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实战总结|记一次 glibc 导致的堆外内存泄露

问题现象 团队核心应用每次发布完之后,内存会逐步占用,不重启或者重新部署就会导致整体内存占用率超过90%。 发布2天后的内存占用趋势 探索原因一 堆内找到原因 出现这种问题,第一想到的就是集群中随意找一台机器,信手dump一下内存,看看是否有堆内存使用率过高的情况。 内存泄露 泄露对象占比 发现 占比18.8% 问题解决 是common-division这个包引入的 暂时性修复方案 当前加载俄罗斯(RU)国际地址库,改为一个小国家地址库 以色列(IL) 当前业务使用场景在补发场景下会使用,添加打点日志,确保是否还有业务在使用该服务,没人在用的话,直接下掉(后发现,确还有业务在用呢 )。 完美解决问题,要的就是速度!!发布 ~~上线!!顺道记录下同一台机器的前后对比。 发布后短时间内有个内存增长实属正常,后续在做观察。 发布第二天,顺手又dump一下同一台机器的内存 由原来的18.8%到4.07%的占比,降低了14%,牛皮!! 傻了眼,内存又飙升到86%~~ 该死的迷之自信!! 发布后内存使用率 探索原因二 没办法汇报了~~~但是问题还是要去看看为什么会占用这么大的内存空间的~ 查看进程...

赋能人工智能:Ray on vSphere 开源插件的发布

去年,机器学习和人工智能领域取得了爆炸性的进展。像 ChatGPT 这样的高质量生成式人工智能解决方案引起了公众的兴趣,并已延伸到商业领域。组织和个人都在考虑如何利用这项技术来加快影响力并取悦客户。 虽然这些通用模型非常出色,但在特定行业的使用案例中往往不够完美。公开可用的训练数据无法为模型提供解决每个企业特有用例所需的专业知识。为了满足这些需求,许多组织正在投资调优和训练自己的模型。为此,他们需要扩展他们的计算空间,使其超出工程师的笔记本电脑或现有的构建工具。数据科学家和机器学习工程师需要可帮助他们扩展工作负载的工具,使其可以操控访问与之匹配的计算资源。 为了应对这些挑战,我们高兴的宣布:VMware 与 Ray 的创建者 Anyscale 建立合作伙伴关系。Ray是一个针对机器学习工作负载进行了优化的分布式Python工作负载调度器,为训练和推理工作负载带来了无服务器式的扩展能力。在并行处理和分布式计算方面,Ray具有广泛的应用和出色的性能。 Anyscale 和 VMware 合作创建了一个开源插件,用于使用虚拟机在 vSphere 上运行 Ray。该插件使系统管理员能够为数据科...

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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