一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
Redis在执行 fsync 的时候,redis 为了保证 AOF 文件安全性,会校验上次 fsync 的时间是否大于2秒。若超过2秒,会发生阻塞。
Redis变慢排查的上一篇,我们是基于Redis命令为入口,比如命令使用不得当,bigkey问题,以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的,认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
Redis提供了将数据定期自动持久化至硬盘的能力,包括RDB和AOF两种方案,两种方案分别有其长处和短板,可以配合起来同时运行,确保数据的稳定性。
Memcached特点 协议简单,基于文本行的协议 基于Libevent的时间处理 内置内存存储方式 分布式缓存服务器(采用一致性哈希算法实现的客户端分布式,而非服务器端的分布式) 内存分配机制 -
之前 reizhi 一直在使用开心版 Primo Ramdisk,不过因为版本较旧,终究还是想更换到其他解决方案。经过一番网络搜索后,发现 ImDisk Toolkit 这款免费的内存虚拟硬盘软件在功能上不输很多付费软件,并且处于积极更新中。在2019年里共更新了5个版本。除此之外,像最常见的动态内存分配、一键设置环境变量、保存内容到镜像等功能都有提供,使用非常方便。不过它并不能够使用系统无法识别的内存,这一点需要注意。如果想使用 Ramdisk 的话,最好还是更换到64位操作系统吧。
爱可生南区交付服务部团队 DBA,负责客户 MySQL 的故障处理以及公司数据库集群管理平台 DMP 的日常运维。
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
服务器在运行过程中,需要大量的内存容量来支撑,内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候,可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。有需要请联系TG:TW_001
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。
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
KVM forum 2019上,作者和同事的演讲主题是《How KVM-based Hybrid Deployment Powers Bytedance’s Biggest Day Ever》。 在这里详细展开一下,介绍一下基于KVM虚拟化的混合部署。下文的脉络大约是: 1,业务背景 2,为什么使用KVM虚拟化方案 3,在使用KVM虚拟化方案的过程中,我们做了那些改进 4,基于KVM虚拟化的混合部署方案取得了怎样的效果
在本文中,我将向您展示如何使用新版本的MySQL(5.7+),以及如何更容易地解决 MySQL内存分配中出现的问题。
如果不停的 new 数组,可能会造成 GC 的压力,因此在 aspnetcore 中推荐使用 ArrayPool 来重用数组,本文将介绍如何使用 ArrayPool。
当开发一个新的项目时,由于访问量级比较少,对于程序的性能来说不是太过重要。当随着业务的迭代升级,通过增加服务器来支撑业务,如果一个 server 程序用了公有云 1000 台服务器,而且都是大型机器,成本上升就不是一个级别。为此总结最近优化的一些小技巧来提升 GO 程序的性能,毕竟能减少几台是几台,都是钱。 而在优化的过程中,看了一下代码,切片用的地方还真不少,但性能却不高,为此总结一下切片的优化过程: ◆slice 赋值比 append 性能优: 在使用 slice 时,如果知道切片的容量与大小,可以进行
Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false,而且引起性能的问题。
最近工作之余,对以往的性能测试相关知识做了整理和复盘,发现了很多之前没认真思考过的小细节,整理出来,以供参考。。。
作者:lunnzhang,腾讯 CDG 后台开发工程师。 2007 年,他和朋友一起创建了一个网站。为了解决这个网站的负载问题,他自己定制了一个数据库。2009 年开发的,这个是 Redis。这位意大利程序员是萨尔瓦托勒·桑菲利波(Salvatore Sanfilippo),他被称为Redis之父,更广为人知的名字是Antirez。 一、Redis简介 REmote DIctionary Server(Redis) 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分
今天分享一位同学百度实习一面的面经,技术栈是 C++,由于项目没什么亮点,所以大部分内容都是在问 C++ 的问题,没怎么问项目问题。
优化服务器之前, 需要先对问题的规模做合理的预估, 然后对关键的数据做采样, 做对比, 看和自己的预估是否一致, 误差大在什么地方, 是预估的不对, 还是系统实现有问题.
最近在研读书籍 深入浅出nodejs , 随手写下的一些笔记, 和大家分享~ 如有错误,欢迎指正~
1、点击Create a New Virtual Machine图标按钮,或者file->new virtual machine
组件介绍 在iOS App中,有两种闪退是让人深恶痛绝的,一种是异常退出,另外一种是爆内存杀进程。前者已经有完备的工具协助定位分析,而后者却一直是业界的难以治愈的毒瘤。你是否遇到过线上App因为爆内存导致频繁闪退却又无法获得堆栈信息进行有效定位的困境?你是否费劲心思拿到JestsamEvent文件(系统爆内存日志)却依然束手无策?本文将介绍一款IOS爆内存分析利器,它可以以极其微小的代价让藏匿极深的爆内存罪魁祸首无处遁形——OOMDetector。 OOMDetector是手Q自研的IOS内存监控组件,腾讯
Oracle SGA (System Global Area) Oracle 系统全局区,包含实例的数据和控制信息,由所有服务进程和后台进程共享。
在性能测试中,需要根据具体的性能需求和系统架构等情况,采用不同的测试策略,其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章,就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
从 Linux 内核 VS 内存碎片 (上) 我们可以看到根据迁移类型进行分组只是延缓了内存碎片,而并不是从根本解决,所以随着时间的推移,当内存碎片过多,无法满足连续物理内存需求时,将会引起性能问题。因此仅仅依靠此功能还不够,所以内核又引入了内存规整等功能。
OpenResty® 开源 Web 平台以高性能 和低内存占用著称。我们有一些用户甚至在嵌入式系统中运行复杂的 OpenResty 应用,比如机器人。也有一些用户在把他们的应用从其他技术栈(比如 Java,NodeJS 和 PHP)迁移到 OpenResty 之后,观察到内存使用量上的显著下降。
毕竟不是全职写文,工作生活之余,遇到自己想写的,又不想随便水一水、或只做一个搬运工,往往需要查阅大量相关知识来吸收、总结、抽离、创新,时间上太紧,难成好作。
随着并发访问量的不断增加,Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时,它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此,本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结,并提供一些解决方案。
有时候用redis客户端(php或者java客户端)连接Redis服务器,报错:“Cannot assign requested address。”
这篇文章我会先介绍整体的架构设计,然后再深入各核心模块的详细设计、核心流程的剖析。
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该
非对称存储访问结构(NUMA,NonUniform Memory Access)是最新的内存管理技术,是对多处理器结构(SMP,Symmetric MultiProcessor)改进。随着CPU核心数量和频率的不断提升,SMP下所有CPUCore都通过同一个内存控制器访问内存,性能瓶颈越来越严重。所以最新的多处理机服务器把内存控制拆分,由不同的CPU管理自己的内存地址。
无论是 windows 系统还是 linux 操作系统,在硬盘上都有一块虚拟内存的空间。 无论你使用的是哪个系统,都存在一个问题,那就是到底虚拟内存的空间需要多大呢?虚拟内存又是什么呢? 本文就来详细介绍一下。
我赶紧看了下监控,一切正常,距离上次发版好几天了,FULL GC 一次没有,YoungGC,十分钟一次,堆空闲也很充足。
某天,运维老哥突然找我:“你们的某 JAVA 服务内存占用太高,告警了!GC 后也没释放,内存只增不减,是不是内存泄漏了!”
1)、TCP面向连接(如打电话要先拨号建立连接);UDP是无连接的,即发送数据之前不需要建立连接。
在业务新上线,或者业务做活动,压测成为必不可少的一步。但是很多开发对如何做好服务压测并没有特别系统的了解,这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务压测的目的、做法、误区,帮助大家更好地达成压测的目的
“平时不用看源码, 看源码太费时间,还容易忘记,工作中出现问题再针对性地阅读,效率更高。”
公司某业务使用的Redis集群是自建的,前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。 老集群共有 350W key,占用内存 8.8 G,DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移,于是提前删除了这两百万key。 删除key后发现redis内存竟然几乎无变化,350W key删除了两百万,怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了?通过比对数据发现,计划被删除的数据确实已经删除了。 为什么删除了两百万key,内存未释放呢?这个问题一直困扰着我,通过查阅资料终于弄明白了。
一、简介 最近在压测新的存储,正好把工作过程中积累的对高性能MySQL相关的知识体系构建起来,做成思维导图的方式。总结乃一家之言,有不妥之处,望给位读者朋友指正。 二、思维导图 构建高性能MyS
性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息。通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标。 info命令输出的
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示。同时,由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
采用(微内核)结构时,将OS分成用于实现OS最基本功能的内核和提供各种服务的服务器两个部分。
在我们探究和优化Redis性能的过程中,「Redis内存碎片」是一个不可忽视的话题。
为了快速定位并解决性能问题,这里选择5个关键性的数据指标,它包含了大多数人在使用Redis上会经常碰到的性能问题
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。
Spark是一种通用的集群计算系统。它可以在从单个节点到数千个分布式节点的集群上部署和运行并行应用程序。Spark最初设计用于运行Scala应用程序,但也支持Java,Python和R.
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