该脚本将显示进程 ID、进程的所有者、进程的名称以及进程的运行时间。这将帮助你确定哪些（必须事先完成）作业正在超时运行。这可以使用 ps 命令来实现。...它提供了当前进程的快照以及详细信息，例如用户名、用户 ID、CPU 使用率、内存使用率、进程开始日期和时间等。...1）检查高 CPU 消耗进程在 Linux 上运行了多长时间的 Bash 脚本 该脚本将帮助你确定高 CPU 消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。...nautilus 24:14 daygeek 6301 Web 57:40 ---------------------------------------------------- 2）检查高内存消耗进程在...Linux 上运行了多长时间的 Bash 脚本 该脚本将帮助你确定最大的内存消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。
图片当命令请求被执行时，Redis会将数据从磁盘加载到内存中进行处理，这会导致内存的消耗。同时，一些命令可能会涉及到大量的数据操作，例如批量读取、写入或删除操作，也会对内存产生较大的压力。...以下是一些可以减少Redis内存消耗的优化措施：合理配置maxmemory参数：在Redis配置文件中，可以通过设置maxmemory参数来限制Redis使用的最大内存大小。...对于存储结构比较大的数据，可以考虑使用压缩算法进行存储，在一定程度上减少内存消耗。使用持久化方式：Redis支持将数据持久化到磁盘中，以便在重启后进行恢复。...通过将数据持久化到磁盘，可以释放一部分内存，减少内存压力。使用Redis集群：当单个Redis实例的内存达到上限时，可以使用Redis集群来扩展内存容量。...通过监听这些事件，可以及时释放相关数据的内存，减少不必要的内存占用。这些优化措施可以帮助减少Redis的内存消耗，并提高其性能和可靠性。
在终端执行top命令后， 在top基本视图中，按键盘数字“1”，可监控每个逻辑CPU的状况： 快捷键shift + p ： 将进程按照CPU占用从大到小排序。 ...快捷键shift + m ： 将进程按照内存占用从大到小排序。
在执行程序时，如果内存中有大量活动的对象，就可能出现内存问题，尤其是在可用内存总量有限的情况下。在本文中，我们将讨论缩小对象的方法，大幅减少Python所需的内存。 ?...000 16.8 Gb 不难看出，由于实例的字典很大，所以实例依然占用了大量内存。...带有__slots__的类实例 为了大幅降低内存中类实例的大小，我们可以考虑干掉__dict__和__weakref__。...这种方式减少内存的原理为：在内存中，对象的标题后面存储的是对象的引用（即属性值），访问这些属性值可以使用类字典中的特殊描述符： >>> pprint(Point....(ob)) 72 由于内存中的元组还包含字段数，因此需要占据内存的8个字节，多于带有__slots__的类： 字段 大小（字节） PyGC_Head 24 PyObject_HEAD 16 ob_size
Oracle进程内存结构-如何察看Oracle进程消耗的内存 Last Updated: Sunday, 2004-11-28 11:12 Eygle 经常有人问到如何在Unix下确定进程消耗的内存资源...，以及为何Top工具的显示非常高。...有人说Top的输出不精确，这种说法是不确切的。实际上是Top输出显示的Oracle进程内存使用，包含了SGA部分。这也是SGA的意义所在。...至于如何更为精确的确定进程的内存消耗，本文简要介绍如下（在QuickIO下，你可能无法看到本文描述情况）： 1.系统平台及数据库版本 $ uname -a SunOS billing 5.8 Generic...: 337360K - 266240K = 71,120k 这就是一个进程所消耗的内存. 4.用户进程内存使用举例 $ ps -ef|grep LOCAL oracle 10080 9872
[[Address: 内存开始地址]\ [Kbytes: 占用内存的字节数（KB）]\ [RSS: 保留内存的字节数（KB）]\ [Dirty: 脏页的字节数（包括共享和私有的）（KB）]...\ [Mode: 内存的权限：read、write、execute、shared、private (写时复制)]\ [Mapping: 占用内存的文件、或[anon]（分配的内存）、或[stack
不同的业务，设计也不尽相同，但至少都一些共同的追求，比如性能。 做服务器开发很多年了，有时候被人问到，服务器性能是什么呢？各种服务器间拼得是什么呢？...性能，也许可以打个俗点的比方： 服务器就是一艘船，性能就是船的容量，开的速度，行得是否稳当。 该用的用，该省的省。...如果你看过apache, nginx之类服务器的代码，或者想入手，那么多半应该从内存管理开始。...与服务器性能息息相关，内存池的设计也追求快速与稳定，生命周期一般有下面三种: global: 全局的内存，存放整个进程的全局信息。 conn: 每个连接的信息，从连接产生到关闭。...在一些通用的服务器上还会看到另一个元素：large。
当我对公司的一个内部系统性能无可忍受时，意外发现在这个内存仅为 32G 的服务器上，运行着一个 MongoDB 数据库，其主进程 mongod 占用了 30.705 G的虚拟内存空间。.../mongod --version db version v3.0.12 那么，为什么 MongoDB 会消耗这么多内存呢？...通过数据库的状态查询，可以看到同样内存分配情况，Resident的固有内存分配了254M，Virtual的虚拟内存分配了 31，441M： > db.serverStatus().mem; { "bits...这其中的主要原因是 2014 年 12 月，MongoDB 收购了 WiredTiger 公司，WiredTiger 为 MongoDB 3.0 开发了一个专用版本的存储引擎，我们不得不钦佩 MongoDB...从技术上讲，操作系统的虚拟内存子系统管理MongoDB的内存。 这意味着MongoDB将使用尽可能多的空闲内存，并根据需要交换到磁盘。
造成泄漏的原因： 由于ThreadLocal对象是弱引用，如果外部没有强引用指向它，它就会被GC回收，导致Entry的Key为null 如果当前的情况下在栈中将threadlocal1的引用设置为null...中放大对象 ThreadLocal做出的努力 ThreadLocal不是洪水猛兽，不要听到「内存泄漏」就不敢使用它，只要你规范化使用是不会有问题的。...再者，就算你不规范使用，ThreadLocal也做出了很多努力来最大程度的帮你避免发生「内存泄漏」。...为什么这里要用弱引用： 网上有的文章将ThreadLocal内存泄漏的原因怪罪于Entry的Key的弱引用，这个说法是极其错误的！ 不用弱引用就能避免「内存泄漏」了吗？当然不是！！！...如果Key不是弱引用的话，threadLocal无法被回收，也无法被访问，object无法被回收，也无法被访问，Key和Value同时出现了「内存泄漏」
目录 1 概念 2 分析内存溢出可能出现的地方 Java栈 Metaspace 堆 2 分析内存泄漏的原因 1、静态集合类：容器使用时引起的内存泄漏 2、各种连接时：未正确使用close()方法导致的内存泄漏...3、外部模块的引用 4、单例模式 1 概念 内存泄漏： 分配出去的内存没有被回收回来，失去对内存区域的控制，造成资源的浪费，比如:new出来了对象并没有引用，垃圾回收器不会回收他，造成内存泄漏 内存溢出...： 程序所需要的内存超出了系统所能分配的内存。...堆 堆中创建的对象过多就会触发GC，GC 的速度赶不上新建对象的速度也会发生 OOM。 高并发场景下，请求量太大，创建了大量新的对象，且这些都是有用的、存活的。...2 分析内存泄漏的原因 原因： 长生命周期对象持有短生命周期对象的引用可能会引起内存泄漏 1、静态集合类：容器使用时引起的内存泄漏 HashMap、Vector等很容易出现内存泄漏， 集合被定义成静态的时候
面试官：Hi，上次我们聊到了Redis作为缓存的数据一致性问题，这次我们继续聊一聊Redis作为缓存的问题之内存消耗问题？...内存消耗问题，就涉及到关于Redis的内存回收机制。说到Redis的内存回收机制，其实主要分为两个方面。...访问频率低的键会更容易被淘汰，而访问频率高的键则更有可能被保留在内存中。 要注意的是，使用 allkeys-lfu 策略会带来一些额外的计算开销，因为 Redis 需要跟踪键的访问频率。...访问频率低且过期时间较早的键会更容易被淘汰，而访问频率高或过期时间较晚的键则更有可能被保留在内存中 allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。...并让redis按照一定的规则淘汰不需要的缓存键，通过这种方式可以去缓解内存消耗的问题。
线上使用MySQL8.0.25的数据库，通过监控发现数据库在查询一个视图(80张表的union all)时内存和cpu均明显上升。...在8.0.25 MySQL Community Server官方版本测试发现：只能在视图上进行数据过滤，不能将视图上的过滤条件下推到视图内的表上进行数据过滤。8.0.29以后的版本已解决该问题。...MySQL视图访问原理 下面是在8.0.25 MySQL Community Server上做的测试 使用sysbench 构造4张1000000的表 mysql> select count(*) from...添加官方的 merge hint 进行视图合并(期望视图不作为一个整体，让where上的过滤条件能下推到视图中的表)，不能改变sql执行计划，优化器需要先进行全表扫描在对结果集进行过滤。...8.0.32 新的MySQL8.0.32版本 已解决掉该问题，视图上的过滤条件能下推到表上。
当对同一个资源进行并发操作时 , 非常需要保证并发安全 , 常见的并发控制手段演进如下 锁 : 操作数据前锁定 , 操作后释放 , 但是这样就相当于串行化了 , 并发度不高 读写锁 : 读数据的时候加读锁..., 不妨碍其他读 , 只有修改的时候加写锁 , 这时会妨碍其他的读和写操作 数据多版本 : 操作数据的时候拷贝一份 , 操作新的数据 , 其他并发读旧版本数据 , 这样就不会阻塞别的读了 InnoDB...就是采用了数据多版本 , 也就是MVCC 当事务开始修改数据的时候 , 会把数据放到undo日志里 , 事务回滚的时候利用undo日志恢复数据 当事务修改完数据 , 提交后会记录到redo日志里 , 再定期从...redo日志刷到磁盘上 提高并发的演进思路: （1）普通锁，本质是串行执行； （2）读写锁，可以实现读读并发； （3）数据多版本，可以实现读写并发； InnoDB并发高的原因是啥 普通的select读..., 是快照读 , 读取的旧版本的数据 , 这样的读是不需要进行加锁操作的 , 当然就特别快了
当Linux服务器内存占用高时，可以按照以下步骤进行排查： 查看内存使用情况 使用free命令可以查看系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。...有时系统内存占用高可能是由缓存和缓冲区所导致的。Linux系统会利用未分配的内存作为缓存和缓冲区，以提高文件访问速度。...0B 2.0Gi 查看进程内存占用 使用top或htop命令可以查看系统进程的内存占用情况，按照内存使用量排序，找出消耗较大的进程。...20 0 164896 9496 2080 S 0.0 0.5 0:00.53 barad_agent 查看系统日志 查看系统日志可以帮助定位内存占用高的原因...# 命令一 free # 命令二 swapon -s 分析内存使用情况 可以使用pmap命令分析特定进程的内存使用情况，或者使用perf命令进行更详细的性能分析。
减少推理的内存消耗 大部分用于推理的内存消耗来自模型的参数。最近的量化算法可以显著减少这种内存消耗。他们通过减少大多数参数的位宽来压缩模型，同时尽量保持模型的准确性。...但是AQLM的问题在于量化模型的成本非常高。对于非常大的模型，可能需要几个星期的时间。 另一种选择是将模型移动到另一个存储设备，例如，CPU RAM。但是他的缺点和明显，太慢了，特别是在批处理解码时。...为了更好的训练稳定性，优化器的参数为float32，即每个参数占用4字节的内存。 这就是微调比推理消耗更多内存的主要原因。...所以得到 这是最坏情况下的内存消耗，也就是说没有使用任何优化来减少内存消耗。幸运的是，我们可以应用许多优化来减少内存需求。...减少微调内存消耗 由于优化器状态消耗大量内存，因此已经进行了大量的研究来减少它们的内存占用，例如: LoRA:冻结整个模型，并添加一个具有数百万个参数的可训练适配器。
在分享《Spring Cloud之极端续租间隔时间的影响》 后，晓波同学问：由于心跳频率过高导致出现新对象过多？ 索性就试试 量化分析一次心跳带来的内存消耗！本文纯属好奇心驱使，无实际意义。...(还有很多，5分钟的数据已够分析了，317秒时client1发生了GC)， 统计开始时 client1 消耗的内存已比 client600 多。...下面开始分析数据： 试验总耗时：316秒 client1内存消耗：45056.0 - 30583.0 = 14473(14.47M) client600内存消耗：27797.1 - 25993.8 =...1803.3(1.8M) 由于client600未进行续租，可以认为 它的内存消耗是应用正常运行的必要消耗。...那client1的心跳消耗可认为是：client1内存消耗(14473) - client600内存消耗(1803.3)，值为：12669.7 每次心跳消耗的内存＝心跳内存消耗 ÷ 心跳耗时。
作为系列第6期，我们即将学习的是：一行代码分析Python代码行级别内存消耗。 ...很多情况下，我们需要对已经写好的Python程序的内存消耗进行优化，但是一段代码在运行过程中的内存消耗是动态变化的，这种时候就可以用到memory_profiler这个第三方库，它可以帮助我们分析记录Python...脚本中，执行到每一行时，内存的消耗及波动变化情况。...（这里我是在jupyter lab里执行的终端命令）： 其中Line #列记录了分析的各行代码具体行位置，Mem usage列记录了当程序执行到该行时，当前进程占用内存的量，Increment记录了当前行相比上一行内存消耗的变化量...通过这样细致的内存分析结果，我们就能有的放矢地优化我们的代码啦~ 本期分享结束，咱们下回见~
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。...本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils，这两个库可以帮助我们了解内存和显存的消耗。...MiB 这里，峰值内存（peak memory）是运行此代码的进程消耗的内存。...增量只是由于添加这行代码而需要/消耗的内存。同样的逻辑也适用于以下其他的显示。 2、查找函数的内存消耗 在调用函数的行的开头添加魔法函数。...@profile装饰器没有必要放在函数前面，如果我们不保留它，我们不会看到函数级内存消耗，但我们会看到整个脚本的内存消耗 Pytorch-Memory-Utils 通过Pytorch-Memory-Utils
pid是3585的进程对应的sql 之前已经确定是性能问题导致的了，所以先放过，可以看看pid是8879的这个进程，出现的不是很“稳定”。...可以看到这个进程是属于一个远程的session(LOCAL=NO),是通过一个batch的服务器上发起的请求。 执行的sql很简单。就是一个简单的查询。...为了确认，查看表的结构来看看。可以结合user_tab_cols,user_ind_columns来查看表的属性和索引的信息。这些都是用准备好的脚本来生成的，过滤了一些不必要的信息。...而且buffer gets还挺大，cpu消耗比较高。 到此为止，如果还不没明白的话，我做个简单的测试。 我从表里随机抓取10条记录。...这样问题的根源就很清晰了。再换一个,试试走索引的情况。可以看到，效率有了极大的提升。剩下的问题就是协调来解决了。
首先说明笔者的服务器环境，阿里云服务器：8G内存，2核。...https://www.cnblogs.com/NaughtyCat/p/gitlab-eat-too-much-memory-and-response-with-502-error.html SSH登上服务器...，我去，卡的不要不要的，top 命令一看，内存只有不到125M。...在top -d 3（每3秒刷新一次）模式下，按住 shift + m （以内存排序）, 内存和cpu使用情况如下图： CPU还是有很多空闲的，内存所剩不多，USER为 git和gitlab-+的全是gitlab...的东东，gitlab内存占比超过%35，而且随着时间推移，如5小时后，free memory 持续减少，buff/cache 持续增加【CoderBaby】，on my god!
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