""" 今日内容:详解内存管理 1.引用计数 在内存中为了对变量的值进行标记从而方便管理,采用引用计数的方式对变量进行标记. (1)如果变量的值被引用一次,那么该变量的引用计数就会 +1 (2)如果变量的值被解除绑定,那么该变量的引用计数 -1 (3)如果某个变量的引用计数变为了0,那么在下一次对内存进行检测时就会被标记为可用状态 2.引用计数机制引起的循环引用问题 在进行变量的引用过程中,如果内存中有两个变量之间进行了互相引用,那么在释放栈区对堆区值得引用时,由于两个值之间…

ARC在OC里面个人感觉又是一个高大上的牛词,在前面Objective-C中的内存管理部分提到了ARC内存管理机制,ARC是Automatic Reference Counting---自动引用计数.有自动引用计数,那么就得有手动引用计数MRC(Mannul Reference Counting),前面已经提到过了MRC.那么在ARC模式下是不是意味着我们就可以一点也不用进行内存管理的呢?并不是这样的,我们还需要代码进行内存的管理.下面会结合着代码把OC中的ARC机制做一个详细的总结(欢迎大家批…

1.内存的创建和释放 让我们以Object-c世界中最最简单的申请内存方式展开,谈谈关于一个对象的生命周期.首先创建一个对象: 1 2 3 //“ClassName”是任何你想写的类名,比如NSString  NSArray等一切随意 id testObject = [[ClassName alloc] init]; 注: alloc 是object-c 中常用来申请内存块的方式 此时,对于对象“testObject”来说,他的引用计数就是1了,原因就是他调用了alloc来创建了一块只属于他的内…

我们知道在程序运行过程中要创建大量的对象,和其他高级语言类似,在ObjC中对象时存储在堆中的,系统并不会自动释放堆中的内存(注意基本类型是 由系统自己管理的,放在栈上).如果一个对象创建并使用后没有得到及时释放那么就会占用大量内存.其他高级语言如C#.Java都是通过垃圾回收来 (GC)解决这个问题的,但在OjbC中并没有类似的垃圾回收机制,因此它的内存管理就需要由开发人员手动维护.今天将着重介绍ObjC内存管理: 引用计数器 属性参数 自动释放池 引用计数器 在 Xcode4.2及之后的版本中…

先从较浅的层面来说,Python的内存管理机制可以从三个方面来讲 (1)垃圾回收 (2)引用计数 (3)内存池机制 一.垃圾回收: python不像C++,Java等语言一样,他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值.对Python语言来讲,对象的类型和内存都是在运行时确定的.这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因(这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值). 二.引用计数: Python采用了类似Windows内核对象…

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在…

本文转载自:http://www.cnblogs.com/CBDoctor/p/3781078.html 先从较浅的层面来说,Python的内存管理机制可以从三个方面来讲 (1)垃圾回收 (2)引用计数 (3)内存池机制 一.垃圾回收: python不像C++,Java等语言一样,他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值.对Python语言来讲,对象的类型和内存都是在运行时确定的.这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因(这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是…

前言 本文已经收录到我的Github个人博客,欢迎大佬们光临寒舍: 我的GIthub博客 学习导图: 一.为什么要学习内存管理? Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾回收机制所围成的高墙,墙外面的人想进去,墙里面的人出不来 对于Java程序员来说,JVM给我们提供了自动内存管理机制,不需要既当"皇帝",又当"人民",不需要人为地给每一个new操作写配对的delete/free代码,不容易出现内存泄漏和内存溢出问题.然而一旦出现内存泄漏和溢出方面的问题,如果…

文章目录 1. Buddy 简介 2. Buddy 初始化 2.1 Struct Page 初始化 2.2 Buddy 初始化 3. 内存释放 4. 内存分配 4.1 gfp_mask 4.2 node 候选策略 4.3 zone 候选策略 4.4 zone fallback 策略 4.5 lowmem reserve 机制 4.6 order fallback 策略 4.7 migrate type 候选策略 4.8 migrate fallback 策略 4.9 reclaim waterm…

from:http://kkpattern.github.io/2015/06/20/python-memory-optimization-zh.html 准备工作 为了方便解释Python的内存管理机制, 本文使用了gc模块来辅助展示内存中的Python对象以及Python垃圾回收器的工作情况. 本文中具体使用到的接口包括: gc.disable() : monster = MonsterWithWeakref(attribute_count) else: monster = Monster(…