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看懂服务器 CPU 内存支持,学会计算内存带宽

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。...该 CPU 支持的内存数据频率是 2666MT/s,理论上每秒钟可以传输 2666M 次数据。由于现在都是 64 位的计算机。...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。...即使内存出现了比特翻转,可能影响的只是一个像素值,没有太大的影响,也很难感觉出来。 在服务器应用中,处理的一般都是非常重要的计算,可能是一些推荐计算,也可能是一笔订单交易,对出错的容忍度是很低的。...单通道内存的带宽是根据内存的数据频率计算出来的,由于数据频率是 2666M,所以算得单通道带宽为 21.33 GB/s。由于总共有 6 个通道,所以总的带宽可以达到 128 GB/s。

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备份服务器项目需求

1、备份项目需求 (1)所有的服务器备份目录统一(/backup) mkdir /backup (2)要备份的系统配置文件包括但不限于: ​ a、定时任务的配置文件(/var/spool.../cron/root)(适用于web和nfs服务器) ​ b、开机自启动的配置文件(/etc/rc.local)(适用于web和nfs服务器) ​ c、日常脚本目录(/server.../etc/sysconfig/iptables (3)web服务器站点目录假定为(/var/html/www) tar zcvhf /backup/www_back.tar.gz ..../var/html/www (4)web服务器A访问日志路径假定为(/app/logs) tar zcvhf /backup/www_log_back.tar.gz ..../app/logs (5)web服务器保留打包后七天的备份数据即可(本地留存7天即可,太多硬盘会满) tar zchf /backup/system_backup_$(date +%F).tar.gz

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对象内存计算神器

今天给大家介绍一个对象内存计算神奇。jvm内存溢出的时候,我们可以通过很多方法查看原因,很多时候也需要查看具体是哪一个大对象导致内存溢出。...这里要介绍的是lucene提供的专门用于计算内存占用大小的工具类:RamUsageEstimato maven坐标: 4.0.0 RamUsageEstimator就是根据java对象在堆内存中的存储格式,通过计算Java对象头、实例数据、引用等的大小...(Object obj) 点评:使用该第三方工具比较简单直接,主要依靠JVM本身环境、参数及CPU架构计算头信息,再依据数据类型的标准计算实例字段大小,计算速度很快,另外使用较方便。...如果非要说这种方式有什么缺点的话,那就是这种方式计算所得的对象头大小是基于JVM声明规范的,并不是通过运行时内存地址计算而得,存在与实际大小不符的这种可能性。

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内存计算网格解释

IMCG - 内存计算网格 Dmitriy提出的主要想法之一便是内存存储(IMDG)和内存处理(IMCG)两者相互集成的重要性,这能够方便构建真正可扩展的应用程序。...IMDG关注于通过把数据分布在网格之间可用的计算机中从而解决数据分布式内存存储和大数据集管理,而IMCG更专注于在同一网格上的同一组计算机上有效地执行算法(即用户代码或指令)。...这就是两者的区别所在:IMDG是存储和管理内存中的数据,而IMCG则是处理和计算相同数据的全部内容。...所有这些因素都强调了在初始映射操作期间以及作业可能处于等待队列的目标节点时,主动负载平衡需求。 分布式任务会话 分布式任务会话是为了每个任务的执行而产生,而且它允许在任务内的不同作业之间共享状态。...与IMDG整合 与基于亲和性路由的IMDG集成是计算和数据网格技术背后的关键概念之一(无论是内存还是基于磁盘)。通常,关联路由允许共同定位作业和该作业需要处理的数据集。

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Bitmap的内存计算

本文聚焦的问题 1、Bitmap中像素数据占用多大内存?如何计算? 2、不同图片来源对内存大小有什么影响?...(以Android 8.0+平台为例,这行代码执行后占用的总内存大小=bitmap在栈上的引用大小+bitmap指向的堆中的对象大小+指向的对象持有的native像素数据大小,先只关注像素数据,以后再研究其他几部分的内存占用如何计算...像素数据的内存=图片宽 x 图片高 x 单个像素内存大小, 这里宽高均为100,单个像素的内存因为是ARGB_8888格式所以为4x8bit = 4byte,总大小=100x100x4byte。...一张100×100的png图片,放在下面各个不同位置,以720×1080像素4.8寸的手机(像素密度305,属于xhdpi)去加载,都加载为ARGB_8888格式,计算加载后的bitmap像素数据内存大小...xhdpi设备上,要缩小320/480倍,加载后bitmap宽高75×75,内存75x75x4byte res/drawable-xxhdpi文件夹计算方式类似。

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Mongodb 如何减少应用程序对内存需求内存监控

让数据库经常添加资源的,除了正常需求以外,还有逆天的程序设计,不光是MONGODB 设计中,很多程序的设计中,基本上是不去分别,在程序里面的那些表的数据应该被分离。...你的数据库一定表现的,比较耗费内存,而这不是数据库的问题,而是往数据库塞入数据的人的问题。...另外对于应用程序设计中关于,索引的使用也是更有效利用内存的设计点。...除此以外,到底MONGODB 系统需要多少内存也是一个问题,一般在一个系统上线后大多都不会出现内存不足的问题,但随着新的项目在上面以及数据量的增加,相关的问题会出现,当出现时可能已经积累的一段时间的性能问题了...MALLOC: 118785040 ( 113.3 MiB) Bytes in use by application 类似这个位置的信息主要用于,连接内存通过连接数和内存的相除,得到每个连接大致使用的内存信息

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Spark的误解-不仅spark是内存计算,hadoop也是内存计算

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算内存计算是spark的特性。...请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?...Spark是内存计算没有错误,但是这并不是它的特性,只是很多专家在介绍spark的特性时,简化后就成了spark是内存计算。   什么样是内存技术?就是允许你将数据持久化在RAM中并有效处理的技术。...操作系统中的API都只能让你把数据从块设备加载到内存,然后计算完的结果再存储到块设备中。我们无法直接在HDD设备上计算;所以现代系统中的所有处理基本上都是在内存中进行的。   ...它们使用共享内存段作为table pages的存储池,所有的数据读取以及写入都是通过这个池的,这个存储池同样支持LRU替换规则;所有现代的数据库同样可以通过LRU策略来满足大多数需求

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服务器内存监测

内存,作为计算机的四大件之一,当它充足的时候,我们不会察觉到它的存在,直到它悄无声息的一点点失去,才会越加珍惜。...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。...如果不深入计算的话,单个SystemInfo实例56B大小,最大61*56B=3416B≈3.34KB,深入计算Calendar对象,总和也不会达到MB级别。...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

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服务器内存监测

内存,作为计算机的四大件之一,当它充足的时候,我们不会察觉到它的存在,直到它悄无声息的一点点失去,才会越加珍惜。...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。...如果不深入计算的话,单个SystemInfo实例56B大小,最大61*56B=3416B≈3.34KB,深入计算Calendar对象,总和也不会达到MB级别。...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

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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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为什么移动计算需求在上升?

对移动计算需求将进一步增加,它将决定人们的工作方式,不使用移动应用程序的公司将变得缺乏竞争力。...人们期望移动计算能够顺利地融入他们的职业生活,并成为他们工作方式的内在组成部分,因为手机已经成为日常生活的重要组成部分。...根据最近的一项全球调查,近 60% 的领先企业高管认为移动计算将在未来五年内使他们的公司受益最大,相比之下,商业智能和云计算为 35%,社交媒体为 30%。...为什么企业越来越多地采用移动计算? 强大的设备和网络 就在几年前,手机体积庞大且效率低下,网络速度慢得令人痛苦。双核处理器、快速的内存和存储以及惊人的清晰显示是当今智能手机的所有功能。...竞争优势的基础 在客户联系期间使用移动计算不仅可以使企业对客户做出更快的响应(这是一项重要的竞争优势),而且还可以帮助他们显得比实际规模更大、资源更丰富。

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应对计算需求突增 云爆发只是泡沫?

虽然云爆发的概念听起来不错,但是将突然增加的计算需求转移到公有云中仍然存在诸多问题。...混合云能够在需求高峰时将负载弹性转移到公有云当中,而当需求减少时再将规模缩减,运行在本地服务器当中。这种方式可以让大型企业不必支付高昂费用就能获得有保障的无限制和不间断服务。...这些挑战甚至超过了云爆发本身具有的优势,因此在某些环境当中购置几台全新服务器也许是一种更为高效的办法。 “本地计算环境和公有云之间可能存在严重的网络延迟,”Plankers表示。...尽管大家对于云爆发的最终目标已经达成广泛一致——处理计算需求方面的临时性快速增长——但是很多专家和分析师在其必要性方面依然持有不同意见。...为不稳定的应用程序制定计划 处理计算需求突增最简单的,通常也是最廉价的解决方案仍然是传统方式,在本地预留出足够的服务器性能,专家表示,这种方式并不一定意味着购买新的服务器

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精心策划和管理多云计算需求

多云计算是组织混合使用来自不同厂商的云计算服务,这提供了许多优点。但采用多云计算的用户也必须小心,避免不必要的复杂性和成本。...如果你还没有专属的一个云计算供应商,要评估你的应用程序,以确定你的主要云计算模型。要做到这一点,通过应用程序和IT政策确定三个云计算模式。...如果您的大多数应用程序都没有在云中,你的主要云模型就是你自己的数据中心,那么你的多云计划应包括云计算和数据中心之间的整合。 多云计算面临的挑战 将应用程序移动到云计算并不简单,需要相当充分的了解。...管理与整合是多云计算最棘手的问题,但你也要为可能出现问题的应用程序分配到正确的云计算时做准备。 匹配应用程序的云计算很像选择一个供应商。...这样,你可以使用同样的工具控制你所有的云计算。 即使最好的云计算提供商没有兼容的格式和管理API,还是有希望的。

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JVM内存管理--计算内存和Java内存组件

寄存器用于存储计算单元执行指令的中间结果,寄存器大小决定了一次计算的可使用的最大值,连接RAM和处理器或者寄存器和处理器的叫做地址总线,地址总线决定了处理器最大的寻址空间,32位总线宽度可以拥有2的32...次方个内存位置,所以32位总线可以拥有4G的内存空间。...每个程序运行的时候会向系统申请一段独立的内存空间,但随着程序的庞大和任务的复杂性,物理内存无法满足需求,此时就有了虚拟内存,虚拟内存可以使多个进程在同时运行时可以共享物理内存,这里的共享只是空间上的共享...,逻辑上它们依然独立,当然虚拟内存还可以扩展内存空间。...,在linux服务器上我们经常关注swap分区,swap分区如果被经常使用,系统就会非常缓慢,表示系统内存严重不足,或者某些程序没有即时释放内存

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详细说一下服务器内存和显存是怎么计算

计算机体系的主要矛盾在于CPU太快了,而磁盘太慢了。所以它俩是不能够直接通信的,需要增加一个过渡层,这就是内存的作用。哈佛结构是一种将程序指令存储和数据存储分开的存储器结构。...内存(Memory)也被称为内存储器,其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据,以及与硬盘等外部存储器交换的数据。计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的,因此内存的性能对计算机的影响非常大。...Intel在2017年推出对应于六代酷睿Skylake的云服务器平台“Purley”,采用14nm工艺、最多28核心56线程、6通道DDR4内存、光纤互连通道,采用UPI总线替代QPI总线等等。...系统最大内存带宽 = 内存标称频率*内存总线位数*通道数*CPU个数 实际内存带宽 = 内存标称频率*内存总线位数*实际使用的通道数 实际内存带=内存核心频率*内存总线位数*实际使用的通道数*倍增系数。...下面计算一条标称DDR31066的内存条在默认频率下的带宽,1066是指有效数据传输频率,除以8才是核心频率,一条内存只用采用单通道模式,位宽为64bit。

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边缘计算的6个基本计算机硬件需求

为了应付不断增长的数据量,计算边缘被 部署到减轻放置在云和数据中心的负担。那么, 边缘计算计算机硬件需求是什么? 什么是坚固型边缘计算机?...01 边缘计算机必须坚固且无风扇 边缘计算硬件必须足够坚固,以承受在易受频繁冲击,振动,灰尘,碎屑甚至极端温度影响的易变环境中的部署。坚固耐用的边缘计算机的主要特征是其 无风扇设计。...05 边缘计算机必须安全 边缘计算设备通常部署在不受监控的远程环境中,因此它们必须是安全的。幸运的是,边缘计算设备配备可信平台模块(TPM)2.0。...这使VPU成为无风扇计算机的理想选择,这些计算机需要的组件产生的热量很少且消耗的功率也很少。总体而言,VPU的低功耗和热占用空间使其成为我们在坚固的边缘计算解决方案中的理想选择。...NVMe 计算存储 :NVMe 计算存储 设备通过在驱动器本身上本地执行数据存储和处理 ,从而在边缘部署计算机 。这是通过在驱动器上本地处理数据来完成的。

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