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所以，我使用 .NET 框架已经有一段时间了。有很多次当我调用一些静态函数或 List<> 的实例方法时，我想知道这些操作的相对性能成本是多少。在这种情况下，我想知道静态方法 Enum.GetValues() 有多糟糕。有什么地方可以让我相对计算出.NET操作的运行时间吗？如果不是，你怎么知道哪些方法可以安全地经常被调用，哪些方法你应该避免？我是否只需要使用计时器测试每种方法（请上帝不..）？或者这是我过度关注的事情？

提前致谢。

也许这个问题有两个方面：

目标是减少 Android 应用程序的内存占用，并允许在内存为 512 MB 或更少的低端 Low/Med DPI 设备（旧版/付费电话/等）上提供合理可用的体验。

我观察到的是，在导航一些活动后，性能会下降，假设是由于创建的活动被缓存。

在旨在减少内存占用的活动导航之间进行清理的首选方法是什么？

我在 JavaScript 中有一个这样的构造函数：

在最新版本的 v8 JavaScript 引擎中，我的类的哪些属性被复制到内存中？我的意思是，现在内存中有两个副本privateProperty, publicProperty, privateMethod, 等等吗？

如果 的内存占用b是 100 字节，那么 和 的内存占用b总共c是 200 字节吗？更大，更小？

在开发 Android 应用程序时，我遇到了一个非常相关的问题（至少我认为是）。

例子

我们在数据库上插入 10000 行（一次）。

我们在循环中创建了 10000 个新的 ContentValue 对象。并且对象创建对 VM 来说非常昂贵。如果我们稍微修改一下呢？

不同的方法

在第二个示例中，我们正在对值对象进行“重置”，因为它将在每一行中使用。

所以，我的问题是：我这样做对吗？使用第二种方法，我正在优化流程而不会留下很大的内存占用？如果不是，为什么？您对此有什么建议/想法吗？

我是 Rust 的新手，这可能是一个愚蠢的问题。

是否可以获得变量的当前内存使用情况？

我正在编写一个使用大量内存的程序（这是我所期望的），我想减少它的内存占用。然而，过早的优化是万恶之源，所以在我开始重构之前，我想看看当前正在使用什么内存。当我进行更改时，我想看看我所做的是否完全减少了内存占用。

我当前的程序有很多HashMaps等等，所以这就是我想要测量的对象。

我尝试过使用各种方法测量内存占用 - 每种方法都返回不同的值。

第一种方法是在运行应用程序时查看 Xcode 中的小仪表。它显示 20.9 MB 的使用量：

第二种方法是使用此代码（它显示 38-39MB 的使用量）：

第三种方法是使用显示大约 19-20 MB 使用量的工具

底线是我需要了解如何测量 SDK 的内存占用。（添加 SDK 之前和添加 SDK 之后 - 或 SDK 的“黑盒”测量）

结果如何以及为什么如此不同？

我

我有一个 Weblogic 服务器，它具有内存利用率 (MU)，取自 DynaTrace APM，如下表所示。

我对内存利用率的理解是它是程序使用的内存量。现在它肯定不能是最大值和最小值，因为它不会真正代表已使用（对吗？），所以我将平均低于 %，我得到 52%。

那么这是否意味着内存占用为 52%？

第二个问题：这些统计数据来自 APM。现在我也有最大的内存和使用的内存。如果我做简单的计算来手动计算内存利用率（MU），(memory-utilized/maximum-memory)那么我不会得到与 APM 在 MU 图表中相同时间给出的完全相同的数字。

• 这是否意味着我不能简单地计算内存占用(memory-utilized/maximum-memory)？

• APM 为获得真正的内存足迹做了更多的计算？那么我怎样才能自己计算内存足迹呢？

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我正在用 C 语言开发一个 Chip-8 仿真器，目标是让它尽可能跨平台和尽可能小，以便与嵌入式系统和低规格系统兼容（并挑战自己），这意味着能够使用SDL、ncurses（当我谈到这一点时）和其他东西。因此，我一直在使用无符号字符来代替整数或无符号整数，并且我使用“typedef unsigned char byte”来使其更方便。我是在浪费我的时间吗，即使是为了理想地使其与非常小的系统兼容，还是只使用“typedef unsigned int byte”就足够了而不牺牲性能？

我不确定内存足迹的概念。加载例如镶木地板文件时。1GB 并在 Spark 中创建 RDD，每个 RDD 的内存食物打印是多少？

背景：

1、Spark 64核（执行器）、2个Node、32核/每个、100GB内存/节点

2、1GB浮点二维二进制数组数据

3、操作：将每个Array单元映射成一个元组列表，每个单元复制5次，例如，

从 Spark UI 中，我发现导入数据大小为 105GB（太大？）。

在我看来，15GB 是一个粗略的数字。

Spark如何在内存中表示这些数据，为什么这么大？