我们知道使用Linux交换空间而不是 RAM(内存)会严重降低性能。那么,有人可能会问,既然我有足够多的可用内存,删除交换空间不是更好吗?简短的回答是不会。启用交换空间会带来性能优势,即使你有足够多的内存。 即使安装了足够多的服务器内存,你也会经常发现在长时间正常运行后会使用交换空间。请参阅以下来自具有大约一个月正常运行时间的实时聊天服务器的示例: total used free shared buff/cache available
不过考虑到如何安全使用 Redis 也是这个比较基础的东西,新手如果配置不当,很容易造成线上的 Redis 服务处于「裸跑」状态,被黑客恶意攻击,导致 Redis 服务不可用,进而导致依赖 Redis 服务的 Session、缓存、队列、分布式锁等业务功能瘫痪,造成严重的生产事故,所以在深入探索 Redis 底层原理和集群构建之前,学院君准备给大家插播下 Redis 的安全使用。
说个案例:一台Apache服务器,由于其MaxClients参数设置过大,并且恰好又碰到访问量激增,结果内存被耗光,从而引发SWAP,进而负载攀升,最终导致宕机。
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
一台服务器报警了,内存占用过高,奇怪的是集群里其它的服务器都没问题。不过从以往的经验来看:每一个匪夷所思的问题背后,都隐藏着一个啼笑皆非的答案。
在本文中,我将向您展示如何使用新版本的MySQL(5.7+),以及如何更容易地解决 MySQL内存分配中出现的问题。
通常来看,Redis开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化,例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等,但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心,然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。
最近在使用 Windows 照片查看器打开一个 jpg 文件的时候异常 Windows 照片查看器无法显示此图片,因为计算机上的可用内存可能不足。请关闭一些目前没有使用的程序或者释放部分硬盘空间(如果硬盘几乎已满),然后重试
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题,还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
C语言使用 malloc函数动态在堆上分配内存。malloc根据字节数的参数。如果无法分配内存,该函数将返回指向已分配内存的指针或 NULL 指针。
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出
作者简介:许庆伟,Linux Kernel Security Researcher & Performance Developer 众所周知,Linux内核和CPU处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率,在一个称为页的内存组中创建一个内存映射,其中每个页的大小根据处理器的实际情况而来。尽管大多数处理器也支持更大的页,但默认通常是4 KB,。内核可以从页空闲列表中为物理内存页的申请提供分配,并且为了提高效率,为每个DRAM组和CPU均设计了维护这些请求的方案。内核程序可以通过分配器(比如slab分配
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。
Swap是Linux系统中的一种虚拟内存,用于在物理内存不足时扩展可用内存。当系统的物理内存不足以满足所有运行进程的需求时,操作系统会将不常用的数据存储在Swap分区中。在某些情况下,可能需要增加Ubuntu系统上的Swap大小,以提供更多的可用内存。本文将详细介绍如何在Ubuntu上增加Swap大小。
在一台总物理内存125G的服务器上,修改mysql的innodb_buffer_pool_size为64G后,启动报错,截图如下:
一般互联网的项目都是部署在linux服务器上的,如果linux服务器出了问题,那么咱们平时学习的高并发,稳定性之类的是没有任何意义的,所以对linux性能的把握就显得非常重要,当然很多同学可能觉得这些是运维同学的事情,但是我不这么认为,不管你是架构师,还是crud boy,对项目有个全局的掌控是一项非常重要的基本素质,所以总结了这篇文章,希望对您有用,如果您觉得我写的还不错,看完记得点个赞,点个再看哦。咱们废话不用多说,直接进入正题。
groupadd 命令用于创建一个新的工作组,新工作组的信息将被添加到系统文件中。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
对crash的数据库进行故障分析并不是一件快乐的事情,尤其是 MySQL 的日志中没有提供 crash 原因的情形。比如当 MySQL 内存耗尽。在 2012年 Peter Zaitsev 写了一篇文章 分析MySQL如何使用内存
当在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching。
内存 是操作系统非常重要的资源,操作系统要运行一个程序,必须先把程序代码段的指令和数据段的变量从硬盘加载到内存中,然后才能被运行。如下图所示:
在分布式架构下,发布一个服务,经常遇到消费者无法找到提供者的情况,这种故障的排查如下。
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
内核和处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率,会在称为页面的内存组中创建内存映射,其中每个页面的大小是处理器的详细信息。尽管大多数处理器也支持更大的容量,但通常有4 KB,Linux称其为 hugepage大页面。内核可以从其自己的空闲列表中为物理内存页面请求提供服务,内核为每个DRAM组和CPU维护这些请求以提高效率。内核自己的软件也通常通过内核分配器(例如slab分配器)从这些空闲列表中消耗内存。
如果你的服务器可用内存不足4GB,可能会在启动Pulsar时失败,在启动Pulsar之前设置内存:
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?
1、根据java的内存模型会出现内存溢出的内存有堆内存、方法区内存、虚拟机栈内存、native方法区内存; 2、一般说的OOM基本都是针对堆内存; 3、对于堆内存溢出主的根本原因有两种 (1)app进程内存达到上限 (2)手机可用内存不足,这种情况并不是我们app消耗了很多内存,而是整个手机内存不足 4、而我们需要解决的主要是app的内存达到上限 5、对于app内存达到上限只有两种情况 (1)申请内存的速度超出gc释放内存的速度 (2)内存出现泄漏,gc无法回收泄漏的内存,导致可用内存越来越少 6、对于申请内存速度超出gc释放内存的速度主要有2种情况 (1)往内存中加载超大文件 (2)循环创建大量对象 7、一般申请内存的速度超出gc释放内存基本不会出现,内存泄漏才是出现问题的关键所在 8、内存泄漏常见场景 (1)资源对象没关闭造成的内存泄漏(如: Cursor、File等) (2)全局集合类强引用没清理造成的内存泄漏(特别是 static 修饰的集合) (3)接收器、监听器注册没取消造成的内存泄漏,如广播,eventsbus (4)Activity 的 Context 造成的泄漏,可以使用 ApplicationContext (5)单例中的static成员间接或直接持有了activity的引用 (6)非静态内部类持有父类的引用,如非静态handler持有activity的引用 9、怎么对内存进行优化呢 三个方向 (1)为应用申请更大内存,把manifest上的largdgeheap设置为true (2)减少内存的使用 ①使用优化后的集合对象,比如SpaseArray; ②使用微信的mmkv替代sharedpreference; ③对于经常打log的地方使用StringBuilder来组拼,替代String拼接 ④统一带有缓存的基础库,特别是图片库,如果用了两套不一样的图片加载库就会出现2个图片各自维护一套图片缓存 ⑤给ImageView设置合适尺寸的图片,列表页显示缩略图,查看大图显示原图 ⑥优化业务架构设计,比如省市区数据分批加载,需要加载省就加载省,需要加载市就加载失去,避免一下子加载所有数据 (3)避免内存泄漏 编码规范上: ①资源对象用完一定要关闭,最好加finally ②静态集合对象用完要清理 ③接收器、监听器使用时候注册和取消成对出现 ④context使用注意生命周期,如果是静态类引用直接用ApplicationContext ⑤使用静态内部类 ⑥结合业务场景,设置软引用,弱引用,确保对象可以在合适的时机回收 建设内存监控体系: 线下监控: ①使用ArtHook检测图片尺寸是否超出imageview自身宽高的2倍 ②编码阶段Memery Profile看app的内存使用情况,是否存在内存抖动,内存泄漏,结合Mat分析内存泄漏 线上监控: ①上报app使用期间待机内存、重点模块内存、OOM率 ②上报整体及重点模块的GC次数,GC时间 ③使用LeakCannery自动化内存泄漏分析 10、真的出现低内存,设置一个兜底策略 低内存状态回调,根据不同的内存等级做一些事情,比如在最严重的等级清空所有的bitmap,关掉所有界面,直接强制把app跳转到主界面,相当于app重新启动了一次一样,这样就避免了系统Kill应用进程,与其让系统kill进程还不如浪费一些用户体验,自己主动回收内存
在启动一个Springboot工程时,抛出一项“Cannot allocate memory”异常,很明显,是因为内存分配原因导致的OOM异常导致JVM宕掉。跟随log,查看JVM hs_err_pid24442.log文件。
1. Java 堆空间 发生频率:5颗星 造成原因 无法在 Java 堆中分配对象 吞吐量增加 应用程序无意中保存了对象引用,对象无法被 GC 回收 应用程序过度使用 finalizer。finalizer 对象不能被 GC 立刻回收。finalizer 由结束队列服务的守护线程调用,有时 finalizer 线程的处理能力无法跟上结束队列的增长 解决方案 单位对应:GB -> G, g;MB -> M, m;KB -> K, k 使用 -Xmx 增加堆大小 修复应用程序中的内存泄漏 2. GC 开销
https://bloggceasy.files.wordpress.com/2015/05/outofmemoryerror2.pdf
在Linux系统下,我们一般不需要去释放内存,因为系统已经将内存管理的很好。但是凡事也有例外,有的时候内存会被缓存占用掉,导致系统使用SWAP空间影响性能,例如当你在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching。,此时就需要执行释放内存(清理缓存)的操作了。
爱飞狗后台的数据爬虫以及数据服务器资源都部署在k8s上,使用rancher搭建。在不影响太多性能的情况下尽量选择最低配置的机器。对于内存不足的情况适当的使用交换文件代替(swap)。整个集群大致结构如下:
这篇文章主要是对java程序运行在JVM上可能产生内存溢出(OOM)的情况进行整理…
一、背景二、简介1. 强引用 StrongReference2. 弱引用 WeakReference3. 软引用 SoftReference4. 虚引用 PhantomReference三、小结
早上6点,我不得不开始处理“叫醒”我的一些问题。因为当这些问题发生的时候,我的手机铃声响了。昏睡中的我非常不情愿地拿起了手机,检查我是否疯狂到将叫醒闹钟设在了早上5点。原来是监控系统发现一个Plumbr服务死掉了。
以unix为例 free、vmstat、sar、iostat等命令监控内存、CPU、磁盘IO等的使用情况, 第三方工具有nmon, spotlight等
虚拟内存是为了满足物理内存不足采用的策略,利用磁盘空间虚拟出一块逻辑内存,用作虚拟内存的空间也就是交换分区。作为物理内存的扩展,Linux会在物理内存不足时,使用交换分区的逻辑内存,内核会把暂时不用的内存块信息写到交换空间,这样物理内存就得到了释放,这块儿内存就可以用于其他目的,而需要用到这些内容的时候,这些信息就会被重新从交换分区读入物理内存。Linux的内存管理采用的是分页存取机制,为了保证物理内存得到充分的利用,内核会在适当的时间把物理内存中不经常使用的数据块儿自动交换到虚拟内存中,而将充分使用的信息保留到物理内存中。
背景描述 某项目结构图如下(前端交互式体验及对象存储为主,Redis 及 rds 负载较小没有画出): web1 和 web2 是两个 Apache,publisher1 和 publisher2 是
上一篇文章【源码剖析】- Spark 新旧内存管理方案(上)介绍了旧的内存管理方案以及其实现类 StaticMemoryManager 是如何工作的,本文将通过介绍 UnifiedMemoryManager 来介绍新内存管理方案(以下统称为新方案)。
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。
Android 中有一套 Low Memory Killer 机制 , 应用退出后 , 其进程不会马上被杀死 , 而是缓存起来 ;
针对以Java主导的企业级应用开发,Java虚拟机是整个项目架构的灵魂所在。只有弄清楚其内存分配及垃圾回收机制才能够在项目建设活动过程中游刃而余,无论是基于当前流行的微服务体系(以Spring家族的 Spring Cloud或以Ali家族的Dubbo)or 即将(已经)流行的服务网格体系。
新的内存模型是在这个Jira提出的,JIRA-10000,对应的设计文档在这:unified-memory-management。
Ø d 指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔。当然用户可以使用s交互命令来改变之。
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