但是，调试这种 OOM（Out of Memory）的问题有时候是非常困难的，因为你不知道代码哪个地方会导致内存泄露。但是如果你运行程序进行调试，程序又会中途被杀掉或者直接卡死系统。...如果我们有办法看到程序里面每一个函数占用的内存大小，那么我们就能缩小检查的范围。...print('运行程序的时候，你不会看到这一行') def run(): func_a() func_b() func_oom() run() 这段程序直接运行会因为内存泄露的问题被系统直接杀死...在使用filprofiler之前，还需要调整一下虚拟内存的大小。否则，filprofiler本身也会因为占用内存过大的问题而被系统杀掉。...先使用free命令看一下系统可用的内存有多少： 系统可用内存为1619456 KB 我们使用ulimit命令，把程序能够使用的内存稍稍调低一些，这样即使被占满，也不会被系统杀死： ulimit -Sv
知道的越多，不知道的就越多，业余的像一棵小草！ 编辑：业余草 来源：https://www.xttblog.com/?p=5011 今天，抽个时间，我们换换“口味”，聊一个你可能会经常犯的一个错误！...因为，e.printStackTrace() 在打印异常到控制台时，会将产生错误堆栈字符串存入到字符串池内存空间，如果此时的空间比较小，并且异常多，此内存空间可能一下子就被占满了，并且有些在此内存空间产出字符串的线程还没完全生产完整...你会发现，大量的线程被卡在了异常输出的位置。通过具体的行号信息，查看源码。 ? 确实是 e.printStackTrace() 的锅。 那么该怎么解决呢？ 1、提高代码质量，从源头解决。...除此之外，e.printStackTrace() 是将日志输出到控制台，如果我想将日志输出到文件，或者第三方服务器上，它就无能为力了。...不知道大家是否还记得？都 9102 了，你还不知道 System.out.println 的危害！
id=69364 XML Dos 也叫 XML Bomb ，其原理是通过无限制的递归，或传递的实体内容过大造成内存占满，从而实现 Dos。...仅 0.03/s, 通过 BurpSuite 改成恶意请求后提交查看本次服务器响应时长。 ? ? 服务器响应时间为：11.16/s， 说明本次复现成功。...当然，我的小水管电脑肯定和服务器级别的没法比，这里仅供学习研究了。 然后我在官方 bugs 中又看到一个有意思场景，可直接占满服务器内存（当前 php-fpm版本：5.5.30）。 ?...抱歉此处没有配图，电脑的内存被php-fpm进程占满，多达 6G 内容使用量。直至超过 50 秒 进程被kill ?...我的解决办法是用PHP的强制类型转换，替换 json_decode 的功能（不知道是我搜索引擎使用方法不对还是咋的，居然没有看到用这种方法去解决的栗子，也是醉了）。 ? 耗时 0.112 秒！！！
什么影响香港服务器的速度原因1、服务器缓存：清理缓存即可，不同服务器方法不一，根据自身服务器系统可百度。...2、运行内存被占满：运行内存被占满就好像我们手机的运行内存一样，一旦同时运行较多的程序或软件，那么运行内存就会出现这种情况，一般是减少程序或软件的运行数量或扩展运行内存。...3、带宽、流量被耗尽：一般在流量高峰期或被共计时会出现这种情况，表现为网站服务器无法响应，我们可以增加带宽、流量的方法应对。...5、图片、视频文件过大：很多时候我们在上传文件时，都不会在意图片、视频等文件的大小，一旦图片、视频过大，那么打开网站时就会出现图片或视频一点点的被加载出来，或者半天都加载不出来图片或视频文件，处理方法是在我们上传文件时就应该限制或者注意控制上传图片...6、线路：香港服务器机房一般默认的线路都是BGP国际线路，在此基础上，我们还应该注意BGP线路里面是否包含了CN2国内专线，CN2国内专线可以提高服务器的速度。
文章背景 日常的工作中，会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件，遇到某台服务的CPU被占满了，这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。...这里是通过一个普通的服务器做演示使用，如图所示当前服务器占用CPU最高的是一个叫做kube-apiserver命令运行的一个进程，该进程的PID为25633,当然你可能遇到一个服务器上运行有多个服务，想快速知道占用率最高的那几个进程的话...但是通过以上的方法获取到服务器占用资源的进程之后，还是不知道CPU使用究竟耗时在哪里,不清楚瓶颈在哪里，此时就可以通过Linux系统的性能分析工具perf分析，分析其返回的正在消耗CPU的函数以及调用栈...Off-CPU[2], 还有 Memory[3], Hot/Cold[4], Differential[5] 等等. on-CPU/off-cpu的区别就是一个是用于CPU是性能瓶颈，一个是IO是性能瓶颈，当你不知道当前的服务器的性能瓶颈究竟是什么的时候...，你可以使用这两种类型进行对比，通过两种火焰图的差别是比较大的，如果两张火焰图长得差不多, 那么通常认为CPU被其它进程抢占了.
同时left join自关联，即便内存不够的情况下，spark依旧会写入磁盘，但任务相当的慢。...11、CPU瞬时的使用率大概在100-200%左右，最高持续6秒，随后降至百分之2%左右 12、并发极端的情况还未完全测试，但以spark的原理，倘若第一个任务没有占满spark的总并发数，那么另一个任务将会在这些空闲的...13、spark.speculation true 推测执行，这个参数用来比如有数据倾斜或者某个task比较慢的情况下，会另起一个task进行计算，哪个先完成就返回哪个结果集。...所以，推测执行这个参数不知道在spark1.6是否修复，后续进行测试。...17、spark.kryoserializer.buffer.max 数据传输序列化最大值，这个通常用户各服务器之间的数据传输，这里给到最大10g 18、spark.default.parallelism
来到这里其实我第一个能说上的，就是Owner感，也不知道是为啥，从毕业开始无论做哪个项目，我都没把它们看成是工作，我都把它们看成自己的崽，都是看着它一步一个跟头成长起来的。...进入正题吧，今天给你们带来了新一版的分布式文件系统，当然这依然是一个KV形式的纯内存分布式文件系统。能做到什么能力呢？...PS:关于这里的负载均衡，大家可以通过对比几个 ChunkServer 的增长速度，增长基本是均衡的，不会堆积在某个机器上，最终所有机器基本都被占满，已占满的机器不会再提供存储服务，除非文件被回收。...2、每一个块获取N个需要的可用服务器，并且对服务器容量进行提前占用，防止文件存储过程中的耗时导致超量存储导致磁盘容量溢出。 3、 对文件进行存储，并且存储Chunk 所在的服务器。...4、对服务器占用进行解除。
对数据库的操作太频繁导致效率的下降，也是影响系统性能很重要的一部分，其实服务器也是普通电脑的构成，主要的资源是CPU和内存，这两个因素无论是哪种都有可能导致系统的崩盘，如果是CPU被占满了，系统的反应会变得异常缓慢...，时间长了可能还会慢慢缓过劲来，内存如果占满了那么会导致系统的崩溃，直接运行不下去了，其实宕机核心点不会跑出这两种因素。...现在就常见的服务器宕机问题做个归纳总结： 1.磁盘空间被占满，现在程序员运行的时候都习惯于带上log打印，如果时间长了加上没有清理的机制早晚会出问题，这个错误在平时运行过程中经常出现，如果使用的云计算服务器通常在系统崩盘之前都会发个短信...并发性能问题，如果多个人同时操作一个数据库或者数据块，会导致系统假死状态，这种属于争抢CPU资源问题，可以通过增加硬件配置以及优化软件代码的效率去解决，数据量如何足够大就可以考虑分布式的管理 3.数据受损或者被破坏导致系统崩盘...后台管理的任何细节都有可能 服务器宕机查找问题的几个线索： 1.看看服务器是不是存在内存泄漏问题，有些时候重启机器开始还能正常运行弄了一段时间之后就会变得非常缓慢，十有八九都是内存的问题 2.是否有黑客入侵造成
因为写程序之前，查询了一下满足条件的数据总共有 200 w 数据，这样如果直接一把查询出所有数据，主要担心堆内存直接占满，导致 OOM 错误。...这样大致可以看出，程序没有在期待时间内运行结束，就是由于堆内被占用过多，持续引起Full GC，应用程序线程持续被挂起。然后我们再看堆内存老年代占用情况。...image.png 如上图，堆内存老年代占用空间持续上升直到接近占满，引起 Full GC，并没有缓解这种情况，之后内存占用一直接近到占满。 综上，我们可以得知程序出现了内存泄漏。...最后查看日志，由于没有必要的日志输出，都不知道程序卡在那了。 需要了解一些 JVM 相关工具，可以及时查看 JVM 相关情况，如内存使用情况。...如本文的例子，实际上我们可以 dump 内存，然后分析哪里发生了内存泄漏。很不幸的是，这方面本人只是处于了解层面，用的时候却不知道如何下手，只好求助于一些现成开源工具完成。
: Out of memory: Kill process 资源占满问题 1、cpu占满导致性能低 常见于密集运算型服务，此处又分正常逻辑占用和异常逻辑占用，正常逻辑是指由于正常逻辑包含大量检索，比较等操作导致的...，这种问题应重点优化实现结构；对于非正常逻辑也就是bug，一般是有死循环、嵌套过多、算法效率低等问题，可以通过golang提供的pprof生成冰柱图分析问题所在； 2、带宽占满 数据中转服务和返回静态资源的服务比较常见带宽占满的情况...，此问题线上是打压过程中qps上不去，但是cpu、内存都没那么大压力，使用nload查看本地网卡的in-out判断带宽是否占满，无法确定本机网卡大小时，可以使用iperf查看网卡极限带宽，再做对比； 3...、io被占满 磁盘io在当前的服务设计中已经很少会变成瓶颈，但是也是一个需要排查的地方，可以使用iostat命令查看磁盘io状况； 4、后端服务为性能瓶颈 对微服务架构的服务常见的就是后端服务瓶颈，导致被测服务最大...左右，通过pprof+火焰图分析，耗时主要在log记录上，最后把log库由logurs更换为zap解决问题，但是服务瓶颈仍然在记录log上； 3、网络参数及配置合理性问题 一般语言的http框架或web服务器都有各种参数可配
: Out of memory: Kill process 资源占满问题 cpu占满导致性能低 常见于密集运算型服务，此处又分正常逻辑占用和异常逻辑占用，正常逻辑是指由于正常逻辑包含大量检索，比较等操作导致的...，这种问题应重点优化实现结构；对于非正常逻辑也就是bug，一般是有死循环、嵌套过多、算法效率低等问题，可以通过golang提供的pprof生成冰柱图分析问题所在； 带宽占满 数据中转服务和返回静态资源的服务比较常见带宽占满的情况...，此问题线上是打压过程中qps上不去，但是cpu、内存都没那么大压力，使用nload查看本地网卡的in-out判断带宽是否占满，无法确定本机网卡大小时，可以使用iperf查看网卡极限带宽，再做对比； io...被占满 磁盘io在当前的服务设计中已经很少会变成瓶颈，但是也是一个需要排查的地方，可以使用iostat命令查看磁盘io状况； 后端服务为性能瓶颈 对微服务架构的服务常见的就是后端服务瓶颈，导致被测服务最大...6k左右，通过pprof+火焰图分析，耗时主要在log记录上，最后把log库由logurs更换为zap解决问题，但是服务瓶颈仍然在记录log上； 网络参数及配置合理性问题 一般语言的http框架或web服务器都有各种参数可配
攻击者通过代理服务器或者肉鸡向向受害主机不停地发大量数据包，造成对方服务器资源耗尽，一直到宕机崩溃。 QQ截图20190102154131.jpg 怎么判断是否被CC攻击？...QQ截图20190102152420.jpg 1、耗Cpu资源 黑客用1万台肉鸡，刷新你网站动态页面，如果你程序不够健壮，cpu直接100% QQ截图20190102152450.jpg 2、耗内存资源...黑客只要刷新你动态页面中搜索数据库的内容，只要搜索量一大，内存占满。...黑客找到上传文件，或者是下载文件的页面，在不停的上传与下载，磁盘资源点满 QQ截图20190102152549.jpg 4、耗带宽资源 下面这个带宽接10G，攻击上来2G，能看流量占用多少，如果流量占满了...，服务器直接掉包，掉线。
在叙述经历之前，先简单的介绍一下服务器配置情况： ECS 1核2G内存1MB带宽，Linux系统 RDS 2核240MB内存，最大连接数60 Redis 256MB共享实例，搬家之后没用到 CDN 按量付费...经历 前段时间听说过互联网大佬阮一峰博客被DDOS的经历，可谓是持久啊，最终被迫转移服务器，据说还被勒索。然不知道为啥是哪个仙人板板居然盯上了我的小站？难道我比阮大神长得帅？...心想是不是RDS数据库的问题，查看了监控报警面板，CPU和内存利用率和当前总连接数都正常，没有什么异常，凌晨两点-六点左右的确有波动，但是不至于被D死。...问题解决 其实，最终问题怎么解决的，我并不清楚，说几个比较疑惑的点： ECS 服务器 CPU 和内存也在正常阈值 Nginx 和 PHP-FPM 进程都分别重启过 RDS 数据库连接数尽管有所波动，但是并没有占满未释放...黑客利用被入侵的路由器获取网络流量，从而控制大连肉鸡。 大多数肉鸡是没有安全意识的，并且被长期利用，经发现，不少是云服务商主机、托管服务器主机，被黑客利用漏洞控制。
0.125MB/s=128KB/s 8Mbps=1MB/s 80Mbps=10MB/s 112Mbps=14MB/s 国内市场占有率低的云厂商一开始为了吸引用户，大多是不限制入带宽的，比如1Mbps带宽的服务器...，在服务器里面安装迅雷等p2p软件下载大文件（比如ISO镜像）能达到≥10MB/s的速度，有时候甚至几十MB/s，用户真正付费的是1Mbps的出带宽，云厂商自己承担了巨额入带宽费用。...国外的云厂商一开始运营的时候就对入流量收费，我2015年用AWS的时候吃了苦头，当时我并不知道他们的计费规则，以为跟国内一样不收入流量费，不知道怎么搞的产生了2000T的入流量，当时300美元的账单出来了...我见过一些人，买的机器全是【1核CPU+1G内存+1Mbps带宽，简称1C1G1M】的最便宜的按量计费服务器，然后爬虫业务，入带宽跑得非常高、出流量非常低（这种Windows远程很卡或者老断开重连，因为远程也需要入带宽...，但是入带宽被爬虫或p2p下载业务占满了，所以影响远程），而他自己只需要付几毛钱的出流量费用，入流量的费用是出流量的成千上万倍却是厂商自己承担，必要的时候厂商会限制，毕竟这种生意没有哪家厂商愿意长期做，
故障现象： 1、某分行部署的某台服务器内存占用过高,导致死机； 2、代码层面检查暂未发现问题，服务器硬重启持续一段时间后（3-5天）再次占满。...，在正常范围内； 在crontab 中发现有两个脚本每天14点进行FTP批量数据传输，找到相应的传输文件存放目录发现每天传输的文件达到30多个G，由此可判断这就是故障之根本，FTP传输文件，会缓存到内存中...，服务器内存也只有32G，FTP传输导致缓存被占满，Linux不能自动清理缓存导致死机。...Linux内存中缓存占用的空间是可以自动释放的，现在缓存占用了整个内存导致死机，肯定是没有自动释放缓存。 解决方法： 设定Linux内存参数，始终留出一块空间，以避免缓存不释放导致死机。...方案一： 可手动清理页文件缓存，但是需手动执行； echo 1 > /pron/sys/vm/drop_caches 方案二： 我们采用的方法是设定内存最低剩余内存，不让缓存占满 1.使用root
你知道的越多，你不知道的越多 上次给老公们说过了死循环cpu飙高的排查过程，今天就带着老公们看看堆内存溢出我们一般怎么排查的。...JVM堆内存被分为两部分：年轻代（Young Generation）和老年代（Old Generation）。 年轻代 年轻代是所有新对象产生的地方。当年轻代内存空间被用完时，就会触发垃圾回收。...年老代 年老代内存里包含了长期存活的对象和经过多次Minor GC后依然存活下来的对象，通常会在老年代内存被占满时进行垃圾回收。...今天我就用一个JDK自带的工具jvisualvm来给大家演示一波怎么操作的，因为这玩意谁都有，你去命令行敲一下jvisualvm就出来了（Mac是这样的，不知道Windows是怎么样子的）。...延伸点 上面我们使用工具jump了，那怎么去服务器上jump呢？
如果你的网站被CC攻击导致无法访问，那么指定会有一种资源（CPU/内存/IO/带宽）耗尽。 ...（2）耗内存资源 黑客不断刷新动态页面，搜索数据库的内容，只要搜索量变大后内存占满。网站直接打不开或者是非常卡。 ? ...如果客户端持续建立这样的连接，那么服务器上可用的连接将一点一点被占满，从而导致拒绝服务。 ...，就会使得服务器的资源被消耗，最后可能宕机。 ...并且能够快速返回结果并释放进程，从而也能缓解服务器的内存压力。
class文件中描述一个方法引用被调用的方法和被访问的变量的代码，是采用符号引用的形式实现的。...符号引用的形式可以粗略的认为是字符串的形式，就是用字符串标明需要调用哪个类的哪个方法或访问哪个字段或变量。就像符号引用这个名字一样，这些仅仅是符号，是拿不到具体值的，所以必须要进行转换。...这块区域也不需要进行 GC 4、堆 堆是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块存储区域。堆内存被所有线程共享。主要存放使用new关键字创建的对象。所有对象实例以及数组都要在堆上分配。...当年轻内存占满后，会触发Minor GC，清理年轻代内存空间。 老年代存储长期存活的对象和大对象。年轻代中存储的对象，经过多次GC后仍然存活的对象会移动到老年代中进行存储。...老年代空间占满后，会触发Full GC。 注：Full GC是清理整个堆空间，包括年轻代和老年代。如果Full GC之后，堆中仍然无法存储对象，就会抛出OutOfMemoryError异常。
安卓 ImageView 的 scaleType 用法实用总结 如果想快速决定用哪个值好，那直接跳到后面的总结吧。 ImageView 共有7种 scaleType。...（注意这里图片背景为灰色，图片白色部分不属于ImageView，即ImageView已被图片占满。...ImageView） 希望图片能够完整显示 那就用fitCenter、 fitStart、fitCenter（选哪个取决于要怎么对齐了，一般是用fitCenter吧，没有设置的时候默认值就是...fitCenter） 希望图片占满整个ImageView，并且能够容忍两边被裁剪 用centerCrop 不一定要撑满ImageView 用centerInside 希望按照图片原来大小显示，并且能容忍周围被裁剪...就个人使用来说，觉得最常用的就是fitCenter（默认值），因为能够按比例且完整显示，又能在某个方向撑满控件；当希望控件被图片占满时（图片可以被适当裁剪），比较常用的就是centerCrop，因为可以保证图片按比例显示
随该请求响应的处理流程结束，创建的这些对象也都没用，将在下次GC时被释放。直到下次GC前，这些无用对象还会一直占用内存。...高并发时程序忙，短时内创建大量对象，迅速占满内存，这时无内存可用，GC开始启动，并且这次被迫执行的GC面临的是占满整个内存的海量对象，其执行时间也长，相应回收过程会导致进程长时间暂停，进一步导致大量请求被积压待处理...等GC刚结束，更多请求立刻涌进，迅速占满内存，再次被迫执行GC，进入恶性循环。若GC速度跟不上创建对象速度，还可能OOM。 3 高并发环境的内存管理 GC不可控，无法避免。...需频繁使用，占用内存较大的一次性对象，可考虑自行回收并复用。为这些对象建立一个对象池。收到请求后，在对象池内申请一个对象，使用完后再放回对象池，就能复用对象，有效避免频繁GC 使用更大内存的服务器。...这种一般不要求时延，大部分异步处理，更注重服务吞吐率，服务可在更大内存服务器部署，然后把新生代eden设置更大，因为这些文本处理完不会再拿来复用，朝生夕灭，可在新生代Minor GC，防止对象晋升到老年代
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