很多朋友在购买云服务器之前都会搜服务器一般用几核才够用，因为服务器现在配置很多。低到1核2G、2核4G。高到16核32G、32核64G。甚至某些云服务器可以做到256核5120G这种神奇配置。那么购买云服务器时如何选择cpu与内存搭配？出现资源不足时应如何排查原因呢？
现在IT行业已经为社会做出了很大的价值，特别是疫情突袭的当下，一个APP软件可以把所有人的形成记录下来，并且通过大数据把去过疫区的人分辨出来，并及时进行隔离，可见计算机和互联网结合起来是多么的强大。在作用计算机时不得不需要很大的容量，计算机的容量毕竟是有限的，但是云主机的容量确实具备很强弹性的，它的内存可以扩大，很多人不明白云主机可挂几个云硬盘？
在现实生活中，应该有不少人碰到过系统崩溃的情况。不论是工作还是打游戏，系统崩溃都是让人感到郁闷的事情。为了避免这种情况，不少人已经开始用云服务器设置虚拟内存了，我们一起来了解是怎么回事吧。
为了减少购买昂贵的内存资源，可以暂时使用虚拟内存代替（根据运行的程序需求，性能会降低一些）。
云服务器因为其流畅的性能以及更高的安全性，成为了许多网站和应用的首选。云服务器拥有多种类型，并且计费方式灵活，企业可以根据自己的需要以及所需的容量和功能来选择云服务器的类型和方式。在使用云服务器以及云硬盘的过程当中，有一些问题也是需要注意的。现在来了解一下本地硬盘挂载到云服务器的方式是什么？
其实主要吃内存的一般就是mysql程序，其他的宝塔和Nginx还有php基本不怎么吃内存的。内存占用非常的小。但是我们如果服务器是1G或者512M的内存基本就很吃力的。可能会因为这个内存不足导致mysql自动停止运行。
很多企业用户和个人站长上云都使用宝塔面板，宝塔面板搭建云服务器使运维成本也直线下降，可随着网站流量的增长，高并发大流量的网站会出现加载缓慢，卡顿，甚至还会出现“该页面无法显示”的尴尬状况，有大预算的哥们可以选择升级高配置的服务器，预算少的朋友可以参考本篇文章，优化一下自己的网站。
这个问题困扰许久了，因为我的阿里云服务器只有500M和1G内存，往往在网站访问量大的时候就会导致服务器的apache进程过多之后导致mysql服务被自动关闭。
第一选择域名：新域名优化方法。找一个5年老域名做引导。 老域名购买选择4年以上的最好 第二查询域名历史记录《注册局屏蔽的域名不要，红了的域名不要。》《历史收录有棋牌菠菜等的不要》
虚拟内存是为了满足物理内存不足采用的策略，利用磁盘空间虚拟出一块逻辑内存，用作虚拟内存的空间也就是交换分区。作为物理内存的扩展，Linux会在物理内存不足时，使用交换分区的逻辑内存，内核会把暂时不用的内存块信息写到交换空间，这样物理内存就得到了释放，这块儿内存就可以用于其他目的，而需要用到这些内容的时候，这些信息就会被重新从交换分区读入物理内存。Linux的内存管理采用的是分页存取机制，为了保证物理内存得到充分的利用，内核会在适当的时间把物理内存中不经常使用的数据块儿自动交换到虚拟内存中，而将充分使用的信息保留到物理内存中。
使服务器响应更快，并防止应用程序中出现内存不足错误的最简单方法之一是添加一些swap空间。Swap是存储驱动器上的一个区域，操作系统可以在该区域临时存储无法再保存在内存中的数据。
在Kubernetes（K8S）中，Pod的Evicted状态表示Pod已经被驱逐，并不再运行在节点上。Pod驱逐主要是由于资源约束，如内存不足或磁盘空间不足。以下是详细原理、原因和解决方案。
根据 CAST AI 对 4000 个 Kubernetes 集群的分析，Kubernetes 集群通常只使用 13% 的 CPU 和平均 20% 的内存，这表明存在严重的过度配置。
在使用Zabbix过程中，当开启自动发现协议后，频繁出现“ Zabbix discoverer processes more than 75% busy”的报警信息，如下：
1.CPU：4核（最低需要4核起，当然可以选择更高的）CPU的选择更看重单核性能，尽量选择主频2.5GHz以上的，如果是E5处理器，最低也得E5-2670v2，多核心性能拉满
题图为美国尼米兹核动力航空母舰 介 绍 大数据时代，我们常常面对海量数据而头疼。作为学统计出身的人，我们想折腾大数据但又不想学习Hadoop或者Java，我们更倾向于把精力放在建模和算法设计上，Spa
添加一些交换空间是提高服务器响应能力和防止应用程序内存不足错误的最简单方法之一。在本教程中，我们将介绍如何将交换文件添加到Ubuntu 16.04服务器中。
想要部署属于自己的幻兽帕鲁服务器（Dedicated Server），您首先需要拥有一台服务器，服务器是幻兽帕鲁运行的基础。部署完成后，您和您的朋友便可以登入专属的游戏服进行体验。使用云服务器搭建幻兽帕鲁服务器，便可以让您与您的朋友在一个相对独立且私密的空间中进行游戏，确保获得更加畅快的游戏体验。
之前只运行 NGINX 和 FBG 棋盘游戏很稳定。接着使用 配置中心+注册中心+接口网关 取代了 NGINX，也没有出现问题。后来再加上 UAA 认证授权中心，就总是出问题。启动 UAA 之后，接口网关就挂了；再启动接口网关，UAA 就挂了，不知道什么原因。
而如果后端有缓存的关系（cookie或者服务端保存会话，是保存在内存中，而不是数据库），就不能适用水平扩展或者不能只简单地水平扩展，所以这个水平扩展更新用单机服务的扩展。
题主采用docker+虚拟网模式把tars部署在同一台服务器方面，第一次部署用的1核2G的云服务器，在部署完docker三连（tars/node、tars/framework、mysql5.6）以后，使用Xshell链接发现服务器反应已经很慢了，果不其然，在发部第二个示例服务HelloClient的时候，检查时发现内存不足，题主又升级到2核4G后，在发布第三个服务，上传发布包的时候，服务器果断炸了。当然可能是我的使用有问题，如果有小伙伴能撑住的话，求求了（跪）。
TencentOS Server( 又名Tencent Linux 简称Tlinux) 是腾讯针对云的场景研发的 Linux 操作系统，提供了专门的功能特性和性能优化，为云服务器实例中的应用程序提供高性能，且更加安全可靠的运行环境。Tencent Linux 使用免费，在 CentOS（及发行版）上开发的应用程序可直接在 Tencent Linux 上运行，用户还可持续获得腾讯云的更新维护和技术支持。
我们课题组有一份油菜的核心种质资源，前几年经重测序之后已经发表了。但是课题组后面很多的项目都基于这份核心种质资源，实验室成员常常需要检索分析某些基因的特定SNP，所以我在自学了一段时间的Shiny之后就尝试着搭建了一个Shiny app并利用Shiny-server部署在课题组的服务器上，但是由于我开发的这个Shiny app本来就打开比较慢，加上很多时候服务器负荷运行，导致Shiny app打开速度就更慢了，有的时候甚至加载时间过长直接打不开。恰巧我紧跟生信技能树推文更新，了解到可以搞个云服务器来部署Shiny应用。
Elasticsearch，这个家伙我就不用过多介绍了吧，简称ES，这可不是js里面的es语法也不是阿里云里面的es云服务器，Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
早上6点，我不得不开始处理“叫醒”我的一些问题。因为当这些问题发生的时候，我的手机铃声响了。昏睡中的我非常不情愿地拿起了手机，检查我是否疯狂到将叫醒闹钟设在了早上5点。原来是监控系统发现一个Plumbr服务死掉了。
腾讯云cvm内存使用率监控指标到底是怎么统计的？按照官网的解释，内存使用率是用户实际使用的内存量与总内存量之比，不包括缓冲区与系统缓存占用的内存。 官网这里解释比较笼统， 是free 命令里面的(total-free)100%/total？ 还是（total-free-buffer/cache）100%/total? 答案都不是，具体看下面的解释。
Jason Brownlee 在研究、应用机器学习算法的经历中，相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。 这引出一系列问题： 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件？ 运行数据集的时候算法崩溃了，怎么办怎么处理内存不足导致的错误？ 本文将讨论一些常用的解决办法，供大家参考。 处理大型 ML 数据文件的七种思路 1. 分配更多内存 有的机器学习工具/库有默认内存设置，比如 Weka。这便是一个限制因素。 你需要检查一下：是否能重新设置该工具/库，分配更多内存。 对于 Weka，你可以在打开
有时候出现了环境问题，对比是一种很好的方式，如果对比得当，可以避免反复的出现问题，可以根据对比的情况推理出一些可能出现的情况或者问题。 如果对比不当，很可能得出错误的结论。今天就简单举几个例子来说明一下。 MySQL重启的对比 之前出现过一次备机的硬件故障，但是庆幸的是幸亏是备机，备机上意味值有备库，但是实际发现备机上的备库和主库没什么关联，也是让人直冒冷汗，那就搭建备 库吧，结果发现主库没有开启binlog，这种情况下是没有任何办法的，所以在评估之后，发现还有一套环境也是同样的问题，所以就申请了窗口时间来
Ambarella公司总部位于加州圣克拉拉，以芯片闻名。近日，它宣布了一个新的机器人平台，该平台基于其用于人工智能处理的CVflow架构。此外，它还与亚马逊网络服务签署了一项协议，以简化用其芯片设计产品的过程，有助于训练机器学习模型。
最近项目用到Service常驻后台，研究了一下发现手Q和微信都是使用了双进程来保证一键清理后自动复活，copy网上双进程Service的例子，再结合onTrimMemory()，基本实现一键清理后自动复活。 使用双进程Service，关键是在AndroidManifest.xml里面定义Service时加入android:process=":service1"： <service android:enabled="true" android:name="com.service.demo.Service1"
打开 HeapDumpOnOutOfMemoryError 之后，不是所有的 OutOfMemoryError 都会触发 HeapDumpOnOutOfMemoryError，不同的 OutOfMemoryError 包括（如果对这些异常抛出的原理详情感兴趣，请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/265039643 ）：
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。
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中，我以为是账号密码不对，重新输入后还是同样的问题，网站可以正常的浏览，可后台就是无法登陆，一直显示登陆中，我以为是插件问题造成的，登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间，网站卡的很，至此问题找出来了，具体什么是负载率，咱接着往下看。
内存超分，是指分配给虚拟机的内存总和大于实际可用的物理内存总数。这样做的前提是，虚拟机操作系统里的内存不可能一直处于用满的状态。
官网地址: http://kafka.apache.org/downloads.html
通过我们前面的ELK学习，我们已经深入了解了ELK的相关知识以及腾讯云Elasticsearch 的操作与维护，那么，在实际生产应用中，我们如何根据企业自身业务的数据存量需求去选择合适配置的腾讯云ES集群进而保证企业应用的高效持续安全呢？那么今天我们就来讲讲这个问题：
1)、关于定期删除, Redis默认会每隔100ms就随机选取一些已经过期了的key，检查其是否过期，如果已经过期就删除。
不过考虑到如何安全使用 Redis 也是这个比较基础的东西，新手如果配置不当，很容易造成线上的 Redis 服务处于「裸跑」状态，被黑客恶意攻击，导致 Redis 服务不可用，进而导致依赖 Redis 服务的 Session、缓存、队列、分布式锁等业务功能瘫痪，造成严重的生产事故，所以在深入探索 Redis 底层原理和集群构建之前，学院君准备给大家插播下 Redis 的安全使用。
按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。:
本教程主要是给各位开设了游戏服务器的玩家分享一个缓解内存不足的方法：将存档迁移至内存更大的服务器。
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。
redis是在内存中进行缓存的，我们在设置redis缓存时，可以设置下过期时间。那么在设置时间到期后redis是如何进行数据删除的。
作者：empeliu，腾讯 TEG 后台开发工程师 ElasticSearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，因其功能强大、简单易用而被应用到很多业务场景。在生产环境使用 ES 时，如果未进行优化则服务的稳定性可能得不到保障，目前我们使用 ES 作为账单平台的基础组件为微信支付提供服务时就遇到这种问题。本文即从当前的业务场景出发，分析 ES 稳定性未到达要求的原因并提供相应的解决思路。 一、背景 微信支付的账单系统是方便用户获取交易记录，针对不同的用户群，账单也分为三类： 个人账单：针对普通用户群，这
当前微信支付对整体质量要求非常高，体现在可用性方面是需要达到 99.99%，同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在 ES 及系统环境未做优化的情况下，读写成功率是没有达到要求，在个人账单 ES 索引场景下，写成功率为 99.85%，读成功率为 99.95%，所以这里亟需优化。
查看系统日志，显示内存不足，杀死了一个java进程，可以推测，就是tomcat惨遭了毒手，
Kibana是一个开源的数据分析和可视化平台，通常与Elasticsearch一起使用，用于展示和分析大规模数据集。以下是关于Kibana的一些主要特点和功能：
在上一期D课堂中，我们了解到，在浏览器输入域名却无法访问网站，很有可能是域名解析出了问题。D妹跟大家讲解了域名解析不生效的原因和排查方法，不知道大家学会了吗？
在分布式架构下，发布一个服务，经常遇到消费者无法找到提供者的情况，这种故障的排查如下。
众所周知，Redis是一种内存级kv数据库，所有的操作都是在内存里面进行，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因此它是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作。虽然是内存数据库，但是其数据可以持久化，而且支持丰富的数据类型。
昨晚把美拍架构负责人洪小军在Qcon上的『九个月实现破亿用户的可扩展架构』分享看了一遍（其实那场QCon我也在现场，但是当时小军这个会场实在太多人了，而且当时北京还没开空调又热又闷，所以我就挑了个凉快的会场去听了哈哈），感觉有不少值得学习的地方，在这里记录一下，强烈建议大家把视频从头到尾看一遍，不要只看ppt。尤其是身在创业公司且公司业务发展速度比较快的同学。 总的一个中心思想是在不同阶段选择最适合自己的方案。这句话说起来简单，但是背后的各种辛酸泪以及血的教训只有亲历者才能理解了。下面我们从各个角度分别来看
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