服务器随着运行时间的增加，占用内存会逐渐增加。如果服务器内存小，就很容易出现内存占满，系统变慢，甚至是卡死的情况。一个办法是增加物理内存，但这涉及到费用、停机、开机箱等。这里有一个处理方案，可供借鉴。...效果好的话，可以不用买内存条了哈哈。 如果你分析各个进程占用内存大小，然后把它们加一起，发现并不等于总占用内存的大小。那为什么free -m指令显示剩余的内存那么小呢？内存用来做什么了呢？...原来操作系统运行中会自己选择部分数据缓存到内存中，free -m结果中 -/+ buffers/cache: 后面统计的就是缓存数据的情况 ?...缓存使用的物理内存加上进程占用物理内存，才是总的物理内存。 为了保护服务不会因为物理内存占用过高而卡死，可以定时计划crontab中每隔一小时清空操作系统的缓存数据，配置如下。...当然，我的实验场景是物理内存本来就小只有8G，并且系统访问用户不大的情况。其它系统是否适用还没有数据支持。
这是系列文章的第四篇，主要探讨：Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？ 第一篇：Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线，怎么办？...第二篇：Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升，怎么办？ 第三篇：Elasticsearch 断路器报错，怎么办？...2、症状：高 JVM 内存使用率 高 JVM 内存使用率会降低集群性能并触发断路器错误（导致内存熔断）。...如果单个节点包含太多分片，且索引量很大，则该节点可能会出现问题。...导致内存使用率飙升的复杂查询，通常具备如下的特点： size 召回值设置的巨大； 包含分桶值很大的聚合操作或者聚合嵌套很深； 包含极其耗费资源的查询，举例：script 查询、fuzzy 查询、regexp
我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。...//设置Redis最大占用内存大小为100M maxmemory 100mb redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis...Redis能使用的最大内存大小 127.0.0.1:6379> config get maxmemory 如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用...上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？ LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。...在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。 这个时候就可以使用LRU算法了。
Redis占用内存大小 我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。...1、通过配置文件配置 通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小 //设置Redis最大占用内存大小为100M maxmemory 100mb redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的...127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb 如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB...上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？ LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。...在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。 这个时候就可以使用LRU算法了。
问题 ---- Redis占用内存大小 我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。...1、通过配置文件配置 通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小 //设置Redis最大占用内存大小为100M maxmemory 100mb redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的...如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候...上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？ LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。...在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。 这个时候就可以使用LRU算法了。
Redis占用内存大小 我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。...:6379> config set maxmemory 100mb//获取设置的Redis能使用的最大内存大小127.0.0.1:6379> config get maxmemory 如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为...0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。...上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？ LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。...在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题，io会瞬间飙升到很高很高，造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大（网络连接数）。知道是哪个进程造成的，但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。麻烦之处在于很好的定位问题，重现实际的操作。没办法，只能针对socket服务特定的端口进行抓包。...服务器问题，无非就是资源不合理的使用，造成服务器内存，cpu，io，流量等相关资源出现非常不正常的波动，资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查，没有其他比较好的办法，只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多，一个个的排查相当痛苦。 出现问题，首先看日志。如果是线上的，先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志，访问日志是否有异常，确定是否有人扫机器。
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内存泄漏指的是程序中已经不再使用的内存没有被妥善地释放，导致内存的浪费。内核中的内存泄漏同样会导致系统性能下降、系统崩溃等问题。...Kmemleak能够检测内核中的内存泄漏，通过检测内核中未被释放但又无法找到其使用位置的内存，进一步定位、修复内存泄漏的问题。...2、如何使用Kmemleak 2.1 内核配置 内核打开相应配置： CONFIG_DEBUG_KMEMLEAK：Kmemleak被加入到内核 CONFIG_DEBUG_KMEMLEAK_EARLY_LOG_SIZE...CONFIG_DEBUG_KERNEL：打开内核调试功能 CONFIG_DEBUG_FS：需要借助到debugfs CONFIG_STACKTRACE：记录进程的堆栈信息 2.2 用户空间配置 我们要想使用...简单理解：相当于追踪内存分配相关接口，记录分配内存的首地址，堆栈大小等信息，在内存释放阶段将其删除。
在 Red Hat Enterprise Linux 中，以下是设置合适的交换分区大小的规则：物理内存 交换分区（SWAP）<= 4g 至少 4G4~16G 至少 8G16G~64G 至少 16G64G...~256G 至少 32G例如我的linux vps 是2G内存 ，我给swap设置为了 4G图片
泛型类 泛型类使用来表示该类为泛型类，其内部成员变量和函数的返回值都可以为泛型 ，Function源码的标识为，也就是两个泛型参数，此处不再赘述，具体泛型类可以看网上的文章。...Function test=i->i+1; test.apply(5); } /** print:6*/ 我们用lambda表达式定义了一个行为使得i自增1，我们使用参数...before); return (V v) -> apply(before.apply(v)); } compose接收一个Function参数，返回时先用传入的逻辑执行apply，然后使用当前...apply(5)); } /** F1:36 */ /** F1:36 */ /** F2:26 */ /** F2:26 */ 我们可以看到上述两个方法的返回值都是一个Function，这样我们就可以使用建造者模式的操作来使用
在本文中，作者将介绍： 为什么需要 RAM； 处理内存中不适配数据的最简单方法：花钱； 处理过多数据的三种基本软件使用技巧：压缩、组块和索引。...你可以使用计算机的内存（RAM）读取和写入数据，但是硬盘驱动器也可以读取和写入数据——那么为什么计算机需要 RAM 呢？...如果购买/租用更多的 RAM 是不够或不现实的，下一步就是弄清楚如何通过更改软件来减少内存使用。 技巧 I：数据压缩 数据压缩意味着使用更少的内存来表示数据。...你甚至可以将表示降低到表示布尔值所需的单个位，从而将内存使用量减少到原来的八分之一。 技巧 II：分块，一次加载一个数据块 当你需要处理所有数据但不需要一次将所有数据加载到内存中时，分块很有用。...page.get_text().split(): if len(word) > len(largest_word): largest_word = word 你需要使用的内存要少得多
那么有一个非常严重的问题：如何将计算机的有限的物理内存分配给多个程序使用 假设我们计算有128MB内存，程序A需要10MB，程序B需要100MB，程序C需要20MB。...进程地址空间不隔离，由于程序是直接访问物理内存的，所以每一个进程都可以修改其他进程的内存数据，设置修改内核地址空间中的数据，所以有些恶意程序可以随意修改别的进程，就会造成一些破坏 内存使用效率低 内存空间不足...然而由于大量的数据装入装出，内存的使用效率会非常低 程序运行的地址不确定；因为内存地址是随机分配的，所以程序运行的地址也是不正确的 解决这几个问题的思路就是使用我们非常牛逼的方法：增加中间层 - 即使用一种间接的地址访问方式...第二问题内存使用效率问题依旧没有解决。 但是分段的方法没有解决内存使用效率的问题。...人们很自然地想到了更小粒度的内存分割和映射方法，使得程序的局部性原理得到充分利用，大大提高了内存的使用率。这种方法就是分页。
我们知道redis是一个非常常用的内存型数据库，数据从内存中读取是它非常高效的原因之一，那么但是如果有一天，「redis分配的内存满了怎么办」？...redis 的可用内存怎么办呢？...内存淘汰策略 实际上Redis定义了「8种内存淘汰策略」用来处理redis内存满的情况： 1.noeviction：直接返回错误，不淘汰任何已经存在的redis键 2.allkeys-lru：所有的键使用...LFU:Least Frequently Used，最不经常使用策略,在一段时间内,数据被「使用频次最少」的,优先被淘汰。最少使用（LFU）是一种用于管理计算机内存的缓存算法。...主要是记录和追踪内存块的使用次数,当缓存已满并且需要更多空间时，系统将以最低内存块使用频率清除内存.采用LFU算法的最简单方法是为每个加载到缓存的块分配一个计数器。每次引用该块时，计数器将增加一。
介绍 Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。...所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。 当实际使用的内存超过maxmemoey后，Redis提供了如下几种可选策略。...noeviction：写请求返回错误 volatile-lru：使用lru算法删除设置了过期时间的键值对 volatile-lfu：使用lfu算法删除设置了过期时间的键值对 volatile-random...LRU算法 「lru（Least recently used，最近最少使用）算法，即最近访问的数据，后续很大概率还会被访问到，即是有用的。...每次内存不够用时，删除有序集合的第一个元素即可。
return RetResult.success(systemInfoList); } 前端展示数据 本来想要找个轻量级的图表来绘制的，但是找来找去只有echarts可以使用...（js/EchartsMini.js） // 引入 echarts 核心模块，核心模块提供了 echarts 使用必须要的接口。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。...倘若jvm内存出现了溢出的情况也可以使用arthas将堆快照dump出来，结合jvisualvm来定位问题，这边暂且也没有遇到该问题，暂不做赘述。
官方的计算 Redis 内存碎片率的公式如下：mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/used_memory即 Redis 向操作系统中申请的内存与 分配器分配的内存总量的比值...，两者简单来讲：前者是我们通过 top 命令看到的 redis 进程 RES 内存占用总量后者由 Redis 内存分配器（如 jemalloc）分配，包括自身内存、缓冲区、数据对象等两者的比值结果 1为高, 碎片率高的问题百度上海量文章有介绍，不多赘述，但碎片率低基本都归咎于使用了 SWAP 而导致 Redis 因访问磁盘而性能变慢。...答案是：只有在 slave 端初次建立复制/失连时才会真正向操作系统申请复制积压缓存；并且不是一次性向 OS 申请 512M，而是按需使用；可以简单测试如下。...模拟从库失联从库执行 debug 命令模拟 Redis 夯死，image.png给主库制造点压力，image.png通过指定命令输出内存使用情况如下。
java实现一个需求用到了jsch，发现服务器内存会被占满。...1052 79 14 707 495 Swap: 0 0 0 启动后内存一直下降...关闭java程序后，内存恢复。...0 518 1565 Swap: 0 0 0 所以java通过jsch sftp，是会占用服务器内存的...，所以连接使用后必须进行关闭！
使用防火墙防御： 1、使用宝塔防火墙 点击设置如下 2、点击全局配置 点击CC防御 后面的初始规则 规则如下 点击恶意容忍度 后面的初始规则 规则如下 其他设置如下 遭遇大流量攻击时可以打开此功能
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