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流式缓存(Streaming Cache)在Pravega v0.7被首次引入,是一个从头设计的缓存。
过去14年,我们一直用Java开发外汇算法交易系统,并使用了很棒但价格实惠的硬件。这一切是怎样实现的?
2017年2月3日,Facebook宣布将开源他们的高性能时序数据存储引擎Beringer。Beringei是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,其特点是读写速度快,属于内存数据库的一种。本文将会详细介绍Beringei的来龙去脉以及它的设计思路、应用场景和特点。
FST序列化全称是Fast Serialization Tool,它是对Java序列化的替换实现。既然前文中提到Java序列化的两点严重不足,在FST中得到了较大的改善,FST的特征如下:
本文从五个方面介绍了RocketMQ Streams实时计算平台。
Red Hat的John Clingan和Mark Little关于Quarkus框架答疑。
基础软件在金融场景下的实践。
lz_rec_push_kafka_consume 该项目通过kafka与算法进行交互,通过push推荐平台(lz_rec_push_platform)预生成消息体。
从计算机组成原理的角度详细阐述了对象在Jvm内存中的布局,以及字段排列规则。后面介绍了内存对齐,以及为什么要内存对齐,还有Jvm中压缩指针的原理及应用。中间介绍了false sharing产生的原因以及造成的性能影响和修复方案
本文出自ELT.ZIP团队,ELT<=>Elite(精英),.ZIP为压缩格式,ELT.ZIP即压缩精英。
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对于大量历史数据存储的需求, OceanBase 的 SSTable 存储格式和数据编码压缩功能可以使 OceanBase 更轻松地支持超大容量的数据存储。
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本文将会介绍计算机中常见的另一个稀缺资源 — 内存,是如何管理的。
程序中的数据和变量都会被分配到程序所在的虚拟内存中
本文主要针对于ZGC的一篇非常不错的介绍文档的翻译文本,为了更的立即ZGC的概念和特性,希望如果翻译或者知识点有问题,请大家多多指正和谅解。
Tailor是西瓜视频 Android 团队开发的一款内存快照裁剪压缩工具,广泛用于字节跳动旗下各大 App 的 OOM 治理及异常排查,收益显著,在西瓜视频上更是取得 OOM 降低95%以上的好成绩。
在过去的几个月,V8团队一直致力于降低V8引擎内存消耗的工作,主要内容包括推出新的Ignition解释器以及对V8解析器和编译器的改进。来自V8的工程师Ulan Degenbaev、Michael Lippautz、Hannes Payer和Toon Verwaest说明了这次工作的主要目标之一是根据测试基准使用特别的工具对V8的内存使用情况进行分析。
使用 Azure SQL 数据库中的内存中技术可在各种工作负荷上实现性能改善:事务工作负荷(联机事务处理 (OLTP))、分析工作负荷(联机分析处理 (OLAP))和混合工作负荷(混合事务/分析处理 (HTAP))。 由于查询和事务处理的效率提升,内存中技术还可降低成本。 用户通常不需要升级数据库的定价层即可实现性能提升。 在某些情况下,即使是降低定价层,使用内存中技术也能实现性能改善。
因此本文简单和大家分享一下该压缩算法的基本原理,没准儿也能节约下不少钱呢。