怎样利用 sync.Pool 缓解高并发场景下的 GC 压力与对象频繁分配
如何利用 sync.Pool 缓解高并发场景下的 GC 压力与对象频繁分配 在 Go 语言的高并发网络编程或高性能服务开发中,频繁地创建和销毁临时对象(如 []byte 缓冲区、小结构体等)会给垃圾回收器(GC)带来巨大的扫描与清理压力,导...
如何利用 sync.Pool 缓解高并发场景下的 GC 压力与对象频繁分配 在 Go 语言的高并发网络编程或高性能服务开发中,频繁地创建和销毁临时对象(如 []byte 缓冲区、小结构体等)会给垃圾回收器(GC)带来巨大的扫描与清理压力,导...
Kubernetes 的基于角色的访问控制(RBAC)是管理集群权限的核心机制。当我们引入新成员时,基于最小权限原则,通常需要限制他们的操作范围。本文将详细介绍如何创建一个 ServiceAccount,并使用 Role 和 RoleBin...
Megatron-LM是由NVIDIA开发的一套用于训练超大规模语言模型的框架。随着模型参数量突破万亿级别,任何单一的并行技术都难以高效地在有限的硬件资源上完成训练。Megatron-LM通过巧妙地结合三种主要的并行策略——张量并行(Ten...
Elasticsearch(ES)的性能和稳定性在很大程度上取决于其内存管理。合理的内存分配,尤其是对JVM堆内存(On-Heap)和操作系统文件系统缓存(Off-Heap)的平衡配置,是优化ES集群的关键。 1. JVM 堆内存(Heap...
在高性能 Java 应用中,频繁创建短生命周期的对象是导致 GC(垃圾回收)压力过大的主要原因之一。尽管新生代的回收速度非常快,但如果能完全消除对象的分配,性能提升将更为显著。这就是 Java HotSpot JVM 中一项强大的 JIT ...