【摘要】今天带你走进JVM的世界。

摘要：堆空间差不多是最大的内存空间，也是运行时数据区最重要的内存空间。堆可以处于物理上不连续的内存空间，但在逻辑上它应该被视为连续的。

前些日子小组内安排值班，轮流看顾我们的服务，主要做一些报警邮件处理、Bug 排查、运营 issue 处理的事。工作日还好，无论干什么都要上班的，若是轮到周末，那这一天算是毁了。

其实大家每时每刻都在使用着Linux系统，不过，你们对此并不知情而已。可以说Linux已经成为了我们生活中的一个基础，比如飞机的控制系统、银行的系统、手机的系统等等，你可以想象下没有以上的东西我们的生活将会怎么样，我们的生活、资金和生命都掌握在linux

​​​​​​​​摘要：这是在具体代码中发现的不当延迟的问题，极端情况下可能把内存打爆。

如何快速对应用系统做一个360度的画像诊断?

并发编程系列，计划前几篇基于java语言，重点分析jvm的内存结构与内存模型；后续将会扩展到更多场景，包括集群、服务化等体系架构。

传说古代有一只四角四足的怪兽：名叫夕。因冬天大雪导致夕没东西吃，所以夕经常到附近的村里找吃的，因其身体庞大、脾气暴躁、凶猛异常，给村民带来了很大的灾难。

（干货）本篇内容非常简单，时序第一位，频率，容量，以及第几代内存如何选择，XMP与SPD信息，下一期是专业版内存（真不是上一期那种难度，我这次真的慢慢讲，真的，给我一个阅读量555）

​​​​​​​​​​​​​​​​​​摘要：鸿蒙轻内核M核新增支持了多段非连续性内存区域，把多个非连续性内存逻辑上合一，用户不感知底层的不同内存块。

摘要：本文以代码+文字的形式，介绍虚拟内存管理的结构体、相关宏定义，分析内核虚拟地址空间和用户进程虚拟地址空间如何初始化等内容。

摘要：服务器监控工具功能相当强大，无论何时何地，我们都可以了解到服务器的功能以及性能。服务器监控工具的使用，可以让我们清楚的知道用户可以打开我们的网站，且确保网速不慢。这里为你列出了几个常用的服务器监控工具，为你省去寻找方案的麻烦。

不知道在座的各位有没有被问到过这样一个问题：如果页面卡顿，你觉得可能是什么原因造成的？有什么办法锁定原因并解决吗？

你可以把机器中的内存想象成一堆盒子。我认为这些就像你在办公室里的邮箱，或者学龄前儿童储存他们东西的小房间。

字符串池化，减少重复实例，内存降低，一切就是这样的轻松愉快。

摘要：物联网嵌入式芯片，存储是数据核心之一，这个对于编程和设计的人来说又比较陌生，今天来说说MCU中的内存结构。

5 千字长文+ 30 张图解-陪你手撕 STL 空间配置器源码

String对象占用的内存空间是可以计算出来的，你学会了吗？

这几天，一直在为Java的“内存泄露”问题纠结。Java应用程序占用的内存在不断的、有规律的上涨，最终超过了监控阈值。福尔摩 斯不得不出手了！

具体分析了为什么函数可以返回vector局部变量。其它STL容器返回也是同理。

Asan实现内存访问出错以及内存泄漏检测，一些原理和示例

按：基于x86处理器上，以系统启动过程中内存管理的逐步构建为主轴，分析内存的管理方式与其相关的安全防护功能。

不知道在座的各位有没有被问到过这样一个问题：如果页面卡顿，你觉得可能是什么原因造成的？有什么办法锁定原因并解决吗？

最近写的关于dubbo内存泄露稍微复杂了一点，很多人表示看不明白，想到之前遇到的比较简单的内存泄露问题，更容易入门，于是拿出来分享一下。

历时几个星期的排查，写出来都是血泪史

摘要：通过介绍内存泄漏问题原理及检视方法，希望后续能够从编码检视环节就杜绝内存泄漏导致的网上问题发生。

摘要：通过介绍内存泄漏问题原理及检视方法，希望后续能够从编码检视环节就杜绝内存泄漏导致的网上问题发生。

虽然java有自动化的GC，但是还会有内存泄露的情况。当然java中的内存泄露跟C++中的泄露不同。

总结整理linux内核的内存管理的资料，包含论文，文章，视频，以及应用程序的内存泄露，内存池相关

我们在写代码的过程中，经常会遇到内存泄露的问题，比如某个集合中的对象没有被回收，或者内存出现不明原因的增长。这些都是需要我们来定位的问题，我们可以使用jmap和jhat来对java程序中的内存对象进行分析。

进程的VMA 进程内存消耗的4个概念： vss、rss、pss和uss page fault的几种可能性， major 和 minor 应用内存泄漏的界定方法 应用内存泄漏的检测方法：valgrind 和 addresssanitizer

内存溢出的案例都在这儿了！！

图解方式来通关ThreadLocal，同时希望你们有一定的ＪＶＭ 基础，这样食用起来会更香。

前天写了一篇大内存排查在园子里挺火，这是做自媒体最开心的事拉，干脆再来一篇满足大家胃口，上个月我写了一篇博客提到过使用bitmap对原来的List<CustomerID>进行高强度压缩，将原来的List内存压缩了将近106倍，但是bitmap不是一味的好，你必须在正确的场景

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