内存参数

概述 metaspace，顾名思义，元数据空间，专门用来存元数据的，它是jdk8里特有的数据结构用来替代perm，这块空间很有自己的特点，前段时间公司这块的问题太多了，主要是因为升级了中间件所致，看到大家讨论来讨论去，看得出很多人对metaspace还是模棱两可，不是很了解它，因此我觉得有必要写篇文章来介绍一下它，解开它神秘的面纱，当我们再次碰到它的相关问题的时候不会再感到束手无策。 通过这篇文章，你将可以了解到 为什么会有metaspace metaspace的组成 metaspace的VM参数 jstat里我们应该关注metaspace的哪些值 为什么会有metaspace metaspace的由来民间已有很多传说，不过我这里只谈我自己的理解，因为我不是oracle参与这块的开发者，所以对其真正的由来不怎么了解。 我们都知道jdk8之前有perm这一整块内存来存klass等信息，我们的参数里也必不可少地会配置-XX:PermSize以及-XX:MaxPermSize来控制这块内存的大小，jvm在启动的时候会根据这些配置来分配一块连续的内存块，但是随着动态类加载的情况越来越多，这块内存我们变得不太可控，到底设置多大合适是每个开发者要考虑的问题，如果设置太小了，系统运行过程中就容易出现内存溢出，设置大了又总感觉浪费，尽管不会实质分配这么大的物理内存。基于这么一个可能的原因

一. 数组定义和访问 1.1 容器概述 案例分析:现在需要统计某公司员工的工资情况，例如计算平均工资、找到最高工资等。假设该公司有50名员工，用前面所学的知识，程序首先需要声明50个变量来分别记住每位员工的资，然后在进行操作，这样做会显得很麻烦，而且错误率也会很高。因此我们可以使用容器进行操作。将所有的数据全部存储到一个容器中，统一操作。 容器概念 容器： 是将多个数据存储到一起，每个数据称为该容器的元素。 生活中的容器： 水杯，衣柜，教室 1.2 数组概念 数组概念： 数组就是存储数据长度固定的容器，保证多个数据的数据类型要一致。 1.3 数组的定义 方式一,格式： 1 数组存储的数据类型[] 数组名字 = new 数组存储的数据类型[长度]; 数组定义格式详解： 数组存储的数据类型： 创建的数组容器可以存储什么数据类型。 [] : 表示数组。 数组名字：为定义的数组起个变量名，满足标识符规范，可以使用名字操作数组。 new ：关键字，创建数组使用的关键字。 数组存储的数据类型： 创建的数组容器可以存储什么数据类型。 [ 长度]：数组的长度，表示数组容器中可以存储多少个元素。 注意：数组有定长特性，长度一旦指定，不可更改。和水杯道理相同，买了一个 2升的水杯，总容量就是2升，不能多也不能少。 举例：定义可以存储3个整数的数组容器，代码如下： 1 int[] arr = new

iostream 标准库 提供了 cin 和 cout 方法分别用于从标准输入读取流和向标准输出写入流。 · 标准库 fstream 定义了三个新的数据类型用于文件的访问。 · open() 函数 是 fstream、ifstream 和 ofstream 对象的一个成员。open() 成员函数的 第一参数指定要打开的文件的名称和位置，第二个参数定义文件被打开的模式 。可以把以上两种或两种以上的模式结合使用。 void open ( const char * filename , ios :: openmode mode ) ; //以写入模式打开文件，并希望截断文件，以防文件已存在 ofstream outfile ; outfile . open ( "file.dat" , ios :: out | ios :: trunc ) ; //打开一个文件用于读写 ifstream afile ; afile . open ( "file.dat" , ios :: out | ios :: in ) ; · close() 函数 用于关闭文件（通常应该在程序结束前关闭），close() 函数是 fstream、ifstream 和 ofstream 对象的一个成员。 void close ( ) ; ·使用流插入运算符（ << ）向文件写入信息，使用的是 ofstream 或

文章目录 PG-Strom总结 要求配置 PG-Strom实现原理细节 1 NVME-Strom module EXPLAIN指令看query语句是否由GPU执行 CPU-GPU混合式并行： 如果啥，则并不会有更好的性能。 MPS daemon（多进程服务守护进程）： 11 GPU Memory Store（gstore_fdw 12 PL/CUDA: 一旦PL/CUDA用CREATE FUNCTION声明一个函数 参考链接 PG-Strom总结 用GPU来加速SQL上的操作 其GPU代码生成器根据SQL语句生成 对应的在英伟达的CUDA（统一计算架构）的GPU程序 它的“SSD-to-GPU Direct SQL”机制 允许直接将数据从NVME的固态硬盘传到GPU 他的“PL/CUDA”和“gstore_fdw”允许运行高计算密度的问题。 要求配置 硬件服务器： 64位的能运行支持CUDA Toolkit（用来开发CUDA程序的工具）的Linux操作系统的x86硬件。 “SSD-to-GPU Direct SQL”需要支持NVMe规范的固态硬盘，且和GPU安装在同一个PCIe Root Complex下。 GPU设备：至少一个支持CUDA Toolkit的计算能力6.0的GPU 操作系统：由CUDA Toolkit支持的x86 64位Linux PostgreSQL：9

影响mysql性能的几个方面： 1. 服务器硬件 2. 服务器操作系统 3. 数据库存储引擎 4. 数据库参数配置 5. 数据库结构设计和SQL语句 服务器硬件： 1. CPU： CPU密集型的应用，应选用频率更高的CPU而不是更多的CPU WEB类的应用，CPU核心数量比频率重要 2. 内存： 内存越多越好，内存对读、写都有作用 内存频率越高速度越快，应选择主板支持的最大内存频率，单条容量尽可能大 3. 磁盘： 传统机器硬盘：1.存储容量 2.传输速度 3.访问时间 4.主轴转速 5.物理尺寸 RAID（磁盘冗余阵列）： 1.RAID 0，2块以上的硬盘组成，没有冗余和错误修复能力 2.RAID 1，磁盘镜像，2块硬盘组成，有冗余 3.RAID 5，分布式奇偶性校验阵列，3块以上的硬盘组成，任意一个盘数据失效时可以重建，更多盘数据失效时无法重建 4.RAID 10，分片镜像，RAID 0和RAID 1组合，4块以上的硬盘组成，对比RAID 5重建更简单，速度更快 固态存储SSD或PCI-E卡： 比机械硬盘有更好的随机读写性能 比机械硬盘能更好的支持并发 比机械硬盘更容易损坏 适用于存在大量随机I/O的场景 适用于解决单线程负载的I/O瓶颈 网络存储SAN和NAS： SAN的随机读写慢，不如本地RAID磁盘 NAS设备使用网络连接，通过基于文件的协议如NFS或SMB来访问

一.redo log 使用原因 在 MySQL 里有这个问题，如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程 IO 成本、查找成本都很高 其实就是 MySQL 里经常说到的 WAL 技术，WAL 的全称 是 Write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘 当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB 引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做 原理 InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文 件的大小是 1GB，那么这块“粉板”总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写，写到末 尾就又回到开头循环写，如上面这个图所示。 write pos 是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第 3 号文件末尾后就回到 0 号文件 开头。checkpoint 是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录 更新到数据文件。 write pos 和 checkpoint 之间的是“粉板”上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如 果 write pos 追上 checkpoint，表示“粉板”满了，这时候不能再执行新的更新，得停下

一．元类 1.Python 中类方法、类实例方法、静态方法有何区别？ 类方法 ：是类对象的方法，在定义时需要在上方使用“@classmethod”进行装饰，形参为 cls，表示类对象，类对象和实例对象都可调用； 类实例方法 ：是类实例化对象的方法，只有实例对象可以调用，形参为 self，指代对象本身； 静态方法 ：是一个任意函数，在其上方使用“@staticmethod”进行装饰，可以用对象直接调用，静态方法实际上跟该类没有太大关系。 2.Python 中如何动态获取和设置对象的属性？ if hasattr(Parent，'x'): print(getattr(Parent，'x')) setattr(Parent，'x'，3) print(getattr(Parent，'x')) 二．内存管理与垃圾回收机制 1. Python 的内存管理机制及调优手段？ 内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池。 引用计数：引用计数是一种非常高效的内存管理手段， 当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1， 当 其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除。 1. 引用计数 引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某 个对象的引用计数降为 0 时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比

Java内存划分 5 一，栈： 存放的都是方法中的 局部变量,方法的运行一定要在栈当中。 局部变量：方法的参数，方法{}中的变量 作用域：一旦超出作用域，立刻从栈内存中消失。 二，堆: 凡是 new 出来的东西，都在堆当中 堆内存里面的东西都有一个地址值：16进制 堆里面的数据都有默认值： ​ 整数 默认为0 ​ 浮点数 默认为0.0 ​ 字符 默认为 ‘\u0000’ ​ 布尔 默认为false ​ 引用类型 默认为null 三，方法区: 存储 .class 相关信息，包含方法的信息 四，本地方法栈 与操作系统相关 五，寄存器: 与 cpu 相关 一个数组的内存图 方法信息 存储在 方法区中 运行方法就必须将 方法信息 加载到栈中，并在栈中开辟空间，存储数组名 new的时候 是在堆里面，在堆中开辟一段内存空间，编号，赋予16进制地址值。 将地址值赋给栈里面的数组名。 根据索引赋值的时候，通过数组名的地址，在堆中找到相应内存地址，按照索引递增，找到相应地址 两个数组的内存图 类比一个数组，我都懒得写了… 还是要注意压栈的问题 画这个图，实际上是为下面做铺垫 两个引用指向同一个数组 其实图里面已经可以很清楚的看到，虽然 B数组是被 A数组赋值了，但是，B数组依然能够指向内存中new出来的数组地址， 由此，不难看出，通过 数组B 一样能够改变 堆内存中的数组 实际上，是堆内存共享了

快到金三银四了，很多小伙伴还没有复工，在家呆的有点慌，不知道之后会面临的裁员还是被裁员。在这里我给大家收集了很多面试题，刷完这些面试题，金三银四丝毫不用慌了 AndroidBAT面试专题PDF+学习笔记+相对应的视频教程（见末尾） 一丶Android常问基础面试点 1.四大组件的生命周期和简单用法 1） Activity ： onCreate() -> onStart() -> onResume() -> onPause() -> onStop() -> onDestory() onCreate() ：为 Activity 设置布局，此时界面还不可见； onStart() : Activity 可见但还不能与用户交互，不能获得焦点 onRestart() : 重新启动 Activity 时被回调 onResume() : Activity 可见且可与用户进行交互 onPause() : 当前 Activity 暂停，不可与用户交互，但还可见。在新 Activity 启动前被系统调用保存现有的 Activity 中的持久数据、停止动画等。 onStop() : 当 Activity 被新的 Activity 覆盖不可见时被系统调用 onDestory() : 当 Activity 被系统销毁杀掉或是由于内存不足时调用 2） Service a) onBind 方式绑定的：

tomcat项目启动后就报错： SEVERE:Memory usage is low, parachute is non existent, your system may start failing. 内存不足。 catalina.bat加入如下内容后问题解决： echo 以下为jvm内存设置,在生产环境中，可以将xms参数设置成与xmx参数值一致 SET JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -Xms6048M -Xmx6048M -XX:PermSize=4012M -XX:PermSize=4012M -XX:MaxNewSize=1024M -XX:MaxPermSize=1024M 来源： CSDN 作者： fr33m4n 链接： https://blog.csdn.net/tunpishuang/article/details/104653731