在记录相关文档的过程中发现监控中关于该节点的clickhouse数据异常，随后在node节点监控中也不见该节点信息于是找到相关机器进行检查，堡垒机发现无法连接clickhouse的节点，随后找同网段的机器尝试ping一下测试连通性，随后发现无法ping通错误信息：From172.21.0.1icmp_seq=1Destin

前言不是特别懂，但是先把自己目前的理解写下来（甚至目前的有些理解都是错的），随着时间的积累再丰富；内存模型有三种内存模型：FlatMemory：所有内存都是连续的，通过数组管理所有的page，数组的下标就是pfn；所有可以很简单的pfn下标找到对应的page，page可以很简单的找到pfn；DiscontiguousM

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目前在国产AI芯片，例如昇腾NPU上运行大模型是一项广泛且迫切的需求，然而当前的生态还远未成熟。从底层芯片的算力性能、计算架构的算子优化，到上层推理框架对各种模型的支持及推理加速，仍有很多需要完善的地方。今天带来一篇在昇腾910B上运行Qwen2.5执行推理的操作实践。配

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void*memchr(constvoid*str,intc,size_tn)函数功能在参数str所指向的内存区域的前n个字节中搜索第一次出现字符c（转换为无符号字符类型）的位置。参数解释str：指向要被搜索的内存区域的指针。c：要搜索的字符，以整数形式给出，但会被转换为无符号字符类型进行搜索。n：指定要搜

合集-Redis(1)1.Redis内存突增时，如何定量分析其内存使用情况09-23收起背景最近碰到一个case，一个Redis实例的内存突增，used_memory最大时达到了78.9G，而该实例的maxmemory配置却只有16G，最终导致实例中的数据被大量驱逐。以下是问题发生时INFOMEMORY的部分输出内容。# M

背景最近碰到一个case，一个Redis实例的内存突增，used_memory最大时达到了78.9G，而该实例的maxmemory配置却只有16G，最终导致实例中的数据被大量驱逐。以下是问题发生时INFOMEMORY的部分输出内容。# Memoryused_memory:84716542624used_memory_human:78.90Gused_memory_rss:1

一：背景讲故事公司部署在某碟上的项目在9月份压测50并发时，发现某个容器线程、内存非正常的上涨，导致功能出现了异常无法使用。根据所学，自己分析了下线程和内存问题，分析时可以使用lldb或者windbg，但是个人比较倾向于界面化的windbg，所以最终使用windbg开干。二：WinDbg分析到底是

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基于msm-5.4一、简介当存在内存压力时，会调用shrinker的count_objects()和scan_objects()进程内存回收操作。二、注册逻辑1.注册ashmem_init//ashmem.cregister_shrinker(&ashmem_shrinker)//vmscan.cregister_shrinker_prepared(shrinker)

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1.写入共享内存voidWriteMat(constchar*section,constcv::Mat&img){QSharedMemory*mem=newQSharedMemory();mem->setKey(section);intsize=img.cols*img.rows*img.channels();//cols+rows+channels+data//ifexistreturn

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