今天突然发现程序执行insert的sql语句执行不了，查询正常，根据数据库死锁排查步骤排查了下无果
如果冻结功能正常，租户 memstore 占用内存到达 major_freeze_trigger 之后，就会先冻结、然后转储该租户下的 MemTable，转储完成的 MemTable 占用的内存会从 active_memstore_used...，该 MemTable 所属租户 memstore 已占用内存。...因为租户 memstore 占用内存达到 freeze_trigger_percentage 对应的内存上限之后，会触发租户级别的转储，也就是该租户下的所有 MemTable 都会进行转储。...如果是 OB 2.2.x 版本，可以通过以下 SQL 查询已冻结但未释放内存的 MemTable，是否因为存在活跃事务，导致转储调度异常，内存无法释放。...如果确认了转储调度正常，转储过程也正常，但是已冻结的 MemTable 内存却没有释放，那再确认下是否因为 MemTable 的引用计数异常，导致内存无法释放。
昨晚，我小侄子来我家做客，问我：“叔叔，Wi-Fi信号好不好是怎么算出来的？原理是咋样的，我和同学打赌你肯定知道，你告诉我下！”
这些选项可以综合使用，发挥查看使用Redis存储中的最大瓶颈点 2.1 global：Redis服务器统计 image.png 2.2. scanner选项： 按照key的分类和类型，进行空间百分比的统计...“ram”选项： 因为redis用到很多内部hash结构，ram可以看到内存的一些实际占用率 image.png 三、结论 1. 非活跃数据占用了大量的空间 2.
今天偶然看到这样一类很有意思的文字快闪动画： 这类文字快闪切换效果运用得当的话，能比较好的吸引用户的眼球。 当然，今天并非是想用 CSS 实现上述的的效果。...在尝试的过程中，我发现了另外一类能够使用 CSS 非常轻松实现文字快闪动画，运用了blur() 滤镜和 contrast() 滤镜产生的融合效果，类似于这样： 这个技巧也在多篇文章就提及，本文再简述下...(15)，去掉这句的话，效果是这样的： 加上这句关键的代码 -- filter: contrast(15)，整个效果就如一开始的题图所示： CodePen Demo -- 纯 CSS 实现文字融合快闪切换效果...演变出各种文字快闪效果。
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。
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。
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
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。
有时我们需要测试服务器空间不足时程序的性能。这时你就需要手动对服务器创建大文件使其空间不足了。...其实服务器剩余空间并不会减少。
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。
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。
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。
######################################################### # 硬盘显示被写满但是用du -sh /*查看时占用硬盘空间之和还远 #小于硬盘大小问的解决...: http://oldboy.blog.51cto.com ########################################################## 问题：硬盘显示被写满，...但是用du -sh /*查看时占用硬盘空间之和还远小于硬盘大小 即找不到硬盘分区是怎么被写满的。...今天下午接到一学生紧急求助，说生产线服务器硬盘满了。该删的日志都删掉了。可空间还是满的，情况危急啊。这个问题，在多年以前直接和间接的遇到过3-4次。以前太懒惰了，这次记录下来和大家分享。... 145M 12M 126M 9% /boot tmpfs 3.0G 0 3.0G 0% /dev/shm 这是一台web服务器
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
一、5G 传输速度和一个卡车拉满硬盘奔跑相比，哪个快？哪个成本上最经济？ 养猫的哈士奇：好巧不巧，昨天我刚测了5G，目前中国的5G是全球铺设最多最先进的，现状是什么呢？...当硬盘速度跟不上网速，会出现以下场景： 迅雷会这样，一半时间下，一半时间等硬盘转： 路由器会这样，512M内存是占用95%，1G虚拟内存占用近一半： 如果迅雷同时开50个下载任务，那么路由器会这样
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
文章目录 九条指令查看Linux服务器指令 一、uptime 二、dmesg命令 三、vmstat命令 四、mpstat命令 五、pidstat命令 六、iostat命令 七、free命令 八、sar...命令 九、top命令 九条指令查看Linux服务器指令 一、uptime 这个命令可以快速查看机器的负载情况。...通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是趋于缓解。如果1分钟平均负载很高，而15分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查CPU资源都消耗在了哪里。...这是Linux系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。因此，这部分内存一般也被当成是可用内存。...TCP重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压力过大。 ---- 九、top命令 又是个霸屏指令了。 top命令包含了前面好几个命令的检查的内容。
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