虽然使用缓存思想似乎是一个很简单的事情,但是缓存机制却有一个核心的难点,就是——缓存清理。我们所说的缓存,都是保存一些数据,但是这些数据往往是会变化的,我们要针对这些变化,清理掉保存的“脏”数据,却可能不是那么容易。
现如今网站的搭建基本都会使用云服务器,相较于传统的物理服务器,对长期发展更具有优势。而一般为了稳定性,会选择腾讯这一类大型公司服务器供应,同时会搭载云硬盘使用。但是在初期选择硬盘的时候所配置的内存并不一定特别大,在后期数据运行多起来之后,为了确保充足的空间,会将前期无需使用的数据进行清理,那么腾讯云服务器硬盘版的如何清理内存呢。
在服务器端程序开发领域,性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而,服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路,这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践,并分为几个部分来说明:
大概就是在几个月之前本人租了一台服务器用来搭建自己的博客(原来的博客是在阿里云香港服务器上面,在十一期间被和谐了),于是租用了1核1G内存的云服务器(三年800多元),可是在使用的过程中发现cpu和内存占用有点异常,查了下发现以下问题:
shared_buffers (integer) 设置数据库服务器将使用的共享内存缓冲区量。默认通常是 128 兆字节(128MB),但是如果你的内核设置不支持(在initdb时决定),那么可以会更少。这个设置必须至少为 128 千字节(BLCKSZ的非默认值将改变最小值)。不过为了更好的性能,通常会使用明显高于最小值的设置。
Mac 无疑是苹果做得最好的电脑,没有之一,特别是与最新版本的OS X 搭配,不仅易于使用,而且更加强大和富有成效。但再好的电脑用久了都会变得很慢,小编就来教大家五个小技巧,让你的 Mac 变得更快。
这篇文章主要概括的聊一聊GC,大概知道有哪些知识点或使用的时候需要注意什么。讲GC的文章一抓一大把,我就挑几个我个人比较有兴趣的地方分享一下。
服务器内存占用过高导致数据库服务关闭,网站无法登陆的错误详解-制作swap交换区加大内存
本文介绍了分布式缓存和分布式缓存同步出现的原因,以及常用的解决方案,包括一致性哈希、延迟同步、修改广播等。这些方案在实际应用中可能会结合使用,以提供高性能的缓存服务。
在分布式程序架构中,如果我们需要整个体系有更高的稳定性,能够对进程容灾或者动态扩容提供支持,那么最难解决的问题,就是每个进程中的内存状态。因为进程一旦毁灭,内存中的状态会消失,这就很难不影响提供的服务。所以我们需要一种方法,让进程的内存状态,不太影响整体服务,甚至最好能变成“无状态”的服务。当然“状态”如果不写入磁盘,始终还是需要某些进程来承载的。在现在流行的 WEB 开发模式中,很多人会使用 PHP+Memcached+MySQL 这种模型,在这里,PHP 就是无状态的,因为状态都是放在 Memcached 里面。这种做法对于 PHP 来说,是可以随时动态的毁灭或者新建,但是 Memcached 进程就要保证稳定才行;而且 Memcached 作为一个额外的进程,和它通信本身也会消耗更多的延迟时间。因此我们需要一种更灵活和通用的进程状态保存方案,我们把这种任务叫做“分布式缓存”的策略。我们希望进程在读取数据的时候,能有最高的性能,最好能和在堆内存中读写类似,又希望这些缓存数据,能被放在多个进程内,以分布式的形态提供高吞吐的服务,其中最关键的问题,就是缓存数据的同步。
策略 : 在设置键的过期时间的同时,创建一个定时器,让定时器在键的过期时间来临时,立即执行对键的删除操作。
说到清理内存,那么不得不提到/proc这一个虚拟文件系统,这里面的数据和文件都是内存中的实时数据,很多参数的获取都可以从下面相应的文件中得到,比如查看某一进程占用的内存大小和各项参数,cpu和主板的详细信息,显卡的参数等。
我们在使用服务器的时候基本不会在C盘安装软件,那么用久了发现C盘满了,提示空间不足?那么这是怎么回事,为什么空间会占用这么快呢?今天飞飞和大家分享下服务器c盘空间不足的清理方法。
只要和电脑内存相关的,都可以用这个软件,软件小的和打开一个网页一样。不占用什么空间。也没有什么复杂的安装流程,开心即可用。
Redis中的数据特征: Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上,就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长,那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
1. 新生代可用GC策略 ---- 1. 串行GC(Serial Copying) 算法:复制(Copying)清理算法; 操作步骤: 扫描年轻代中所有存活的对象; 使用Minor GC进行垃圾回收,同时将存活对象保存到“S0”或“S1”区; 在上一次Minot GC的基础上进行“S0”和“S1”区的角色交换; *经历过许多次Minor GC依然存活的对象晋升到老年代。 2. 并行回收GC(Parallel Scavenge) 算法:复制(Copying)清理算法; 操作步骤:在扫描和复
云数据库是搭载云服务器应时而生,在云服务器推出之后,有许多企业及个体都纷纷申请注册并投入到使用。对于运载大型网站或APP的企业而言,自然也会提前预估数据溢出的风险,所以会同步的安装数据库或通过网络服务商申请。而在运行当中对数据也可能会有定期的清理需求,那么云数据库如何重启关闭云服务器主机呢。
Linux服务器运行一段时间后,由于其内存管理机制,会将暂时不用的内存转为buff/cache,这样在程序使用到这一部分数据时,能够很快的取出,从而提高系统的运行效率,所以这也正是Linux内存管理中非常出色的一点,所以乍一看内存剩余的非常少,但是在程序真正需要内存空间时,Linux会将缓存让出给程序使用,这样达到对内存的最充分利用,所以真正剩余的内存是free+buff/cache
功能大家都能实现,服务器性能优化可以提供用户体验,公司上个游戏是用C++写的pc端游,玩家多时服务器可能出现内存溢出的情况,现在做手游吸取经验做了不少优化
优化美国服务器的速度涉及多个方面,从硬件配置到网络优化,再到应用层面的调整。以下是一些有效的方法:
复制解决的基本问题 让一台服务器的数据让其他服务器保持同步,一台主库的数据可以同步到多台备库上,悲苦本身也可以被配置成另外一台服务器的主库。 MySQL支持两种复制方式:基于行的复制和基于语句的复制(逻辑复制)。这两种都是在主库上记录二进制日志,在备库重放日志的方式来实现异步的数据复制, 这说明同一时间主备库存在不一致,并且无法保证主备之间的延迟。 常见的复制用途 数据分布:MySQL通常复制不会造成很大的贷款压力,但基于行的复制会比基于语句的复制带宽压力大, 可以随意停止或开始复制,并在不同的地理位置来分
ThreadLocal 不知道大家有没有用过,但至少听说过,今天主要记录一下 ThreadLocal 的原理和使用场景。 使用场景 直接定位到 ThreadLocal 的源码,可以看到源码注释中有很清楚的解释:它是线程的局部变量,这些变量只能在这个线程内被读写,在其他线程内是无法访问的。 ThreadLocal 定义的通常是与线程关联的私有静态字段(例如,用户ID或事务ID)。 变量有局部的还有全局的,局部变量没什么好说的,一涉及到全局,那自然就会出现多线程的安全问题,要保证多线程安全访问,不出现脏读
说明:个人原创,本人在一线互联网大厂维护着几千套集群,关于redis使用的一些坑进行了经验总结,希望能给大家带来一些帮助
由于我们的客户端的元素和资源比较多,cocos框架的各种库质量参差不齐,导致了有些地方加载速度实在很慢。并且没有一个统一的内存管理机制导致了整个内存占用不太好控制。
导语:在网络分层应用服务中,缓存的使用已比较普及,本文将结合作者实际工作经验总结,讲述在不同的场景下如何选择和使用适用的缓存框架,以达到提升服务质量,优化系统架构的目的。 一般而言,现在互联网模式(一个网站或一个应用),整体流程可以概括描述为 浏览器→应用服务器→数据库或文件(存储)→应用服务器→浏览器,这是一个标准流程,通过浏览器(或App界面)发起请求,经过服务器、数据库计算整合后反馈浏览器呈现内容。随着互联网的普及,内容信息越来越复杂,使用者和访问量越来越大,我们的应用需要支撑更多的并发量,同时我们
Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
游戏业务通常有个特点是模块相关性非常高,模块之间的联动也非常密集且复杂。要保持各个相关模块的数据一致性,同时又兼顾效率和,没有一个通用的方法。通常的做法是走有损服务(也叫柔性服务)和自动修复的方式。比如支付服务一般的做法是在2PC的基础上增加redo log,对于发放和订单确认这两方,如果失败了会尝试几次补发。又或者好友系统或者公会,因为涉及多个对象的数据相互索引,一些做法是玩家在线的时候定期去检查数据是否正确,如果不正确走修复流程。
Redis是一款高性能、非关系型的键值存储数据库。在使用Redis时,随着数据量的不断增长,需要考虑如何降低Redis的内存占用情况。下面将介绍Redis降低内存使用的常见方法。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
公司某业务使用的Redis集群是自建的,前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。 老集群共有 350W key,占用内存 8.8 G,DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移,于是提前删除了这两百万key。 删除key后发现redis内存竟然几乎无变化,350W key删除了两百万,怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了?通过比对数据发现,计划被删除的数据确实已经删除了。 为什么删除了两百万key,内存未释放呢?这个问题一直困扰着我,通过查阅资料终于弄明白了。
机房内只有一台戴尔R730服务器,vmware虚拟化为若干台Windows Server了,其中就有域控和文件服务器。
数据库专题(四) ——各类缓存技术 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 缓存(Cache)技术原指高速数据,当CPU处理数据的时候,会先去缓存里面找,有的话就直接返回,不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了,而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者,有介于中间的速度差异的结构,均可以称为用cache。速度排序,CPU>内存>硬盘,因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等,例如减少网络I/O、减少
在这篇文章中,我们将深入探讨Redis支持的数据类型以及如何解决大Key问题。通过了解Redis的数据类型以及相应的使用场景,我们可以更好地利用Redis的特性来满足各种数据存储需求。
一、缓存是什么? Cache 高速缓冲存储器,其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问。 位于速度相差较大的两种硬件/软件之间,用于协调两者数据传输速度差异的结构 二、缓存有哪几类? 1、基于web应用的系统架构图 📷 2、在系统架构中,不同层级之间为了加快访问速度,缓存都可以存在。 操作系统磁盘缓存->减少磁盘机械操作 数据库缓存->减少文件系统I/O 应用程序缓存->减少对数据库的查询 Web服务器缓存->减少应用服务器请求 客户端浏览器缓存->减少对网站的访问 三、操作系统缓存 1、文件系统提供的Dis
Greeneideas公司IT基础设施主管Joe Greene日前撰写了一篇文章,分析了在云计算环境中的容量管理挑战的主题。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数,这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
一、什么是缓存 1、Cache是高速缓冲存储器 一种特殊的存储器子系统,其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问 2、凡是位于速度相差较大的两种硬件/软件之间的,用于协调两者数据传输速度差异的结构,均可称之为 Cache 二、缓存的分类 1、基于web应用的系统架构图 📷 2、在系统架构的不同层级之间,为了加快访问速度,都可以存在缓存 操作系统磁盘缓存->减少磁盘机械操作 数据库缓存->减少文件系统I/O 应用程序缓存->减少对数据库的查询 Web服务器缓存->减少应用服务器请求 客户端浏览器缓存->减少对网
需求背景: 后台业务逻辑类服务,其实现通常都会依赖其他外部服务,比如存储,或者其他的逻辑server。 有一类比较典型的问题: 假设主调方A是同步处理模型,有一个关键路径是访问B服务。 当被调服务B延迟很高时,主调方A的进程会挂起等待,导致后来的A请求也无法及时处理,从而影响整个A服务的处理能力。甚至出现A服务不可用。 当然,比较理想的是B出现过载或者故障时,A的服务能力能够降到和B同等的服务能力,而非不可用。 因此,部门会定期进行容灾演习,也期望能够验证到各个服务的"最差服务能力"。即验证被调出现较高延迟
可关注笔者 个人站点 https://www.qiucode.cn/ 由于云服务器内存快满,导致运行缓慢,所以才需要清理下内存
那些有效期到了的数据,Redis并不是真的一到期立刻就把它删了,因为删除数据相比于其他客户端命令并不那么重要,这些数据会暂留在内存中,最终根据Redis的删除策略删除
Java 虚拟机(JVM)是 Java 程序运行的环境,而垃圾回收(GC)是 JVM 中重要的组成部分之一,负责自动回收内存,避免内存泄漏和程序崩溃。JVM 的垃圾回收算法经历了多年的发展和优化,本文将深入分析 JVM 的垃圾回收算法,包括其原理、优缺点以及应用场景。
在Linux系统下,我们一般不需要去释放内存,因为系统已经将内存管理的很好。但是凡事也有例外,有的时候内存会被缓存占用掉,导致系统使用SWAP空间影响性能,例如当你在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching。,此时就需要执行释放内存(清理缓存)的操作了。
在mysql服务器高负载的情况下,必须采取一种措施给服务器减轻压力,减少服务器的I/O操作。一般采用的方法是优化sql操作语句,优化服务器的配置参数,从而提高服务器的性能。Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能。 一、mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存(key cache)和查询缓存(query cache),这主要讲解mysql的查询缓存(query cache)机制。 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区(buffer)和缓存(cache
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