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服务器内存故障预测居然可以这样做!

并且服务器内存的数量众多,vivo的内存数量达到40w+条,内存故障造成的最严重的后果是会直接导致系统崩溃,服务器宕机,这些对于上层业务而言都是不能接受的。...控制器检查到CE事件后,可以看作对未来UCE事件的预测。我们可以通过一些屏蔽手段或者更换内存条减少UE事件以及系统宕机的可能性。...(2)配置内存槽位与物理槽位对应关系通过sysfs文件系统我们可以看到哪个CPU的哪个内存控制下的哪个通道的哪条内存的CE计数,但是它对应的系统下的哪一个内存呢,毕竟我们服务器日常的运维,经常看到的是系统槽位名称...CE计数四、 总结与展望 EDAC可以明确的获取到服务器的每条内存上的CE计数,我们可以通过CE计数去设定阈值,分析CE计数曲线等,结合其他MCE log 、SEL等对内存进行健康状况评估,进行内存预测...EDAC在vivo服务器全量上线过程以来,累计提前发现450+ case的内存CE问题,服务器的宕机数量明显减少。

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几条命令找出服务器上的垃圾文件

当然,如果你的服务器容量是TB、PB级别的请无视此文。 几个基础命令 du du命令是disk usage的缩写,很明显,今天的主角就是他了!...SIZE 可以是一个可选的整数,后面跟着以下单位中的一个: KB 1000,K 1024,MB 1000*1000,M 1024*1024,还有 G、T、P、E、Z、Y。...将结果写入到文件而非标准输出 -s, --stable 禁用last-resort 比较以稳定比较算法 -S, --buffer-size=大小 指定主内存缓存大小...指定的大小可以使用以下单位之一: 内存使用率% 1%,b 1、K 1024 (默认),M、G、T、P、E、Z、Y 等依此类推。 head head命令的功能是提取目标的前N行!...通过此方法,我们就可以进一步探索服务器上的垃圾文件了! 你知道share、local等比较大的文件夹都用什么重要的功能呢?

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MONGODB 索引 大内存 与连锁思维

创建MONGODB 的索引,属于基本操作,但如果是一个有2T 的 collection 要一个索引,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。...不就可以了。并且这样的处理的方式在后台处理,不会对现有的系统产生锁和任务无法处理的问题,缺点就是稍微比前台操作耗时一点。...4.2尽管有更宽松的锁定行为,但索引构建仍然可以生成高效的索引数据结构。...,(内存的与wiretiger 无关),则会加速background 添加索引的速度。...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

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Postgresql concurrently index 为什么可以在线索引

提到在线索引都是商业数据库的功能,例如SQL SERVER 在线索引就是你花钱买的版本也必须是企业版, 标准版都不能在线索引。...POSTGRESQL 支持在线索引的功能,在本文撰写期间MYSQL 是不支持 online add index 对于几千万的大表建立索引还是要使用工具,并且8.0 使用gh ost 是有我问题,所以对于大表索引并且是...索引的添加完成,此时索引才正式的可以开始正式提供相关的查询工作 下面的这段代码的注释可以给我们一些提示 1 在创建在线索引的时候,会使用较低级别的锁,而这个锁仅仅控制在添加索引期间不能对表的行有任何的变动...,至于DML 是可以进行任意的操作的.并且对于建立索引是INDEXOID 和 HeapOID (表的行,与索引的行之间的对应) ?...所以在线索引最怕的是大事务,如果此时有大事务在工作,那么在线索引等待的时间就是你大事务的时间,所以即使是在线索引,也需要在业务低峰期进行,这样等待的时间会小,并且遇到的麻烦也少.

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浪潮发布服务器操作系统KOS:可以热插拔CPU、内存

近日,浪潮信息正式发布服务器操作系统“KOS”(InspurKOS),为数据中心的软硬件协同设计与优化,提供稳定可靠、高效协同、广泛兼容、全天候运维的基础软件平台。...关键数据冗余机制可对核心数据内存进行镜像,增强性容错能力可将引起系统宕机的UCE进行降级容错处理,大幅降低系统宕机率。 支持CPU、内存等核心部件的热替换,支持内核、应用软件的热升级。...支持基于专家规则的自动化运维和诊断,可以方便地进行故障定位、性能分析、性能优化。 可无缝接入到浪潮InService云端运维服务,实现运维远程托管。...性能方面,KOS在分布式存储、虚拟化、云、AI服务器等方面刷新了多项权威评测的记录。...行业交流、合作请微信:icsmart01 芯智讯官方交流群:221807116

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数据库“炸了”,CPU内存?或许还有更好的解决方法!

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。...在开发中,我们可以将一些频繁读取的数据放到Redis中,例如中签公告、人员名单、产品清单等,用户在访问这些数据的时候,如果发现缓存中有数据,直接取用,不仅减轻了数据库的压力,读取速度还特别快,因为内存的读写速率是普通机械硬盘的几百倍...纵向提高数据库配置 CPU、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。

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JVM又爆了,别傻傻只会重启内存

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。...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。

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服务器内存监测

用位运算 val>>20,也可以达到同样的转化效果。...,可以采用内存或者redis方式存储,我这边简单起见,就直接用内存存储这些数据了,注册一个实例到spring的容器中,用于在系统的任何地方都能调用。...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。...倘若jvm内存出现了溢出的情况也可以使用arthas将堆快照dump出来,结合jvisualvm来定位问题,这边暂且也没有遇到该问题,暂不做赘述。

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Redis数据增多了,是该加内存还是实例?

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。...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。...在定位键值对数据时,它所处的哈希槽是可以通过计算得到的,这个计算可以在客户端发送请求时来执行。但是,要进一步定位到实例,还需要知道哈希槽分布在哪个实例上。...当客户端请求键值对时,会先计算键所对应的哈希槽,然后就可以给相应的实例发送请求了。

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服务器内存监测

用位运算 val>>20,也可以达到同样的转化效果。...,可以采用内存或者redis方式存储,我这边简单起见,就直接用内存存储这些数据了,注册一个实例到spring的容器中,用于在系统的任何地方都能调用。...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。...倘若jvm内存出现了溢出的情况也可以使用arthas将堆快照dump出来,结合jvisualvm来定位问题,这边暂且也没有遇到该问题,暂不做赘述。

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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...,而+buffers/cache反映的是可以挪用的内存总数。...其实我们可以从二个方面来解释. 对操作系统来讲是Mem的参数.buffers/cached 都是属于被使用,所以它认为free只有232....,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,可能你就要考虑物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦

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生产真实案例:震惊,几条SQL把服务器干崩了,事后还大言不惭!

后面我加了那个朋友拉的微信群,开始了解服务器出现问题的具体情况,下面就是一些处理的经过了。 注:聊天内容已经获得授权公布。 他们后端Java把运维发的监控截图发出来了,咱继续跟他沟通。...CPU已经飙升到了400%了,数据库服务器基本已经卡死。拿到他给我发的SQL后,我跟他们老板要了一份他们的数据库表结构,在我电脑上执行了下查询计划。...这货说是什么大数据高并发MySQL数据库压测出来的,稍微有过压测经验的应该都知道,压测一个很重要的前提就是要明确压测的环境,最起码要明确压测环境服务器的CPU核数和内存,直接来句MySQL一亿数据是大数据高并发...处理结果 后续我跟他们老板要了一个代码只读权限的账号,将代码拉取下来后,好家伙,到处都是这种SQL查询,要是一两处还好,把SQL修改并优化下,关联的业务逻辑调整下,再把功能测试下,接口压测下,没啥问题就可以发版上线了...Using temporary、Using filesort、Using join buffer、Block Nested Loop,500W rows效率都很高,殊不知他们生产环境实际主表数据才10几条

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建议收藏chatGPT说的Ubuntu虚拟内存的教程

图片命令演示开始之前我们先看下之前的内存差不多是2G的小鸡,执行free -h可以查看,我们的目标是手动升4G图片第一步,打开终端并输入以下命令以创建一个名为swapfile的空文件,执行命令如下:sudo...fallocate -l 2G /swapfile其中,2G是虚拟内存的大小,可以根据需要进行调整。...,输入以下命令以设置文件的权限:sudo chmod 600 /swapfile第三步,输入以下命令以格式化文件为swap格式:sudo mkswap /swapfile第四步,输入以下命令以启用虚拟内存...fstab现在,您已经成功地将虚拟内存添加到Ubuntu系统中。...图片以上就是今天的全部内容,希望能够在linux系统添加虚拟内存帮到你,再见!

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