本文基於 Netty 4.1.112.Final 版本進行討論 在之前的 Netty 系列中，筆者是以 4.1.56.Final 版本為基礎和大家討論的，那麼從本文開始，筆者將用最新版本 4.1.112.Final 對 Netty 的相關設計展開解析，之所以這麼做的原因是 Netty 的內存池設計一直在不斷地演進優化。 在 4.1.52.Final 之前 Netty 內存池是基於 jemalloc
Nickname bin的技術小屋
本文基於 Netty 4.1.112.Final 版本進行討論 本文是 Netty 內存管理系列的最後一篇文章，在第一篇文章 《聊一聊 Netty 數據搬運工 ByteBuf 體系的設計與實現》 中，筆者以 UnpooledByteBuf 為例，從整個內存管理的外圍對 ByteBuf 的整個設計體系進行了詳細的拆解剖析，隨後在第二篇文章 《談一談 Netty 的內存管理 —— 且看 Netty 如
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vLLM 是一款專為大語言模型推理加速而設計的框架，實現了 KV 緩存內存幾乎零浪費，解決了內存管理瓶頸問題。 更多 vLLM 中文文檔及教程可訪問 →https://vllm.hyper.ai/ *在線運行 vLLM 入門教程：零基礎分步指南 源碼examples/offline_inference/mistral-small.py # SPDX-License-Identifier: Apac
Nickname 超神經HyperAI
結論：必應搜索頁面問題。 控制變量法倒推過程： 關閉 Adguard 後，短暫降低內存佔用，之後反彈。 重裝 Chrome 瀏覽器後，無改善。 使用百度搜索相同關鍵字，保留 1 個百度搜索窗口，1 個必應搜索窗口，查看 Chrome 任務管理，必應占用內存超高，16GB 運存單個必應搜索標籤頁最高佔用 12GB。必應占用內存異常原因未知。 改善方式：更改默認搜索引擎，避免
Nickname zhuchenxi113
在程序開發中經常遇到值類型的數據跟引用類型的數據, 值類型的數據存儲在棧內存中, 引用類型的數據實例存儲在堆內存中, 變量保存的時候對象在堆內存中的引用地址. 棧內存跟堆內存兩者有啥區別哪? 我們可以用生活中常見的"快遞收發"場景來對比兩者的區別. 先建立一個核心比喻：內存 = 快遞站點 把整個計算機內存想象成一個 “快遞站點”，站點裏有兩種存放快遞的區域： 棧內存 = 站點前台的
Nickname daoheng
本篇我們講下Centos系統下，尤其是虛擬機上比如vmware centos虛擬機上如果宿主機可分配給虛擬機的物理內存不太充裕的情況下，可以通過設置swap分區或swap文件，補充物理內存不足，提高虛擬機的系統性能。 以下所有操作都需要在root權限 如果之前已經使用swap, 需要先卸載之前的swap 分區或swap文件 swapoff /swapfile 刪除swap分區如果有 rm -rf
Nickname apollo008
