相伴的systemd-journal cpu和内存占用也很高。 systemd-journal 使用了持久化模式。其中一个服务1秒钟内打非常多的日志。一天好几个G。
宝塔mysql内存占用高如何优化？ 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。 建议的优化手段和方法，调整mysql数据库参数配置。降低内存的占用，减少并发连接数。...大概可以参考，适当的调整和优化参数。可以结合当前状态中的参数来调整。 腾云云服务器优惠渠道：https://zouaw.com/go/tencent ?
为Innodb加速优化首要参数。 该参数分配内存的原则：这个参数默认分配只有8M，可以说是非常小的一个值。...如果是专用的DB服务器，且以InnoDB引擎为主的场景，通常可设置物理内存的50%，这个参数不能动态更改，所以分配需多考虑。分配过大，会使Swap占用过多，致使Mysql的查询特慢。...如果是非专用DB服务器，可以先尝试设置成内存的1/4，如果有问题再调整 query_cache_size（查询缓存） 缓存机制简单的说就是缓存sql文本及查询结果，如果运行相同的sql，服务器直接从缓存中取到结果...sort_buffer_size=262144; set @@read_buffer_size=131072; set global key_buffer_size=8388608; 引用 记一次Mysql占用内存过高的优化过程...mysql 优化技巧心得一(key_buffer_size设置) mysql内存计算 mysql计算器 mariadb官网
当Linux服务器内存占用高时，可以按照以下步骤进行排查： 查看内存使用情况 使用free命令可以查看系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。...有时系统内存占用高可能是由缓存和缓冲区所导致的。Linux系统会利用未分配的内存作为缓存和缓冲区，以提高文件访问速度。...20 0 164896 9496 2080 S 0.0 0.5 0:00.53 barad_agent 查看系统日志 查看系统日志可以帮助定位内存占用高的原因...slab内存 查看不可回收的slab内存占用情况，如果这部分内存占用较高，可以使用slabtop命令查看是哪些slab占用大。...总结 在实际应用中，某个进程占用内存过高可能问题并非出在程序本身，如 mysql 占用内存过高，则有可能是程序代码中 sql 语句不够优化导致，所以排查要从全局出发，考虑系统整体资源占用情况。
Windbg分析高内存占用问题 2799767-0f1cf31d06374907.png 1....打Dump 远程客户应用服务器，32G内存占用已经消耗了78%，而现场已经反馈收银系统接近奔溃了，要求先强制回收内存。反正也要奔溃了，先打Dump再说吧。...而打Dump的耗时，也是根据当时进程的内存占用有关，内存占用越大，耗时越久。） 打开任务管理器，选择对应的IIS进程，右键创建转储文件（Dump）。...因为是高内存占用问题，我们使用以下命令来抓取dump： （PS：可以使用进程名称，也可以使用进程ID来指定要创建Dump的进程。当有多个相同名称的进程时，必须使用进程ID来指定！）...分析到这里，我们大致可以得出一个结论： String类型占用4G内存，绝大多数是由缓存所占用，才导致String类型得不到释放。 那我们是不是可以猜测内存占用持续走高是不是被缓存撑爆的呢？。
打Dump 远程客户应用服务器，32G内存占用已经消耗了78%，而现场已经反馈收银系统接近奔溃了，要求先强制回收内存。反正也要奔溃了，先打Dump再说吧。...而打Dump的耗时，也是根据当时进程的内存占用有关，内存占用越大，耗时越久。） 打开任务管理器，选择对应的IIS进程，右键创建转储文件（Dump）。...因为是高内存占用问题，我们使用以下命令来抓取dump： （PS：可以使用进程名称，也可以使用进程ID来指定要创建Dump的进程。当有多个相同名称的进程时，必须使用进程ID来指定！）...罗马不是一日建成的，内存也不是一下撑爆的。我干嘛死脑筋非要到内存占用超过80%才去打Dump呢呢呢？？？！ 焕然大悟，如醍醐灌顶。...分析到这里，我们大致可以得出一个结论： String类型占用4G内存，绝大多数是由缓存所占用，才导致String类型得不到释放。 那我们是不是可以猜测内存占用持续走高是不是被缓存撑爆的呢？。
概述 如果程序处理的数据比较多、比较复杂，那么在程序运行的时候，会占用大量的内存，当内存占用到达一定的数值，程序就有可能被操作系统终止，特别是在限制程序所使用的内存大小的场景，更容易发生问题。...下面我就给出几个优化Python占用内存的几个方法。 说明：以下代码运行在Python3。 举个栗子 我们举个简单的场景，使用Python存储一个三维坐标数据，x,y,z。...(ob)) 240 简单的三个整数，占用的内存还真不少，想象以下，如果有大量的这样的数据要存储，会占用更大的内存。...__dict__)) 56 112 数据量 占用内存 1 000 000 168 Mb 10 000 000 1.68 Gb 100 000 000 16.8 Gb 可以看到内存占用量，class比...1 000 000 12 Mb 10 000 000 120 Mb 100 000 000 1.2 Gb 最后 可以看出，在Python性能优化这方面，还是有很多事情可以做的。
m.buffer, [constant.Mi]byte{}) } } 可以看到，这里有个循环会一直向 m.buffer 里追加长度为 1 MiB 的数组，直到总容量到达 1 GiB 为止，且一直不释放这些内存...，这就难怪会有这么高的内存占用了。
腾讯云宝塔面板服务器，使用一段时间后，发现宝塔面板内存占用40%多，一直居高不下。 解决办法，打开软件商店，删掉一些自带和后来安装不必要软件。...宝塔首页观察内存变化不明显。 再PHP扩展里，安装PHP memcached 和 opcache ，这两个PHP扩展缓存组件。 只保留这两个PHP扩展，其它都可以卸载。...安装完返回宝塔首页，查看内存占用，从原来的内存占用40%多，下降到20%多，不过还会有起伏，控制在30%左右已经比以前好多了。...通过安装两个PHP缓存加速扩展，降低了宝塔面板上内存的占用率，网站浏览速度也明显更加流畅。
概述 使用top命令查看内存占用时，发现rsyslogd内存占用很高。.../systemd/system/rsyslog.service 在Service配置中添加MemoryAccounting=yes，MemoryMax=80M，MemoryHigh=8M三项来限制服务内存使用率
Typecho博客系统显示服务器占用内存的插件，代码很简单，这插件作者是12年写的，我用了已经不能用，我通过自学的一丢丢的PHP基础，简单的整理了一下，又能用了，奇怪的知识又涨了 插件截图 调用代码
文章目录 一、Bitmap 内存占用 二、Bitmap 内存占用计算示例 三、Bitmap 内存占用与像素密度 四、Bitmap 内存占用与像素密度示例 一、Bitmap 内存占用 ---- 在 Android...; 二、Bitmap 内存占用计算示例 ---- 1....获取 Bitmap 最小字节数 : 调用 Bitmap 对象的 getByteCount 方法 , 可以获取到 Bitmap 对象对应图像在内存中占用的最小字节数 ; // 从资源文件中加载内存 Bitmap...Bitmap 占内存大小计算 : Android 中默认使用 ARGB_8888 像素格式 , 每个像素点占 4 字节 , 上图宽 5224 , 高 2678; 5224 \times 2678 \...times 4 = 55,959,488 最终 Bitmap 在内存中的大小是 55,959,488 字节 ; 三、Bitmap 内存占用与像素密度 ---- 1 .
前一篇介绍了线上应用故障排查之一：高CPU占用，这篇主要分析高内存占用故障的排查。...现在以一个实际的例子分析内存占用的故障排查。 通过top命令，发现PID为9004的Java进程一直占用比较高的内存不释放（24.7%），出现高内存占用的故障。...想起上一篇线上应用故障排查之一：高CPU占用介绍的PS命令，能否找到具体是哪个的线程呢？...具体怎么使用可以查看本博的另一篇文章：利用Eclipse Memory Analyzer Tool（MAT）分析内存泄漏 这里详细介绍下jmap -histo:live [pid] 命令： 从上图可以看出...特别是占用了大量内存的int数组，需要仔细检查相关代码。 最后，总结下排查内存故障的方法和技巧有哪些： 1、top命令：Linux命令。可以查看实时的内存使用情况。
所谓Apache出现CPU高占用率就是指Apache在一段时间内持续占用很高的CPU使用率，甚至达到CPU100％，这个时候造成网站无法访问。...2.是否加载了第三方模块(so文件) Apache2.x要求所有的第三方模块都必须是线程安全的，但有很多第三方的模块可能存在内存泄露，因此时间一长就可以极大的消耗Apache资源。...所以可以采用将所有的第三方模块逐个关闭的方法看看运行一段时间之后Apache对资源的占用是否有所改善。 3....，表现出来的就是Apache所占用的系统资源持续增长。 ...这样就造成了内存溢出，时间一长会使得Apache所占用资源持续增长直到无法工作。
很多普通开发者, 甚至库的作者, 没有意识到 flate 算法内存占用过高的问题, 一个压缩器, 占用内存超过了 640KB !!!
尽管 SwiftUI 的惰性容器以及 Core Data 都有各自的内存占用优化机制，但随着应用视图内容的复杂（ 图文混排 ），越来越多的开发者遇到了内存占用巨大甚至由此导致 App 崩溃的情况。...本文将通过对一个演示 App 进行逐步内存优化的方式（ 由原先显示 100 条数据要占用 1.6 GB 内存，优化至显示数百条数据仅需 200 多 MB 内存 ），让读者对 SwiftUI 视图的存续期...无优化滚动至底截屏 从 Instruments 的分析来看，随着列表的滚动，内存占用持续增加中。 无优化效果 相信任何开发者都无法容忍这种内存占用的情况出现。...同未优化过的代码一样，随着数据量的增大，内存的占用也将随之提高。在 400 条记录的情况下，滚动到底部，内存占用值差不多是 1.75 GB。...，内存占用仍呈线性增长 ），但至少表明是有机会从 Core Data 中找到可优化的角度。
尽管 SwiftUI 的惰性容器以及 Core Data 都有各自的内存占用优化机制，但随着应用视图内容的复杂（ 图文混排 ），越来越多的开发者遇到了内存占用巨大甚至由此导致 App 崩溃的情况。...本文将通过对一个演示 App 进行逐步内存优化的方式（ 由原先显示 100 条数据要占用 1.6 GB 内存，优化至显示数百条数据仅需 200 多 MB 内存 ），让读者对 SwiftUI 视图的存续期...同未优化过的代码一样，随着数据量的增大，内存的占用也将随之提高。在 400 条记录的情况下，滚动到底部，内存占用值差不多是 1.75 GB。...图片 尽管本轮优化的效果一般（ 且数据增加后，内存占用仍呈线性增长 ），但至少表明是有机会从 Core Data 中找到可优化的角度。...图片 至此，我们终于完成了对该段代码的优化，无需再担心其可能因占用内存过大而导致的崩溃。
图片 大家都清楚Redis内存占用情况：与存储的数据量、配置参数、服务器内存大小等因素有关。在默认情况下，Redis 会使用尽可能多的内存，直到服务器的内存资源被占满。...当然Redis内存的使用方式不同于传统的数据库系统，它采用一些内存优化方式来最大化利用内存： 1. Redis 采用了紧凑的数据结构，比如使用压缩列表来存储小数据量的列表，这样可以节省内存空间。...另外，Redis 还提供了一些诊断工具，可以帮助你了解 Redis 的内存占用情况，例如： 1. INFO 命令 可以获取 Redis 服务器的各种信息，包括内存占用情况。...redis-cli 工具： 可以通过 redis-cli 工具连接到 Redis 服务器，并执行一些命令来查看 Redis 的内存占用情况。 1....在Redis命令行界面中，输入以下命令： INFO memory 该命令会返回Redis服务器的内存使用情况的详细信息，如图所示： 图片 总之，Redis 的内存占用情况是可以通过一些配置选项和诊断工具进行控制和了解的
用户多，不代表你服务器访问量大，访问量大不一定你服务器压力大！我们换成专业点的问题，高并发下怎么优化能避免服务器压力过大？...4，增量统计:不要实时统计大量的数据，应该采用晚间定时任务统计，增量统计等方式提前进行统计，避免实时统计的内存，CPU压力！...5，加图片服务器:图片等大文件，一定要单独经过文件服务器，避免IO速度对动态数据的影响！保证系统不会因为文件而崩溃！ 6，HTML文件，枚举，静态的方法返回值等静态化处理，放入缓存！...10，抛弃tomcat:做web开发，接触最早的应用服务器就是tomcat了，但是tomcat的单个最大并发量只能不到1w！采取netty等actor模型的高性能应用服务器！...当然还有更多的细节优化技术！
Java 程序 CPU 占用高的排查思路 可能造成线上服务大量异常的 log4j 假异步 Kafka 异步发送的优化 On-CPU 火焰图的原理和解读 使用 Trie 前缀树来优化 Spring 的路径匹配...开始尝试 JVM CPU 占用高，第一反应是找出 CPU 占用最高的线程，看这个线程在执行什么，使用 top 命令可以查看进程中所有线程占用的 CPU 情况，命令如下所示。...接下来先来优化这个 kafka 发送线程的 CPU 占用。...我们把 log4j 的行号输出关掉，CPU 占用又小了一点点，这个平顶的调用也不见了。 使用 Trie 前缀树来优化 Spring 本身的性能问题 继续分析占用高函数调用。...小结 整体优化以后，高峰期间的 CPU 占用从 100% 左右下降到了 35%，效果还是比较明显的。 性能优化是一个全栈的工程，能发现问题就已经解决了一大半了。
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