python 內存節省的方法 【問題】 程序創建大量（可能上百萬）對象，導致占用大量內存 【方法】 一、創建大量的對象 對於主要當成簡單的數據結構類而言，通過添加__slots__屬性來極大的減少實例所占用的內存 eg: 原理： 定義__slots__后，python會使用一種更加緊 ...

下面是參考網絡資源總結的一些在Java編程中盡可能要做到的一些地方。 1. 盡量在合適的場合使用單例 使用單例可以減輕加載的負擔，縮短加載的時間，提高加載的效率 ...

一、前言 　　正好項目用到要加載大量圖片，雖然說可以使用WPF提供的自帶的UI虛擬化功能，但是直接加載大量的圖片到內存還是會 消耗很多的內存，而且WPF支持UI虛擬化的ListBox等容器的布局是VirtualizingStackPanel,這個對圖片多樣化的展示支持就 夠嗆了，這個布局的話 ...

問題： 　　你的程序要創建大量(可能上百萬) 的對象，導致占用很大的內存。 解決方案:　　對於主要是用來當成簡單的數據結構的類而言，你可以通過給類添加__slots__屬性來極大的減少實例所占的內存。比如： 　　 　　當你定義__slots__ 后，Python ...

前言 正常情況下我們選擇使用 Redis 就是為了提升查詢速度，然而讓人意外的是，Redis 當中卻有一種比較有意思的數據結構，這種數據結構通過犧牲部分讀寫速度來達到節省內存的目的，這就是 ziplist（壓縮列表），Redis 為什么要這么做呢？難道真的是覺得自己的速度太快了，犧牲一點速度 ...

最近復習到redis底層編碼的時候突然想到這個問題，為什么hash比string做緩存更節省內存與效率更高？一時間沒想明白，百度一大堆一個關鍵點都沒有答上的，全是介紹什么ziplist、sds編碼就沒了，至於問題關鍵在哪也沒說明白，最煩這種人了，把博客生態都搞得亂七八糟的，這里我把自己的想法分享 ...

Hbas預分區 在系統中向hbase中插入數據時，常常通過設置region的預分區來防止大數據量插入的熱點問題，提高數據插入的效率，同時可以減少當數據猛增時由於Region split帶來的資源消耗。大量的預分區數量會導致hbase客戶端緩存大量的分區地址，導致內存的增長，某些系統中一 ...

之前頁表結構的不足 之前的頁表結構看起來挺好的呀，有什么問題呢？ 如果每個頁的大小是4k，也就是2的12次方。如果是32位的地址話，也就是說，有2的20次方個頁。 那么對應到頁表，也就說頁表應該有2的20次方個項。因為每個項表示的是一個內存地址，也就說一個項的大小是32位，也就是4個字 ...