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Upgradable Read Write Lock for Go
In this blog post, we'll explore the implementation of an upgradable read-write lock in Go. We will talk about why we needed it by giving concrete examples from the real-world use case and also discuss potential pitfalls during the blog post. Why do we need an upgradable read-write lock? In Go, even though the guidelines say to avoid locks, when building a Redis® server that should be concurrently
Zig And Rust
Zig And Rust Mar 26, 2023 This post will be a bit all over the place. Several months ago, I wrote Hard Mode Rust, exploring an allocation-conscious style of programming. In the ensuing discussion, @jamii name-dropped TigerBeetle, a reliable, distributed, fast, and small database written in Zig in a similar style, and, well, I now find myself writing Zig full-time, after more than seven years of Ru
GOMEMLIMIT is a game changer for high-memory applications | Weaviate - Vector Database
IntroRunning out of memory is never fun, but it's incredibly frustrating when you've already taken some precautions and calculated your exact memory needs. "My application requires 4GB of memory. How is it possible I ran out of memory on my 6GB machine!?". As it turns out, this was a real possibility in a garbage collected ("GC") language like Golang. The emphasis is on the word "was" because Go
Memzoom
Memzoom lets you view/monitor the raw memory of processes/files in your UTF-8 terminal. Memzoom is like the less command except designed for binary data with live updates. It represents non-ASCII characters using IBM Code Page 437 as a base-256 binary alphabet. It implements zooming via CTRL+MOUSEWHEEL which uses an image scaling algorithm (better than Lanczos!) that enables you to monitor large a
Python: memory_profiler でプログラムのメモリ使用量を調べる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は memory_profiler というモジュールを使ってプログラムのメモリ使用量を調べる方法について紹介する。 pypi.python.org このブログでは、以前に Python のプロファイラとして profile/cProfile や line_profiler について書いたことがある。 これまでに紹介したこれらのプロファイラは、主に時間計算量の調査が目的となる。 それに対して memory_profiler では、調べる対象は空間計算量となる。 blog.amedama.jp blog.amedama.jp 使った環境は以下の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G1212 $ python --version Python 3.6.4 下準備 まずは mem
プロセスのメモリ使用量が少ないのにメモリ使用量が増加していた時に調査、対応したこと | DevelopersIO
はじめに メモリ使用率が上昇傾向のインスタンスについて調査をしましたので調査内容と対応内容についてご紹介します。 初動調査 freeコマンドで確認 $ free -m total used free shared buffers cached Mem: 7986 7657 329 33 99 312 -/+ buffers/cache: 7246 740 Swap: 0 0 0 メモリ使用量は7246MB topコマンドで確認 topの後にshift + m top - 12:40:32 up 36 days, 12:26, 1 user, load average: 0.00, 0.01, 0.05 Tasks: 96 total, 1 running, 95 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100
プロセスあたりのメモリ使用量を知りたい - 備忘録 blog
tl;dr それぞれのプロセスがどのぐらいのメモリを使用しているかを知りたい。 コマンドで確認する システム全体のメモリ使用量を確認する cat /proc/meminfo linuxではデバイスもプロセスもファイルとして扱えるので、catできる。 MemTotal: 8073996 kB MemFree: 333772 kB MemAvailable: 4262036 kB Buffers: 600280 kB Cached: 3386552 kB SwapCached: 0 kB Active: 4668596 kB Inactive: 2382920 kB Active(anon): 3061940 kB Inactive(anon): 286724 kB Active(file): 1606656 kB Inactive(file): 2096196 kB Unevictable:
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Goのメモリ管理 / Memory management in Go
Linux Internals: How /proc/self/mem writes to unwritable memory - offlinemark