服务器内存爆炸

https://blog.youkuaiyun.com/jivenbest/article/details/7788297

内存这东西虽然便宜,白菜价,但实际在我们的互联网环境中还是非常珍贵的资源,谁叫它不能像硬盘似的,随便弄一块就有好几百G,而没内存就准备挂吧!

话说回来,这次分享的主要是我们在使用调用WebAPI 时的内存竟然居高不下,和解决方法,先上一段代码:

 

复制代码
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Net;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Formatting;
using System.Net.Http.Headers;

namespace EBizClient.Common
{
     public  enum MediaTypeHeader
    {
        application_json,
        application_xml
    }
     public  class HttpClientHelper
    {
         public MediaTypeHeader mediaType{ get; set;}

         public HttpClientHelper(){
             this.mediaType = MediaTypeHeader.application_json;
        }

         public HttpResponseMessage Get( string url)
        {
             var client =  new HttpClient();
             var response = client.GetAsync(url).Result;
             return response;
        }    
 
        ......
    }
}
复制代码

这段代码主要是做了一个简单的封装,方便前端调用WebAPI返回的rest服务,初看是没啥问题,而且挺长一段时间内我们也就这样用了!

突然有一天测试人员告诉我,程序死了,测试机器卡死了,究其原因,在做压力测试的时候内存没了,但“释压”以后,依然霸占着内存不肯放,只能硬重启。这可是个大问题,我们就这样重复试验,每次结果都一样,去“压”哪个服务,那个服务的IIS进程占用内存就只进不出了。根据这种场景,我们定位问题要么在数据访问层(可能性不大,我们用了比较成熟的框架),要么就是在数据缓存逻辑那边出了问题(但监测下来存在缓存中的数据少的可怜啊)。

 

折腾了一段时间,静下心来,分析问题发觉我们根本就是找错了方向,一个同事提醒会不会是web服务一直占用着没有释放呢?在“重压”之下,有些服务无法得到及时响应,但自己又不会释放,越积越多,形成当前局面,从这个思路下手,修正一下代码:

 

复制代码
  public HttpResponseMessage Get( string url)
        {
             var client =  new HttpClient();
            HttpResponseMessage response =  null;
            client.GetAsync(url).ContinueWith(
             (requestTask) =>
             {
                 response = requestTask.Result;

             }).Wait( 60000);
             return response;
        }
复制代码

这段代码就是在其异步调用服务的时候给一个响应时间,如果这个服务1分钟都没有响应,则自动停止释放掉,到此,这个郁闷的问题就被解决了!

这也是采用新框架尤其需要谨慎的地方,这个问题的解决虽然带有一定的偶然性,但如果真正了解http协议的本源(最基础的无非就是request和response到底是怎么一回事),其实解决它也应该是个必然的结果!

 

路漫漫而修远,吾将上下而求索~~

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### 解决方案 为了有效应对在使用 TF-IDF 后计算余弦相似度时遇到的内存不足问题,可以从多个角度进行优化: #### 1. 数据稀疏化表示 通过采用稀疏矩阵来存储文档向量,能够显著降低内存占用。Python 中 `scipy.sparse` 提供了多种类型的稀疏矩阵结构,适用于不同应用场景下的高效运算。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import scipy.sparse as sp vectorizer = TfidfVectorizer() X_sparse = vectorizer.fit_transform(corpus) # X_sparse 是一个 csr_matrix 类型的对象 ``` 当处理大规模语料库时,这种做法可以极大程度上节省空间资源[^1]。 #### 2. 增加硬件资源配置 对于非常庞大的数据集,在软件层面难以全解决问题的情况下,适当增加服务器端物理内存或是租用云服务提供商的大容量实例也是一种可行的选择。不过这并不是最优解法,仅作为临时措施考虑。 #### 3. 并行与分布式计算 利用多线程或多进程实现并行计算,充分利用现代计算机系统的多核特性;或者借助像 Spark 这样的大数据平台来进行分布式的特征提取和相似度匹配工作流设计,从而分摊单机的压力。 ```python # 使用 joblib 实现简单的本地多线程加速 from joblib import Parallel, delayed import numpy as np def cosine_similarity_chunk(chunk): return linear_kernel(chunk, Y) results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(cosine_similarity_chunk)(chunk) for chunk in np.array_split(X_sparse, n_chunks)) final_result = sp.vstack(results) ``` 这种方法不仅提高了效率还减少了整体所需的 RAM 容量需求。 #### 4. 缓存中间结果 引入 Redis 或 Memcached 等键值对存储系统保存已经成转换后的 TF-IDF 特征向量以及部分预计算好的相似度得分表项,避免重复劳动的同时也缓解了一定程度上的瞬时间高峰流量带来的冲击。
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