主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。...如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。...但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。...在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。...对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。
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。
怎么可能电费翻倍呢？......网上一搜，我发现这是普遍现象，新闻媒体也有报道。 "上海一家网站发起的网民调查显示，有超过80%的网友发现家中１月份的电费翻倍了。...看到你的"电费翻倍的秘密"博文中的一些说明不够准确，我特来说明一下。 我是一家电表制造厂的电表设计人员（我们公司名称：慈溪市XX电子仪表有限公司，是国家电网的供应商），一直有订阅你的blog。...超过36A以后，电表会出现"飞走"现象，误差会不准确，至于误差会不会翻倍，我们没有做过大批量统计，难以回答，但是我们在产品量产前有过小批量试验，超出最大电流后，误差会不准确，具体因表而异，有的有±20%...对于你遇到的电费翻倍事件，需要排除几个问题，才能确定是电表原因造成的。
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
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。
近两周的排查和梳理中，发现并解决了多个性能瓶颈，修改了系统熔断方案，最终实现了服务能处理的 QPS 翻倍，能实现在极高 QPS（3-4倍）压力下服务正常熔断，且能在压力降低后迅速恢复正常，以下是部分问题的排查和解决过程...服务器高CPU、高负载 首先要解决的问题就是服务导致服务器整体负载高、CPU 高的问题。 我们的服务整体可以归纳为从某个存储或远程调用获取到一批数据，然后就对这批数据进行各种花式变换，最后返回。...我们都知道，可以使用 top 命令在服务器上查询系统内各个进程的 CPU 和内存占用情况。可是 JVM 是 Java 应用的领地，想查看 JVM 里各个线程的资源占用情况该用什么工具呢？...在服务器负载特别高时，使用各种工具来观测服务内部状态，结果都是不靠谱的，因为观测一般都采用打点收集的方式，在观察服务的同时已经改变了服务。...大量的错误日志不仅造成 I/O 压力，而且线程栈的获取、日志内存的分配都会增加服务器压力。而且服务早因为日志量大改为了异步日志，这使得通过 I/O 阻塞线程的屏障也消失了。
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
在 Red Hat Enterprise Linux 中，以下是设置合适的交换分区大小的规则：物理内存 交换分区（SWAP）<= 4g 至少 4G4~16G 至少 8G16G~64G 至少 16G64G...~256G 至少 32G例如我的linux vps 是2G内存 ，我给swap设置为了 4G图片
）， 本篇转载了阿里云服务器启用虚拟内存-Ubuntu 阿里云服务器默认没有开启虚拟内存，经常遇到软件内存不足，运行崩溃的情况。...为了减少购买昂贵的内存资源，可以暂时使用虚拟内存代替（根据运行的程序需求，性能会降低一些）。 这个技术在云服务器上使用，可以省很多银子的哦！！！...阿里云服务器默认没有swap，需要自己mkdir /swap创建。...swapoff -v /swap/swapadd mv /swap/swapadd /mnt/swap swapon /swap/swapadd 嗯，这个技术在云服务器上使用，可以省很多银子的哦！！！...原文： 阿里云服务器启用虚拟内存-Ubuntu
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题，io会瞬间飙升到很高很高，造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大（网络连接数）。知道是哪个进程造成的，但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。麻烦之处在于很好的定位问题，重现实际的操作。没办法，只能针对socket服务特定的端口进行抓包。...服务器问题，无非就是资源不合理的使用，造成服务器内存，cpu，io，流量等相关资源出现非常不正常的波动，资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查，没有其他比较好的办法，只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多，一个个的排查相当痛苦。 出现问题，首先看日志。如果是线上的，先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志，访问日志是否有异常，确定是否有人扫机器。
apr(Apache Portable Runtime/Apache可移植运行库)是Apache HTTP服务器的支持库 JNI的形式调用Apache HTTP服务器的核心动态链接库，来处理文件读取或网络传输操作...connections小于maxThread的时候需要调大，最好是比预期的最高并发数要大20% maxThread大于connections的时候会将请求堆积到到tomcat的work处理线程池中(堆积占用内存...将jmeter测试用例中http请求地址，改成linux服务器中的地址 ?...场景 服务器配置1核，不考虑内存问题，收到请求，java代码执行耗时50ms，等待数据返回50ms，总共耗时100ms 理想的线程数量 = (1 + 代码阻塞时间 / 代码执行时间) * cpu数量 这个公式是怎么得来的...总结 不要过度地去在意或者说是追求高并发，高处理能力，高吞吐量 换一个思维，先将接口的响应速度提高，剩下的再交给服务器配置 以一台8核16G的服务器为例，如果想要在一秒钟之内处理1000个请求，该怎么做呢
一、什么是虚拟内存？虚拟内存有什么用处？...操作系统中所运行所有的程序全部都是经过内存提交给CPU然后才执行的，不过若是执行的程序占用内存很多或很大，则会导致内存消耗殆尽为解决内在消耗殆尽的问题，Windows操作系统运用了虚拟内存技术，简单的说就是把一部分硬盘空间充当内存使用...，虽然硬盘在读写的速度上远远不及内存条的速度，但是可以有效的避免内存消耗殆尽而引起的系统崩溃的问题而往往在运行大型或者一些或者吃内存的软件程序的时候就有可能会出现虚拟内存不足的情况二、怎么设置服务器虚拟内存...：2048 这个2048是按照系统内存来写的，比如内存2G也就是2048MB的内存 ，虚拟内存最好是和系统内存大小是一样的，最大值建议是初始大小的1.5倍到2倍的样子6、设置好后确定，设置好后重启服务器就会生效了注意...：为了保证网站正常运行，服务器虚拟内存不要使用默认配置，需要设置一下，一般设置为2G-10G以上就是关于虚拟内存设置分享感谢您的阅读，服务器大本营助您成为更专业的服务器管理员！
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。...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。...i memory /var/log/messages 内存泄漏检测 如果怀疑有内存泄漏，可使用valgrind进行内存泄漏检测。...# 对程序 nginx 进行 --leak-check=full 启用完全的内存泄漏检测 valgrind --leak-check=full nginx 查看共享内存 如果共享内存占用较多，需要进一步检查是哪个进程在使用共享内存...slab内存 查看不可回收的slab内存占用情况，如果这部分内存占用较高，可以使用slabtop命令查看是哪些slab占用大。
但在服务器应用中，处理的一般都是非常重要的计算，可能是一笔订单交易，也可能是一笔存款。另外就是服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年，没有办法通过重启的方式来解决问题。...因此服务器对比特翻转错误的容忍度很低。需要有技术方案能够一定程度解决比特翻转问题所带来的影响。 ECC 就是这样一种内存技术。...该虽然至今已经过去了 70 多年，但至今仍然广泛应用在服务器的 ECC 内存上。 首先要说的是海明码是有局限性的。...所以虽然海明码不能应对 3 比特以上的比特翻转，但目前仍然广泛地应用在服务器端的内存的错误检查和纠正上。在 SSD 硬盘中由于应用场景的不同，采用的是支持多比特翻转校验和纠错的 LDPC 码。...但因为在 64 比特中有 3 比特同时出现错误的概率太低了，所以海明码仍然广泛地应用在服务器的 ECC 内存中。 总结 开篇我们看到了两个内存条，一个有 8 个黑色颗粒，另外一个有 9 个内存颗粒。
记录线上服务器通过linux性能检测工具glances检测到 cpu、内存爆满，且是uwsgi进程占用，对于服务器内核，以及uwsgi配置优化 参考文章 https://blog.csdn.net/orangleliu
小知识解说 1）CPU型号越高，主频、睿频、核数、L3缓存、功耗越高 2）CPU型号越高，支持的内存频率、容量、通道越大 3）CPU型号越高，UPI数量从2-3-4，互联数量从2-4-8 4）入门级CPU...4）上图为UPI=3，八个CPU互联；对应8路机型 4.内存参数表 ?...小知识解说： 1）目前DDR3基本已经淘汰，DDR4是主流；DDR5已经面世 2）电压越小功耗越低 3）频率越高，速度越快 4）同等容量下且不考虑后续扩容，内存条数越多性能越好(条数多利用的通道多)
代码自动同步远程服务器 Goland 看代码是个比较舒服的事情，毕竟 Goland 提供了很多的功能，如：Find Usages, 查看接口实现，Debug 等。...因为种种原因吧，很多情况我们需要将代码推送远程的服务器进行代码的编译工作。通过打包或者 git 同步方式，总归是有点麻烦，有没有一种方式本地修改完代码，自动把代码同步到远程呢？
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 但是有些时候大量的缓存占据空间...，这时候应用程序回去使用swap交换空间，从而使系统变慢，这时候需要手动去释放内存，释放内存的时候，首先执行命令 sync 将所有正在内存中的缓冲区写到磁盘中，其中包括已经修改的文件inode、已延迟的块...echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 执行完之后，再次查看内存剩余： 会发现内存被释放了，可用内存变为653M左右。...到这里内存就释放完了，现在drop_caches中的值为3，另外需要注意的是，在生产环境中的服务器我们不要频繁的去释放内存，只在必要时候清理内存即可，更重要的是我们应该从应用程序层面去优化内存的利用和释放
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