可以看到,当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08,使用的内存分配器是jemalloc。
在性能测试中最重要有两个指标,一个是资源指标,是指应用服务对服务器系统资源占用,包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现,如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
第八章 优化服务器设置 一.MySQL配置的工作原理 1.查找配置文件 在类 UNIX 系统中,配置文件的位置一般在 /etc/my.conf 或者 /etc/mysql/my.conf 中 2.配置语法 配置项设置都使用小写,单词之间用下划线或横线隔开 3.配置文件示例 [mysqld] #GENERAl datadir=/var/lib/mysql socket=/var/lib/mysql/mysql.sock pid_file=/var/lib/mysql/mysql.pid user=mysq
其实说到对JVM进行性能调优早已是一个老生常谈的话题,如果你所在的技术团队还暂时达不到淘宝团队那样的高度,无法满足在OpenJDK的基础之上根据自身业务进行针对性的二次开发和定制调优,那么对于你来说,唯一的选择就是尽可能的熟悉JVM的内存布局,以及熟练掌握与GC相关的那些选项配置,否则JVM的基础性能调优不是痴人说梦?
案发现场的日志: 缓存集群redis重启错误报错: 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128. 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # Server started, Redis version 3.0.4 2
2、运行内存被占满:运行内存被占满就好像我们手机的运行内存一样,一旦同时运行较多的程序或软件,那么运行内存就会出现这种情况,一般是减少程序或软件的运行数量或扩展运行内存。
当然网站访问较慢的原因有很多: CDN、代码问题、服务器运行内存、内存空间、访问量过高等等
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
Redis 是一个开源的使用ANSI C编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以,监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
在数据大爆发的时代背景下,云计算承载的业务规模呈现指数级增长,软件和硬件的结合成为刚需。未来,软硬件一体化技术会进一步发展,为用户提供更强壮的基础设施平台,提升云计算的性能、提高资源利用率,最终为用户提供稳定、更具性价比的服务。
公司的官方网站从春节前无缘无故就出现连接数据库异常的现象,由于以前也出现过,再加上没多久逢年过节,也就没有太在乎这个情况,仅仅试着重新启动了网站数据库。逢年过节的时候我发现了有一些不太对,网站数据库只有一打开没多久就宕掉。检查服务器里的资源,发现服务器的内存被占满,CPU达到百分之100就连远程连接都越来越巨慢至极,因此开展对该网站被攻击的问题解决。
这是关于分布式架构新手入门的第五篇文章。这一篇文章主要介绍通过计算分布式系统中的单次请求成功率,以及重复请求的稳定率获得系统的稳定性估值。依据软件结构评估性能及其冗余。通过对系统的分析判断出潜在的性能瓶颈。为设计分布式系统提供数据支持。
Redis 利用了多路 I/O 复用机制,处理客户端请求时,不会阻塞主线程;Redis 单纯执行(大多数指令)一个指令不到 1 微秒,如此,单核 CPU 一秒就能处理 1 百万个指令(大概对应着几十万个请求吧),用不着实现多线程(网络才是瓶颈)。
传统数据中心中硬件服务器上运行linux,linux用硬件网卡收发包,硬件网卡有broadcom的有mellanox的有intel的等各式各样的,硬件网卡连接到硬件交换机上,硬件交换机有H3C的有cisco的,交换机进行包转发实现服务器之间互通。在云计算环境下,对计算资源进行了切分,服务器上运行的是一个个虚拟机,虚拟机也要有网卡实现互连互通,但虚拟机的网卡不是物理的,是虚拟的网卡,虚拟的网卡连接到虚拟的交换机上,虚拟的交换机对同一个服务器上的虚拟机之间流量进行转发,如果虚拟交换机再连接到服务器的硬件网卡,那么虚拟机就可以和服务器外面通信了。
内存泄露是指当一块内存不再被应用程序使用的时候,由于某种原因,这块内存没有返还给操作系统或者内存池的现象。
《Redis设计与实现》读书笔记(十) ——Redis对象相关其他设计与实现 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、类型检查与命令多态 redis对键操作的命令分为两种,一种是可以对任意键进行操作的命令,如del、expire、rename、type、object等;另一种是只能对特定类型的键进行操作,redis的五种数据类型都有各自特定的键操作命令。 1、类型检查 redis的类型检查,是通过检查redisObject结构的type属性进行的。在执行一个特定命令之前,redis会先检查键对应的值对象的t
大家看这串代码,起初一看感觉没有任何问题,但是仔细一看就会发现,我们一共开辟的10个空间,但是循环时为十一个空间赋值,此时就会造成数组越界访问。
我们(Buffer)早在 2016 年就开始使用 Kubernetes 了。我们使用 kops 对 Kubernetes 集群进行管理,其中包含了大约 60 个运行在 AWS 的节点,运行着 1500 个左右的容器。我们的微服务迁移之路充满坎坷。在和 Kubernetes 相处多年以后,我们还是会时不时遭到它的毒打。本文接下来要讨论的案例就是这样——CPU Limit 是一头披着狼皮的羊。
昨天发现被墙的VPS终于恢复了,应该被墙了好几个月,如今又可以浪起来了,给家里的NAS黑群晖搭建一个frp内网穿透方便远程管理。真香......
Redis 的「内存淘汰策略」和「过期删除策略」,很多小伙伴容易混淆,这两个机制虽然都是做删除的操作,但是触发的条件和使用的策略都是不同的。
我们开发的软件服务需要在服务器上运行,所以服务器性能代表了软件的性能上限,因此服务器性能调优是个十分重要的环节,然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少,今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍,分别是:服务器配置选择,服务器负载分析,服务器内核参数调优。
前言 这是一个 JAVA 开发的订单后台应用(没错!就是那个让无数大学生痛不欲生的订单后台系统),结合 Serverless 这一无服务器思想,尝试通过云函数 + API 网关 + 云数据库的组合来部署 Springboot 的成功之作。 该应用提供了完整的用户登录验证、接口数据验证、订单流 (CRUD) 等强大的功能,而且在本地开发调试时也能模拟 API 网关调用云函数(本地 Java 开发云端部署不是问题),还兼容了云消息队列 CMQ 的调用,以便后续开发引入云中间件。 同时,这种部署方式也能让其他的
某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
大家都清楚Redis内存占用情况:与存储的数据量、配置参数、服务器内存大小等因素有关。在默认情况下,Redis 会使用尽可能多的内存,直到服务器的内存资源被占满。
项目场景是给做用户年报,项目属于活动类型,需要维持1个月左右,需要统计用户操作的一些数据,主要是统计方面的,当时注册用户大概280w左右,书单、评论、打赏还可以,之前的数据做过分表,只有阅读记录log大概将近1亿条,是个大难点。
在前一章中,我们谈到游戏的场景滚动主要包括3种类型:纵向、横向、纵横向。无论何种画面滚动方式,都需要实现主角在地图中的游历。在游历的过程中需要判断: 1) 是否遇到障碍物。 2) 是否被敌方炮弹击中。 以上两种判断都涉及到游戏中一个十分重要的概念:碰撞探测(Collision detection)。本章将在前一章的基础之上,讲解主教精灵如何在地图中漫游,如何实现碰撞探测,如何通过火炮击中敌人。并且给出简单的敌方AI模拟。总之,完成本章学习之后,读者已经可以开始编写类似于“坦克大战”等基本简单游戏了。 下图就是我们示例ZYG007的游戏画面:
云计算不仅仅代表着近乎无限的资源,我们也需要了解其中可能存在的种种性能问题。 以Amazon AWS与微软Azure为代表的公有云服务属于基于控制台的编排方案,它们能够帮助用户运转并管理必需的基础设施。此外,它们还提供大量功能与插件,从而构建起各类极具吸引力的最终解决方案。 在多数情况下,由于拥有强大的可扩展能力,这些云方案似乎能够提供无穷无尽的计算资源,我们几乎永远不可能触及其性能瓶颈。 然而作为用户时常面对的性能问题之一,磁盘或者说存储性能始终困扰着我们每位云服务支持者。 经过一系列测试,AWS以及Az
在本篇博文中,我们将了解什么是 Java 中的内存泄漏,以及关于 Java 内存泄漏场景的错误认知进行简要解析。
微信云托管 https://cloud.weixin.qq.com 是由微信团队联合腾讯云推出的后端项目全托管服务。对于微信生态应用开发采用前后端分离架构的场景,云托管可做到免运维免服务器管理,从代码管理到 CI/CD 流水线部署发布,提供全链路、低成本、企业级的云原生解决方案。
我赶紧看了下监控,一切正常,距离上次发版好几天了,FULL GC 一次没有,YoungGC,十分钟一次,堆空闲也很充足。
某天,运维老哥突然找我:“你们的某 JAVA 服务内存占用太高,告警了!GC 后也没释放,内存只增不减,是不是内存泄漏了!”
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大致意思就是,他看了一个面经,说虚拟内存是 2G 大小,然后他看了我的图解系统 PDF 里说虚拟内存是 4G,然后他就懵逼了。
一、数据结构与对象 简单动态字符串(SDS) 相比C字符串增加记录字符串长度的,获取字符串长度复杂度为O(1) 相比C字符串增加记录已分配内存空间,可以避免缓冲区溢出 空间预分配和空间惰性释放 二进制安全,不是以空字符(\0)来判断字符串是否结束 遵循C字符串以空字符结尾的惯例,可以兼容部分C字符串函数 关于空间预分配和空间惰性释放 字符串增长操作时,如果修改后长度小于1M则分配该字符串长度2倍的内存空间,如果修改后长度大于等于1M则分配该字符串长度+1M的内存空间。(预分配,避免每次增长操作都需要进
我们知道redis的键和值都是以redisObject的形式保存的,而键总是一个字符串对象,而值则可以是字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象或者有序集合对象的其中一种。我们执行TYPE指令可以查看键对应的值的属性:
在vm上,服务器上都可以,但是在容器中执行mount时报错:mount: permission denied 需要开启 privileged。 大约在0.6版,privileged被引入docker。 使用该参数,container内的root拥有真正的root权限。 否则,container内的root只是外部的一个普通用户权限。 privileged启动的容器,可以看到很多host上的设备,并且可以执行mount。 甚至允许在docker容器中启动docker容器。 docker解决方法:在docker run启动容器时加上–privileged 如:docker run -v /home/liurizhou/temp:/home/liurizhou/temp –privileged my_images:latest /bin.bash k8s解决方法:在containers:加上 securityContext: privileged: true runAsUser: 0
最佳实践:因为对字符串的增长或缩短操作都有可能需要执行内存重分配,所以修改相同键使用SDS类型保存的值时保持修改前后长度一致。
什么是Nginx代理代理服务器,它和Apache相比又有什么区别呢?你又该如何选择使用呢,用其中一个还是两者都用?我们将会在这里探索一下这些问题的答案。
序: 这里指的服务器是指提供HTTP服务的服务器,人们通常衡量一台web服务器能力的大小为其在单位时间内能处理的请求数的多少。 3.1 吞吐率 Web服务器的吞吐率是指其单位时间内所能处理的请求数。更关心的是服务器并发处理能力的上限即最大吞吐率。 Web服务器在实际工作中,其处理的Http请求包括对很多不同资源的请求即请求的url不一样。正因为这种请求性质的不同,Web服务器并发能力的强弱关键在于如何针对不同的请求性质设计不同的并发策略。有时候一台Web服务器要同时处理许多不同性质的
ubuntu一般被远程连接是通过ssh命令行,也可以通过vnc,rdp来连接图形化桌面。windows远程桌面采用的rdp协议,连接效果极佳。
Docker 采用的是 C/S 架构,使用 REST API、UNIX 套接字或网络接口进行通信。一般客户端会和 Docker 服务运行在同一台机子上,像我们平常使用的 docker build、pull、run 等命令就是发送到本地客户端上的,本地客户端再发送给 Docker 服务端。另外,客户端也可以独立部署,像 Docker Compose。
今年年中,一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly,用 C/C++ 编写,基于 BSL 许可(Business Source License)分发。
【1】完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。数据存在内存中。 【2】数据结构简单,对数据操作也简单,Redis中的数据结构是专门进行设计的。 【3】采用单线程,避免不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。 【4】使用多路IO复用模型,非阻塞IO。利用epoll可以同时监察多个流的 IO事件的能力,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,当有一个或多个流有 IO事件时,就从阻塞态中唤醒,epoll就轮询哪些真正发生了事件的流,并且只依次顺序的处理就绪的流,这种做法就避免了大量的无用操作。多路指的是多个网络连接,“复用”指的是复用同一个线程。
在我们日常使用IDEA进行开发时,可能会遇到许多卡顿的瞬间,明明我们的机器配置也不低啊?为什么就会一直卡顿呢?
随着业务的发展,数据量激增,Redis作为缓存数据库,其内存使用量不可避免地会增长。但内存终究是有限的,一台服务器的内存也就8G或者16G,redis也不可能全部占用,因为一部分内存也需要用来维持系统运行。那redis又该怎么处理内存占用过多的情况呢?
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