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Linux实际内存占用率算法,以及使用Python实现内存监控

未被进程使用的内存会被操作系统用来缓存一些最近访问过,而且不久的将来会被再次使用的数据,但若有一些更重要的进程需要这些内存,是可以非常轻松地释放出来。 那么真实的内存占用率,应该如何计算?...从不同角度,对内存占用率有不同的理解,以下图为例, ? (1) 站在操作系统的角度,buffer和cache的内存是属于分配的内存,因此内存占用率计算方法=used/total*100%。...(2) 站在使用者的角度上看,buffer和cache的内存是可以被重用的,因此内存占用率计算方法=(used-buffers-cached)/total*100%。...因此对于开始的问题,我们关注的是应用可用内存,所以我们需要监控关注的内存实际占用率应该为, (used-buffers-cached)/total*100%=(1949-99-1053)/1988*100%...内存占用率监控Python实现,可以使用执行free指令来解析输出,若可以使用psutil第三方库,则更为简便。

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Redis删除数据后,为什么内存占用率还是很高?

,以及内存碎片和如何清理内存碎片。...而主进程消耗又主要包括自身内存、对象内存、缓冲区内存内存碎片四个方面:自身进程占用内存Redis进程自身所占用的内存,这部分内存通常很小,一个空的Redis进程所消耗的内存几乎可以忽略不计数据对象内存对象占用的内存是...命令看到的数据结果,是从操作系统层看到的数据maxmemory:Redis 最大可用内存,0表示不限制,我们一般会设置这个值,避免所有内存超过物理内存内存为何没释放Redis 释放的内存空间会由内存分配器管理...我们继续看看什么是内存碎片内存碎片前面我们已经了解了Redis占用内存的组成以及如何查看内存占用信息,接下来看什么是内存碎片和导致出现内存碎片的原因。...朋友,希望本文对你有帮助~欢迎点赞 、收藏 、关注 三连支持一下~知道的越多,不知道的也越多,我是小许,下期见~参考:Redis删除数据后,为什么内存占用率还是很高?

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CPU占用率爆满,服务器遭遇挖矿如何排查

写在前面 ---- 之前上学在阿里云租了台学生服务器,装了一个Docker玩,后来不知道怎么回事,通过Docker连客户端暴露的端口 被植入了国外的挖矿木马,只部署了一个毕设项目,CPU天天爆满,机器被拉去挖矿了...挖矿木马为了能够长期在服务器中驻留,会采用多种安全对抗技术,如修改任务计划,修改防火墙配置,修改系统动态链接库等,使用这些技术手段严重时可能会造成服务器业务中断。...是否正在遭遇挖矿 计算机CPU使用率是否飘升,系统是否卡顿,部分服务是否存在无法正常运行等现象 通过服务器性能检测设备查看服务器性能判断异常 通过查看安全检测类设备告警判断挖矿木马会与矿池地址建立连接...:::* LISTEN 36013/pmlogger ┌──[root@liruilongs.github.io]-[~] └─$ 「CPU占用率...liruilongs.github.io]-[~] └─$ 「查看所有用户最近一次进入系统的信息: cat /var/log/lastlog」 「查看所有失败登录信息:cat /var/log/btmp」 「查看系统运行电子邮件服务器的日志信息

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Redis删除数据后,为什么内存占用率还是很高?

实际上,这是因为,当数据删除后,Redis 释放的内存空间会由内存分配器管理,并不会立即返回给操作系统。所以,操作系统仍然会记录着给 Redis 分配了大量内存。...但是,这往往会伴随一个潜在的风险点:Redis 释放的内存空间可能并不是连续的,那么,这些不连续的内存空间很有可能处于一种闲置的状态。...Redis内存碎片的形成可以由两方面引起 内因是操作系统的内存分配机制 外因是 Redis 的负载特征 内因:内存分配器的分配策略 内存分配器的分配策略就决定了操作系统无法做到“按需分配”。...这是因为,内存分配器一般是按固定大小来分配内存,而不是完全按照应用程序申请的内存空间大小给程序分配。...这表明内存碎片率已经超过了 50%。一般情况下,这个时候,我们就需要采取一些措施来降低内存碎片率了。 如何清理内存碎片?

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EasyGBS国标GB28181协议视频平台内存上升如何解决?

用户的EasyGBS接入大量设备、或者运行时间过长时,会出现内存上升的情况。关于内存这一块,我们之前也写过不少的技术文章,大家可以翻阅历史文章进行查阅。...今天我们来分享如何对EasyGBS的内存泄露情况进行排查与解决。 GO语言的内存释放是自动调用gc,无须代码调用gc。...在排查时,发现在Cgo模块GO语言类型转换为C的结构cbytes时候,c.free调用有问题,unsafe.Pointer(cbytes)和&cbytes的内存地址不一样,如下图: 初步判断是这块free...修改后发现内存上升明显减少,但是还存在释放不了的情况,于是在main.go中加上主动释放GO内存的方法: 本地测试后发现,上述修改后后EasyGBS的内存不会出现持续升高的情况了。...后期长时间运行,发现不添加主动gc的操作也可以,程序会在2个小时以上才会清空一次内存。 随着大数据技术与深度学习的持续提升,人工智能应用也逐渐与安防行业进行了深度融合,安防智能化已经成为行业的趋势。

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服务器内存监测

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。...另外设计这个60阈值的原因是——避免内存泄漏,如果不设定阈值,那么将会一直追加数据,而且还都无法释放,不断的消耗jvm堆空间。...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。

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服务器内存监测

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。...另外设计这个60阈值的原因是——避免内存泄漏,如果不设定阈值,那么将会一直追加数据,而且还都无法释放,不断的消耗jvm堆空间。...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。

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linux服务器内存

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

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Go 服务进行自动采样性能分析的方案设计与实现

判断采样时间点的规则 CPU 使用,内存占用和 goroutine 数,都可以用数值表示,所以无论是使用率慢慢上升直到超过阈值,还是突增之后迅速回落,都可以用简单的规则来表示,比如: cpu/mem/goroutine...规则二可以用来表示那些缓慢上升,但最终超出阈值的情况,例如下图中内存使用率一直在慢慢上升,直到超过了设置的80%的阈值。 内存使用率超过80% 而规则一判断资源突增,需要与历史均值对比才行。...: 内存使用率突增超过25% 比如像上图里的情况,前五个周期收集到的内存占用率在 35% 左右波动,而最新周期收集到的数据为70%,这显然是瞬时突增导致的异常情况,那么我们就可以在这个时间点,自动让程序调用...简单的看一个 Web 服务接入 Holmes 分析内存占用率的例子。...WithMemDump(3, 25, 80) 指定进程的mem占用率超过3%后(线上建议设置成30),如果有25%突增,或者总占用率超过80%后进行采样 通过采样能获取到了内存资源突增时的程序调用栈,[

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JVM堆内存使用率持续上升的一种排查思路

最近新版本发布后,在运行一段时间后程序突然无响应了,观察监控,发现JVM堆内存占用在某个时间点突然飙升,最终导致应用无响应: ? 重启Tomcat后,应用恢复正常,并且后续时间没有发生内存上涨问题。...分析这个JVM内存曲线,他是直线上升的,以前遇到过类似的场景,会导致这种直线(匀速)上升的,一般是一个死循环导致的,如果是普通请求资源泄露的话,上升曲线不会这么平稳,会和请求量有一定的关系。...死循环导致这个线程的资源无法释放,随着循环次数的增多,累积的对象越来越多,最终导致堆内存耗尽。 那要如何定位到具体的死循环位置呢?这个是个难题。...之前遇到类似的问题是通过dump生产环境的JVM内存来分析,耗时耗力。结合之前的经验,这次我直接去nginx日志搜索响应码为504的请求,果不其然,在内存飙升时间点附近,有一个被响应504的请求。...总结: 观察JVM内存曲线,是否是匀速上升 搜索Nginx响应码为504的日志,查看日志时间是否和内存上升时间点匹配 分析Nginx响应码为504的请求,确认是否存在死循环逻辑

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内存泄露排查之线程泄露

(以静态变量的方式),如果单例对象持有外部对象的引用,那么这个外部对象将不能被jvm正常回收,导致内存泄露 其它第三方类 本例(线程泄露) 本例现象 内存占用率达80%+左右,并且持续上涨,最高点到94%...3 由于现象4中的错误日志比较多,加上内存占用高,产生了如下想法(由于本例中很多服务通过mq消费开始) 现象4中的错误导致mq重试队列任务增加,积压的消息导致mq消费队列任务增加,最终导致内存上升 由于异常...,逻辑代码中的异常重试线程池中的任务增加,最终导致任务队列的长度一直增加,导致内存上升 解决弯路中的疑惑 定位异常 fastJson解析异常,光看错误会觉得踩到了fastJson的bug(fastJson...,接下来要做的就是确认是这个原因导致,以及定位到具体的代码块 如果没有具体的监控,一般就是看内存,cpu,heap状况,gc状况等,最终依然无法定位到代码块的可以dump 登录涉事机器 top,观察内存占用率...如果每次都new线程而不结束,gc中线程是root节点,如果线程没有结束,不会被回收,所以如果创建大量运行的线程,会导致内存占用量上升,但是线上到底能创建多少线程呢?

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服务器被DDoS攻击如何判断?DDoS攻击对企业造成哪些危害?

当网站遇到DDoS攻击的时候,很多人会问自己为何会成为DDoS攻击目标,服务器被DDoS攻击如何判断,对企业造成哪些危害?对于这些DDoS攻击问题,超级科技为大家一一解答。...随着Internet互联网络带宽的增加和多种DDoS黑客工具的不断发布,DDoS拒绝服务攻击的实施越来越容易,DDoS攻击事件正在成上升趋势。...出于商业竞争、打击报复和网络敲诈等多种因素,导致很多IDC托管机房、商业站点、游戏服务器、聊天网络等网络服务商长期以来一直被DDoS攻击所困扰。 被DDoS攻击会造成哪些危害?...1-2.png 如何判断服务器是否被DDOS攻击了?...“连接断开、访问卡顿、用户掉线”等情况; 2、服务器的CPU或内存占用率出现明显增长; 3、网络的出方向或入方向流量出现明显增长; 4、业务网站或应用程序突然出现大量来源不明的访问; 5、登录服务器失败或服务器登录过慢

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内存泄露排查之线程泄露

(以静态变量的方式),如果单例对象持有外部对象的引用,那么这个外部对象将不能被jvm正常回收,导致内存泄露 其它第三方类 本例(线程泄露) 本例现象 内存占用率达80%+左右,并且持续上涨,最高点到94%...3 由于现象4中的错误日志比较多,加上内存占用高,产生了如下想法(由于本例中很多服务通过mq消费开始) 现象4中的错误导致mq重试队列任务增加,积压的消息导致mq消费队列任务增加,最终导致内存上升 由于异常...,逻辑代码中的异常重试线程池中的任务增加,最终导致任务队列的长度一直增加,导致内存上升 解决弯路中的疑惑 定位异常 fastJson解析异常,光看错误会觉得踩到了fastJson的bug(fastJson...,接下来要做的就是确认是这个原因导致,以及定位到具体的代码块 如果没有具体的监控,一般就是看内存,cpu,heap状况,gc状况等,最终依然无法定位到代码块的可以dump 登录涉事机器 top,观察内存占用率...如果每次都new线程而不结束,gc中线程是root节点,如果线程没有结束,不会被回收,所以如果创建大量运行的线程,会导致内存占用量上升,但是线上到底能创建多少线程呢?

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