1、Low memory killer是Android内存清理机制，因移动端设备的内存、性能、电量等因素Android内核维护一套内存清理机制，就是LMK机制，会定期检查应用内存使用情况、杀死一些进程来释放内存，Low memory killer 主要通过进程oom_adj来判定进程重要度，这个值越小程序越重要，被杀死的可能性越低。
2、根据Android系统的规则，就是要提高我们进程的优先级。进程优先级可以通过cat /proc/pid/oom_adj查看。当我们进程切到后台后，以前就会变成一个后台进程，进入缓存的应用列表里面，这里随时都可能会被杀掉，可以通过给进程添加一个service来将其变为一个服务进程，一下子，它就变成小强了。
3、Android有着优秀的内存回收机制 Android使用了一个名为Low Memory Killer（LMK）的机制来管理内存，当内存出现不足时，LMK就开始挥舞屠刀杀掉一些进程以获得新的内存空间。
icomoom是一家数字化营销平台，可以帮助企业在互联网上进行品牌推广和营销活动。该平台拥有丰富的营销资源和数据分析能力，可以帮助企业提升品牌曝光度和营销效果。除了数字化营销服务，icomoom还提供了一系列的网站建设、设计和开发服务。
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Java延迟队列原理采用JDK自带的DelayQueue来实现，这是一个无界阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素，放入DelayQueue中的对象。实现技术使用JDK的DelayQueue队列进行相关操作即可。
在这种情况下，你可以考虑以下几种处理方式： 预先沟通：如果你当时还有未完成的工作任务，你可以私下与领导沟通，说明你预计下班时间是六点，是否可以将会议时间改到第二天或是稍晚一些。提前与领导沟通可以帮助他们理解你的情况，并且共同找到一个解决方案。
相比于前两种方案，用原生rocketmq实现延时消息最大的优点为无需自己维护一个定时任务，因为其内部已经维护了18个定时任务来扫队列缺点 引入rocketmq，需保证更新db的同时写入mq成功，解决方案同方案二（一致性）总结 本文介绍了常见的3中延时任务解决方案： 若数据量较小，可以使用扫表，不会出现数据一致性问题，性能也很好。
试着先找公司协商 其实如果不是被公司拖欠很多的加班费的话，那么最好首先试着先协商解决，毕竟这个比较节省时间、精力。加上加班费这个问题要不是很大的，那么也不至于小题大做，还是尽快、高效解决较为合适。找相关部门调解 如果说你们双方不能协商一致，但也想继续要求有关机构调解。
首先加载一定数量的帧到Bitmap缓冲区，加载完成后通知SurfaceView开始绘制。SurfaceView绘制一帧完成后通知Bitmap缓冲区加载下一帧，同时将绘制过的一帧的从Bitmap缓冲区移除。
1、“挂”指的是 Crash，内存问题导致 Crash 的具体表现就是内存溢出异常 OOM。 活得好： 活得好指的是使用流畅，Android 中造成界面卡顿的原因有很多种，其中一种就是由内存问题引起的。
2、在整个开发阶段和测试阶段，出现了很多预料之外的事情，比如size是1M多的json文件解析、高清图片导致OOM、莫名其妙的崩溃等。这些意外无一不影响开发计划，增大压力，最直接的表现是晚上加班和周末加班。写代码和修改代码远比想象中的难控制。
3、App启动性能指标 ①冷启动：在进程中已被kill掉，或者刚安装好的app。不包括other stuff的时间。（最重要）②暖启动：App在后台运行久了，内存系统将其kill掉，此时进行重启App，会保存App的一些初始化设置。不包括other stuff的时间。③热启动：App在后台运行。不包括other stuff的时间。
4、每个独立的进程都能分配独立的内存，这样的话，你的app可以获得双倍的内存，其中一半给Webview吃。增大Webview获得的内存，变相的减小内存泄露产生OOM的概率。
5、电商APP开发应该注意哪些问题 价格方面 传统的电商APP外包开发流程：因为APP需要从零开始研发，浪费了大量的研发成本、沟通成本等等，所以费用通常10万起步。而市场上比较便宜的APP模板，虽然费用比较低，但是功能、性能简单，而且随着手机的更新换代，将逐步出现各种问题。
1、默认申请的堆外内存是Executor内存的10%。②shuffle后内存溢出 reduce task去map一边拉取数据，一边聚合。
2、解决方法多样，如调整数据源预处理、改变分区方式、转换JOIN操作为Map-side Join、两阶段聚合等。对于不同情况，需要针对性地选择方案，如针对频繁交互的数据源，可以在上游进行处理，但要注意这并非根本解决办法。
3、RDD 操作 可在需要 Shuffle 的操作算子上直接设置并行度或者使用 spark.default.parallelism 设置。如果是 Spark SQL，还可通过 SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks] 设置并行度。默认参数由不同的 Cluster Manager 控制。
4、内存管理与性能调优掌握内存分配，如user memory、storage memory和execution memory的使用，以及如何通过配置优化作业性能。例如，合适的分区数、shuffle操作参数调整，以及处理数据倾斜和内存溢出问题。故障排查与经验分享遇到版本升级导致的内存问题时，注意检查shuffle相关参数。