创建MONGODB 的索引,属于基本操作,但如果是一个有2T 的 collection 要加一个索引,也属于基本操作,实际上量变产生质变,很多问题的考虑都不在那么简单。...MONGODB 3.4 的时候有一个参数 setParameter: maxIndexBuildMemoryUsageMegabytes: 1024 这个参数就直接为后台添加索引加速的,如果有足够的内存...,(内存的与wiretiger 无关),则会加速background 添加索引的速度。...所以大collection添加索引,就是一个量变到质变的过程,你需要考虑的问题1 你内存的大小,是否能hold 你添加的索引2 业务上访问度是否是高强度的,如果是,那你及需要考虑上面提到的方法3 oplog...的设计大小其实和你以后一些基础操作有关4 尽量抛弃旧版本,升级到 3.6 及以上的版本,这样可以快速调整oplog的大小 所以一件看上去不值得一提的加索引的事情,其实如果量大到一定程度,则考虑和需要分析的问题和
话说阿黎的vps最近稍有不稳定现象,体现是服务器重启。 而且不是因为我这个vps自身配置问题,而是vps所在主机的重启。 阿黎小小的用php写了一个获取系统启动时间(运行时间)和内存占用的程序。...> 服务器信息 运行时间: 启动时间: 内存使用率:%
上节讲述了Kafka OffsetMonitor:监控消费者和延迟的队列,本节更详细的介绍如何配置,运行和管理Kafka Connect,有兴趣的请关注我们的公众号。...微信图片_20180316141156.png 运行Kafka Connect Kafka Connect目前支持两种执行模式: 独立(单进程)和分布式 在独立模式下,所有的工作都在一个单进程中进行的...REST API 由于Kafka Connect的目的是作为一个服务运行,提供了一个用于管理connector的REST API。默认情况下,此服务的端 口是8083。...GET /connectors/{name}/tasks - 获取当前正在运行的connector的任务列表。...GET /connectors/{name}/tasks/{taskid}/status - 获取任务的当前状态,包括是否是运行中的, 失败的,暂停的等, PUT /connectors/{name}/
加文字:putText() 函数 此函数在opencv的 imgproc 模块中的 Drawing Functions 中,同样一同存在的有:画线函数(line)、画矩形框函数(rectangle)、画圆函数...运行时间的函数:所用函数为 getTickCount() 和 getTickFrequency() getTickCount():返回CPU自某个时间(如启动电脑)以来走过的时钟周期数。...start = static_cast(getTickCount()); /* 中间为耗时程序 */ //再次获取时间减去上一次记录的时间,即为运行时间...cvGetTickCount() - start) / cvGetTickFrequency(); cout << "所花费时间为:" << time << "us" << endl; 综合: 在输出图片上打印出运行时间...,代码大致如下: //得到函数的运行时间,并打印到输出图像左上角 cv::Mat imageIn, imageOut; stringstream buffer; double
02 原因分析 众所周知,单台数据库实例的配置是有瓶颈的,特别是关系型数据库,当CPU和内存配置提高到一定程度后,性能就不再提升了,即使对数据库的内核进行优化,也只能稍微抬高这个瓶颈线。...在我经历过的应用系统压力测试工作中发现,大厂提供的应用产品通常服务器压力和数据库压力是基本持平的,小的开发商提供的应用系统往往是服务器还没有明显压力,CPU、内存使用率都很低,数据库却已经“炸了”。...所以,底层代码逻辑上是否与数据库合理交互是原因之一,有经验的开发工程师会思考如何尽可能地少与数据库交互,把推拉数据库完成的功能模块转化为通过服务器计算来完成,从而将数据库压力转移到服务器上。...Redis缓存数据库是将数据以键值对的形式缓存在内存中的高效数据库。...纵向提高数据库配置 加CPU、加内存,性能提升也是有限的,幸运的是,目前大部分数据库都支持分布式架构,或主从读写分离架构。
Java运行原理及内存分析 一、Java运行原理 二、Java内存分析
前提:某大型跨境电商业务发展非常快,线上机器扩容也很频繁,但是对于线上机器的运行情况,特别是jvm内存的情况,一直没有一个统一的标准来给到各个应用服务的owner。...经过618大促之后,和运维的同学讨论了下,希望将线上服务器的jvm参数标准化,可以以一个统一的方式给到各个应用,提升线上服务器的稳定性,同时减少大家都去调整jvm参数的时间。...-XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间 -XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。...总结: Jvm调优这块还是有一定难度的有时候我们会碰到下面这些问题:OutOfMemoryError,内存不足、内存泄露、线程死锁、Java进程消耗CPU过高。...这些问题在日常开发容易忽视,比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存,而不会深究问题根源,但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。
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。
我曾遇到过这么一个需求:要用 Redis 保存 5000 万个键值对,每个键值对大约是 512B,为了能快速部署并对外提供服务,我们采用云主机来运行 Redis 实例,那么,该如何选择云主机的内存容量呢...我粗略地计算了一下,这些键值对所占的内存空间大约是 25GB(5000 万 *512B)。所以,当时,我想到的第一个方案就是:选择一台 32GB 内存的云主机来部署 Redis。...因为 32GB 的内存能保存所有数据,而且还留有 7GB,可以保证系统的正常运行。同时,我还采用 RDB 对数据做持久化,以确保 Redis 实例故障后,还能从 RDB 恢复数据。...所以,在使用 RDB 对 25GB 的数据进行持久化时,数据量较大,后台运行的子进程在 fork 创建时阻塞了主线程,于是就导致 Redis 响应变慢了。...就像下图中,原来的实例内存是 8GB,硬盘是 50GB,纵向扩展后,内存增加到 24GB,磁盘增加到 150GB。
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
按照这种方式组织系统时,通常同一个时刻只能有一个线程正在运行。一旦用户键入了一个命令,操作系统就把需要的程序从磁盘复制到内存中并执行;当进程运行结束后,操作系统在用户终端显示提示符并等待新的命令。...运行多个程序 但是,即便没有存储器抽象,同时运行多个程序也是有可能的。操作系统只需要把当前内存中所有内容保存到磁盘文件中,然后再把程序读入内存即可。只要某一时间只有一个程序,那么就不会产生冲突。...这是两个程序被先后加载到内存中的情形,假如这两个程序被同时加载到内存中从 0 地址处开始执行,内存的状态就如上面 c 图所示,程序装载完毕开始运行,第一个程序首先从 0 地址处开始运行,执行 JMP 24...在系统中没有物理内存的情况下很难实现。 地址空间的概念 如果要使多个应用程序同时运行在内存中,必须要解决两个问题:保护和 重定位。...空闲进程会存储在磁盘中,所以这些进程在没有运行时不会占用太多内存。另外一种策略叫做虚拟内存(virtual memory),虚拟内存技术能够允许应用程序部分的运行在内存中。
不同的操作系统有不同的 JVM,所以我们编写的 Java 代码能在各个平台上运行,是因为有各个平台的 JVM。 而 Java 的内存分配也是在 JVM 中进行的。...当方法区无法满足内存分配需求时就会抛OutOfMemoryError。 5.1 运行时常量池(Runtime Constant Pool) 它是方法区的一部分。...但对于运行时常量池,Java虚拟机规范没有做任何细节的要求,不同的提供商实现的虚拟机可以按照自己的需要来实现这个内存区域。...运行时常量池相对于Class文件常量池的另外一个重要特征是具备动态性,Java语言并不要求常量一定只能在编译期产生,也就是并非预置入Class文件中常量池的内容才能进入方法区运行时常量池,运行期间也可能将新的常量放入池中...既然运行时常量池是方法区的一部分,自然会受到方法区内存的限制,当常量池无法再申请到内存时会抛出OutOfMemoryError异常。
问题定位 我瞄了下C盘中有一个pagefile.sys文件大概有十几个G,然后C盘又是运行的系统盘,所以容量不够的话自然是会引起一些卡顿啥的。...图片 选择“高级”下面的“设置" 图片 选择”更改“ 图片 取消C盘的虚拟内存,自定义大小都填0,然后选择无分页文件,点击设置,然后重启电脑。...图片 重复楼上操作根据自己需要设置虚拟内存到D盘,然后点击”设置“再”确定“。 图片 最后来看下效果,C盘红色警告消失恢复成蓝色了,D盘变小了。
今天zhx老师在讲课的时候提到了一种检验程序内存的方法 一般计算内存的方法就是手算,手动计算代码中每个变量所占的内存然后加起来 具体可以参考这篇文章 zhx老师讲的方法可以实现全自动化计算内存 具体怎么做呢...我们不难计算出它的内存大约为381M($10001*10001*4/1024/1024$) 然后我们在当前目录下打开一个cmd ? 输入 size + 程序名 即可得到对应的内存 ?...注意这里的内存是字节,所以计算的时候直接$/1024$再$/1024$就好 不难计算出内存大小差不多也是381M! 注意,这里的size命令只能计算静态内存!
Java 运行时的内存划分 ? image 程序计数器 记录当前线程所执行的字节码行号,用于获取下一条执行的字节码。 当多线程运行时,每个线程切换后需要知道上一次所运行的状态、位置。...但也不能无线扩展,因此可以使用 -XX:MaxMetaspaceSize来控制最大内存。 运行时常量池 运行时常量池是方法区的一部分,其中存放了一些符号引用。...直接内存 直接内存又称为 Direct Memory(堆外内存),它并不是由 JVM 虚拟机所管理的一块内存区域。...它是通过在堆内存中的 DirectByteBuffer 对象操作的堆外内存,避免了堆内存和堆外内存来回复制交换复制,这样的高效操作也称为零拷贝。 既然是内存,那也得是可以被回收的。...值得注意的是:由于堆外内存也是内存,是由操作系统管理。如果应用有使用堆外内存则需要平衡虚拟机的堆内存和堆外内存的使用占比。避免出现堆外内存溢出。 常用参数 ?
计算机运行全过程 当然,这是从 CPU 角度看到的视图:对于 CPU 来说,"计算" 过程从计算机加电启动,执行 BIOS 程序的第一条指令开始,到最后计算机关机,整个就是一个完整的 "计算" 过程。...结合内存的作用,我们谈内存管理,只需要谈清楚两个问题: 如何分配内存(给运行中的软件,避免它们发生资源争抢); 如何运行外置存储(比如硬盘)上的软件?...另一方面,哪怕单个软件可运行,但是一旦我们同时运行的软件多几个,操作系统对内存的需求量就会急剧增加。相比这么多软件加起来的内存需求量,内存的存储空间往往仍然是不足的。...多个软件同时运行的问题也解决了,内存不够用的时候,就把最久没有用过的内存页淘汰掉,腾出物理内存出来。 运行软件的问题解决了。那么,操作系统如何分配内存给运行中的软件?...其实,内存分配的问题也解决了,并不需要任何额外的机制。反正内存地址空间是虚拟的,操作系统可以一上来就给要运行的软件分配超级大的内存,你想怎么用随你。软件如果不用某个内存页,什么都不发生。
一、讲解例子 二、function内存管理过程讲解 三、function内存管理过程图例 四、总结 一、讲解例子 MySQL的存储过程在运行过程中的内存管理跟table等运行时候是不一样的,它涉及多层内存管理...执行function的内存管理相关代码,sp_head::execute_function函数: 1、在sp_head::execute_function有如下代码用来创建运行内存: thd->swap_query_arena...(call_arena, &backup_arena); 建立新的内存块call_arena用来存放funciton运行产生的数据。...func_runtime_ctx = sp_rcontext::create(thd, m_root_parsing_ctx, return_value_fld); sp_rcontext::create运行的内存在...用来存放funciton运行每一个步骤产生的数据 do{ i = get_instr(ip); err_status = i->execute(thd, &ip); free_root
今天教大家服务器运行 jupyter notebook 跑深度学习这个高大厦,又很沙雕的东西 买一台服务器装下逼 虚拟环境 不建议 win10 mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.6...也可以将服务器换成本地的,vm 建立一个隧道 ? 这些配置简单 ? 本地打开没问题 ?
由于支持消息漫游,服务器端需要保存每个用户客户端的会话顺序。如何才能在海量消息收发的场景下,准确记录各个客户端的会话顺序呢? 可以采用一个类似LRU内存淘汰的算法来解决这个问题。
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