ArrayMap在内存使用上较HashMap更有优势，在Android开发中广为使用的基础API，也是大家所推荐的方法，但你是否想过Google如此重要的基础类存在缺陷？一、引言在移动设备端内存资源很珍贵，HashMap为实现快速查询带来了很大内存的浪费。为此，2013年5月20日Google工程师DianneHackborn在Android

问：你了解java的内存模型嘛？内存简介：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/11b2c019f27a15c1f97c8aaf647391566bb.jpg)地址空间划分内核空间（主要是操作系统程序和C运行时的空间，包含链接硬件、调度程序、提供联网、虚拟内存等逻辑和基于C的进程）用

k8s部署环境公有云环境：AWS、腾讯云、阿里云等等私有云：OpenStack、vSphere等Baremetal环境：物理服务器或独立虚拟机（底层没有云环境）。k8s部署方式Minikube：Kubernetes官网提供的微型分布式环境(ht

Android中，进程的生命周期都是由系统控制的。即使用户在界面上关掉一个应用，切换到了别的应用，那个应用的进程依然是存在于内存之中的。这样设计的目的是为了下次启动应用能更加快速。当然，随着系统运行时间的增长，内存中的进程可能会越来越多，而可用的内存则将会越来越少。AndroidKernel会定时执行一次检查，杀死一些进程，释放掉内存。那么，如何来判断

Redis集群官方推荐方案RedisCluster集群rediscluster　　通过分片实࣫容量扩展　　通过主从复制实࣫节点的高可用　　节点之间互相通信　　每个节点都维护整个集群的节点信息　　rediscluster把所有的物理节点映射到\016383\slotЇ,cluster负责维护node<sl

CPU监控：进程和线程观察哪个进程CPU和内存占比高top观察进程中的线程，哪个线程CPU和内存占比高topHppidtop16837topHp16837定位具体java进程定位具体java进程jps

由于没有物理机可用，在自己的VMwareWorkation中CentOS(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.linuxidc.com%2Ftopicnews.aspx%3Ftid%3D14)7搭建完成。首先查看VMwareWorkation是否支持虚拟化，把

缘起目前生产环境（k8s部署的）发现某个服务被重启了，当前监控只有普罗米修斯，可以看到当时的内存和CPU都很高。服务接入了阿里的监控工具ARMS，但是没法导出当时的内存快照，ARMS虽然提供了手动导出的功能，但是人很难确定哪个时间点的内存快照是最合适的。虽

为了优化插件以减少内存占用，以下是一些具体的策略和方法：1.代码瓶颈优化：重写热点函数，采用更高效的算法和数据结构，减少不必要的计算和内存分配。2.资源瓶颈处理：实现分批处理和惰性加载机制，减少对内存和CPU的即时需求。3.插件加载优化：重构插件架构，使用

作者：京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapredu