win7内存占用高问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-09-28 13:39 标签： win10内存占用高
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电脑内存占用量大的问题
刚打开时,内存的使用量只有200M左右.但当使用一段时间后(特别是上网后),内存的使用量就会随时间的延长而不断增大,即使关了所有使用着的程序,内存的占有量还是释放不了多少。而且我的电脑在这段时间里很容易蓝屏。
请高手指点一下,这是哪的问题。
是电脑中毒了,还是硬件出毛病了?
我建议你,最好把随电脑启动的项目全都关闭,待电脑系统完全启动之后想用什么就打开什么(快速启动栏也不要放置太多,就算是有,也不要超过三项)
如果你对系统的优化不那么的熟悉的,那我还建议你使用“WIN优化大师”，此软件会帮助你调好的。
上网会占用大量的文件分页，占用系统内存，资源。在此，我建议你：不要一次打开太多的网页，在浏览的时候，尽量把暂时用不上的网页最小化，暂时的节省一点系统资源。。。
至于，你说的蓝屏，这是系统本身存在的问题，有可能是系统的某些文件所致。可以选择，用光盘启动，然后选择“修复安装”试一下，看看能不能帮你，最后，小弟祝你快乐、顺利！
就越大，还有要记得清除IE COOKS.
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提问者采纳
物理内存。你的是虚拟机的lpar还是物理机上的操作系统？看看paging space用了多少，如果paging不高的话问题不大。
paging space 只用了2%
是虚拟分区还是物理机？虚拟分区的话看看HMC上的内存策略。如果是共享内存池而且paging 也很低，topas里wait值不高系统和应用没有感觉卡顿的的话就没有什么问题。内存充分使用是好事，这么贵的机器内存空闲太多就浪费了。
是物理机，wait值是不高，因为CPU的占用很少，不过有时候系统会有人反映慢，这东西还是要好好学学。谢谢你的回答了。
多看看performance调优方面的东西吧。我也在学习中。呵呵。最好让应用的技术支持团队或者数据库DBA看看，有没有内存泄露之类。在看看进程里有没有僵尸进程。预防万一
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请教 大家一个问题
while True:
& & data,addr = sock.recvfrom(1024)
& & threading.Timer(0,Check_data,[data]).start()
这样做会导致内存占用很大 ，
但是如果修改成 ：
while True:
& & data,addr = sock.recvfrom(1024)
& & Check_data(data)
内存 和 初始值一样，不知道谁能帮忙看一下
我的SOCKET 并发很多，所以需要使用多线程来解决 并发写文件，但是使用 threading 会使内存占用到 50M 。
如果 不使用 threading 内存占用 只有5M ，但是会导致信息写文件不全，原因是 还没有写完文件 又来的新的消息，所以需要使用 threading。
为了测试是不是 Check_data 函数有什么问题，我就做了测试 ，Check_data&&只做 print ,结果还是那样,希望有哥哥帮忙新手解答一下。
def Check_data(data):
& & print data
&&nbsp|&&nbsp&&nbsp|&&nbsp&&nbsp|&&nbsp&&nbsp|&&nbsp
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不奇怪， “while True”里面加入threading.Timer线程，没把机器搞死算你走运。
每个Timer都是一个独立的线程，如果读取数据比较多且Timer执行较慢，意味着每个时间点有很多Timer并存，在Linux/UNIX下，线程栈大小默认就是8MB或10MB，所以占个几十MB内存很正常。
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再补充一点，这是程序设计的问题，实践中网络IO的数据流量很少超过本地磁盘的IO性能，只要线程职责分配到位，不会有什么瓶颈。
下面是一种简单而通用的做法，多占内存是正常的，空间换取时间嘛，当然不能无谓的占用内存，像上面很多Timer就会占用无谓的内存：
线程A: 读取UDP端口数据，放入队列中
线程B，读取队列的数据，写入本地文件中
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& & 我有想过这样做，但是我想的似乎不通， UDP 信息收到后 放到 队列中，然后用另外一个函数去读取队列，这时候 就要使用 锁。
如果 该队列变量正在 被读取， socket 拿不到锁 就会一直等待，这时候 就有可能 在等待拿锁的时候 有其他新消息 没有接受到。
可能是我的思路没有想通，麻烦你 再描述一下 ，谢谢了
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思路没问题，只是低估了锁的效率，多线程哪有不用锁的时候？但是锁通常只有几微妙的延迟，（加锁-数据入队列-解锁）总时间比你创建Timer都要快，更是比网络IO快几个数量级。说多少都不如手动试下，没什么复杂度。
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还有，UDP做服务端，保证有足够大的接收缓存区(socke.setsockopt控制)，如此会对流量波动有好的容错能力，尤其是多个客户端同时发包。
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