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linux swap交换的方法

swap交换主要是指当物理不够用时,系统会启用硬盘的一部分空间来充当服务器,而默认情况下swap会有一些设置标准,它与物理的大小也是有关系的,具体标准如下:Ram大小 Swap大小 2GB 6GB6GB 2GB 8GB8GB 3GB 11GB12GB 3GB 15GB16GB 4GB 20GB32GB 6GB 38GB64GB 8GB 72GB128GB 11GB 139GB查看空间 在使用java程序时,我们需要设置它的最大堆,这是对系统的一种保护。 到此这篇关于linux~swap交换的文章就介绍到这了,更多相关linux~swap交换请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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Python

Python阅读本文需要3分钟?? ① python中yield关键字的使用:yield 是一个类似 return 的关键字,只是这个函数返回的是个生成器当你调用这个函数的时候,函数部的代码并不立马执行 ,这个函数只是返回一个生成器对象当你使用 for进行迭代的时候,函数中的代码才会执行生成器特点:可迭代;只能读取一次;实时生成数据,不全中。

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    怎样大电脑 电脑方法【图文】

    下面小编就来教给大家怎样大电脑!    方法一:增加条  1.第一,先看下自己的电脑的剩余多少,总是多少,右击我的计算机然后找到属性栏,点开然后看是否需要添加。   3.最后就可以设置虚拟的大小,注意,虚拟应设置为实际的1.5倍左右,2G的可设置为2048-4096。     3.及时释放,优化中的数据以及提高系统其它部件的性能。    以上就是小编教给大家的大电脑的方法,这几种方法都是比较常见的。 我们在大电脑时,最简单的便是采用增加条的方法来进行大,但如果是不想采用这种方法的亲们,就可以采用其他几种方法,使用一些小技巧来增大电脑的虚拟,或者是经常对电脑中没有用的数据进行清理等方法来维持电脑的充足 小编对电脑大方法的介绍就到这里了,希望能够对大家有所帮助!

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    Nginx

    介绍 当启用缓时,NGINX Plus将响应保在磁盘缓中,并使用它们来响应客户端,而不必每次都为同一代理请求。 第一个必须的参数是缓的本地文件系统路径,第二个必须的参数keys_zone用于定义储有关缓项目元数据的共享区域的名称和大小:? NGINX启动后,缓加载程序只运行一次。它将先前缓的数据的元数据加载到共享区域。一次加载整个缓可能会在启动后的最初几分钟消耗足够的资源来减慢NGINX的性能。 从缓中清除 NGINX可以从缓中删除过期的缓文件。这是删除过期的缓以防止同时提供旧版本和新版本的网页的必要条件。 在处理请求时,太小的值可能会导致使用量过多和大量打开的文件描述符,太大的值可能会导致延迟。 将$ slice_range变量包含到缓键中? 启用使用206状态代码缓响应:?

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    c++ realloc 自动或减少

    size_t pointer_count(void **papszStrList, size_t &items)

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    动态

    4.2 页面缓 对动态网页来说,缓实际是动态网页输出的HTML,称为页面缓。 对于其它动态比如动态图片或动态XML数据,也是将它们的输出结果整体进行缓,实现机制跟动态一样。 可以将每个目录下的子目录或文件数量控制在有限的范围,但同时会增加点目录切换的次数。 动态的目的在于提供变化的,所以它的缓不可以长期有效,否则就失去了动态的意义。 这时就要想到如何展缓空间,显然,利用memcached来实现分布式缓展成为可能。 缓有效期的取值不能太长,虽然这样缓命中率高了,但动态的更新却不能及时实现 。 如果缓有效期的取值太短,虽然动态的更新可以及时实现,但这样频繁创建缓不如不使用缓。 一般使用CMS来管理静态,同时CMS可以在必要的时候更新静态化。 静态更新策略有2种,一是在需要更新的时候重新生成静态,二是定时重新生成静态化

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    Confluence(wiki)如何

    debug to 0 did not find a matching property.说是要让去optatlassianconfluencebinhs_err_pid2084.log 下查看具体的错误 ,具体如下:```# 摘录了一部分日志记录:# 部分一:# Possible reasons:# The system is out of physical RAM or swap space# In 解决办法:先升级Confluence所在机器的物理。 ,可以略微调大一点第三步:启动Nginx 和 Confluence 服务,如果服务正常,就可以使用了检验方式可以在Confluence的后台【一般配置】系统信息里的Java 栈堆 看到展后的数据。 也可以ps aux | grep java提醒:不足可能会引发Confluence一系列的问题,建议有问题,先排查问题

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    云服务器详解

    ,原有100G空间不够用了,将空间至200G,CBS是腾讯云提供用于云服务器的持久性数据块级储服务,云盘具有弹性,按需特性,云盘可以任意的按需。 不过云盘时不是所有的场景下都可以任意,云盘具有两个限制:系统盘不支持,理论上系统盘也能够支持,系统盘放操作系统数据,可能会造成系统启动异常本地盘不支持,本地盘使用宿主机的本地盘 Linux云服务器2.1. ,且方便,下章节中演示基于裸设备文件文件系统储空间。 2.2 裸设备磁盘上述步骤是裸设备磁盘的方式,过程中在数据损坏的风险,为了避免过程中误操作,强烈建议前对磁盘做快照,避免数据损坏时可以做恢复,谨记!

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    如何单台服务器的量?

    写在前面最近收到监控系统的报警,一看是服务器的磁盘的储超出了阈值。此时第一时间想到的就是要给服务器了,说到服务器,其实没有小伙伴们想的那么复杂。 简单点来说,服务器可以分为两种:一种是增加服务器的数量;另一种是增加单台服务器的储。今天,我们就来说说如何增加单台服务器的量。 文章已收录到:https:github.comsunshinelyztechnology-binghehttps:gitee.combinghe001technology-binghe服务器Linux bytesDisk identifier: 0x14b52796 Device Boot Start End Blocks Id System4.创建新硬盘分区命令参数:fdisk可以用m命令来看fdisk命令的部命令 ;a:命令指定启动分区;d:命令删除一个在的分区;l:命令显示分区ID号的列表;m:查看fdisk命令帮助;n:命令创建一个新分区;p:命令显示分区列表;t:命令修改分区的类型ID号;w:命令是将对分区表的修改盘让它发生作用

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    STL管理

    对STL常见器,vector,map等的管理进行分析,以及管理方法,和操作系统管理进行了简要的讲解。 对STL常见器,vector,map等的管理进行分析,以及管理方法,和操作系统管理进行了简要的讲解。 rBAoL1-Q20mAN44lAAO6uDAqdEA653.png STL管理.ppt

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    Docker限制

    前言​ 默认情况下器使用的资源是不受限制的。也就是可以使用主机核调度器所允许的最大资源。但是在器的使用过程中,经常需要对器可以使用的主机资源进行限制,本文介绍如何限制器可以使用的主机。 为什么要限制?​ 限制器不能过多的使用主机的是非常重要的。 这里我们考虑一个比较常见的场景,大量的器把主机的消耗殆尽,OOME 被触发后系统核立即开始杀进程释放。如果核杀死的第一个进程就是 docker daemon 会怎么样? 不是的,docker 的官方文档中一直强调这只是一种缓解的方案,并且为我们提供了一些降低风险的建议:通过测试掌握应用对的需求保证运行器的主机有充足的限制器可以使用的为主机配置 swap好了 ,啰嗦了这么多,其实就是说:通过限制器使用的上限,可以降低主机耗尽时带来的各种风险。

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    储库原理

    Content Repository 储库就是本地储所有FlowFiles的地方,通常是三个储库中最大的。该储库利用不变性和写时复制来最大提升读写速度和保证线程安全性。 Content Repo的核心设计是将FlowFile的在磁盘上,并仅在需要时才将其读入JVM。这使NiFi可以处理大量小的对象,而无需生产者和消费者处理器将完整的对象保中。 与JVM Heap具有垃圾回收过程一样,当需要空间时可以回收无法访问的对象,在NiFi中在一个专用线程来分析储库中未使用的。将FlowFile的标识为不再使用后,它将被删除或档。 储库由磁盘上的文件集合组成,这些文件被打包到Containers和Sections中。Section是Container的子目录。可以将Container视为储库的根目录。 要访问储库会使用Resource Claims的属性向下钻取到磁盘上的特定文件,然后在从文件流式传输之前寻找资源声明指定的偏移量。

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    C语言: ---gdb查看和寄

    gdb没有CodeWarrior强大,但是也提供了查看寄器的命令:(gdb) info register r1r1 0xbffffb40 3221224256(gdb) info registersr0 0xc027c8fc 3223832828xer 0x0 0acc 0x0 0spefscr 0x3c 60orig_r3 0x1 1trap 0x700 1792 你可以使用examine命令(简写是x)来查看地址中的值 n 是一个正整数,表示显示的长度,也就是说从当前地址向后显示几个地址的。f 表示显示的格式,参见上面。如果地址所指的是字符串,那么格式可以是s,如果地十是指令地址,那么格式可以是i。 当我们指定了字节长度后,GDB会从指定的地址开始,读写指定字节,并把其当作一个值取出来。 表示一个地址。nfu三个参数可以一起使用。 例如: 命令:x3uh 0x54320 表示,从地址0x54320读取,h表示以双字节为一个单位,3表示三个单位,u表示按十六进制显示。输出格式一般来说,GDB会根据变量的类型输出变量的值。

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    器 & 服务: k8s的与自动

    首发:https:mp.weixin.qq.comseWwT1xBvnqvmHMXTVZ7KUA公众号:程序员架构进阶一 前言 直到现在,都还停留在动态的门口,本篇将开始正式尝试动态实现。 kubectl 本身提供了 scale 和 autoscale 命令用于和自动,下面就重点介绍这两种方式。 二 方法-kubectl scale  kubectl scale 命令可以支持动态。 测试使用 apache 的 ab 工具进行压力测试,并观察在指定压力下效果:4.1 创建 service 文件创建 service-web.yaml 文件,如下。 在压测过程中,通过 top 命令查看实时 cpu 和使用情况,以及 pod 进度。至此,两种 kubectl 提供的和自动方法介绍完毕。

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    JDK器学习之ArrayList:底层储和动态

    ArrayList 底层储和动态逻辑 ArrayList 作为最常用的器之一,通常用来储一系列的数据对象,O(1)级别的数据读写I. 底层数据模型查看源码,其部定义的成员变量 默认数组量private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; 静态成员,创建一个空的ArrayList时,部数组实际使用这个 ,也就是List只有的逻辑,没有缩小量的逻辑3. ,后数组迁移,最后进行赋值逻辑: 优先原来量的1.5倍若依旧不够,则到恰好能纳所有元素在列表的最后添加元素,不要使用add(index,object)方法,会造成没必要的数组迁移调用插入删除示意图 = size; } @SuppressWarnings(unchecked) public E next() { 下面方法确保在遍历过程中,若有其他线程修改了列表的,则抛异常 checkForComodification

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    ClickhouseZookeeper

    ClickHouse的最佳架构,主要考虑了以下两点:展性,即集群机器越多,性能越高,集群性能=∑单机性能可靠性,通过使用复制机制,来抵抗单机宕机、机房宕机风险01CK新增副本本测试主要用来做灾难恢复测试 ,即集群中某个分片对应的两个节点挂了一个,需要新增一个节点,量数据同步情况和效率。

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    docker

    image.pngimage.pngDOCKER在线DOCKER搭建私有仓库

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    RGW百亿级对象方案

    现有问题元数据:1). 单个bucket在object数量上限:受限于bucket的index shard数量,而shard数量在上限。2). 单集群就算业务能够忍受OSD的影响,也会始终受限于单个集群的机柜数量限制:一个集群不可能在同一个机房无限制的新增储节点。3). 用户自己在数据库维护object列表,不需要在bucket的list操作。整体思路依然采用一致性hash算法去进行,但是对该算法进行了改进,收益在于:支持后端节点的,同时不会产生数据迁移。 整体构架新增一个Bugbucket Gateway进行路由和请求处理,将来自client端的请求根据hash路由规则转发到后端zone上面的bucket,之后再将后端的返回的请求返回给最终的客户端。 对应步骤1根据客户端提交的ringtoken按指定好的hash算法进行路由,将请求转发到对应的集群bucket(按后端的认证要求,需要对request进行重新签名)。

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    如何自动展K8S储池量?

    Portworx技术视频系列:通过PX-AutoPilot自动储池量 视频 欢迎来到Portworx技术系列视频,我是Ryan Wallner。今天我们来介绍一下量管理。 Portworx Autopilot,我们会专门介绍一下储池充、量管理,这样可以让用户基于一些提前设定的规则引擎,自动的添加磁盘。 Portwortx Autopilot可以自动化的管理量,自动化的运维,例如添加磁盘,充PVCs,或者在储池里充磁盘。 、已经使用了多少,CPU、这些。 我们设定一个规则:如果我们剩下的量已经不到40%了,也就是我已经使用了60%的量,就会触发动作,来充我们的集群。充的方式是增加磁盘。

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    将vagrant的centos镜像到800G准备阶段虚拟机大功告成

    也许官方是出于轻便化的考量,但作为要在vagrant上搭建各种开发环境的开发人员,8G的量只能让vagrant沦为鸡肋。幸好,网上有大神们总结如何给vagrant。 以下是我参照教程后的实操过程,到了800G, 亲测可用!? 效果准备阶段关闭虚拟机☁ centos vagrant halt转换镜像☁ centos cd ~VirtualBox VMscentos_default_1533259579120_24934☁ device 0 --type hdd --medium clone-disk1.vdi☁ centos vagrant up # 开启虚拟机☁ centos vagrant ssh # 进入虚拟机虚拟机 以下是在虚拟机操作 查看磁盘,并格式化➜ ~ sudo fdisk -l➜ ~ sudo fdisk devsda# 按p显示分区表,默认是 sda1 和 sda2。

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