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ES 节点2G内存分析

报错现象 ES在如存在2G内存的数据节点,在生产环境使用过程中会经常出现节点离线现象。导致集群频繁异常。 所以2G内存的集群,只能用于开发测试使用,切忌在生产环境中使用。...报错解析经过实际测试发现,对于2G内存的数据节点,系统实际可以使用的内存大约为1800MB左右。图片系统内存占用大约为 750MB左右。ES进程JVM设置大约为700MB左右。...这样,剩余系统内存大约为1800-1500=300MB。300MB在ES写入查询量较大时,会占用部分固定的堆外内存空间,导致系统剩余内存空间不足。...图片从而导致操作系统杀死内存占用较大的进程释放内存,也就是所说的OOM。 ES进程被杀死后就会出现节点离线现象。解决方案 升级ES节点内存配置,生产环境至少使用4G内存节点。

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1核2G服务器如何做到最高效使用?

为什么是 1核2G服务器 ,这个可能是现在最低的服务器配置了,刚看了一下腾讯云官网,最低配置是 2核2G图片好吧,今天以我很久之前买的 1核2G服务器说起。假设我们是做一个内容的网站,如何做到高并发?...你可能会说,使用go语言来做一个cms,太慢了,我们可以使用现有的框架,现在的框架不比PHP时代,是更多了。...下面是go-web-framework-benchmark 上面进行的go语言的framework的评测:图片我也是看了这个评测,从中选择一个 并发效率最高,内存占用最少的(因为咱们只有2G内存),经过一番调研...旨在通过零内存分配和高性能服务,使快速开发更加简便。这个框架做到了 效率最高,内存占用最少。...我们就采用这个来进行开发,文档也比较齐全,能充分发挥1核2G服务器的最高效率。

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Android高效内存2:让图片占用尽可能内存

Android高效内存:让图片占用尽可能内存 一、让你的图片最小化 1.1 大图小图内存使用情况对比 大图:440 * 336    小图:220 * 168 资源目录:xhdpi 小图的高宽都是大图的...,大图内存,小图内存 ?...1.27 MB 结论:由此可见大图比小图占用更多的内存,图片大小(分辨率)与占用内存成正比关系 备注:图片在硬盘上占用的磁盘空间大小,与在内存中占用的内存大小完全不一样,不是一个概念,不要混淆 1.2...:下图依次是 初始内存,使用图片占用的内存,使用Drawable占用的内存,使用onDraw绘制占用的内存 ?...2.3 读取位图尺寸和类型时不把图片加载到内存中   有时候我们取得一张图片,也许只是为了获得这个图片的一些信息,比如图片的width、height等信息,不需要显示到界面上,这个时候我们可以不把图片加载到内存

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数据在内存中的存储(学好编程必不可!)

今天我们更新了数据在内存中的存储内容, 一、数据在内存中的存储 我们前面已经知道,数据在内存中是以二进制的形式存储的,二进制的表示形式又有: 原码、补码和反码,然后正整数的原反补码都相同,负数的各不相同...在计算机中,对于整形数据来说:数据在内存中实际上存放的是补码。 为什么呢? 因为在计算机系统中,数值统一用补码来表示和存储。...二、大小端自序和字节判断 2.1什么是大小端 我们知道一个整数在内存中以补码形式存储之后,我们还要考虑大小端。...下面我们来说一下什么是大小端, 其实整数在内存中是以二进制的形式存储,但是调试时为了方便显示,所以以十六进制显示,大家对这个不要有顾虑。...内存中的存储:补码表示法在内存中的存储也是按照二进制位的方式进行的,但是需要特别注意符号位的处理。

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抖音二面,内存只有 2G,如何对 100 亿数据进行排序?

之前我其实不是很能理解这座墙的意义,见证了俄乌战争、美利坚发动的铺天盖地的舆论攻势之后,我大概能够明白,这座墙,抵御的到底是谁了 大数据小内存排序问题,很经典,很常见,类似的还有比如 “如何对上百万考试的成绩进行排序...1024 bit 100 亿 int 型数字就是 100 亿 x 4B = 400 亿 B = 38146.97265625 MB 约等于 37.25GB 100 亿个 int 型数字大概占 37 个 G,2G...内存显然一次性是装不下的。...)把这个 37 GB 的大文件,用哈希或者直接平均分成若个小文件(比如 1000 个,每个小文件平均 38 MB 左右) 2)拆分完了之后,得到 1000 个 30 多 MB 的小文件,那么就可以放进内存里排序了

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Pandas内存优化和数据加速读取

在进行数据分析时,导入数据(例如pd.read_csv)几乎是必需的,但对于大的CSV,可能会需要占用大量的内存读取时间,这对于数据分析时如果需要Reloading原始数据的话会非常低效。...Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程,仅需进行简单的数据类型转换,就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%,而pandas本身集成上的一些压缩数据类型可以帮助我们快速读取数据...它是一个类似字典的类,因此您可以像读取Python dict对象一样进行读写。而feather format也是内置的一个压缩格式,在读取的时候会获得更快的加速。 3....优化效果展示 这里我将这种优化方法写成一个类,并分别提供数据的压缩优化以及读取加速的API,以方便去使用他:GitHub[1] ?...可以看出,原CSV文件占用内存为616.95MB,优化内存后的占用仅为173.9MB,且相对于原来pd.read_csv的7.7s的loading time,读入优化后的预处理数据文件能很大程度上的加速了读取

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服务器内存监测

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。...对于不同的主流编程语言,都有着读取系统内存与应用堆内存的相关类,因为本网站后端是springboot编写的,所以这里就介绍java语言的实现方式。...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

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Windows系统未激活或key不合适,导致内存只能用到2G

高配机器内存只有2G可用,比如16G内存,resmon命令显示为硬件保留了14336M(整14G)内存,可用只有2G,也可以任务管理器 → 性能页签里的内存 → 右下侧看到为硬件保留的内存多少G(这里是四舍五入的...,resmon命令显示的那个更为精确)图片在微软windows internals这本书里有记录,跟激活或者说license相关的限制,在一些没激活的场景里,系统内存被限制只能用到2G,其余的会以“为硬件保留的内存...程序 #值可能变,也可能不变重启系统内存还是2G #值是1960的变成了56184,不管值变不变,重启后内存还是2G只有执行完slmgr.vbs /ato,并再次重启系统,内存才会恢复正常图片.png图片....png要确认是不是内存不足导致,交换分区监控还是比较容易判断内存不足问题的一般来说,如果交换分区比物理内存大,系统日志里大概率是能过滤到2004 内存不足日志的参考:https://cloud.tencent.com...,某次激活失败了,然后重启机器出现了2G内存的限制。

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腾讯云服务器性能评测:2核 2G 4M 带宽

图片腾讯云服务器性能评测:2核 2G 4M 带宽这款腾讯云轻量应用服务器可以选择购买一年、15个月或者三年:15个月是指购买时可以选择免费续费3个月或者赠送同配置轻量服务器3个月使用时长,如果选择免费续费...轻量服务器网络在腾讯云多线BGP加持下,中国大陆地域访问速度其实都差不多,所以关于地域的选择不必过于纠结。轻量应用服务器CPU内存性能及主频腾讯云轻量应用服务器CPU型号是什么?主频是多少?...关于轻量应用服务器的CPU性能方面,大家不用担心,轻量应用服务器的CPU内存计算性能和标准型云服务器CVM是差不多的,大家可以放心选择。很多同学认为,轻量应用服务器为什么便宜?...认为轻量应用服务器便宜的原因可能是月流量限制的原因,关于CPU内存性能,大家不用担心。...以上是关于2核2G4M轻量应用服务器优惠价格、购买限制条件、地域选择、CPU内存、系统盘、公网带宽和月流量说明,更多关于轻量应用服务器的常见问题解答,请以官方页面为准。

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服务器内存监测

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。...对于不同的主流编程语言,都有着读取系统内存与应用堆内存的相关类,因为本网站后端是springboot编写的,所以这里就介绍java语言的实现方式。...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

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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...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

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使用内存映射加快PyTorch数据集的读取

但是如果数据本地存储,我们可以通过将整个数据集组合成一个文件,然后映射到内存中来优化读取操作,这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘,而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...DataLoader主要用作Dataset的加载,它提供了许多可配置选项,如批处理、采样、预读取、变换等,并抽象了许多方法。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分,在这里我们编写训练时读取数据的过程,包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档,这里就不做详细的解释了 基准测试 为了实际展示性能提升,我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...从下面的结果中,我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上: 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的,尤其是使用大文件时,但是这个方法需要很大的内存,在做离线训练时是没有问题的

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使用内存映射加快PyTorch数据集的读取

但是如果数据本地存储,我们可以通过将整个数据集组合成一个文件,然后映射到内存中来优化读取操作,这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘,而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...DataLoader主要用作Dataset的加载,它提供了许多可配置选项,如批处理、采样、预读取、变换等,并抽象了许多方法。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分,在这里我们编写训练时读取数据的过程,包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...基准测试 为了实际展示性能提升,我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中,我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上: 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的,尤其是使用大文件时,但是这个方法需要很大的内存,在做离线训练时是没有问题的

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