Как убрать очистку памяти в следующем rp

Обновлено: 21.11.2024

Обновление с 10.0.7 до 10.0.8 или 10.0.9 приводит к утечке памяти на стороне сервера при использовании компонента.
Потребляет более 1 ГБ памяти уже после 10–20 оптимизаций изображений.

Ожидаемое поведение

Использование памяти должно быть нормальным.

Воспроизведение

Импортируйте изображение из 'next/image' и используйте его, как указано в документации https://nextjs.org/docs/api-reference/next/image, с разрешенным внешним источником изображения.
В данном случае использовался layout="fixed".

Текст был успешно обновлен, но возникли следующие ошибки:

Pythe1337N прокомментировал 18 марта 2021 г.

Попытался использовать 10.0.10-canary.4, но проблемы все еще возникают. Работал в образе док-станции с 512 МБ оперативной памяти до версии 10.0.7. Увеличил его до 1024 МБ, чтобы проверить это, но он по-прежнему использует всю доступную память.

прокомментировал fabb 19 марта 2021 г.

после вчерашнего обновления next.js 10.0.7 до 10.0.9 у нас также возникают утечки памяти и сбои модуля. мы также обновили несколько других зависимостей, поэтому пока нет уверенности в том, что обновление next.js вызвало проблему. обратите внимание, что мы не используем функцию оптимизации изображений.

Pythe1337N прокомментировал 19 марта 2021 г.

Я выполнил откат для всех операций, кроме следующей, и у меня осталась та же проблема. Утечка памяти может быть частью оптимизации изображения, но это то, что работает медленно. Извлечение изображения из конечной точки _next/image происходит очень медленно, в то время как все остальное работает как обычно. Попытаюсь получить только изображения, чтобы точно определить утечку.

прокомментировал fabb 19 марта 2021 г. •

Я сделал откат только next.js до версии 10.0.7, и это решило проблему. так что это определенно вызвано next.js. как я уже сказал, мы вообще не используем функцию оптимизации изображений.

shuding прокомментировал 19 марта 2021 г.

Мы уже исправили некоторые известные проблемы, связанные с использованием памяти в Canary. Было бы здорово, если бы вы могли сравнить next@canary с последней стабильной версией и поделиться дополнительной информацией, чтобы мы могли быстро определить причину!

ahmetuysal прокомментировал 19 марта 2021 г.

прокомментировал tiagocarmo 19 марта 2021 г.

У меня была такая же проблема с памятью.
Мы провели несколько тестов на разработанном нами приложении, когда выходит версия 10.0.7, потребление памяти увеличивается.
В версии 10.0.6 можно использовать.

stefanprobst прокомментировал 19 марта 2021 г.

собственная зависимость Sharp (которая не работает на некоторых вариантах Linux и M1 Mac)

Интересно, актуальна ли эта проблема для версии Sharp v0.28, которая скоро будет выпущена (см. здесь). мне также любопытен ответ на комментарий остроумного сопровождающего здесь.

gu-stav прокомментировал 22 марта 2021 г.

Хорошо, тогда еще раз :)

v10.0.10-canary.7 не решает проблему в моем случае. Это все еще:

10.0.10-canary.7 : 1960 МБ
10.0.7 : 230 МБ

mjenzen прокомментировал 22 марта 2021 г.

Canary 7 тоже не решила проблему. Я показываю массовую утечку памяти на моем компьютере с Windows 10 dev на 6,5 ГБ/16 ГБ и 3,5 ГБ/8 ГБ в моей службе приложений Azure Linux. Ресурсы никогда не восстанавливаются, пока процесс разработки или служба приложения не будут остановлены

jdfm прокомментировал 24 марта 2021 г.

Я сделал откат только next.js до версии 10.0.7, и это решило проблему. так что это определенно вызвано next.js. как я уже сказал, мы вообще не используем функцию оптимизации изображения.

У нашей команды была та же ситуация, что и у @fabb, когда мы обновились до 10.0.8 и не использовали next/image, но нашим контейнерам не хватало памяти. После перехода на версию 10.0.7 наши контейнеры снова заработали нормально.

Интересно, что это появилось только в производственных контейнерах. Наши локальные среды не сталкивались с этой проблемой, и наша игровая среда (что-то вроде среды разработки/постановки) также не имела этой проблемы. Мы до сих пор не смогли определить, почему.

avisra прокомментировала 25 марта 2021 г.

Я только что обнаружил, что мы также сталкиваемся с этой ошибкой при размещении в AWS (elastic beanstalk). Он потребляет 98% памяти :(

joe-bell прокомментировал 26 марта 2021 г. •

(несмотря на добавление резкой зависимости вручную)

andrijavulicevic прокомментировал 26 марта 2021 г.

Та же проблема с моей стороны была связана с переключением с экземпляра 1 ГБ на экземпляр 6 ГБ (хотя использование памяти остается между 4 и 5 ГБ) в GAE. Попробовал канареечную сборку 10.0.10-canary.11, и она кажется намного лучше, среднее потребление памяти составляет около 1,5 ГБ.

thomasgrivet прокомментировал 28 марта 2021 г.

Здравствуйте!
Та же проблема с моей стороны, мне пришлось переключиться с экземпляра 512 МБ на экземпляр 2 ГБ, и даже тогда время от времени все еще зависает.
Я безуспешно пытался использовать 10.0.9 и последнюю версию canary. Я только что вернулся к использованию версии 10.0.7, пока она работает нормально.

henryStelle прокомментировал 29 марта 2021 г.

henryStelle прокомментировал 29 марта 2021 г.

При первоначальном тестировании версии 10.1.1 с использованием образа докера node:14.16.0-alpine3.10 использование памяти контейнером достигло 2,5 ГиБ за 45 секунд и не уменьшилось. Для сравнения, 10.0.7 резко увеличивается до 400 МБ при создании изображений, а затем возвращается к 145 МБ. В качестве примечания добавление RUN apk add --no-cache libc6-compat в Dockerfile при тестировании 10.1.1 привело к тому, что контейнер быстро занял более 3,5 ГБ, после чего экземпляр перестал отвечать и был перезапущен. Кто-нибудь еще наблюдает подобные проблемы с производительностью?

прокомментировал fabb 30 марта 2021 г.

Должны ли мы переименовать эту проблему, поскольку она возникает не только при использовании оптимизации изображения? Или лучше создать новый?

gu-stav прокомментировал 30 марта 2021 г. •

Вчера я пробовал с 10.1.1, и утечка все еще происходит:

10.1.1: 1630 МБ
10.0.7: 230 МБ

Они стали лучше, но по-прежнему намного лучше, чем в версии 10.0.7. К сожалению.

tbanys прокомментировал 30 марта 2021 г.

@gustavpursche вы используете компонент next/image или высокий уровень использования памяти даже без него?

gu-stav прокомментировал 30 марта 2021 г. •

JVictorV прокомментировал 30 марта 2021 г.

С новой следующей версией + webpack 5 стало еще хуже. Мое решение состояло в том, чтобы вернуться к версии 10.0.6

karlhorky прокомментировал 30 марта 2021 г.

Да, я был большим сторонником того, чтобы попробовать что-то другое, кроме Sharp , но решение squoosh просто не подходит ни для чего, кроме использования на M1.

Пожалуйста, рассмотрите возможность добавления обратно резкости для всех сред, отличных от M1 @shuding . Я говорю это как пользователь M1.

kmdev1 прокомментировал 30 марта 2021 г. •

Я обнаружил состояние гонки при оптимизации изображения, которое, по-видимому, не только связано с этим, но и сильно преувеличивает его:

Подтвержденная ошибка, которая находится в невыполненной работе

Пользователь заполнил шаблон отчета об ошибке. Проблема требует рассмотрения

timneutkens прокомментировал 31 марта 2021 г.

gu-stav прокомментировал 31 марта 2021 г. •

@timneutkens Спасибо за новый релиз! Я вижу, что стало намного лучше:

10.1.3-canary.0: 940 МБ
10.1.1: 1630 МБ
10.0.7: 230 МБ

Однако потребление памяти по-прежнему намного выше, чем в моем случае.

shuding прокомментировал 31 марта 2021 г.

Привет, @gustavpursche, спасибо, что поделились номерами! Мне интересно, если 940 МБ - это стабильное использование памяти после оптимизации изображения или это использование памяти без оптимизации изображения?

gu-stav прокомментировал 31 марта 2021 г.

@shuding Спасибо за вопрос. Как я уже сказал, у меня нет большого опыта в отладке на этом уровне. Stackoverflow сказал, что запуск mprof node_modules/.bin/next может быть способом (сборка была выполнена в рабочем режиме).

Это дает мне следующее:

Поэтому я думаю, что вы правы, и потребление памяти в долгосрочной перспективе ненамного выше (на самом деле оно ниже) — оно увеличивается только в начале пика.

shuding прокомментировал 31 марта 2021 г.

@gustavpursche большое спасибо, эти 2 диаграммы очень помогли! Они в основном совпадают с результатами моего теста, что утечка памяти в следующем/изображении устранена.

Первоначальное увеличение использования памяти может быть связано с чем-то еще, например с новой рабочей библиотекой, которую мы представили, я буду продолжать изучать ее.

karlhorky прокомментировал 1 апреля 2021 г.

Отлично, спасибо, что продолжаете работать над этим @shuding ! Действительно здорово видеть быстрый ответ и заботу, которую Vercel вкладывает в вещи.

mjenzen прокомментировал 1 апреля 2021 г.

Вот сравнение моего использования памяти. Это не прямое сравнение яблок с яблоками, поскольку синяя линия, вероятно, кэшировала большинство оптимизированных изображений, но на оранжевой линии я забивал процессор изображений, генерирующий изображения для электронной коммерции после новой сборки. Но во всяком случае, это указывает на еще лучший результат для новой версии.

синяя линия - 10.0.7
лососево-оранжевая линия - 10.1.3-канареечная.0

Единственным недостатком новой сборки является то, что первоначальная оптимизация изображений выполняется заметно медленнее, чем в предыдущей версии, и для заполнения изображений на странице могут потребоваться секунды. Кажется, что это усугубляется загрузкой большего количества изображений в быстрой последовательности.

kmdev1 прокомментировал 1 апреля 2021 г.

Отличная работа 😄 - Канарский релиз действительно устраняет перегрузку памяти, и теперь он, похоже, остается таким же, как в 10.0.7, без реальной заметной разницы между ними для меня 😄

henryStelle прокомментировал 1 апреля 2021 г.

Отличная работа @shuding. Я также вижу освобождение памяти после оптимизации изображений с тем же объемом памяти, который используется в процессе оптимизации по сравнению с 10.0.7.Однако, как сообщил @mjenzen, скорость начальной оптимизации изображения значительно снизилась.

karlhorky прокомментировал 2 апреля 2021 г.

Первоначальное увеличение использования памяти может быть связано с чем-то еще, например, с новой рабочей библиотекой, которую мы представили, я буду продолжать изучать ее.

Однако, как сообщил @mjenzen, скорость начальной оптимизации изображения значительно снизилась.

@shuding Теперь, когда это закрыто, где мы можем узнать об этих двух проблемах?

После первого запуска нашего сайта в рабочей среде с Next@v10 (точнее v10.0.2) мы заметили постепенное потребление памяти на наших серверах.

Редактировать: стоит отметить, что мы пропустили версию 9.5 и сразу обновились с версии 9.4. Так что это может быть проблема 9.5.

Редактировать: возможно, это не связано с компонентом изображения, так как мы перестали его использовать и по-прежнему замечаем постепенное увеличение потребления памяти (чего не было до версии 10). См. этот комментарий.

Редактировать: 8 января 2021 г.: это определенно связано с компонентом изображения. Мы дали ему второй шанс, но были вынуждены откатиться из-за очень большого использования памяти.

Единственной обновленной библиотекой в ​​этих выпусках была Next, и мы используем новый компонент Image в очень ограниченном наборе изображений:

  • По моим оценкам, с помощью компонента "Изображение" оптимизируется не более 50 изображений.
  • Все они находятся в верхней части страницы (главные изображения с максимальным возрастом 1 час, определенным в заголовке управления кэшем в исходном источнике).
  • Наша пользовательская конфигурация в next.config.js:

Кто-нибудь сталкивался с этим? Может ли это иметь какое-либо отношение к компоненту изображения? Если это так, это вызывает беспокойство, поскольку мы используем его только для очень ограниченного набора изображений, и у нас есть планы принять его для гораздо большего набора изображений (например, изображений продуктов).

Как видно на изображении ниже, до версии Next v10 потребление памяти было довольно стабильным. Дайте мне знать, если мы сможем предоставить дополнительную информацию.

Текст был успешно обновлен, но возникли следующие ошибки:

josebrito прокомментировал 11 января 2021 г.

Нужна небольшая помощь. Не могли бы вы уточнить, что нужно закомментировать? Если вы можете предоставить ресурс, я был бы признателен.

Первоначально я подозреваю, что это не утечка памяти, а просто увеличение кеша файловой системы Node.js из-за большого количества изображений (поскольку они кэшируются на диске).

Верно, но в нашем случае это очень маленький набор изображений, поэтому мы ожидаем, что в какой-то момент использование памяти стабилизируется. Это не так, так как он растет бесконечно (?).

Кроме того, поставщик изображений определяет cache-control: public, max-age=3600, поэтому, если я правильно понимаю ваши документы, мы ожидаем, что существующие изображения будут обновляться каждый час.

CRAKZOR прокомментировал 11 января 2021 г.

ты не один такой

прокомментировал mattalco 12 января 2021 г. •

У меня та же проблема с новым компонентом изображения. Я просто обновил сегодня вечером свое приложение на платформе приложений DigitalOcean и сразу же начал наблюдать высокий уровень использования памяти. Я ждал около 90 минут, чтобы посмотреть, успокоится ли он, но этого так и не произошло. Как только я откатил стандартный тег img, все пришло в норму. Если есть дополнительные журналы или информация, которую я могу предоставить, пожалуйста, дайте мне знать. Я буду рад предоставить все, что в моих силах, что поможет.

lukasbryla прокомментировал 13 января 2021 г.

Редактировать: стоит отметить, что мы пропустили 9.5 и сразу обновились с 9.4. Так что это может быть проблема 9.5.

Я считаю, что это не проблема 9.5, так как я обновлялся с "next": "9.5.3" на "next": "^10.0.5" и раньше у меня не было проблем

прокомментировал mattalco 15 января 2021 г.

Привет, @Timer, если ты все еще ищешь репродукцию этого, я буду рад предоставить тебе доступ к моему частному проекту, в котором проявляется эта проблема.

jondcallahan прокомментировал 24 января 2021 г.

Я тоже это вижу, даже используя всего 1 компонент next/image. Посмотрите до и после переключения с next/image на элемент изображения, обертывающий некоторые исходные элементы и тег img.

OmgDef прокомментировал 26 января 2021 г.

комментарий hnlpower от 12 февраля 2021 г.

Как вы получили libjemalloc1 20 апреля? Все, что я могу найти, это libjemalloc2, который в конечном итоге дает сбой в рабочей среде.

Комментарий OmgDef от 15 февраля 2021 г.

Как вы получили libjemalloc1 20 апреля?Все, что я могу найти, это libjemalloc2, который в конечном итоге дает сбой в рабочей среде.

Я установил libjemalloc2 и создал конфигурацию pm2 для установки переменных env.

комментарий hnlpower от 15 февраля 2021 г.

Как вы получили libjemalloc1 20 апреля? Все, что я могу найти, это libjemalloc2, который в конечном итоге дает сбой в рабочей среде.

Я установил libjemalloc2 и создал конфигурацию pm2 для установки переменных env.

Хорошо, я вижу. Мы также запускаем 2 в производстве, и до сих пор не было сбоев. Должно быть, это связано с другой исправленной проблемой.

timneutkens прокомментировал 22 февраля 2021 г.

orbiteleven прокомментировал 7 марта 2021 г.

Все еще вижу это на 10.0.8: изменение файла ~ 7 МБ приводит к увеличению памяти до 1,2 ГБ

j-mendez прокомментировал 7 марта 2021 г.

@orbiteleven пока используйте next@canary или удалите компонент изображения до следующего выпуска next.js. Возникла проблема с оптимизацией изображения.

orbiteleven прокомментировал 7 марта 2021 г.

прокомментировал BravetheHeat 12 марта 2021 г.

Это происходит и у нас. Дошло до того, что инстансы AWS t3.medium перестали отвечать (4 ГБ ОЗУ с 2 ГБ подкачки).
Понизился до 10.0.7, стало намного лучше.

jnv прокомментировал 12 марта 2021 г.

BrunoHiis прокомментировал 12 марта 2021 г.

Это произошло и с моим проектом, на данный момент удалены все компоненты next/image для быстрого исправления.

прокомментировал lovell 12 марта 2021 г.

Здравствуйте, я ответственный за сопровождение, и мне только что сообщили, что Next.js отказался от его использования, отчасти из-за предполагаемой утечки памяти.

Инструменты

Это было около двух лет назад, а примерно через год мы начали получать уведомления из локальной сети о периодических сбоях в работе сети и снижении производительности на сайте. Это отчет о том, как мы находили обходные пути для решения проблемы, пока Cisco не предоставила постоянное исправление.

  • %PLATFORM-3-ELEMENT_TMPFS_CRITICAL: шасси 1 R0/0: smand: 1/RP/0: значение TMPFS на 55% выше критического уровня 50%.
  • %PLATFORM-4-ELEMENT_WARNING: переключатель 2 R0/0: smand: 1/RP/0: значение используемой памяти 95% превышает уровень предупреждения 90%.

Как только мы это обнаружили, мы обратились в Центр технической поддержки Cisco (TAC) и описали некоторые симптомы: высокая загрузка ЦП, низкая производительность и перебои в работе сети, вызванные сбоем и перезагрузкой коммутатора. Центр технической поддержки Cisco сообщил нам, что в коде Gibraltar-16.12.3 обнаружена ошибка — утечка памяти в TMPFS, которая хранит все свои файлы в виртуальной памяти. Нам также сказали, что проблема не решена.

Мы воспользовались средством поиска ошибок Cisco, чтобы узнать больше, и обнаружили следующее: «Catalyst 9300 может перезагрузиться из-за утечки памяти в TMPFS (RAMDISK). В выводе «show platform software mount switch active R0» память, используемая /tmp, продолжает увеличиваться. Утечка затрагивает всех членов стека».

Мы также обнаружили, что эта проблема началась с выпуском кода Gibraltar 16.11.1, и в то время, когда мы узнали о ней, не было подтвержденного исправления, но мы придумали два обходных пути, которые помогли сделать проблему менее серьезной. .

Ночные перезагрузки

Мы заметили, что некоторые коммутаторы аварийно завершают работу и перезагружаются, что восстанавливает их нормальное использование ЦП, поэтому одному из администраторов пришла в голову идея использовать встроенный менеджер событий (часть Cisco IOS) для организации запланированная перезагрузка одного из коммутаторов. Администратор написал сценарий, используя эту команду: «Event timer cron cron-entry», затем время для перезагрузки коммутатора, а затем выдал команду «action reload».

После некоторого тестирования мы обнаружили, что это позволяет нам перезагружать коммутаторы ночью, что освобождает память и предотвращает перегрузку ЦП на следующий день, предотвращая сбои коммутаторов. В зависимости от вашей среды, политик и процедур вы, возможно, не сможете перезапускать коммутаторы каждую ночь, потому что это приведет к их недоступности в то время, когда сеть необходима. В нашем случае некоторые здания работали круглосуточно и без выходных, поэтому коммутаторы в них нельзя было перезагрузить с помощью этого скрипта, не вызывая сбоев.

Splunk-оповещение

Для сайтов, которые не могли разрешить ночные перезагрузки, мы нашли способ получать предупреждения, когда сбои кажутся вероятными, чтобы мы могли вмешаться.

Один из техников создал оповещение в Splunk, которое будет искать сообщения системного журнала о пороговом значении TMPFS и отправлять команде электронное письмо, чтобы уведомить нас о пиковой нагрузке ЦП на 75%. Тогда мы могли бы перезагружать свитч только в случае необходимости, иногда удаленно, а иногда физически заходя на машину. (Это заняло много времени и вызвало разочарование у сетевой команды, а также у конечных пользователей, которым пришлось ждать, пока коммутаторы и их устройства снова подключатся к сети.)

Мониторинг Splunk также позволил нам задокументировать, какие коммутаторы достигли порога 75 % и как часто это происходило.

Разрешение

Когда вышел выпуск кода Gibraltar 16.12.4, мы установили его, но это не решило проблему. Мы продолжали общаться с Центром технической поддержки Cisco по поводу проблемы и продолжали каждую ночь перезагружать коммутаторы и получать уведомления Splunk о пороге TMPFS в качестве обходного пути. После нескольких месяцев контакта с TAC нам сообщили, что будет выпущен код Gibraltar16.12.5, и мы надеялись, что это решит проблему с TMPFS. Мы обновили наши лабораторные коммутаторы до нового кода, внимательно следили за ними и обнаружили, что это был большой успех. Обновление кода до версии 16.12.5 устранило утечку памяти.

К настоящему моменту мы перевели более 60 % наших коммутаторов на версию 16.12.5, и проблем стало меньше, а производительность повысилась.

(Подробнее об обновлении до Gibraltar 16.12.5 и 16.12.5b читайте здесь.)

Присоединяйтесь к сообществам Network World на Facebook и LinkedIn, чтобы комментировать самые важные темы.

Получить больше оперативной памяти для запуска GTA 5 — непростая задача. Игра абсурдно большая (внутриигровой контент и размер). К счастью, игра оптимизирована, и Rockstar проделала большую работу, чтобы минимизировать нагрузку и сделать ее более доступной для геймеров.

Однако существуют определенные проблемы, которые могут потребовать увеличения объема оперативной памяти. Главным виновником может быть огромное сообщество разработчиков Grand Theft Auto 5.

Это руководство покажет вам, как выделить больше оперативной памяти для GTA 5 и сделать ее более оптимальной с установленными модами или без них.

Объяснение использования оперативной памяти в GTA 5

Grand Theft Auto 5 — одна из самых масштабных игр из когда-либо созданных, в том числе в том, что касается использования оперативной памяти. Мало того, что размер файла и мир настолько огромен, игра также является одной из самых продаваемых игр всех времен.

Это все из-за того, насколько популярна франшиза и как вы можете провести тысячи часов, играя в нее, и при этом получать удовольствие от игры.

Независимо от того, сколько данных нужно загрузить, игра сильно нагрузит каждую часть вашего ПК. В этом случае вам понадобится хороший процессор, видеокарта и оперативная память.

Сколько оперативной памяти мне нужно для GTA 5? Один из наиболее часто задаваемых вопросов об игре. Ниже вы найдете все системные требования, которым необходимо соответствовать, чтобы без проблем играть в GTA 5.

Минимальные системные требования

  • Операционная система: 64-разрядная версия Windows 8.1, 64-разрядная версия Windows 8, 64-разрядная версия Windows 7 с пакетом обновления 1.
  • Процессор: четырехъядерный процессор Intel Core 2 Q6600 с тактовой частотой 2,40 ГГц (4 процессора) или четырехъядерный процессор AMD Phenom 9850 (4 процессора) с тактовой частотой 2,5 ГГц.
  • Память: 4 ГБ
  • Видеокарта: NVIDIA 9800 GT 1 ГБ / AMD HD 4870 1 ГБ (DX 10, 10.1, 11)
  • Звуковая карта: полностью совместима с DirectX 10.
  • Место на жестком диске: 65 ГБ

Рекомендуемые системные требования

  • Операционная система: 64-разрядная версия Windows 8.1, 64-разрядная версия Windows 8, 64-разрядная версия Windows 7 с пакетом обновления 1.
  • Процессор: Intel Core i5 3470 с тактовой частотой 3,2 ГГц (4 ЦП) / AMD X8 FX-8350 с тактовой частотой 4 ГГц (8 ЦП)
  • Память: 8 ГБ
  • Видеокарта: NVIDIA GTX 660 2 ГБ / AMD HD7870 2 ГБ.
  • Звуковая карта: полностью совместима с DirectX 10.
  • Место на жестком диске: 65 ГБ

С учетом минимальных системных требований игра занимает более 4 ГБ памяти. Возможно, они не учитывали для этого свою многопользовательскую онлайн-игру.

Даже если вы запускаете игру с самыми низкими настройками, минимального минимума недостаточно. Исходя из опыта, я бы сказал, что рекомендуемые системные требования 8 ГБ следует считать минимальными.

Еще один аспект, который вы должны знать, заключается в том, что VRAM (виртуальная память) отличается от RAM. Короче говоря, видеопамять поступает от вашего графического процессора. Высокие текстуры, которые придают игре эстетичный вид, также потребуют от вас не менее 4 ГБ видеопамяти.

Но в этом руководстве мы больше сосредоточимся на ОЗУ или использовании памяти в GTA 5.

Отключение модов GTA 5

Если ваш компьютер соответствует рекомендуемым системным требованиям или даже превосходит их, я предполагаю, что вы используете моды Grand Theft Auto 5. Если вы не используете моды, перейдите к следующему разделу.

В GTA 5 доступно множество модов. Большинство из этих модов позволяют загружать множество ресурсов, созданных моддером, чтобы добавить в игру новый вкус или контент.

Чтобы пройти их все, потребуется много времени, так как всегда выпускаются новые моды. Общее правило, которое вы должны знать, заключается в том, что чем больше ресурсов добавляется или настраивается в GTA 5, тем больше памяти требуется для ее загрузки.

Моды, такие как улучшенные текстуры, изменение цвета и художественный дизайн, в основном находятся в вашей видеопамяти. Это зависит от того, как моддеры оптимизировали активы.

Однако такие моды, как творческое строительство, редактор карт, моды на зомби и моды на машины, будут занимать больше памяти или ОЗУ, чем обычно требуется игре.

Если вы используете редактор карт и создали невероятно творческую версию Лос-Сантоса, вам потребуется больше ОЗУ или памяти в зависимости от того, сколько объектов вы добавили в игру.

Есть также внутриигровые моды, такие как FPS Booster, которые могут помочь вашей игре работать более оптимально. Пока мод обновляется версией игры, он должен помочь вашему компьютеру лучше запускать GTA 5.

Установка приоритета оперативной памяти в диспетчере задач

Если вам интересно, как увеличить видеопамять в GTA 5, лучший способ сделать это — установить приоритет игры в диспетчере задач.

Чтобы увеличить ОЗУ или выделение памяти для GTA 5, вам нужно открыть GTA 5 и убедиться, что она запущена. То же самое касается выделения дополнительной оперативной памяти для Roblox или любых других игр.

Откройте Диспетчер задач, удерживая Ctrl + Alt и нажав DEL. Выберите «Диспетчер задач», и приложение откроется.

Вы также можете выполнить поиск в диспетчере задач на панели поиска Windows, чтобы открыть приложение. После открытия диспетчера задач и запуска GTA 5 в фоновом режиме перейдите на вкладку «Подробности».

Вы увидите несколько служб, запущенных на вашем компьютере, и отсортируете все по использованию. Это должно поставить GTA 5 на первое место в списке, и вы сможете увидеть, сколько ОЗУ или памяти она потребляет.

Щелкните правой кнопкой мыши файл GTA 5.exe и наведите указатель мыши на «Установить приоритет». Выберите «Выше обычного» или «Высокий», чтобы выделить больше оперативной памяти для GTA 5.

Однако вы должны знать, что это может сделать GTA 5 более приоритетной для служб, необходимых для поддержания работы вашего ПК.

Редко, но если у вас очень мало ОЗУ или памяти во время игры, у вас могут возникнуть некоторые технические проблемы, если GTA 5 перекрывается с другими важными сервисами.

Отключение других запущенных приложений

Запуск других программ или приложений в фоновом режиме будет постоянно потреблять вашу память, пока они не будут закрыты или отключены. Наиболее распространенными виновниками являются такие приложения, как веб-браузеры, Discord, Spotify и антивирусные программы.

Существует множество других программ, и вы можете проверить диспетчер задач, перейдя на вкладку "Процессы" вместо "Подробности", чтобы узнать, какие приложения потребляют много оперативной памяти.

Закройте все ненужные во время игры в GTA 5 и просто откройте или включите их после завершения игры. Игра в GTA 5 носит временный характер, и вам потребуется как можно больше доступной памяти для ее запуска.

Использование сторонних программ

Помимо мода FPS Booster, который вы можете установить, существуют и другие программы, которые предназначены для оптимизации вашего компьютера для игр. Например, если вы используете Razer Cortex, вы можете настроить автоматическое повышение производительности приложения с помощью «автоматического повышения» в приложении GTA 5.

Программы оптимизации ЦП могут немного помочь при проблемах с памятью. У некоторых из них есть средства очистки памяти, которые могут стереть ненужные используемые службы, которые занимают вашу оперативную память.

Процессоры или ЦП идут вместе с вашей ОЗУ, поскольку данные, считываемые ОЗУ, передаются в ЦП для обработки.

Увеличение виртуальной памяти или видеопамяти

Хотя увеличение виртуальной памяти отличается от увеличения ОЗУ, это может помочь сделать вашу игру более плавной.

Откройте панель управления, выполнив поиск в строке поиска Windows. Перейдите в раздел «Системы и безопасность». В этом окне снова щелкните Системы, и откроется другое окно.

В правой части окна вы увидите «Дополнительные параметры системы» в соответствующих настройках. Нажмите на нее, и откроется другое окно, похожее на изображение выше.

Перейдите на вкладку "Дополнительно" и нажмите "Настройки" в разделе "Производительность".

Снимите флажок "Автоматически управлять размером файла подкачки для всех дисков". Выберите диск, на котором установлена ​​GTA 5, и используйте нестандартный размер под ним.

Для нестандартного размера есть два входа: начальный размер и максимальный размер. Для начального размера просто скопируйте рекомендуемый размер, который должен быть расположен ниже.

Это отличается для компьютеров с разным объемом оперативной памяти, поэтому не копируйте числа на картинке выше, а просто используйте те, что показаны в вашем окне.

Для максимального размера необходимо вычислить точный размер. Это рассчитывается путем умножения текущего размера файла подкачки на 1,5. В приведенном выше примере показано, что в настоящее время выделено 14848 МБ.

Если вы умножите это на 1,5, вы получите 24 576. Это число, которое вам нужно вычислить для себя и ввести это число в максимальном размере. Нажмите OK, и это должно максимально увеличить доступную память на вашем компьютере.

Добавление оперативной памяти на компьютер

Очевидно, что увеличение оперативной памяти на вашем компьютере сразу же устранит проблемы с памятью. Это специально для тех, кто хочет продолжать играть с включенными модами в GTA 5.

Игра уже должна нормально работать с 8 ГБ ОЗУ на вашем компьютере. Некоторые моды добавляют в игру тысячи новых ресурсов, для загрузки которых потребуется больше памяти. Будет сложно измерить, как каждый мод использует ОЗУ, поэтому вы можете отключить их методом проб и ошибок, но в целом вы можете добавить больше ОЗУ на свой компьютер.

Вам следует ознакомиться с нашей статьей «Сколько слотов оперативной памяти у меня есть?» чтобы узнать, можете ли вы добавить больше оперативной памяти на свой компьютер.

Заключение

В Grand Theft Auto 5 содержится тысяча часов контента благодаря многопользовательской онлайн-игре и сообществу моддеров. Редко можно увидеть, чтобы такая игра оставалась актуальной в течение столь долгого времени.

Вам определенно потребуется оптимизировать игровой ПК, если вы едва достигаете рекомендуемых системных требований для GTA 5. В тех случаях, когда вы будете добавлять моды в будущем, лучше добавить больше оперативной памяти на ваш компьютер.

Иногда из-за добавленных модов вы не можете просто оптимизировать свой компьютер, в отличие от методов, используемых для выделения большего объема оперативной памяти для Fortnite.

Читайте также: