1.简单有效的清理清理 chromium 内存优化
2.深入理解DirectBuffer
3.python中的垃圾回收机制和缓存机制
4.STL容器—list使用技巧

简单有效的 chromium 内存优化

       我们开始探讨如何优化 Chromium 内存消耗。首先，内存内存通过调整命令行参数来优化内存使用。源码源码找到一些对内存优化有帮助的清理清理参数，如:

       1. enable-low-end-device-mode: 以低性能设备模式运行。内存内存不过，源码源码生态电商源码这会导致浏览器颜色数量从位降低到位，清理清理因此需谨慎使用。内存内存

       2. in-process-gpu: 避免创建GPU进程。源码源码

       3. disable-gpu: 关闭GPU加速，清理清理适用于无需webgl、内存内存复杂canvas绘制的源码源码场景。

       4. enable-features="NetworkServiceInProcess,清理清理StorageServiceInProcess,AudioServiceInProcess,TracingServiceInProcess": 只保留渲染进程。

       5. js-flags=“--jitless,内存内存--optimize_for_size": 减少js执行内存消耗。

       采用这些命令行参数，源码源码可以显著降低内存使用，至少减少%以上。

       接着，我们深入源码进行修改，以实现更高效的内存管理。比如，大牌坊源码调整内存检测逻辑，避免特定设备处理逻辑的触发，同时限制缓存大小。此外，针对渲染内存消耗过大的问题，我们精简了渲染缓冲区的大小。虽然无法实现按需分配，但也做到了最小化更改。

       优化过程中，我们还发现并关闭了与3D相关的glsLang解析引擎的初始化暖机过程，这不仅节省了内存，还加快了启动速度。通过新增命令行开关 eef-disable-glslang，实现了对glsLang模块的禁用。

       测试结果显示，在使用优化后的 Chromium 引擎运行 Typora 时，内存从MB降低至MB，进程数也显著减少。这不仅减少了内存占用，还提升了应用性能。怎么解读源码

       除了引擎本身的优化，对HTML和JS的优化也至关重要。利用 Chromium 提供的 trace-config-file 命令，可以深入了解内存消耗情况，进而针对资源缓存等策略进行优化，进一步降低内存使用。

       在整个优化过程中，我们尽量减少对源码的修改，并通过命令行开关提供开关控制，以确保对 Chromium 源码的最小侵入性，避免影响应用功能。通过上述方法，我们可以有效优化 Chromium 内存消耗，提高应用性能。

深入理解DirectBuffer

       DirectBuffer在高性能场景中，因其堆外内存的特性，相较于ByteBuffer，能有效提升数据处理效率。本文将从源码角度深入解析DirectBuffer的原理和使用方式。

       在Intel X架构下，分销购物源码用户态（Ring3）与内核态（Ring0）的划分保证了安全隔离。应用程序通过系统调用，将需要内核支持的任务委托给运行在Ring0的内核。创建DirectBuffer时，调用new DirectByteBuffer(int cap)的私有构造函数，它完成内存分配、大小记录和Cleaner对象的声明，以备后续内存清理。

       使用DirectBuffer时，主要有putXXX和getXXX方法。putXXX如putInt，根据内存对齐和字节序，调用unsafe或Bits方法将数据写入。getXXX则根据对齐情况，通过相应方法读取数据。

       内存回收有System.gc和Cleaner对象两种方式。System.gc会在内存不足且没有禁用显式GC时触发Full GC，尝试清理堆外内存。Cleaner对象则在DirectBuffer不再被引用时自动执行，释放堆外内存。osg源码解析

       正确运用DirectBuffer，能够优化程序性能，减少GC的频繁发生。在高性能中间件中，它是一个实用且重要的工具。深入了解DirectBuffer的使用，对提高开发效率至关重要。

python中的垃圾回收机制和缓存机制

       在深入理解Python的垃圾回收机制之前，首先需明确两个核心概念——内存泄漏与内存溢出。

       内存泄漏指的是程序在使用完毕后，未能释放的内存空间，导致这些空间长期被占用，造成系统资源浪费和性能下降。而内存溢出则发生在程序请求分配内存时，因系统资源不足而无法得到满足。

       Python通过引用计数机制进行内存管理。在C语言源码中，每个对象都拥有一个引用计数器，用于统计被引用的次数。程序运行时，引用计数实时更新。当引用计数降为0时，对象将被自动回收，释放内存空间。使用sys.getrefcount()函数可以获取对象的引用计数值。

       然而，引用计数机制在处理循环引用时存在问题。当两个对象相互引用，计数器无法降至0，导致内存泄漏。为解决此问题，Python采用标记-清除算法。该算法通过维护两个双端链表，分别存放需要扫描和已标记为不可达的对象。遍历容器对象，解除循环引用影响后，将未标记可达的对象移至回收列表。再次遍历时，移除未被引用的对象。

       为了提高垃圾回收效率，Python引入分代回收机制。基于对象存在时间越长，成为垃圾的可能性越小的假设，减少回收过程中遍历的对象数，从而加快回收速度。

       Python还通过缓存机制优化内存管理。当对象的引用计数为0时，不直接回收内存，而是将其放入缓存列表中进行缓存。对于特定数据类型，如整数、浮点数、列表、字典、元组，Python分别采用free_list、缓存池和驻留机制进行优化，以减少内存分配和释放的开销，提高程序性能。

       具体来说，free_list机制用于缓存特定数据类型（如整数、浮点数）的内存地址，以便重复使用；缓存池预先创建并存储常用数据类型，如小整数、布尔类型、字符串；驻留机制通过字典存储相同值的变量，避免重复内存分配，实现内存节省。

       通过上述机制，Python的垃圾回收和缓存机制有效管理内存资源，提升程序运行效率，同时避免内存泄漏和内存溢出问题。

STL容器—list使用技巧

       列表容器(list)在STL中是一种序列容器，特点是非连续内存分配。对比vector，其查找操作通常较慢，但插入和删除操作速度较快。列表通常实现为双向链表，这为实现单链表提供了便利。通过双向链接，可在常数时间内进行插入和删除操作，但查找操作需遍历整个列表，时间复杂度为O(n)。

       查看上图，可了解std::list在内存中的布局，列表中的元素通过双向链接结点存储，每个结点包含数据和指向前后结点的指针。

       列表的查找操作耗时，一旦找到元素，后续操作如更新、插入或删除则为常数时间复杂度。从性能角度看，list并不总是最佳选择，但在某些场景下仍具有优势。

       以下代码展示了如何使用list进行内存分配测试，结果显示list的内存分配与vector不同，不会在插入元素时进行内存重新分配和数据拷贝。

       清理list内存通常较为复杂。std::list自身并未提供内存释放接口，且标准库不保证立即释放内存。只有vector和string容器支持类似std::vector的swap函数，以在清理内存时立即释放空间。例如，chromium.org源代码中的stl_util.h文件中的清理代码仅适用于vector和string。

       尽管在多数情况下std::list似乎并不突出，它在某些特定场景中仍具有用武之地。例如，当需要频繁插入和删除元素，而访问元素的顺序不固定时，list可能是更优选择。此外，当处理大量数据且内存使用效率是关键因素时，list的特性也能带来优势。因此，在权衡效率和特定需求后，list仍值得在编程实践中考虑。