如果不注意websphere applicationserver的配置，随着网站访问量的上升，可能出现内存占用不断上涨，网站速度变慢，最后内存耗尽的后果。 会话管理配置如下图 ?...内存中最大会话数量的下方有一个允许溢出的选择，这里最好不要勾选。如果勾选这里，相当于允许无限的会话量。允许无限的会话量可能会用尽系统内存，甚至会破坏系统。...箭头处的堆大小一定根据实际物理内存的大小谨慎配置，不建议配置的过大。如果配置过大，进程会越跑越大，最终达到最大值，占用高内存。
计算机的存储层次（memory hierarchy）之中，寄存器（register）最快，内存其次，最慢的是硬盘。 同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？...而iPhone 5s的内存是1GB，约为80亿位（bit）。这意味着，高性能、高成本、高耗电的设计可以用在寄存器上，反正只有6000多位，而不能用在内存上。...（2）将指针送往内存管理单元（MMU），由MMU将虚拟的内存地址翻译成实际的物理地址。...（3）将物理地址送往内存控制器（memory controller），由内存控制器找出该地址在哪一根内存插槽（bank）上。 （4）确定数据在哪一个内存块（chunk）上，从该块读取数据。...（5）数据先送回内存控制器，再送回CPU，然后开始使用。 内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
HI，前几天被.NET圈纪检委@懒得勤快问到共享内存和Actor并发模型哪个速度更快。 ? 前文传送门：《三分钟掌握共享内存 & Actor并发模型》 说实在，我内心10w头羊驼跑过........共享内存利用多核CPU的优势，使用强一致的锁机制控制并发， 各种锁交织，稍不注意可能出现死锁，更适合熟手。 Actor模型易于控制和管理，以消息触发、流水线挨个处理，天然分布式，思路清晰。...默认Actor模型 计算[100_000内素数的个数]， 分为两步： (1) 迭代判断当前数字是不是素数 (2) 如果是素数，执行sum++ 完成以上两步，共享内存模型均能充分利用CPU多核心。...猜测此时：共享内存相比默认的Actor模型更具优势。...那为什么总体性能慢慢超过共享内存？ 这是因为执行第二步(2) 如果是素数，执行sum++， 共享内存要加/解锁，线程切换; 而Actor单线程挨个处理, 总体上Actor就略胜共享内存模型了。
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ ? Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...而iPhone 5s的内存是1GB，约为80亿位（bit）。 这意味着，高性能、高成本、高耗电的设计可以用在寄存器上，反正只有6000多位，而不能用在内存上。...将指针送往内存管理单元（MMU），由MMU将虚拟的内存地址翻译成实际的物理地址。 3....将物理地址送往内存控制器（memory controller），由内存控制器找出该地址在哪一根内存插槽（bank）上。 4. 确定数据在哪一个内存块（chunk）上，从该块读取数据。 5....数据先送回内存控制器，再送回CPU，然后开始使用。 内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ ? Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...而iPhone 5s的内存是1GB，约为80亿位（bit）。这意味着，高性能、高成本、高耗电的设计可以用在寄存器上，反正只有6000多位，而不能用在内存上。...（2）将指针送往内存管理单元（MMU），由MMU将虚拟的内存地址翻译成实际的物理地址。...（3）将物理地址送往内存控制器（memory controller），由内存控制器找出该地址在哪一根内存插槽（bank）上。 （4）确定数据在哪一个内存块（chunk）上，从该块读取数据。...（5）数据先送回内存控制器，再送回CPU，然后开始使用。 内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
基本地址转换机构:一组硬件机构,将逻辑地址转换成物理地址,需要两次访存,先查页表再查内存 具有快表的地址转换机构 1)局部性原理 2)什么是快表 3)引入快表后,地址转换只需要一次访存 局部性原理 时间局部性...:程序中执行了某条指令,不久后这条指令可能会再次执行;访问了某个变量,不久后可能会再次访问 空间局部性:一个程序在访问了某个存储单元,不久后附近的存储单元很可能会再次被访问 快表:联想寄存器(TLB),...高速缓存存储器,比内存速度快所以叫快表;内存中的页表是"慢表" 1)先查快表->查不到查慢表->把数据缓存到快表中 2)下次查询直接在快表中查询,这也是快表命中 3)快表满的时候,会对旧的页表项进行替换
最后进行详细分析，比如内存分配分析、缓存 / 缓冲区分析、具体进程的内存使用分析等。...找出进程后，再通过进程内存空间工具（比如 pmap），分析进程地址空间中内存的使用情况就可以了。...第三个例子，当你通过 vmstat 或者 sar 发现内存在不断增长后，可以分析中是否存在内存泄漏的问题。比如你可以使用内存分配分析工具 memleak ，检查是否存在内存泄漏。...虽然内存的性能指标和性能工具都挺多，但理解了内存管理的基本原理后，你会发现它们其实都有一定的关联。 梳理出它们的关系，掌握内存分析的套路并不难。 找到内存问题的来源后，下一步就是相应的优化工作了。...如果必须开启 Swap，降低 swappiness 的值，减少内存回收时 Swap 的使用倾向。 减少内存的动态分配。比如，可以使用内存池、大页（HugePage）等。
其实Kafka最核心的思想是使用磁盘，而不是使用内存，可能所有人都会认为，内存的速度一定比磁盘快，我也不例外。...在看了Kafka的设计思想，查阅了相应资料再加上自己的测试后，发现磁盘的顺序读写速度和内存持平。...如果在内存做这些操作的时候，一个是JAVA对象的内存开销很大，另一个是随着堆内存数据的增多，JAVA的GC时间会变得很长，使用磁盘操作有以下几个好处： 磁盘缓存由Linux系统维护，减少了程序员的不少工作...磁盘顺序读写速度超过内存随机读写。 JVM的GC效率低，内存占用大。使用磁盘可以避免这一问题。 系统冷启动后，磁盘缓存依然可用。
而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...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。
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用，总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系：total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
文章目录 一、栈内存开口方向 二、栈内存开口方向代码示例 一、栈内存开口方向 ---- 栈内存的生长方向 : 先后定义两个变量 int a , b; 开口向上 : b 的地址 > a 的地址 , a 放在下面..., b 放在上面 ; 开头向下 : b 的地址 < a 的地址 , a 放在上面 , b 放在下面 ; 注意 : 不管 栈内存 开口向上 , 还是开口向下 , 栈内存中 数组的地址 + 1 , 永远是向上的..., 按照地址增长方向由低地址到高地址向上 ; 栈内存中的内存空间标号 , 编译时确定 ; 二、栈内存开口方向代码示例 ---- 根据 栈的 后进先出 的特性 , 可以使用代码测试该 栈内存的 生长方向...= %d , &b = %d\n", &a, &b); return 0; } 执行结果 : &a = 6422220 , &b = 6422216 上述代码 , 在不同的系统平台中 , 栈内存的增长方向不同
我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述：Spark是基于内存计算的，其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。...一、Spark内存计算 VS MapReduce读写磁盘 MapReduce：MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘。...中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，一旦Job中的某个RDD丢失或者损坏，则可以根据DAG来重新计算得到该RDD。...我们知道频繁的磁盘IO非常影响系统的处理性能，而基于内存计算则大大提升了处理性能。...2.2 执行策略 MapReduce在shuffle前需要花费大量时间进行排序； Spark在shuffle时只有部分场景才需要排序，支持基于Hash的分布式聚合，更加省时； 2.3 数据格式和内存布局
在第 i 秒（秒数从 1 开始），有 i 位内存被分配到 剩余内存较多 的内存条（如果两者一样多，则分配到第一个内存条）。如果两者剩余内存都不足 i 位，那么程序将 意外退出 。...内存条 1 现在有 1 位剩余可用内存。 - 第 2 秒，内存条 2 被占用 2 位内存。内存条 2 现在有 0 位剩余可用内存。...示例 2： 输入：memory1 = 8, memory2 = 11 输出：[6,0,4] 解释：内存分配如下： - 第 1 秒，内存条 2 被占用 1 位内存，内存条 2 现在有 10 位剩余可用内存...- 第 2 秒，内存条 2 被占用 2 位内存，内存条 2 现在有 8 位剩余可用内存。 - 第 3 秒，内存条 1 被占用 3 位内存，内存条 1 现在有 5 位剩余可用内存。...- 第 4 秒，内存条 2 被占用 4 位内存，内存条 2 现在有 4 位剩余可用内存。 - 第 5 秒，内存条 1 被占用 5 位内存，内存条 1 现在有 0 位剩余可用内存。
使用librtmp库将拉取监控的rtsp流推送给srs服务器，发现一个异常，在长时间大概1个月后发现系统内存被srs吃满，也不知道是什么原因产生的这个现象，并且通过top去查看srs的内存在持续增长，通过...librtmp使用的问题，暂时也没有很好的思路分析； 通过查看srs的git库，发现srs提供了一个srs-librtmp的源码库，能完成推送h264裸流的功能，然后尝试使用这个库推送流到srs，发现srs的内存没有明显的增长
像这种pid比较大，怀疑内存泄漏的就得用rammap来看僵尸进程https://live.sysinternals.com/rammap.exehttps://live.sysinternals.com...图片这个版本的安上后，发现内存利用率变低了，重启后PID也变小了，也没有再出现PID特别大的进程。执行这个老版本之前的较新的版本是1.1.0.2。图片
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。 关于CPU内存控制器中会有很多专技术细节。...而且不再像之前一样要求每个内存颗粒传输距离相等，工艺复杂度因寄存缓存器的引入而下降，使得容量也可以提高到 32 GB。主要用在服务器上。 下图是一个服务器RDIMM 32 GB 内存条。...这个服务器内存条不光正面有很多内存颗粒，连背面也有。可见服务器内存的颗粒数量比普通笔记本电脑、个人台式机的颗粒都要多很多。...另外一台服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年。因此总的来说，服务器对稳定性的要求极高，不允许比特翻转错误发生。 ECC 是一种内存专用的技术。...服务器 CPU 支持 RDIMM（带寄存器双列直插模块）和 LRDIMM（低负载双列直插内存模块）内存。这两种内存单条都有更大的容量。
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
VPS 用宝塔网站助手建立网站和数据库，这些都是 windows 服务器中常见的搭建环境工具。...本着尝试更多工具软件的目的，今天老魏来介绍下快云小助手（又叫快云管理助手）windows 服务器快速部署 web 环境的过程。...二、快云小助手安装过程 1、老魏使用了一台 windows2003 版本服务器，提示需要先安装.net framework2.0，装好之后再次运行快云小助手安装程序。...1G 内存的 VPS 使用这个快云小助手会有点卡，建议升级到 2G 内存使用吧。...最后总结一下使用快云小助手能在 windows 环境中快速搭建 web 环境，1G 内存可以运行 2G 内存能流畅运行，稳定性如何还是看长期使用的感受了。
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