Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key，这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值，从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下，Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内，因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统，大key会占用大量内存资源，导致Redis的性能受到严重影响。
当数据库服务经常突然挂断，造成无法访问时我们能做什么？本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题，分析问题，最后解决问题的过程。
最近，发现个人博客的Linux服务器，数据库服务经常挂掉，导致需要重启，才能正常访问，极其恶心，于是决心开始解决问题，解放我的时间和精力（我可不想经常出问题，然后人工重启，费力费时）。
随着并发访问量的不断增加，Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时，它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此，本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结，并提供一些解决方案。
小编发现很多同学在使用阿里云服务器搭建PHP网站的时候会用到WDCP面板，用WDCP面板大家最为关注的就是WDCP所占用的内存，很多童鞋说目前最新版本的WDCP面板比较占用系统资源，尤其是占用内存较大。那么对于小内存的服务器和VPS我们该如何来优化WDCP所占用的系统资源呢？
在Redis服务器中，数据库是由Redis数据结构和键值存储系统支持的。Redis服务器提供了多个数据库，每个数据库都是由唯一的一个数值标识符表示。默认情况下，Redis服务器提供16个数据库，标识符从0到15。
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下：
官方地址：https://github.com/alibaba/nacos/releases
线上问题排查相比于coding，是一个低频的工作，很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候，往往是重要且紧急的，因此问题排查的效率，就显得尤为重要。有些线上问题，比较直观，比如磁盘使用率高、网络流量高这种，借助合适的工具很快能定位到原因；但对于一些复杂的问题，如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等，需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候，需要有正确的解题思路，并辅以合适的工具，才能高效地解决问题。
同样的mysql，同样的查询，为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后，在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s，以为万事大吉了， 谁知道，同样的操作，在客户的服务器上优化后，还是比本机慢了10几倍 当然了，客户服务器上添加完索引后，相对之前已经快了不少，sql查询已经优化到了极点
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？
标题1: 60G的内存占用, 容器敢分配, 服务敢占用. 一个字:绝 标题2: 内存挤爆了. 竟然是因为… 标题3: 内存问题虐我们千百遍 标题4: 慎用BitMap, 小心玩爆你的内存.
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
一个页面里面引入了大量小图片，单张大小约十几KB，网站文本主体显示较快，但整个页面打开的速度很慢，浏览器F12控制台上看大多都是排队从服务器下载图片，加载图片。
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。
有张表，里面有300多万数据， 使用select count(1) from table 查询的时候要好几分钟，查过资料后添加了innodb_buffer_pool_size参数，然后就1秒就查出来了。
在MongoDB中，加载各种依赖的lib到内存、管理客户端请求、元数据管理存储等工作都需要占用内存，但其实内存使用的大部分还是在存储引擎和客户端连接请求处理方面。
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问，
在现实生活中，应该有不少人碰到过系统崩溃的情况。不论是工作还是打游戏，系统崩溃都是让人感到郁闷的事情。为了避免这种情况，不少人已经开始用云服务器设置虚拟内存了，我们一起来了解是怎么回事吧。
在极客教育出版了一个视频是关于《Node.js 内存泄漏分析》，本文章主要是从内容上介绍如何来处理Node.js内存异常问题。如果希望学习可前往极客学院：http://www.jikexueyuan.com/course/2561.html 本文章的关键词 - 内存泄漏 - 内存泄漏检测 - GC分析 - memwatch ---- 文章概要 由于内存泄漏在Node.js中非常的常见，可能在浏览器中应用javascript时，对于其内存泄漏不是特别敏感，但作为服
具体而言，研究人员提出了名为LOMO（低内存优化）的新优化器，并在配备8卡RTX 3090（24GB内存）的单台服务器上，成功微调65B LLaMA。
近日微软报出SMB V1存在漏洞，安全研究员并将此漏洞称作 “ SMBLoris ”，解释其能够发动拒绝服务（Dos）攻击，可以感染 Windows 2000 及以上操作系统的任一版本 SMB V1 协议，并在 IPV4 和 IPV6 上都可以工作。
之前介绍了redis的monitor，今天有朋友问monitor是否能长时间开启，我知道monitor会有较大性能开销，但不清楚具体消耗的程度，就测试了一下 测试过程 以一个monitor为例，使用redis-benchmark分别测试monitor开启前后的性能 redis-benchmark -c 10 -n 100000 -q 开启前结果 PING_INLINE: 92506.94 requests per second PING_BULK: 97943.19 requests per se
Redis持久化过程一直是影响redis性能的常见因素，如何监控持久化以及如何优化持久化过程呢？下面我们就一起来看看吧。
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
一、uptime命令 这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观
wordpress网站是全球范围广泛使用的博客开源系统，他的用途非常广泛不仅仅局限于博客网站的搭建，几乎各种类型的网站都能胜任了，但是这样一个东西也会有水土不服的情况，wordpress网站的加速和优化显得尤为重要，或者是必不可少的一个环节了。
最近服务器到期等因素，进行了迁移。租了其它的外国厂商，但是由于资费问题，购买了1.5G 内存的服务器（现）。因为原本用惯了4G内存的服务器（原），现在压缩成这样，似乎不太能支持我的使用，囧！
项目中E端有一个订单导出的功能能（导出销售订单或者销售退单，导出列颇多，且必须满足实时数据）。我们使用POI导出数据，并且后端加了熔断措施，导出限流，大促期间导出开关控制。相对来说有了这些机制线上应用不会因为导出操作流量过大内存爆掉，也保证了应用安全稳定的运行，但是最近监控发现导出操作性能急剧下降（数据量已经超过3百万），先看看监控。
ab命令原理 Apache的ab命令模拟多线程并发请求，测试服务器负载压力，也可以测试nginx、lighthttp、IIS等其它Web服务器的压力。 ab命令对发出负载的计算机要求很低，既不会占用很多CPU，也不会占用太多的内存，但却会给目标服务器造成巨大的负载，因此是某些DDOS攻击之必备良药，老少皆宜。自己使用也须谨慎。否则一次上太多的负载，造成目标服务器直接因内存耗光死机，而不得不硬重启，得不偿失。
Apache的ab命令模拟多线程并发请求，测试服务器负载压力，也可以测试nginx、lighthttp、IIS等其它Web服务器的压力。 ab命令对发出负载的计算机要求很低，既不会占用很多CPU，也不会占用太多的内存，但却会给目标服务器造成巨大的负载，因此是某些DDOS攻击之必备良药，老少皆宜。自己使用也须谨慎。否则一次上太多的负载，造成目标服务器直接因内存耗光死机，而不得不硬重启，得不偿失。
Nginx 作为业界知名的高性能服务器，被广泛的应用。它的高性能正是由于其优秀的架构设计，其架构主要包括这几点：模块化设计、事件驱动架构、请求的多阶段异步处理、管理进程与多工作进程设计、内存池的设计，以下内容依次进行说明。
此前的文章中，我们介绍了 mysql 最常用的存储引擎 — innodb 的性能优化。 主要围绕参数、索引设置等方面进行。 Mysql Innodb 性能优化
项目中可能会遇到MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的异常情况，造成这种情况的一种原因是访问量过高，MySQL服务器抗不住，这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力；另一种原因就是MySQL配置文件中max_connections值过小。 首先，首先我们来看下mysql的最大连接数：
虽然Redis 支持持久化，但是Redis的数据存储全部都是在内存中，成本昂贵。建议根据业务场景只将高频热数据存储到Redis 中，其他低频数据可以使用es、mongoDb等存储方式，不仅节省内存成本，而且数据量小操作速度更快，效率更高。
Nginx 是一款高性能的开源 Web 服务器软件，广泛应用于互联网领域。在大流量、高并发的环境中，对 Nginx 进行优化可以显著提升网站的性能和稳定性。同时，为了保护网站资源的安全性，防止盗链是一项重要的任务。本文将为您详细介绍 Nginx 的优化思路，并解析网站防盗链的实现方法。
注：本文主要参考InfoQ文章用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能，在此基础上对涉及的Linux命令进行整理而成。
随着产品测试流程的不断完善，可以被稳定复现的问题被遗留到线上的情况越来越少，反而那些概率性问题的数量却逐渐升高，为此我们必须提供一种类似服务器压测那样的方案来发现移动端产品的概率性问题。
临时表空间是Oracle数据库的重要组成部分，尤其是对于大型的频繁操作，如创建索引、排序等等都需要在临时表空间完成来减少内存的开销。当然对于查询性能要求较高的操作应尽可能的避免在磁盘上完成这些操作。
会导致缓冲区需越来越多内存暂存数据。当缓冲区占用内存＞设定上限阈值，就会出现缓冲区溢出。发生溢出，就会丢数据。不给缓冲区设上限，不就没这问题了？No！随累积数据增多，缓冲区所占内存空间越大，耗尽Redis机器可用内存时，Redis实例就会崩溃！
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