自动内存管理

Oracle 提供了自动化内存管理功能。

公司出资，请专业培训公司培训Oracle调优，主要内容涉及Oracle自动内存管理与手动内存管理。培训内容将包括自动内存管理的配置、调整与性能优化，及如何根据实际需求进行手动内存管理的调整，确保Oracle数据库的高效运行。

Oracle11g引入了一项新的特性——自动内存管理，通过动态参数MEMORY_TARGET统一管理系统的SGA和进程的PGA内存。这种自动管理机制根据系统负载自动调整，适用于Linux、Windows、Solaris、HPUX和AIX操作系统。

为了避免因log_buffer过小而引发的等待事件，需要设置合适的大小，一般建议在512K到3M之间，以在性能和内存利用率之间取得平衡。调整隐藏参数 _log_io_size 可限制日志缓存的写入量，默认为脏数据块的1/3满时进行写入，不超过1/2，超出1M的脏数据块则忽略，以1/2作为LGWR的写入限量。

该文档深入剖析了 Spark 内存管理的设计，助您深入理解其运作机制。

Oracle数据库自动内存管理（Automatic Memory Management，AMM）的引入使得内存管理变得更加高效。

如果你正在使用 PostgreSQL 数据库，想了解它的内存管理，这篇资源绝对能帮到你。PostgreSQL 的内存结构其实挺有意思的，分成了几个主要部分：进程私用内存区和共享内存区。你可以通过shared_buffers、work_mem、wal_buffers这些配置，优化你的数据库性能。还有temp_buffers和maintenance_work_mem，它们各自负责不同的任务，合理配置能避免性能瓶颈。这个资源深入解析了这些内存区域的作用和配置方法，能让你更好地管理和调优数据库内存。如果你之前对 PostgreSQL 的内存结构不太了解，阅读后会对这些配置有清晰的认识。，理解内存分配对

Spark 的内存机制算是大数据圈里比较常被拿来研究的一块，搞明白了，性能调优起来真能省不少心。这篇《Apache Spark 内存管理详解》讲得还挺细，不光是讲了Executor的堆内堆外怎么分、内存怎么动态调整，还聊到了各种 GC、内存溢出怎么，挺接地气的，带着场景来讲。像是你想知道--executor-memory该怎么配，或者storage memory跟execution memory到底啥时候该多点，文章里都有，而且语气不是那种照本宣科，看的时候不容易犯困。还有个点我挺喜欢，它不是只讲配置，还告诉你背后的逻辑，比如为什么要堆外内存、什么时候适合开压缩、Kryo这种序列化工具为啥能省

优化内存管理主要涵盖以下几个方面：数据高速缓存（db_block_buffers）、共享池大小（shared_pool_size）、以及重做日志缓冲区（log_buffer）。这些方面在Oracle数据库中起着至关重要的作用，直接影响系统的性能和稳定性。

Oracle11g数据库引入了智能自动内存管理系统，大大简化了数据库管理员的工作负担。该系统通过 MEMORY_MAX_TARGET 和 MEMORY_TARGET 两个动态参数进行配置，根据负载自动调整，支持多平台，包括Linux、Windows、Solaris、HPUX和AIX。