vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
绝大部分 DoS 攻击,一般来说都是目标系统收到大量服务请求,最终导致拒绝服务状态。实际上,随着技术的发展,如果要让现在的系统“拒绝服务”,是需要海量请求配合的——也就是所谓的泛洪攻击才能做到的,这就需要用到分布式拒绝服务,也就是 DDoS 攻击了。但在前不久结束的 DEF CON 大会上,安全研究人员在 Windows SMB 服务中发现一个漏洞,利用该漏洞,即便是一台普通性能的计算机,也能对拥有海量运算资源的服务器发动 DoS 攻击。 近日,RiskSense的安全研究人员找到了一个20年之久的Wind
进程(Process)和线程(Thread)是操作系统中的基本概念,它们在程序执行的过程中扮演重要角色。以下是它们主要的区别:
公司的业务量比较大,在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory,JVM内存溢出)的现象,那该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
操作系统和网络面试整个面试 60%,剩下40%是 Java+项目的内容(读者的技术栈是 Java 方向)。
①中断源发出中断请求; ②判断当前处理机是否允许中断和该中断源是否被屏蔽; ③优先权排队; ④处理机执行完当前指令或当前指令无法执行完,则立即停止当前程序,保护断点地址和处理机当前状态,转入相应的中断服务程序; ⑤执行中断服务程序; ⑥恢复被保护的状态,执行“中断返回”指令回到被中断的程序或转入其他程序。 上述过程中前四项操作是由硬件完成的,后两项是由软件完成的。
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下:
在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象(实体类)。
举例:在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理,应该怎么做?
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
内存溢出 out of memory,是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory;比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数,那就是内存溢出。
Spring Boot 处理百万级别的数据量时,常见的挑战包括内存溢出(OOM)、性能低下、数据库连接管理等问题。以下是一些解决策略和相应的代码示例概要: 1. 导出百万级数据 - 分页查询 + 流式处理: - 使用`ResultSet`的流式API或者JPA/Hibernate的分页查询,逐页读取数据,避免一次性加载所有数据到内存。 // JPA分页查询示例 Pageable pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize); Page<T> dataPage = repository.findAll(pageable); // JDBC流式查询示例(假设使用JdbcTemplate) jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> { // 处理每一行数据,立即写出到OutputStream或Writer // 不积累在内存中 }, params...);
机器之心报道 机器之心编辑部 研究者表示,他们将边缘训练看作一个优化问题,从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。 目前,智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。其中,训练仍然主要是在具有 GPU 等高通量加速器的大型云服务器上完成。集中式云训练模型需要将照片和按键等敏感数据从边缘设备传输到云端,从而牺牲了用户隐私并导致了额外的数据移动成本。 图注:推特 @Shishir Patil 因此,为了使用户在不牺牲隐私的情况下个性化他们的模型,联邦学习等基于设备的训练方法不
HashMap 里面是一个数组,然后数组中每个元素是一个单向链表。上图中,每个绿色的实体是嵌套类 Entry 的实例,Entry 包含四个属性:key, value, hash 值和用于单向链表的 next。
前言:在接口设计上,对数据进行查询时,往往会采用分页查询的形式进行数据的拉取,主要是为了避免一次性返回过大的结果导致对网络,内存,客户端应用程序,集群服务等产生过大的压力,导致出现性能问题。在elasticsearch中分页查询主要有两种方式,from size分页查询与scroll深度分页查询。
SQL是Structured Query Language的缩写,它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
一、SAP参数的说明 SAP参数的学习需要了解SAP参数的作用、参数的启动顺序、参数的配置; 1、参数的启动顺序 a) 启动Start profile b) 启动default profile c) 启动instance profile 2、参数的位置 a) 启动参数Start profile的位置:/usr/sap//SYS/profil/start__ b) 默认参数:/usr/sap/ECD/SYS/profile/DEFAULT.PFL c) 实例参数: /usr/sap/ECD/SYS/profile/<SID>__(例:ECD_DVEBMGS00_joeoneecd) 3、参数的作用 a) 启动参数的作用:指定实例中的哪些实例要被启动,比如消息和分配器进程; b) 默认参数的作用:定义系统的范围设置,比如系统名称、数据库名称、队列的数量、默认的登录CLIENT; c) 实例参数:定义SAP实例的运行时的参数工作进程、SAP内存参数;
在 Web 开发中,分页是常见的需求,特别是在展示大量数据时。当用户请求一个包含大量数据的页面时,一次性加载所有数据不仅会增加服务器负载,还会导致页面加载速度变慢,影响用户体验。为了提高页面加载速度和减轻服务器压力,分页技术应运而生。
秋招来啦,大彬利用周末时间整理了各大互联网公司操作系统高频面试题,在这里分享给大家~
在现今的企业级应用中,功能丰富的Nginx,作为HTTP服务器,作为反向代理服务器,作为邮件服务器......同时,也支持FastCGI、SSL、Virtual Host、URL Rewrite、Gzip等功能。并且支持很多第三方的模块扩展。因此,经常会用到Nginx服务,也时常会碰到Nginx因高并发导致的性能瓶颈问题。下面,小编就从理解到深入,对Nginx作一个稍微详细的介绍和说明。
jdbc提供fetchSize参数来设置每次查询按fetchSize分批获取。不同的数据库的jdbc driver实现不一样。
摘要:Web 应用程序中经常使用数据分页技术,该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案,本文通过实际项目的测试,对多种数据分页方案深入分析和比较,找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想,将整个待查询记录分为2部分,使扫描的记录量减少一半,进而还通过对数据表及查询条件进行优化,实现了存储过程的优化。根据Row_number()函数的特性,该方案不依赖于主键或者数字字段,大大提高了它在实际项目中的应用,使大数据的分页效率得到了更显著的提高。
Linux作为一个强大的开源操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而,随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限,Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧,帮助读者更好地发挥系统的潜力。
本篇博客主要描述分页的常见技术方案,以及在 OEA 框架中的分页的应用及实现原理。 分页的几种方案 分页是解决大数据量显示的有效方法。根据分页技术应用的位置不同,大致可以把分页分为以下几种: 界面层分页 界面层的分页,类似于界面的虚拟化技术,是只显示需要的数据的一种技术。OEA 的 WPF 界面中目前已经实现了 UI 虚拟化,所以不再实现界面层分页。 优点: * 简单。许多控件都支持在界面层直接进行分页。 * 换页时,响应快。(在 C/S 结构下使用这种方案,数据都已经到达客户端,
嵌入式Linux中文站消息,Linux系统的Swap分区,即交换区,Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样,系统总是在物理内存不够时,才进行Swap交换。其实,Swap的调整对Linux服务器,特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap,有时可以越过系统性能瓶颈,节省系统升级费用。
本文分为十九个模块,分别是: Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM ,如下图所示:
本文来自Microsoft Docs官方文档,提供了ASP.NET Core性能最佳做法的准则。
本文会按技能模块划分文章段落,每个模块里的内容,从易到难依次进行排序,各模块之间不存在互相关联的关系,读者可选择文章顺序阅读或者跳跃式阅读。
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简单来说 Redis 就是一个数据库,不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的,所以存写速度非常快,因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。
引言: 应同学的要求,分享些基础的知识。 没有比Linux更基础了,关键问题来了,你真的认真看了和转发了吗? O(∩_∩)O哈哈~ 要实现对Linux的调优,就需要用到一些Linux系统命令和工具来观察与监控系统的性能。下面介绍几个最常用的Linux调优命令和工具。 1. top命令 top命令经常用来监控Linux的系统状态,如CPU、内存的使用情况。下面通过一个运行中的Web服务器的top监控截图,讲述top视图中各种数据的含义,以及视图中各进程(任务)的字段的排序。 top进入视图,如图4.17所示。
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项目中E端有一个订单导出的功能能(导出销售订单或者销售退单,导出列颇多,且必须满足实时数据)。我们使用POI导出数据,并且后端加了熔断措施,导出限流,大促期间导出开关控制。相对来说有了这些机制线上应用不会因为导出操作流量过大内存爆掉,也保证了应用安全稳定的运行,但是最近监控发现导出操作性能急剧下降(数据量已经超过3百万),先看看监控。
为什么选择Linux?因为Linux能让你掌握你所做的一切! 为什么痛恨Windows?因为Windows让你不知道自己在做什么! 这就是我喜欢Linux的原因。只要我愿意,我可以将底层的系统运行机制看得清清楚楚,可以掌握一切。而Windows尽管界面漂亮,却让你总也猜不透她心里想什么。我不喜欢若即若离的感觉。 如果你一看到这个标题就觉得头疼,或者对Linux的内部技术根本不关心,那么,我劝你一句:别用Linux了。你只是在追赶潮流,并不是真心喜欢它。Linux的确没有Windows好用,可它比Windows“结实”。如果你对Linux的稳定性感兴趣,特别是想把Linux作为网站服务器的话,那就请看看下文吧! Swap,即交换区,除了安装Linux的时候,有多少人关心过它呢?其实,Swap的调整对Linux服务器,特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap,有时可以越过系统性能瓶颈,节省系统升级费用。 本文内容包括: Swap基本原理 突破128M Swap限制 Swap配置对性能的影响 Swap性能监视 有关Swap操作的系统命令 Swap基本原理 Swap的原理是一个较复杂的问题,需要大量的篇幅来说明。在这里只作简单的介绍,在以后的文章中将和大家详细讨论Swap实现的细节。 众所周知,现代操作系统都实现了“虚拟内存”这一技术,不但在功能上突破了物理内存的限制,使程序可以操纵大于实际物理内存的空间,更重要的是,“虚拟内存”是隔离每个进程的安全保护网,使每个进程都不受其它程序的干扰。 Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样,系统总是在物理内存不够时,才进行Swap交换。 计算机用户会经常遇这种现象。例如,在使用Windows系统时,可以同时运行多个程序,当你切换到一个很长时间没有理会的程序时,会听到硬盘“哗哗”直响。这是因为这个程序的内存被那些频繁运行的程序给“偷走”了,放到了Swap区中。因此,一旦此程序被放置到前端,它就会从Swap区取回自己的数据,将其放进内存,然后接着运行。 需要说明一点,并不是所有从物理内存中交换出来的数据都会被放到Swap中(如果这样的话,Swap就会不堪重负),有相当一部分数据被直接交换到文件系统。例如,有的程序会打开一些文件,对文件进行读写(其实每个程序都至少要打开一个文件,那就是运行程序本身),当需要将这些程序的内存空间交换出去时,就没有必要将文件部分的数据放到Swap空间中了,而可以直接将其放到文件里去。如果是读文件操作,那么内存数据被直接释放,不需要交换出来,因为下次需要时,可直接从文件系统恢复;如果是写文件,只需要将变化的数据保存到文件中,以便恢复。但是那些用malloc和new函数生成的对象的数据则不同,它们需要Swap空间,因为它们在文件系统中没有相应的“储备”文件,因此被称作“匿名”(Anonymous)内存数据。这类数据还包括堆栈中的一些状态和变量数据等。所以说,Swap空间是“匿名”数据的交换空间。 突破128M Swap限制 经常看到有些Linux(国内汉化版)安装手册上有这样的说明:Swap空间不能超过128M。为什么会有这种说法?在说明“128M”这个数字的来历之前,先给问题一个回答:现在根本不存在128M的限制!现在的限制是2G! Swap空间是分页的,每一页的大小和内存页的大小一样,方便Swap空间和内存之间的数据交换。旧版本的Linux实现Swap空间时,用Swap空间的第一页作为所有Swap空间页的一个“位映射”(Bit map)。这就是说第一页的每一位,都对应着一页Swap空间。如果这一位是1,表示此页Swap可用;如果是0,表示此页是坏块,不能使用。这么说来,第一个Swap映射位应该是0,因为,第一页Swap是映射页。另外,最后10个映射位也被占用,用来表示Swap的版本(原来的版本是Swap_space ,现在的版本是swapspace2)。那么,如果说一页的大小为s,这种Swap的实现方法共能管理“8 * ( s - 10 ) - 1”个Swap页。对于i386系统来说s=4096,则空间大小共为133890048,如果认为1 MB=2^20 Byte的话,大小正好为128M。 之所以这样来实现Swap空间的管理,是要防止Swap空间中有坏块。如果系统检查到Swap中有坏块,则在相应的位映射上标记上0,表示此页不可用。这样在使用Swap时,不至于用到坏块,而使系统产生错误。
软件安全一直是软件开发和互联网行业中的一个必先要考虑的问题,而编程语言的内存安全则是软件安全的一个重要分支。在编程语言中,内存安全的重要性体现在多个方面,对于程序的稳定性、可靠性以及安全性都具有至关重要的影响。
最近接到一个需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况。而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。 我们通过如下的方式写入PHP输出流 $fp = fopen('php://output', 'a'); fputs($fp, 'strings'); .... .... fclose($fp)
如果程序直接引用物理地址,可能导致内存只能使用一个程序。因为其他程序也运行的话,可能会直接占用前一个程序的物理地址。
aardio中使用com.picture.printWindow()截屏后,再用com.Release()释放对象,系统并没有真正释放掉截屏占用的内存。如果高频调用这个截屏功能,内存会很快被占满,导致电脑死机。
Linux下的vmstat(英文全称: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、I/O等系统整体运行状态进行监控。
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。
在本篇文章开始之前,我想先来回答一个问题:我为什么要写这样一篇关于面试的文章?原因有三个:第一,我想为每一个为梦想时刻准备着的“有心人”,尽一份自己的力量,提供一份高度精华的 Java 面试清单;第二,目前市面上的面试题不是答案不准确就是内容覆盖面太窄,所以提供一份经典而又准确的面试题是非常有必要的;第三,本文会对部分面试题提供详细解读和代码案例,让读者知其然并知其所以然,从而学到更多的知识。
本文分为十九个模块,分别是:「Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM」 ,如下图所示:
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。
承接上一篇深受好评的文章:《【Java 大厂真实面试经历】我和阿里面试官的一次“邂逅”(附问题详解)》 。时隔 n 个月,又一篇根据读者投稿的《5 面阿里,终获 offer》改编的 “Java 大厂真实面试经历” 文章来啦!希望这样形式的文章,你们能够喜欢,也希望你们可以从这篇文章中切实学到东西。
10. HashMap 和 Concurrentmap 区别10. HashMap 和 Concurrentmap 区别
最近一直在做性能压测相关的事情,有公众号的读者朋友咨询有赞的数据库服务器有没有开启huge page,我听说过huge page会对性能有所提升,本文就一探究竟。对过程没有兴趣的可以直接看结论。
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