一般情况下，Java 中分配的非空对象都是由 Java 虚拟机的垃圾收集器管理的，也称为堆内内存（on-heap memory）。...彻底回收时，垃圾收集器会对所有分配的堆内内存进行完整的扫描，这意味着一个重要的事实——这样一次垃圾收集对 Java 应用造成的影响，跟堆的大小是成正比的。过大的堆会影响 Java 应用的性能。...对于这个问题，一种解决方案就是使用堆外内存（off-heap memory）。堆外内存意味着把内存对象分配在 Java 虚拟机的堆以外的内存，这些内存直接受操作系统管理（而不是虚拟机）。...但是 Java 本身也在不断对堆内内存的实现方式做改进。两者各有什么优缺点？...最后Lawery分析了堆外内存，它和内存池一样，也能缩短垃圾回收时间，但是它适用的对象和内存池完全相反。内存池往往适用于生命期较短的可变对象，而生命期中等或较长的对象，正是堆外内存要解决的。
JVM 可以使用的内存分外 2 种：堆内存和堆外内存，这篇文章主要介绍堆外内存的使用示例 什么是堆内内存和堆外内存？...堆内存完全由JVM负责分配和释放，如果程序没有缺陷代码导致内存泄露，那么就不会遇到java.lang.OutOfMemoryError这个错误。 使用堆外内存，就是为了能直接分配和释放内存，提高效率。...也即是说，使用ByteBuffer不用担心堆外内存的释放问题，除非堆内存中的 ByteBuffer对象由于错误编码而出现内存泄露。...释放Unsafe分配的堆外内存 虽然第3种情况的ObjectInHeap存在内存泄露，但是这个类的设计是合理的，它很好的封装了直接内存，这个类的调用者感受不到直接内存的存在。...这样堆内存还很充足（这种情况下不会执行堆内存的垃圾回收），但是堆外内存已经不足，所以就不会报OutOfMemoryError。
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。
本文将详细介绍两部分内容，第一部分介绍Spark堆内和堆外内存的规划，主要包含堆内内存、堆外内存以及内存管理接口等方面；第二部重点介绍Spark内存空间的分配，主要包含静态内存管理与统一内存管理的机制。...图2 堆外和堆内内存 堆内内存 堆内内存的大小，由Spark应用程序启动时的–executor-memory或spark.executor.memory参数配置。...Executor内运行的并发任务共享JVM堆内内存，这些任务在缓存RDD和广播（Broadcast）数据时占用的内存被规划为存储（Storage）内存，而这些任务在执行Shuffle时占用的内存被规划为执行...new一个对象实例 JVM从堆内内存分配空间，创建对象并返回对象引用 Spark保存该对象的引用，记录该对象占用的内存 释放内存： Spark记录该对象释放的内存，删除该对象的引用 等待JVM的垃圾回收机制释放该对象占用的堆内内存...，堆内内存的分配如图3所示： 图3 静态内存管理图示——堆内 可以看到，可用的堆内内存的大小需要按照下面的方式计算： 可用的存储内存 = systemMaxMemory * spark.storage.memoryFraction
ByteBuffer 主要有两个实现类 HeapByteBuffer 堆内内存 DirectByteBuffer 堆外内存 按我的个人经验，大多数情况，无论是读操作还是写操作，我都倾向于使用 DirectByteBuffer...原因一：赛题需要设计分级存储，并且提供了 6G 堆内内存 + 2G 堆外内存，一个最直接的思路便是使用内存来存储热点数据，而内存存储数据最方便的数据结构便是 ByteBuffer 了。...原因二：由于堆内 6G 远大于堆外 2G，且 JVM 参数不能调整，所以要想利用好堆内富余的内存去做缓存，非 HeapByteBuffer 莫属了。...根据这两个结论，我们再回到赛题中，如果直接按照上述的方式进行读写，40 个线程每个都持有一个 50M 的堆内内存，同时又因为 IOUtil 的内部行为，额外分配了 40*50M 的堆外内存， 堆外内存在不经意间就被用光了...例如比赛场景中，你可能希望开辟一大块 HeapByteBuffer，6G 堆内内存，分配个 4G 用作缓存总可以吧？
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
受限于内存的存取速度，CPU需要等待数据的到来。人们提出了很多办法来解决这一问题，这其中有一种方案，称为内存内计算（memory-in computing），也就是将计算单元嵌入到内存单元里。...内存不仅存储数据，同时也对数据进行计算，由此减少了数据在内存与CPU之间传递的时间，如下图所示， ?...r-i/2115-in-memory-computing-towards-energy-efficient-artificial-intelligence） 牛津大学研究组通过光芯片的方法，实现了光学的内存内计算...最终的输出结果对应上图中40-70ns内的光强。 此外，他们也演示了1*2维矩阵与 2*1维矢量的相乘，其光路图如下， ?
这是一台XenServer服务器，后面挂载着我们公司自己开发的分布式存储系统，虚拟机都在存储池里面，所以我接到电话并不是太担心。 客户发来截图，xencenter连接不上服务器。...好吧，服务器呼啦啦地跑得起劲呢，没有任何故障指示灯。...注意，没拿广告费啊，开源免费软件，好用，就是Java开发的，有点占内存。...而200G的虚拟磁盘，可能是两台CentOS的，多出来的几个，应该是快照；1000G的虚拟磁盘，已经确定，2000G的既然是跨区卷，那至少是2个2000G组成一块磁盘，那就继续操作。...因为客户记得Win7是100G的磁盘，但是现在100G的磁盘已经全部挂载过了，根本就没有Win7，由此判断，Win7应该是在坏了的本地磁盘内，所以继续找另一台Windows Server要紧。
垃圾回收机制 ---- 自动管理内存和回收机制，垃圾回收器负责回收程序中已经不使用，但是仍然被各种对象占用的内存，将程序员从繁重、危险的内存管理工中解放出来。 缺点：可能会占用大量资源。...内存泄露 ---- 应用程序分配了大量不能被回收的对象。 系统可分配内存越来越少。 新对象的创建需要内存不够。 GC之后再分配。 60fps。 四....快速定位Crash是否和内存占用过高有关。 快速定位潜在的内存泄露问题。 简单易用。 不能准确定位问题。 Allocation Tracker 跟踪对象内存分配的工具。...可以追踪应用程序在运行时所有已分配的内存，所有已创建的对象，对象的数量和他们所占用的内存大小以及这些对象是在哪些方法中创建的，用于检测内存抖动现象。...特点： 内存快照信息。 每次GC之后收集一次信息。 查找内存泄露利器。 使用复杂。 六.
前言 taptap-developer是一个spring boot框架驱动的纯Grpc服务，所以，只用了四步，移除了web和spring cloud相关的模块后，启动速度就稳稳的保持在了6s内。...除了启动速度提升外，在服务待机状态下，内存锐减了50%左右，从500M左右的内存占用，缩减到了250M不到。...spring-cloud-starter-netflix-hystrix'组件、 附优化后的日志输出： 系统资源的变化 优化前的 优化后的 最后，基于资源监控图，从三个维度总结下，优化后的资源占用情况： 资源名称 优化前 优化后 内存
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。
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
这些工具具体使用起来相对比较直观，直接连接到Java进程，然后就可以在图形化界面里掌握内存使用情况。 以JConsole为例，其内存页面可以显示常见的堆内存和各种堆外部分使用状态。...如果你使用的是Tomcat、 Weblogic等Java EE服务器，这些服务器同样提供了内存管理相关的功能。 另外，从某种程度上来说， GC日志等输出，同样包含着丰富的信息。 堆内部是什么结构？...这种设计主要是为了防止内存的碎片化，并进一步清理无用对象。 从内存模型而不是垃圾收集的角度，对Eden区域继续进行划分， Hotspot JVM还有一个概念叫做（TLAB）。...这是JVM为每个线程分配的一个私有缓存区域，否则，多线程同时分配内存时，为避免操作同一地址，可能需要使用加锁等机制，进而影响分配速度，TLAB仍然在堆上，它是分配在Eden区域内的。...也可以不用比例的方式调整新生代的大小，直接-XX:NewSize=value参数，设定具体的内存大小数值。
摘要：本文主要讲述了在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10,000个Nginx 容器。...在这篇博文里，我们将要在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10，000个Nginx 容器。...你可以选择容量为基础的布局策略，然后Weave成网络层目的是以便安全、集群内多个主机间密码保护的跨容器通信。 ?...监控集群、服务器和正在运行的容器利用的CPU、内存和I/O DCHQ允许用户监视集群、主机和容器的CPU、内存和I/O。...此时内存利用率为19%。 ? 然后，我们把范围缩小到其中的一个服务器来观察其历史表现--内存利用率从75%一路下降到19%的过程。 ?
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
提到FTP服务器，可能大家都会想到Serv-U、vs-FTP等软件，其实微软内置在IIS里的FTP服务已经够用，不信请往下看。 ...这里以IP为192.168.0.16为例，输入FTP://192.168.0.16.回车，提示输入用户和密码，输入FTP01及其密码，顺利进入，这时进入的只能是FTP01虚拟目录，可以上传一个文件，然后在服务器上查看一下是放置在哪个目录下就可判定了...同样，以FTP02登入，就进入了FTP02目录，用户被限制在自己的目录内不能进入他人目录，安全性还是有保障。 ...点击tools目录，您会发现自动指向了服务器的f盘下“工具”目录。 本方法优点：不用第三方工具实现了链接功能，在有多个驱动器可使用的情况下特别有用。...如果经常登录这个FTP站点，还可以把这个地址加入收藏夹，不用登录FTP也能知道服务器是否有更新，有兴趣可访问http://test.yuanlin.cn/FTP列表更新.txt看看效果。
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。
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