Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问,
墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更84天,欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述实例优化中内存的管理。
> info memory 指标 含义 used_memory 由 Redis 分配器分配的内存总量,包含了redis进程内部的开销和数据占用的内存,以字节(byte)为单位,即当前redis使用内存大小。 used_memory_human 已更直观的单位展示分配的内存总量。 used_memory_rss 向操作系统申请的内存大小,与 top 、 ps等命令的输出一致,即redis使用的物理内存大小。 used_memory_rss_human 已更直观的单位展示向操作系统申请的内存大小。 used_m
这篇文章其实之前发过,但是最近有位读者跟我反馈,我文章中的实验在 64 位操作系统、2 G 物理内存的场景,申请 8G 内存是没问题的,而他也是这个环境,为什么他就无法申请成功呢?
我们知道,java进程中的线程,是直接映射到服务的线程上,当创建的线程过多时,创建线程会失败,现象如下:
通常, -Xms 和 -Xmx 设置成一样的,避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。因为当Heap不够用时,发生内存抖动,影响程序运行稳定性。
答案是:不会让它出现存满的情况,在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小,存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢,还有LRU算法进行淘汰,等等。。。
Redis 数据库内存数据满了,会宕机吗?答案是:不会让他出现存满的情况,在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小,存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢,还有LRU算法进行淘汰,等等。。。接下来就跟着作者一起探讨,Redis的内存淘汰策略。
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
需求: 📷 解答: 导入相关的pom.xml 然后给配置: 📷 📷 最后在给上api: Properties info = stringRedisTemplate.getRequiredConnectionFactory().getConnection().info("memory"); 可选参数: server:有关Redis服务器的常规信息 clients:客户端连接部分 memory:内存消耗相关信息 persistence:RDB和AOF相关信息 s
Linux服务器配置文档找不到,你还在为查询Linux服务器硬件信息发愁吗?学会这些命令,让你轻松查看Linux服务器的CPU,内存,硬盘,SN序列号等信息,根本就不用去机房。
系统性能一直是一个受关注的话题,如何通过最简单的设置来实现最有效的性能调优,如何在有限资源的条件下保证程序的运作,ulimit 是我们在处理这些问题时,经常使用的一种简单手段。ulimit 是一种 linux 系统的内键功能,它具有一套参数集,用于为由它生成的 shell 进程及其子进程的资源使用设置限制。
但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了。
在$CATALINA_HOME/conf/server.xml配置文件中的Connetctor节点,和连接数相关的参数配置和优化。
如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0,在64位操作系统不限制内存大小,在32位操作系统下最多3g
前几天我发了一篇文章:在 4GB 物理内存的机器上,申请 8G 内存会怎么样?,但是当时写的比较匆忙,文章中只考虑关闭 swap 的情况,没有提及开启 swap 的情况,有读者希望我补充这部分内容。
来源:https://juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70
我们知道Redis是基于内存的key-value数据库,因为系统的内存大小有限,所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。
做java开发以来,有一个问题一直萦绕在脑海,那就是java程序为什么会占用那么多的虚拟内存。之前也没有深究,因为服务器内存够大。但是最近用上了docker容器,每个容器基本上就几个GB的内存,内存占用过大的问题必须得解决了。
Redis 作为当下最热门的 Key-Value 存储系统,在大大小小的系统中都扮演着重要的角色,不管是 session 存储还是热点数据的缓存,亦或是其他场景,我们都会使用到 Redis。在生产环境我们偶尔会遇到 Redis 服务器内存不够的情况,那对于这种情况 Redis 的内存是如何回收处理的呢?另外对于带有过期时间的 Key Redis 又是如何处理的呢?
用了很久的Tomcat,没怎么看过它的优化,今天抽出时间研究了下,将内容记录下。 首先,是客户端访问tomcat的一个过程,如图所示: 图中间虚线框部分是 Apache基金下的服务器来做静态资源处理
通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小。
不同的业务,设计也不尽相同,但至少都一些共同的追求,比如性能。 做服务器开发很多年了,有时候被人问到,服务器性能是什么呢?各种服务器间拼得是什么呢? 简单的回答就是QPS,并发数,但有时候想想也许也不对。 QPS与并发数是针对同样的业务而言的,业务不同,相同的服务器能承受的压力也会不同。 性能,也许可以打个俗点的比方: 服务器就是一艘船,性能就是船的容量,开的速度,行得是否稳当。 该用的用,该省的省。能用内存就别用IO,CPU则能少用就少用,相同的QPS,CPU和内存用的少点的性能就要比用的多点好,同样,Q
这几天有网友反馈,在网站文章编辑的时候会出现一个错误,导致无法编辑网站的文章,错误代码是:Fatal error:Allowed memory size of 6556352 bytes exhausted (tried to allocate 36 bytes) in…..其实这个问题,就是内存溢出造成的,至于为什么会出现这样的提示呢?简单整理下原因和解决办法,希望对您有所帮助。
swap是位于磁盘上的特殊文件(或分区),属于“虚拟内存”的一部分。通俗点就是内存的备胎,内存充足的情况下,基本上没swap什么事(和设置有关);内存不够用时系统便将内存中的部分数据腾挪到swap中,为正在运行的程序腾出内存。
1.生产者压力测试 [shsxt@hadoop002 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop002:9092,hadoop003:9092,hadoop004:9092 100000 records sent, 31486.146096 records/sec (3.00 MB/sec), 1374.63 ms avg latency, 1699.00 ms max latency, 1469 ms 50th, 1666 ms 95th, 1694 ms 99th, 1698 ms 99.9th.
JVM给了三种选择:串行收集器、并行收集器、并发收集器,但是串行收集器只适用于小数据量的情况,
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?
很多同学第一反应就是端口的限制,端口号最多是 65536个,那就最多只能支持 65536 条 TCP 连接。
HugePage,就是指的大页内存管理方式。与传统的4kb的普通页管理方式相比,HugePage为管理大内存(8GB以上)更为高效。本文描述了什么是HugePage,以及HugePage的一些特性。
任何新的业务系统在上线以前都需要去估算服务器配置和 JVM 的内存参数,这个容量与资源规划并不仅仅是系统架构师的随意估算的,需要根据系统所在业务场景去估算,推断出来一个系统运行模型,评估 JVM 性能和 GC 频率等等指标。
转载自http://blog.csdn.net/zmken497300/article/details/52496189
最近正在进行从Spring Boot往Spring Cloud上改造升级。之前部署的应用程序比较少,还没什么问题。当Spring Cloud项目逐步新增之后,问题就爆发了,服务器内存不够用了。而现有的用户体量也没必要对服务器再次进行升级,于是就开始着手Spring Boot启动时JVM内存配置的优化。
代码编译运行环境:Ubuntu 64bits+g++(-g -m64),-g表示生成调试版本,-m64表示生成64bits程序。
GC 优化的基本原则是:将不同的 GC 参数应用到两个及以上的服务器上然后比较它们的性能,然后将那些被证明可以提高性能或减少 GC 执行时间的参数应用于最终的工作服务器上。
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
需要提前了解的知识点: JVM内存模型 JVM垃圾回收算法 下图是JVM内存区域划分的逻辑图 JVM内存区域逻辑图 从图中我们大概了解JVM相关的内存区域。 JVM内存包括区域 Heap(堆区) Ne
当我们公司使用tomcat作为web应用服务器的规模越来越大,为保证Tomcat配置安全,防止信息泄露,恶意攻击以及配置的安全规范,特制定此Tomcat安全配置规范.本文章从别处转载并做了补充
交换区空间就是讲一块硬盘拿出来做内存使用,这里指定的是nodemanager的2.1倍
最近参加面试多次被面试官问到JVM调 优方面的问题,即时自己面试前也重点复习了这一块的面试题,但是发现还是回答地不太好,浪费了好多次面试机会,真是让自己很抓狂。归根结底是自己以前一直只注重业务,而忽略了JVM调优这一块,对JVM这一块的实践太少了。这几天自己也重点观看了马士兵老师的JVM调优视频课, 看完之后自己也在本机和腾讯云服务器上进行了一番实践,感觉还是很有收获的。
动态内存管理是Hyper-V R2提供的一项新功能和特性,目前只有Windows Server 2008 R2 Service Pack 1((SP1)以上版本(Windows Server 2012)支持该功能,该功能能够自动平衡服务器上运行的虚拟机所占用的物理内存大小。此功能可以在管理员针对不同虚拟机所指定的内存范围内,根据虚拟机中的应用优先级来自动调整虚拟机对物理内存的占用大小,在应用性能和内存占用大小方面进行自动平衡并达到性能优化的目的。 升级Hyper-V
Go 1.4Beta1刚刚发布,在Go 1.4Beta1中,Go语言的stack处理方式由之前的"segmented stacks"改为了"continuous stacks"。关于Go语言对stack的处理机制、发展历史、存在问题等,CloudFlare的一篇官方blog进行了系统的阐述,这里的内容就是 翻译自CloudFlare的那篇blog:《How Stacks are Handled in Go》。 在CloudFlare,我们使用Go语言实现各种服务和应用。在这篇博文中,我们将带领大家深入挖掘一
Tomcat的连接数主要受几个参数的影响:1. acceptCount:指定Tomcat接收请求的最大队列数,默认值为100。这是因为Tomcat的连接器(Connector)将接收到的请求放入队列进行处理,当队列满时新请求会被拒绝。将acceptCount的值增加可以加大链接请求队列的大小,接纳更多连接。2. maxConnections:指定最大连接数,默认值为10000。当Tomcat正在处理的连接达到这个值时,新的连接请求会被拒绝。增大这个值可以增加Tomcat的最大连接数。3. maxThreads:指定最大线程数,默认值为200。由于每个连接都需要一个线程来处理,当线程数达到maxThreads时新连接无法被处理,会被拒绝。增大maxThreads值也可以增加最终的连接数。所以,可以通过调整以上3个参数来加大Tomcat的连接数:1. 增大acceptCount值,扩大连接请求队列,避免连接请求被拒绝,如:
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