## JVM 内存模型 

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 链滴 # Java 源码剖析——彻底搞懂 Reference 和 ReferenceQueue 作者：jesministrator 原文链接：https://ld246.com/article/1513083921948 来源网站：链滴

HELLO WORLD ## Python Profiling 大纲 ## ●背景概述 ## ●Python Profiling的场景与技术原理 ➢场景：即时 VS 持续 ➢技术原理 确定剖析 VS 采样剖析 函数粒度VS 行粒度 物理时间VS CPU 时间 技术全景概览 技术细节探索 ## ●Python Profiling的工具链和解决方案 ➢CPU: cProfile、Prof Continuous Profiling Profiling 持续部署 集成 部署 生产环境 ## 持续（Continuous） ➢ 故障前后Profiling对比，快速定位问题代码 能有效定位内存泄露/膨胀问题 ➢ 版本发布前后性能对比，防止性能退化 ➢ 持续经验+机器学习： ➢ 专家诊断系统：自动找到代码隐患、给出优化建议 ## Continuous Profiling Google fc392714b271be3c1e009f88f3cff55/p16_1.jpg) 典型：Py-spy Py-spy: 通过系统调用 process_vm_ready 读取python程序的内存，通过全局 PyInterpreterState 获取运行在Interpreter中的所有Threads，然后遍历每个Thread的每个PyFrameObject获取全部stacktrace，通过S

Pivotal ## Greenplum 6新特性: 在线扩容工具GPexpand剖析 杜佳伦 (jdu@pivotal.io) ## 大纲 • Greenplum 集群部署 • GPExpand简介与具体用法 • Greenplum 6中GPExpand的改进与实现 ## Greenplum 集群部署 ![Image](/uploads/documents/3/4/f/6/34f6b

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Golang主动式内存缓存的优化探索之路 安晏伯 学而思网校 技术专家  问题引入 01 难点攻克 02 主动式内存缓存框架 03 总结 04 ## 第一部分 ## 问题引入 ## 为什么能有极致的性能？ 主动式内存缓存 如何优化？ - 支持灵活的信息过滤条件  ## 内存不够用怎么办？ 存储扩展，冷热数据交换  同样的性能，需要更少的硬件资源，降低成本 02 核心数据在本地，依赖少，更稳定 ## “ 通过本次分享，可以带来哪些收获？ • 千万级内存对象，GC严重耗时，如何解决？ - 复杂的查询场景，内存数据如何高效组织？ • 主动式内存缓存，如何保证数据实时性？ - 数据太多，内存不够用，如何进行存储扩展？ ## 第二部分 难点攻克 ## “ ## 数据一致性如何保证？ ## 一 致性 同步、更新 !

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