练习中特别提示用户不要在实现的 Error方法里直接使用 fmt.Sprint(e)以避免造成程序内存溢出。...注意: 在 Error 方法内调用 fmt.Sprint(e) 会让程序陷入死循环。可以通过先转换 e 来避免这个问题：fmt.Sprint(float64(e))。这是为什么呢？...import ( "fmt") type ErrNegativeSqrt float64 func (e ErrNegativeSqrt) Error() string { // 这里直接使用e值会内存溢出...func main() { fmt.Println(Sqrt(2)) fmt.Println(Sqrt(-2))} 接下来探究一下为什么在练习中把值 e先转换为float64类型后程序就不会再内存溢出...如果 Error()方法调用 fmt.Sprint(e)，则程序将递归直到内存溢出。可以通过将 e转换成一个非错误类型(未实现Error接口）的值来避免这种情况。
java实现一个需求用到了jsch，发现服务器内存会被占满。...写了个50进程的jsch-sftp测试连接 put一个文件 ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(50); for...1052 79 14 707 495 Swap: 0 0 0 启动后内存一直下降...关闭java程序后，内存恢复。...0 518 1565 Swap: 0 0 0 所以java通过jsch sftp，是会占用服务器内存的
进程间通信（三） — 进程同步原语及管道与队列 回顾操作系统所提供的所有进程间通信方式的系统调用，我们会发现还有两种进程间通信方式我们还没有介绍：共享内存与域套接字，本文我们就来介绍这剩下的几种 IPC...但 Python 的 multiprocessing 包中仍然提供了两种方法让你可以在多进程环境下共享数据： 共享内存 服务器进程 3....服务器进程 — server process python 提供了一种十分类似共享内存的数据共享机制 — 服务器进程。...通过 multiprocessing 包中的 Manager 类可以构造一个服务器进程对象，他支持用于进程间共享的多种数据类型： list dict Namespace Lock RLock Semaphore...BoundedSemaphore Condition Event Barrier Queue Value Array 一旦创建，对象的使用与原生类型的用法是完全相同的，因此相比于共享内存，服务器进程的使用更为简单和灵活
/bin/bash # 服务器磁盘 内存 进程 错误日志 # 脚本开发：万杨 lggname="root" #lggname="zxin10" setdiskp=13...# 设置磁盘分区告警百分率，为纯数字 setfree=6 # 设置内存告警百分率，为纯数字 ipa=$( ip a | grep 'scope...print $1}' | sort | uniq -c ps -u $lggname | awk -F" " '{print $4}' | sort | uniq -c #---------- 判断进程函数...=====================> $i 服务已停止运行 " else echo "运行中：$i" fi done echo "#------------------------- 运用进程...-------------------------#" } #-------- 根据名字进行判断进程 -------# htname=$( uname -a | awk -F" " '{print
建议采集下Linux服务器上内存占用Top的进程信息，在内存抖动的时候便于排查问题。下面是一个python版的DEMO，待修改完善。 生产上建议使用golang来编写。...pushgatewayimport psutil from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway # 获取所有进程信息...processes = psutil.process_iter(['pid', 'name', 'memory_percent','memory_info'])# 创建一个字典来存储进程ID、名称和内存使用率...0的进程（通常表示无法获取准确信息） proc_info = [proc for proc in proc_info if proc[2] !...= 0] # 按照内存使用率降序排序 sorted_proc_info = sorted(proc_info, key=lambda x: x[2], reverse=True) # 打印内存使用率最高的
，你可以清楚的看到内存占用最多的进程是什么。...gc 从而也会产生内存泄露。...还有连接池没有设置最大上限，也会有可能慢慢变大。...内存缓存 有时候应用会缓存一些数据到内存中，一般情况下不会缓存很大的数据，可能就是一些热点数据等，大多时候缓存大数据量的时候也会考虑使用 redis，但还是会出现使用内存缓存一些 map 的时候由于用户量突然上来...定时任务 有时候一些应用访问并不多，但是内存占用往往在一段时间之后就会变大且无法释放，有些时候就是由于内部的一些定时任务或者定时器导致内存使用后没还导致的。
在开发游戏服务器程序的过程中，好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题，大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。...这也是为什么在一些读流量大的地方，有时候会加Memcached或Redis作为前端，以防止大流量将Mysql冲垮（还可以使用从机做读写分离）。...其持久化方式分为RDB和AOF两种方式： RDB是通过定时将进程内存中的数据集快照写入磁盘文件，这种持久化方式性能较高, 但安全性较低。...AOF文件的大小会随着数据修改次数的增加而逐渐变大，当大到一定程度后，Redis会Fork一个进程对AOF文件进行重写，以达到减少AOF文件尺寸的目的。AOF的重写时机同样可以进行配置。...不管是AOF还RDF方案, 都有一个不可避免的缺点, 每次生成RDB文件或重写AOF文件时, 都会将内存中全量的数据写入文件, 在数据量很大的情况下, 会产生CPU峰值。
静态：直接开启指定数量的php-fpm进程，不再增加或者减少； 动态：开始的时候开启一定数量php-fpm进程，当请求变大的时候，动态的增加php-fpm进程数到上限，当空闲的时候自动释放空闲进程数到一个下限...系统会开启设置的数量个 php-fpm进程。 如果将 dm 设置为 dynamic，那么 pm.max_children参数会失效，后面3个参数生效。...这也是为什么开始的时候一个php-fpm进程只占用3M左右内存，运行一段时间后就会上升到20到30M的原因。所以，动态方式因为会结束掉多余进程，可以回收释放一些内存，所以推荐在内存较少的服务器上使用。...而至于pm.min_spare_servers，则建议根据服务器的负载情况来设置，比较合适的值在5到10之间。 对比较大内存的服务器来说，设置为静态的话会提高效率。...因为频繁开关php-fpm进程也会有时滞，所以内存够大的情况下开静态效果会更好。数量可以根据物理内存总大小除以30M得到。比如说2GB内存的服务器，可以设置为50；4GB内存可以设置为100等。
除了上面讲到的子进程 RDB 和 AOF rewrite 期间，fork 耗时导致的延时变大之外，这里还有一个方面也会导致性能问题，这就是操作系统是否开启了内存大页机制。...但主进程 fork 子进程后，此时的主进程依旧是可以接收写请求的，而进来的写请求，会采用 Copy On Write（写时复制）的方式操作内存数据。...同样地，如果这个写请求操作的是一个 bigkey，那主进程在拷贝这个 bigkey 内存块时，一次申请的内存会更大，时间也会更久。可见，bigkey 在这里又一次影响到了性能。 ?...而此时的子进程会消耗大量的 CPU 资源进行数据持久化（把实例数据全部扫描出来需要耗费CPU），这就会导致子进程会与主进程发生 CPU 争抢，进而影响到主进程服务客户端请求，访问延迟变大。...这个结果会列出 Redis 进程的内存使用情况。
3、所有 worker 进程的 listenfd 会在新连接到来时变得可读 ，为保证只有一个进程处理该连接，所有 worker 进程在注册 listenfd 读事件前抢占 accept_mutex ，抢到互斥锁的那个进程注册...开启nginx gzip压缩后，图片、css、js等静态资源的大小会减小，可节省带宽，提高传输效率，但是会消耗CPU资源。 开启： #?开启gzip gzip?off; #?...3）Nginx提供负载均衡，可以做做反向代理，前端服务器 4）Nginx多进程单线程，异步非阻塞；Apache多进程同步，阻塞。...定义共享内存区来存储访问信息。 rate:?用于设置最大访问速率。 表示基于客户端192.168.1.1进行限流，定义了一个大小为10M，名称为myLimit的内存区，用于存储IP地址访问信息。...5r/s，如果有时候流量突然变大，超出的请求就被拒绝返回503了，突发的流量影响业务就不好了。 这时候可以加上burst?参数，一般再结合?nodelay?一起使用。 server?
，操作系统的虚拟内存管理器会按照LRU算法淘汰冷数据。...MongoDB的内存使用机制让它在缓存重建方面更有优势，简而言之：如果重启进程，那么缓存依然有效，如果重启系统，那么可以通过拷贝数据文件到/dev/null的方式来重建缓存，更详细的描述请参考：Cache...有时候，即便MongoDB使用的是64位操作系统，也可能会遭遇OOM问题，出现这种情况，多半是因为限制了内存的大小所致，可以这样查看当前值： shell> ulimit -a | grep memory...有时候，MongoDB连接数过多的话，会拖累性能，可以通过serverStatus查询连接数： mongo> db.serverStatus().connections 每个连接都是一个线程，需要一个Stack...，此时保证内存能装下热数据即可，至于热数据是多少，取决于具体的应用，你也可以通过观察faults的大小来判断当前内存是否能够装下热数据，如果faults持续变大，就说明当前内存已经不能满足热数据的大小了
这就有点不对劲，这台服务器的内核进程也就80个左右，加上memcached, nginx, mysqld，也不会超出90个，除了这些，剩下的只有php-fpm管理的php-cgi了。...所以，可以大胆地猜想：服务器内存资源比较紧张，并没有被某个进程占用大量内存，有可能被某些挂起的进程占着内存没有释放。通过free进一步监控内存使用情况，验证我们的想法。...但是频繁地swpd，则有可能意味着服务器物理内存不足，小于指定的swap额定值，需要换出内存页。 查看free结果的时候，主要查看第二行。...这里，可以进一步猜想，内存空间严重不足的情况下，进程会被blocked，系统会不断地将不用的数据换出so，将要用的数据读入si。 下面通过vmstat进一步验证这个猜想。...当然，si有时较大，并不要过份的焦虑，经常碰到一个程序需要较大内存来读写媒体文件时，si值就会变大。
限制内存的目的主要有: 用于缓存场景，当超出内存上限 maxmemory 时使用 LRU 等删除策略释放空间。 防止所用的内存超过服务器物理内存，导致 OOM 后进程被系统杀死。...特别当使用大量数据输出的命令且数据无法及时推送到客户端时，如 monitor 命令，容易造成 Redis 服务器内存突然飙升。...但是 Linux 具有写时复制技术 (copy-on-write)，父子进程会共享相同的物理内存页，当父进程处理写请求时会对需要修改的页复制出一份副本完成写操作，而子进程依然读取 fork 时整个父进程的内存快照...它虽然可以加快 fork 速度( 要拷贝的页的数量减少 )，但是会导致 copy-on-write 复制内存页的单位从 4KB 增大为 2MB，如果父进程有大量写命令，会加重内存拷贝量，都是修改一个页的内容...，但是页单位变大了，从而造成过度内存消耗。
1、多进程机制（单线程） 服务器每当收到一个客户端时，就有 服务器主进程 （ master process ）生成一个 子进程（ worker process ）出来和客户端建立连接进行交互，直到连接断开...采用单线程来异步非阻塞处理请求（管理员可以配置Nginx主进程的工作进程的数量），不会为每个请求分配cpu和内存资源，节省了大量资源，同时也减少了大量的CPU的上下文切换，所以才使得Nginx支持更高的并发...开启nginx gzip压缩后，图片、css、js等静态资源的大小会减小，可节省带宽，提高传输效率，但是会消耗CPU资源。...zone: 定义共享内存区来存储访问信息。 rate: 用于设置最大访问速率。...1.2 突发流量限制访问频率 上面rate设置了 5r/s，如果有时候流量突然变大，超出的请求就被拒绝返回503了，突发的流量影响业务就不好了。
但是，dynamic模式为了最大化地优化服务器响应，会造成更多内存使用，因为这种模式只会杀掉超出最大闲置进程数（pm.max_spare_servers）的闲置进程，比如最大闲置进程数是30，最大进程数是...，这可能就是为什么过了高峰期后即便请求数大量减少服务器内存使用却也没有大量减少，也可能是为什么有些时候重启下服务器情况就会好很多，因为重启后，php-fpm的子进程数会变成最小闲置进程数，而不是之前的最大闲置进程数...，有了这个模式，到了服务器低峰期内存自然会降下来，如果服务器长时间没有请求，就只会有一个php-fpm主进程，当然弊端是，遇到高峰期或者如果pm.process_idle_timeout的值太短的话，无法避免服务器频繁创建进程的问题...所以，动态方式因为会结束掉多余的进程，可以回收释放一些内存，所以推荐在内存较少的服务器或者VPS上使用。具体最大数量根据 内存/25 得到。...因为频繁开关php-fpm进程也会有时滞，所以内存够大的情况下开静态效果会更好。数量也可以根据 内存/30M 得到。 比如说2GB内存的服务器，可以设置为50；4GB内存可以设置为100等。
worker 进程数默认为 1 。 worker_processes 1; ## worker 进程数应该设置为服务器 CPU 的核数。...这个参数是与两个指标有重要关联，一是内存，二是操作系统级别的进程最大可打开文件数。...（CPU、内存、磁盘） 当连接很多时，及时断掉那些建立好的但又长时间不做事的连接，以减少其占用的服务器资源 如果黑客攻击，会不断地和服务器建立连接，因此设置连接超时以防止大量消耗服务器的资源 如果用户请求了动态服务...另外，压缩的对象必须大于 1KB，由于压缩算法的特殊原因，极小的文件压缩后可能反而变大。...当用户第一次访问这些内容时，会把这些内容存储在用户浏览器本地，这样用户第二次及以后继续访问该网站时，浏览器会检查加载已经缓存在用户浏览器本地的内容，就不会去服务器下载了，直到缓存的内容过期或被清除。
「核数」 cat /proc/cpuinfo | grep "processor"|wc -l 查看逻辑CPU数量 监控cpu load average值 和CPU使用率之间的关系 现在的linux服务器中...不同进程上下文切换：进程切换时要保存进程用户态资源（虚拟内存，栈等） 线程上下文切换 线程，共享进程的资源，但是线程也有自己所有的数据，如栈、寄存器 同进程中线程上下文切换：进程资源共享，切换线程私有资源...-y stress-ng 实操一：进程上下文 进程上下文切换「进程密集型」 # 启动N*10个进程，在只有N核的系统上，会产生大量的进程切换，模拟进程间竞争CPU的场景 $ (( proc_cnt...vmsta：system的in「每秒中断数」和cs「上下文切换数」都很大 vmstat：free变小、buff基本不变、cache变大 free：内存空闲空间，内存消耗增大 buffer：buffer...20210605101558463 top：load值升高，CPU的wa值很大，freeMem变小，buff/cache值增大 vmstat ：memory的free变小，buff基本不变，cache变大
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