进程使用许多不同的资源来实现其目标。其中包括部分或全部 CPU 周期、内存、外部存储、网络带宽等。这篇文章是关于内存使用的。具体来说，它处理为数据存储分配的内存，例如：
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV（开放计算机视觉库）是一个广泛使用的库，用于图像处理、计算机视觉和机器学习任务。在使用OpenCV时，我们可能会遇到各种异常情况。本文将重点讲解一个常见的异常：cv::Exception，并介绍其在内存位置 0x00000059E67CE590 处的解决方法。
为了更好的管理服务，最好显示的去设置页面缓存和堆大小参数，否则Neo4j在启动时将根据可用资源计算默认值。
在这篇文章中，我们将深入分析Kubernetes中的典型退出码127与137，解释它们是什么，K8s和Docker中常见的原因是什么，以及如何修复
在Redis中，一个字符串最大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际中如果下面两种情况，我就会认为它是bigkey。
访问 Web 服务器或应用程序时，服务器收到的每个 HTTP 请求都会以 HTTP 状态代码进行响应。HTTP 状态代码是三位数代码，分为五个不同的类别。状态代码的类别可以通过它的第一个数字快速识别：
在Kubernetes中，您可以使用节点标签和调度策略来控制Pod在哪些节点上运行。如果节点的标签不正确或调度策略不当，可能会导致某些节点上的Pod过多，而其他节点则处于空闲状态。
Java 应用程序在启动时会指定所需要的内存大小，它被分割成两个不同的区域：Heap space（堆空间）和Permgen（永久代）：
前文我们了解了Redis的启动过程。在initServer()函数中创建了一些循环事件来监听TCP端口和Unix的Sockets，从而使Redis服务器可以接收新的连接。今天我们再一起来看一下Redis究竟是如何处理命令并返回结果的。
3万+长文揭秘一线大厂Redis面试高频考点，整理不易，求一键三连：点赞、分享、收藏
使用本主题中的原则可以构建优化且可伸缩的Schema，并与现有的数据管理流程很好集成。
在我们多年使用kubernetes的经验中，我们有幸看到了很多集群（在GCP，AWS和Azure上都是托管的和非托管的），并且我们看到一些错误在不断重复。
本文是Elasticsearch索引优化系列的第三篇，此前已发布第一篇和第二篇。本系列教程主要目的是通过对Elasticsearch配置进行调优来提升索引性能，并降低监控和管理压力。本文翻译自QBox官方博客，版权归原作者Adam Vanderbush所有。
今年疫情带来的挑战很明显，远程办公和在线教育用户暴涨，从1月29到2月6日，日均扩容1.5w台主机。业务7×24小时不间断服务，远程办公和在线教育要求不能停服，停服一分钟都会影响成百上千万人的学习和工作，所以这一块业务对于我们的要求非常高。
当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。
vmstat是Virtual Meomory Statistics（虚拟内存统计）的缩写，可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动进行监控。是对系统的整体情况进行统计，不足之处是无法对某个进程进行深入分析。
"Segmentation fault"错误通常是由于程序访问无效的内存地址或发生了内存越界等问题引起的。在解压缩过程中遇到"Segmentation fault"错误可能是由于以下原因之一：
GPDB6资源组可以使业务在事务级别控制资源的使用，业务侧启用资源组后，入库时查看数据库日志发现大量OOM报错：
声明：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
场景描述：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
不允许容器消耗宿主机太多的内存是非常重要的。在 Linux 主机上，如果内核检测到没有足够的内存来执行重要的系统功能，它会抛出 OOME 或 Out of Memory 异常，并开始终止进程以释放内存。任何进程都会被杀死，包括 Docker 和其他重要的应用程序。如果杀错进程，可能导致整个系统瘫痪。
当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误（根据实际生产经验，可以对程序日志中的 OutOfMemoryError 配置关键字告警，一经发现，立即处理）。
专栏地址：https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide
点击关注公众号，Java干货及时送达 微服务架构通过一种良好的服务边界划分，能够有效地进行故障隔离。但就像其他分布式系统一样，在网络、硬件或者应用级别上容易出现问题的机率会更高。服务的依赖关系，导致在任何组件暂时不可用的情况下，就它们的消费者而言都是可以接受的。为了能够降低部分服务中断所带来的影响，我们需要构建一个容错服务，来优雅地应对特定类型的服务中断。 本文基于一些在RisingStack的顾问咨询与开发经验，介绍了如何运用一些最常用的技术和架构模型，去构建与维护一个高可用的微服务系统。 如果你不熟
微服务架构通过一种良好的服务边界划分，能够有效地进行故障隔离。但就像其他分布式系统一样，在网络、硬件或者应用级别上容易出现问题的机率会更高。服务的依赖关系，导致在任何组件暂时不可用的情况下，就它们的消费者而言都是可以接受的。为了能够降低部分服务中断所带来的影响，我们需要构建一个容错服务，来优雅地应对特定类型的服务中断。
导语| 远程办公期间，在线会议用户需求激增，腾讯会议8天完成100万核云服务器扩展，Redis集群仅在半小时以内就高效完成了数十倍规模的扩容，单集群的扩容流程后台处理时间不超过30分钟。在这背后，腾讯云Redis是如何做到的呢？本文是伍旭飞老师在「云加社区沙龙online」的分享整理，详细阐述了腾讯云Redis无损扩容的实践和挑战。
微服务架构可以通过定义明确的服务边界隔离故障。但就像在每个分布式系统中一样，网络、硬件或应用程序级别问题的可能性更高。由于服务依赖关系，任何组件都可能对其消费者暂时不可用。为了最大限度地减少部分中断的影响，我们需要构建可以优雅地响应某些类型的中断的容错服务。
作者 ｜ Yelp 工程团队 译者 ｜ 王强 策划 ｜ Tina 讲述 Yelp 工程师如何协调其流量故障转移流程，并在可靠性、性能和成本效率之间实现微妙平衡的故事。 表面上看，这是很简单明了的流程：Yelp 的站点可靠性工程师有时会转移流量，以防止出现面向用户的错误。但是在幕后，这一流程涉及生产系统、基础架构团队以及成百上千开发人员和他们负责服务之间的复杂编排。这篇文章讲述的就是 Yelp 的生产工程和计算基础架构团队如何实现故障转移策略，在可靠性、性能和成本效率之间找到平衡的故事。 什么是流量故障转移？
针对以Java主导的企业级应用开发，Java虚拟机是整个项目架构的灵魂所在。只有弄清楚其内存分配及垃圾回收机制才能够在项目建设活动过程中游刃而余，无论是基于当前流行的微服务体系（以Spring家族的 Spring Cloud或以Ali家族的Dubbo）or 即将（已经）流行的服务网格体系。
require是无条件包含，也就是如果一个流程里加入require，无论条件成立与否都会先执行require，当文件不存在或者无法打开的时候，会提示错误，并且会终止程序执行
通常来看，Redis开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化，例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等，但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心，然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。
在使用MySQL数据库的时候，经常会遇到这么一个问题，就是“Can not connect to MySQL server. Too many connections”-mysql 1040错误，这是因为访问MySQL且还未释放的连接数目已经达到MySQL的上限。通常，mysql的最大连接数默认是100, 最大可以达到16384。
默认情况下，容器是没有资源限制的，它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式，即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点，有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解，尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行，但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优，以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的，那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA)，这是一个alpha特性。VPA就是一个例子，JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤，这将演示JVM在云中运行时的适应性。
我们都知道yarn重构根本的思想，是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件。新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配。 主要包含三个组件ResourceManager 、NodeManager和ApplicationMaster以及一个核心概念Container.
Greenplum数据库会从存储在PostgreSQL内部的一个时区集合种选择一个时区使用。PostgreSQL中存储的可用时区 全部取自于Internet Assigned Numbers Authority (IANA) 时区数据库，一旦PostgreSQL的IANA数据库发生 改变，Greenplum数据库也会随之更新它的可用时区列表。
Apache Pulsar是一个企业级的分布式消息系统，最初由Yahoo开发并在2016年开源，目前正在Apache基金会下孵化。Plusar已经在Yahoo的生产环境使用了三年多，主要服务于Mail、Finance、Sports、 Flickr、 the Gemini Ads platform、 Sherpa以及Yahoo的KV存储。 Pulsar之所以能够称为下一代消息队列，主要是因为以下特性:
记一次Java线上服务器CPU过载问题的排查过程，详解排查过程中用到的Java性能监测工具：jvisualvm、jstack、jstat、jmap。
5.3.1 先到先服务调度(First-Come，First-Served scheduling)
本篇内容涉及Docker的内存与CPU限制，可以用于在实际开发中为指定容器设置限制最大使用的资源量，预计阅读时间为5分钟。
诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器，这种方式可能是通过网络协议（例如 HTTP、FTP 或 POP）、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达，服务器应用程序中经常出现的情况是：单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。
安装 nacos 之前，需要在服务器上安装 zookeeper，这个是必须的，因为nacos 需要依赖 zookeeper；
k8s项目中 pkg/kubelet/envvars，pkg/kubelet/events，pkg/kubelet/eviction，pkg/kubelet/images，pkg/kubelet/kubeletconfig这些目录都是 kubelet 组件的不同功能模块所在的代码目录。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。Emule服务器与设置 2004-02-09 LifeNT lifent.5i6.net 点击: 3614
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
假设一台 32G 内存的服务器部署了一个 Redis，内存占用了 25G，会发生什么？
摘要：Google的Borg系统是一个运行着成千上万项作业的集群管理器，它同时管理着很多个应用集群，每个集群都有成千上万台机器，这些集群之上运行着Google的很多不同的应用。Borg通过准入控制，高效的任务打包，超额的资源分配和进程级隔离的机器共享，来实现超高的资源利用率。它通过最小化故障恢复时间的运行时特性和减少相关运行时故障的调度策略来支持高可用的应用程序Borg通过提供一个作业声明的标准语言，命名服务的集成机制，实时的作业监控，以及一套分析和模拟系统行为的工具来简化用户的使用。 我们将通过此论文对B
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