进内存技术来支持大规模OLTP工作负载. 就算如此,要利用此新功能,数据库必须包含“内存优化”文件组和表 即所配置的文件组和表使用Hekaton技术. 幸运的是,SQL Server 2014使这一过程变得非常简单直接. 要说明其工作原理,我们来创建一个名为TestHekaton的数据库,然后添加一个内存优

背景,服务器上的一个JAVA服务进程突然挂掉,查看产生了崩溃日志,如下: # Set larger code cache with -XX:ReservedCodeCacheSize= # This output file may be truncated or incomplete. # # Out of Memory Error (os_linux.cpp:2673), pid=28610, tid=139813184919296  日志分析原因很简单,服务器的内存不够用,导致进程崩溃 JA

运行个JAVA 用sleep去hold住 package org.hjb.test; public class TestOnly { public static void main(String[] args) { System.out.println("sleep .."); try { Thread.sleep(10000000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }   java -Xmx10

一.写在前面 对于C++来说,内存泄漏就是new出来的对象没有delete,俗称野指针:而对于java来说,就是new出来的Object放在Heap上无法被GC回收:而这里就把我之前的一篇内存泄漏的总结翻新,做一个更加全面规范的讲解,希望能帮到各位. 二.一些杂谈 1. 这里先安利一下java的内存分配: a) 静态存储区:编译时就分配好,在程序整个运行期间都存在.它主要存放静态数据和常量: b) 栈区:当方法执行时,会在栈区内存中创建方法体内部的局部变量,方法结束后自动释放内存: c) 堆区:

大家都知道,C++空类的内存大小为1字节,为了保证其对象拥有彼此独立的内存地址.非空类的大小与类中非静态成员变量和虚函数表的多少有关. 而值得注意的是,类中非静态成员变量的大小与编译器内存对齐的设置有关. 成员变量在类中的内存存储并不一定是连续的.它是按照编译器的设置,按照内存块来存储的,这个内存块大小的取值,就是内存对齐.  一.引入问题. #include<iostream> using namespace std; class test { private : ';//1byte int

前面有一篇讲解如何在spring mvc web应用中一启动就执行某些逻辑,今天无意发现如果使用不当,很容易引起内存泄露,测试代码如下: 1.定义一个类App package com.cnblogs.yjmyzz.web.controller; import java.util.Date; public class App { boolean isRun = false; public App() { isRun = true; } public void start() { while (is

一 基础知识 在分析之前,先上一张图: 从上面可以看到,这个w3wp进程占用了376M内存,启动了54个线程. 在使用windbg查看之前,看到的进程含有 *32 字样,意思是在64位机器上已32位方式运行w3wp进程.这个可以通过查看IIS Application Pool 的高级选项进行设置: 好了,接下打开Windbg看看这个w3wp进程占用了376M内存,启动的54个线程. 1. 加载 WinDbg SOS 扩展命令 .load C:\Windows\Microsoft.NET\Fram

场景: 最近一台DB服务器偶尔出现CPU报警,我的邮件报警阈(请读yù)值设置的是15%,开始时没当回事,以为是有什么统计类的查询,后来越来越频繁. 探索: 我决定来查一下,究竟是什么在作怪,我排查的顺序如下: 1.首先打开Cacti监控,发现最近CPU均值在某天之后骤然上升,并且可以看到System\Processor Queue Length 和 sqlservr\%ProcessorTime 也在显著的变化. 2.从最容易入手的低效SQL开始,考虑是不是最近业务做了什么修改?连接到该SQL

上一篇JMX/JConsole调试本地还可以在centos6.5 服务器上进行监控有个问题端口只开放22那么设置的9998端口 你怎么都连不上怎么监控?(如果大神知道还望指点,个人见解) 线上项目出现了org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter - null:java.lang.RuntimeException: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 于是采用了在tomcat里面catalina.sh里面

在内存优化表的DMV中,有两个对象ID(Object ID): xtp_object_id 是内部的内存优化表(Internal Memory-Optimized Table)的ID,在对象的整个生命周期中,该ID可变: object_id 是User Table的ID,唯一标识该User Table,在对象的整个生命周期中,该ID不变: 一,查看内存优化结构 xtp_object_id 是内部的内存优化表的ID(Internal Memory-Optimized Table),每一个User

前言: 其实RxJava引起的内存泄漏是我无意中发现了,本来是想了解Retrofit与RxJava相结合中是如何通过适配器模式解决的,结果却发现了RxJava是会引起内存泄漏的,所有想着查找一下资料学习一下如何解决RxJava引起的内存泄漏,就查到了利用Rxlifecycle开源框架可以解决,今天周末就来学习一下如何使用Rxlifecycle. 引用泄漏的背景: RxJava作为一种响应式编程框架,是目前编程界网红,可谓是家喻户晓,其简洁的编码风格.易用易读的链式方法调用.强大的异步支持等使得R

前言: 最近公司C轮融资成功了,移动团队准备扩大一下,需要招聘Android开发工程师,陆陆续续面试了几位Android应聘者,面试过程中聊到性能优化中如何避免内存泄漏问题时,很少有人全面的回答上来.所以决定抽空学习总结一下这方面的知识,以及分享一下我们是如何检测内存泄漏的.我们公司使用开源框架LeakCanary来检测内存泄漏. 什么是内存泄漏? 有些对象只有有限的生命周期.当它们的任务完成之后,它们将被垃圾回收.如果在对象的生命周期本该结束的时候,这个对象还被一系列的引用,这就会导致内存泄漏

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

C++大量的手动分配.回收内存是存在风险的,也许一个函数中一小块内存泄漏被重复放大之后,最后掏空内存. 这里介绍一种在debug模式下测试内存泄漏的方法. 首先在文件的开头以确定的顺序写下这段代码: #define _CRTDBG_MAP_ALLOC #include <crtdbg.h> #include <stdlib.h> 第1行定义了宏,实现一些内存分配函数向debug模式的映射. 打开<crtdbg.h>我们可以找到这么一段代码: 可以看到,定义了_DEBUG

本文在腾讯技术推文上 修改 发布. http://wetest.qq.com/lab/view/63.html?from=ads_test2_qqtips&sessionUserType=BFT.PARAMS.195040.TASKID&ADUIN=913337456&ADSESSION=1468996652&ADTAG=CLIENT.QQ.5431_.0&ADPUBNO=26510 自从Google在2013年发布了Android Studio后,Android