一.数组内存释放问题 数组内存的释放可以按照如下语句实现: string [] aa=new string[2]; aa[0]="A"; aa[1]="B"; aa=null; 其中最后一句:aa＝null就是释放内存的. 二.关于动态数组 动态数组可以按以下方式申明: string[,] aa; 然后在任何要使用该数组的地方,都可以重新定义数组的大小: aa=new string[2,3];

一.前言这篇文章其实是上篇文章的内存优化部分.博主的php程序在执行的时候,报错: Out of memory (allocated 364904448) (tried to allocate 262144 bytes) 也就是传统的内存不足报错,问题是我本地设置的内存已经是1280M了,简直不能忍.因此这里一步步的看一篇代码,记录一下需要优化的地方,主要是针对数组的 二.优化前准备 1.首先是查看php的当前内存设置 windows: 打开php.ini,搜索:memory_limit ,一般

以前从来没有想过.Net开发居然存在内存无法释放的问题,总是认为GC给我处理好了一切.现在GIS二次开发结合三维球开发,没有想到存在如此严重的内存增长,很快内存就不够用了,导致系统各种不稳定.球体和三维模型就开始闪烁,出现无法创建D3D或GDI+设备,OutOfMemory等错误.最近一直为内存优化的事情头疼,虽然优化了部分内容,问题依然没有解决. 还是总结了一下最近优化的经验: 1.慎重使用单例,单例会始终保持一个静态对象的引用,内存始终不释放,同时单例类的所有成员变量也不会释放.如单例窗体,

原文作者博客:转载请注明本文出自大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! ANDROID内存优化(大汇总——上) 写在最前: 本文的思路主要借鉴了2014年AnDevCon开发者大会的一个演讲PPT,加上把网上搜集的各种内存零散知识点进行汇总.挑选.简化后整理而成. 所以我将本文定义为一个工具类的文章,如果你在ANDROID开发中遇到关于内存问题,或者马上要参加面试,或者就是单纯的学习或复习一下内存相关知识,都欢迎阅读.(本文最后我会尽量列出所参

1.参考资料:Cocos2d-x纹理优化的一些方案  cocos2d-x如何优化内存的应用  iOS和android游戏纹理优化和内存优化(cocos2d-x) 2.加载贴图集纹理 CCSpriteFrameCache::sharedSpriteFrameCache()->addSpriteFramesWithFile("xxx.plist");//系统将xxx.png文件和xxx.plist文件一同加载到内存缓存中,方便以后使用 CCSprite* sprite = CCSpr

转载请注明本文出自大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! 写在最前: 本文的思路主要借鉴了2014年AnDevCon开发者大会的一个演讲PPT,加上把网上搜集的各种内存零散知识点进行汇总.挑选.简化后整理而成. 所以我将本文定义为一个工具类的文章,如果你在ANDROID开发中遇到关于内存问题,或者马上要参加面试,或者就是单纯的学习或复习一下内存相关知识,都欢迎阅读.(本文最后我会尽量列出所参考的文章).   OOM: 内存泄露可以引发很多的问题

对 51 单片机内存的认识,很多人有误解,最常见的是以下两种 超过变量128后必须使用compact模式编译,实际的情况是只要内存占用量不超过 256.0 就可以用 small 模式编译 128以上的某些地址为特殊寄存器使用,不能给程序用,与 PC 机不同,51 单片机不使用线性编址,特殊寄存器与 RAM 使用重复的重复的地址.但访问时采用不同的指令,所以并不会占用 RAM 空间. 由于内存比较小,一般要进行内存优化,尽量提高内存的使用效率. 以 Keil C 编译器为例,small 模式下未指

前面一篇文章介绍了Java虚拟机的体系结构和内存模型,既然提到内存,就不得不说到内存泄露.众所周知,Java是从C++的基础上发展而来的,而C++程序的很大的一个问题就是内存泄露难以解决,尽管Java的JVM有一套自己的垃圾回收机制来回收内存,在许多情况下并不需要java程序开发人员操太多的心,但也是存在泄露问题的,只是比C++小一点.比如说,程序中存在被引用但无用的对象:程序引用了该对象,但后续不会或者不能再使用它,那么它占用的内存空间就浪费了. 我们先来看看GC是如何工作的:监控每一个对象的

52本身有256B的数据存储区,如果没在意一些细节,很容易出现RAM超过128就报错的情况.现讲其问题解释如下: 最常见的是以下两种: ① 超过变量128后必须使用compact模式编译,实际的情况是只要内存占用量不超过256.0,就可以用 small 模式编译 ② 128以上的某些地址为特殊寄存器使用,不能给程序用.与 PC 机不同,51 单片机不使用线性编址,特殊寄存器与 RAM 使用重复的重复的地址.但访问时采用不同的指令,所以并不会占用 RAM 空间. ③是否把一些固定的代码存贮到了CO

Kafka 协议实现中的内存优化 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: Reques

腾讯公司在五月三十一日开展[腾讯Bugly移动开发人员沙龙]大会.大会上面叶方正老师解说了 关于Android的内存优化的问题,只是我感觉叶老师许多其它的站在了測试的角度上去解释了这一方面,叶老师给我们介绍了许多的工具去測试Android应用在各种情况下的内存占用情况.只是好像对我们开发的帮助并非特别的大.我在这里总结叶老师所说的重点和自己对内存优化的一些理解,希望可以对大家有所帮助. Android应用优化主要集中在内存和UI流畅度上.从内存占用与泄露.UI流畅度的帧数和响应时间到IO的堵塞式

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢

以下为个人学习Redis的备忘录--内存优化 1.随时查看info memory,了解内存使用状况:127.0.0.1:6379> info memory# Memoryused_memory:2314624 //(字节单位形式)used_memory_human:2.21M //Redis已分配的内存总量(易读单位形式)used_memory_rss:1282048used_memory_rss_human:1.22M //操作系统为Redis进程分配的内存总量used_memory_peak

一.Bitmap: Bitmap是Android系统中的图像处理的最重要类之一.用它可以获取图像文件信息,进行图像剪切.旋转.缩放等操作,并可以指定格式保存图像文件. 常用方法: public void recycle() // 回收位图占用的内存空间,把位图标记为Dead public final boolean isRecycled() //判断位图内存是否已释放 public final int getWidth() //获取位图的宽度 public final int getHeight

前言 在这个系列的前四篇文章中,我分别介绍了DVM.ART.内存泄漏和内存检测工具的相关知识点,这一篇我们通过一个小例子,来学习如何使用内存分析工具MAT. 1.概述 在进行内存分析时,我们可以使用Memory Monitor和Heap Dump来观察内存的使用情况.使用Allocation Tracker来跟踪内存分配的情况,也可以通过这些工具来找到疑似发生内存泄漏的位置.但是如果想要深入的进行分析并确定内存泄漏,就要分析疑似发生内存泄漏时所生成堆存储文件.堆存储文件可以使用DDMS或者Mem

前言 要想做好内存优化工作,就要掌握两大部分的知识,一部分是知道并理解内存优化相关的原理,另一部分就是善于运用内存分析的工具.本篇就来介绍内存分析工具:Memory Monitor.Allocation Tracker和Heap Dump的使用方法. 1.Memory Monitor 在Android Studio(以下简称AS)中Android Monitor是一个主窗口,它包含了Logcat,.Memory Monitor.CPU Monitor. GPU Monitor和Network M

Redis所有的数据都在内存中,而内存又是非常宝贵的资源.对于如何优化内存使用一直是Redis用户非常关注的问题.本文让我们深入到Redis细节中,学习内存优化的技巧.分为如下几个部分: 一.redisObject对象 二.缩减键值对象 三.共享对象池 四.字符串优化 五.编码优化 六.控制key的数量 一. redisObject对象 Redis存储的所有值对象在内部定义为redisObject结构体,内部结构如下图所示. Redis存储的数据都使用redisObject来封装,包括strin

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢

https://blog.csdn.net/Jack__Frost/article/details/72478400?locationNum=13&fps=1 每台redis的服务器的内存都是有限的,而且也不是所有的内存都用来存储信息.而且redis的实现并没有在内存这块做太多的优化,所以实现者为了防止内存过于饱和,采取了一些措施来管控内存. 文章结构:(1)内存策略:(2)内存释放机制原理:(3)项目中如何合理应用淘汰策略:(4)单机版Redis内存优化注意点. 一.内存策略:先来吃份官方文档

80C51在物理结构上有四个存储空间:片内程序存储器.片外程序存储器.片内数据存储器和片外数据存储器.但在逻辑上,即从用户使用的角度上,80C51有三个存储空间:片内外统一编址的64KB的程序存储器地址空间(用16位地址).256B的片内数据存储器的地址空间(用8位地址,其中128B的专用寄存器地址空间仅有21个字节有实际意义)以及64KB片外存储器地址空间. 1.程序存储器 程序存储器用于存放编好的程序和表格常数.80C51片内有4KB ROM,片外16位地址线最多可扩展64KB ROM,两者

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