很多同学买的学生机部署了几个项目之后发现内存不够，很多项目就被kill了，然后oom了（至于怎么看系统日志，去/var/log/ 下面找messages文件 然后 tail -n 100 messages...）， 本篇转载了阿里云服务器启用虚拟内存-Ubuntu 阿里云服务器默认没有开启虚拟内存，经常遇到软件内存不足，运行崩溃的情况。...为了减少购买昂贵的内存资源，可以暂时使用虚拟内存代替（根据运行的程序需求，性能会降低一些）。 这个技术在云服务器上使用，可以省很多银子的哦！！！...6、关闭虚拟内存服务 swapoff -v /swap/swapadd 7、移动虚拟内存空间 如果当前的虚存所在的磁盘空间不够，可以首先关闭虚存服务，将其移动到别的磁盘，再启用即可。...原文： 阿里云服务器启用虚拟内存-Ubuntu
最近买了一个CentOS的云主机，因为贫穷限制了我购买的内存大小，只有500M，所以导致物理内存经常处于饱和状态，无奈虚拟内存设置的只有132M，理论上讲虚拟内存应该要有物理内存的2倍也就是1G大小才够用...又由于我安装其他工具，提示我内存不足，所以想用提高虚拟内存的方法去安装这个软件，本来都已经安装完了，今天我手贱把Linux重启了一下，没看仔细，不过也不是坏事情，正好记录下设置过程，以便下次再重启的时候方便设置...1.打开终端，切换到root用户，输入：free -m查看内存状态 [maker@LLM ~]$ free -m total used free ... 79 13 722 614 Swap: 0 0 0 Swap也就是虚拟内存为...，接下来讲一下卸载虚拟内存，这个需求也是存在的，比如你走上人生巅峰了，不屑于使用虚拟内存，就需要卸载掉了，就是任性！
服务器随着运行时间的增加，占用内存会逐渐增加。如果服务器内存小，就很容易出现内存占满，系统变慢，甚至是卡死的情况。一个办法是增加物理内存，但这涉及到费用、停机、开机箱等。这里有一个处理方案，可供借鉴。...效果好的话，可以不用买内存条了哈哈。 如果你分析各个进程占用内存大小，然后把它们加一起，发现并不等于总占用内存的大小。那为什么free -m指令显示剩余的内存那么小呢？内存用来做什么了呢？...原来操作系统运行中会自己选择部分数据缓存到内存中，free -m结果中 -/+ buffers/cache: 后面统计的就是缓存数据的情况 ?...缓存使用的物理内存加上进程占用物理内存，才是总的物理内存。 为了保护服务不会因为物理内存占用过高而卡死，可以定时计划crontab中每隔一小时清空操作系统的缓存数据，配置如下。...当然，我的实验场景是物理内存本来就小只有8G，并且系统访问用户不大的情况。其它系统是否适用还没有数据支持。
Parallel Scavenge 收集器一样，都是多线程进行回收，不过它主要和CMS 收集器配合使用 参数 -XX:+UseParNewGC= CMS收集器 为了在回收效率上和用户体验上（不要停顿太久...UseConcMarkSweepGC 启用cms -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 启用cms 压缩整理 -XX:ConcGCThreads 设置线程数 G1收集器 为了更好的利用服务器的...cpu资源和大内存的机器，G1就来了，它号称满足最小stw(而且还能控制停顿时间)，并且还具备较高吞吐率。...g1为了满足上面两个特性，对内存空间做了如下调整： 调整 在新生代和老年代的基础上，加了一个存放大对象的区域 将整个内存区域全部划分成大小相同的网格(region)，最多有2048个region 每个region
(2) Hbase适合存储半结构化或非结构化数据，对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 (3) Hbase为null的记录不会被存储....但是不建议分配非常大的堆内存，因为 GC 过程持续太久会导致 RegionServer 处于长期不可用状态，一般 16~48G 内存就可以了，如果因为框架占用内存过高导致系统内存不足，框架一样会被系统服务拖死...② 确定当前将要写入的数据所对应的 HRegion 和 HRegionServer 服务器。...存储管理：一个表是划分为很多 region 的，这些 region 分布式地存放在很多 regionserver上 Region 内部还可以划分为 store，store 内部有 memstore 和...Column Family 的个数具体看表的数据，一般来说划分标准是根据数据访问频度，如一张表里有些列访问相对频繁，而另一些列访问很少，这时可以把这张表划分成两个列族，分开存储，提高访问效率。
因此提高服务器性能，是一个合格的管理员必须掌握的技巧，服务器效率的提升，也能提高服务器性价比，获得更好的效益。那么服务器要如何提高性能呢？...1、将服务器虚拟化如果同期拥有多个项目，增加额外服务器会显得浪费，成本费用也会大幅度上升，这时不妨通过技术将其划分成多个虚拟空间，而每个空间又可以使用不同操作系统，运行不同应用程序，使得符合项目要求。...例如，管理人员可以通过工具时刻监控服务器CPU、内存等利用率与故障报告，设置异常值， 如果达到异常值将自动预警。...3、升级服务器配置许多服务器因为配置低下，使用时间太久，设备老化，而无法完全发挥出现有服务器功能，导致效率上不去，因此，更新配置是提升效率的另一种途径。...如果服务器硬件不足，可以升级CPU、内存、硬盘等，也可以采用新硬件的服务器，能够大幅度提高服务器的性能。
在这次移动之后，如果新的网格达到了驱动程序的最大限制，我们必须重新划分它。 •我们需要有一个快速机制，将附近所有司机的当前位置传播给该地区的任何活跃客户。...虽然我们的内存和带宽需求不需要这样做，因为所有这些信息都可以轻松地存储在一台服务器上，但为了实现可扩展性、性能和容错性，我们应该将DriverLocationHT分发到多台服务器上。...假设DriverID需要3字节，CustomerID需要8字节，那么我们需要21MB的内存。...我们是否需要在网格达到最大限制时重新划分网格？ 在我们决定划分网格之前，我们可以有一个缓冲区，让每个网格的大小超出限制。假设我们的网格在分割/合并之前可以额外增长/收缩10%。...这将减少网格分区或在高流量网格上合并的负载。 image.png “请求骑行”用例将如何工作？ 1.客户将提出乘车请求。 2.其中一个聚合服务器将接收请求，并要求四叉树服务器返回附近司机。
我们应该把索引保存在内存中吗？在内存中维护索引将提高我们服务的性能。我们可以将索引保存在哈希表中，其中“key”是网格编号，“value”是该网格中包含的位置列表。 我们需要多少内存来存储索引？...如果每个指针是8字节，那么存储所有内部节点所需的内存将是： 1M * 1/3 * 4 * 8 = 10 MB 因此，保存整个四叉树所需的总内存为12.01GB。这可以很容易地安装到现代服务器中。...7.数据分区 如果我们有大量的位置，以至于我们的索引无法放入一台机器的内存中，该怎么办？随着每年20%的增长，我们将在未来达到服务器的内存限制。此外，如果一台服务器无法提供所需的读取流量，该怎么办？...为了解决这些问题，我们必须划分我们的四叉树！...为了从这些情况中恢复，我们要么重新划分数据，要么使用一致性哈希。 b、 基于LocationID的分片： 我们的哈希函数将把每个LocationID映射到一个服务器，我们将在那里存储该位置。
我们使用 Nginx 作为图片服务器，图片服务器可以线性扩容，每写满一台服务器（及其 Slave 服务器），就继续写入下一台服务器。服务器 IP、图片路径则记录在用户数据库中。...2、地理网格邻近算法 为了减少上述交集计算使用的中间数据量，我们将整个地球用网格进行划分，如下图： 事实上，我们划分的网格远比图中示意的要密集得多，赤道附近，经、纬度方向每 10 公里一个网格。...但是基于这种网格设计思想，我们发现，我们可以不通过数据库就能实现邻近好友查询：我们可以将所有的网格及其包含的用户都记录在内存中。...当我们进行邻近查询时，只需要在内存中计算用户及其邻近的 8 个网格内的所有用户的距离即可。...我们可以估算下所有用户经、纬度都加载到内存中需要的内存量：1G × 3 × 4B = 12GB（用户 ID、经度、纬度，都采用 4 个字节编码，总用户数 1G）。这个内存量是完全可以接受的。
LOD HLOD 减面 √ √ 减少Batches、纹理数量 × √ 减少内存使用 × √ CPU性能提升 × √ 磁盘空间 = + 2.1 系统支持 BVH划分LOD Group 根据BVH划分进行合并模型和贴图...HLOD CULL系统 2.2 系统概述 1.系统架构 系统主要由编辑层和运行层组成，编辑层负责每个预制体的LODGroup生成、BVH划分、网格、贴图合并，同时自动做好运行层所需要的关联...2.合并的网格 网格每生成一层就会多一倍以上磁盘大小，如果重复的模型多了，那么合并后的网格磁盘大小将会成倍增加，合并后的网格如下图所示。...例如：300*300M场景，原始贴图大小26M，合并原始网格两层后多出50M，多出这么多主要是因为把整个场景合并，原始贴图很多是共用的，导致合并后内存上升问题，所以合并时选择模型和贴图复用性低的模型合并比较好...2.相同的预制体的网格合并时内存会翻倍（这个跟静、动态合批一样） 3.每生成一层HLOD所需要的网格内存会多一倍以上 4.不同子树相同贴图会出现重复贴图合并现象。
anonymous pages（匿名页） 没有文件背景的页面，即匿名页（anonymous page），如堆，栈，数据段等，不是以文件形式存在，因此无法和磁盘文件交换，但可以通过硬盘上划分额外的swap...内核中有一个水位控制的机制，在系统内存不够用的时候，会触发页面回收。 对于没有文件背景的页面即匿名页，比如堆、栈、数据段，如果没有swap分区，不能与磁盘交换，就要常驻内存了。...脏页的写回 sync是用来回写脏页的，脏页不能在内存中呆的太久，因为如果突然断电没有写到硬盘的话脏数据就丢了，另一方面如果攒了很多一起写回也会明显占用CPU时间。 那么脏页时候写回呢？...防止脏页在内存驻留太久。dirty_expire_centisecs这个值默认是3000，即30s，可以将其设置得短一些，这样掉电后丢失的数据会更少，但磁盘写操作也更密集。...不能有太多的脏页，否则会给磁盘IO造成很大压力，例如在内存不够做内存回收时，还要先回写脏页，也会明显耗时。
虽然我们可以对经纬度创建索引，效率有提升，但是并不够，我们还需要对索引的结果计算取并集。 2. Geohash 我们上面说了，二维的经度和纬度做索引的效果并不明显。...而 Geohash 可以把二维的经度和纬度转换为一维的字符串，通过算法，每增加一位就递归地把世界划分为越来越小的网格，让我们来看看它是如何实现的。...四叉树 还有一种比较流行的解决方案是四叉树，这种方法可以递归地把二维空间划分为四个象限，直到每个网格的商家数量都符合要求。...如下图，比如确保每个网格的数量不超过10，如果超过，就拆分为四个小的网格。 请注意，四叉树是一种内存数据结构，它不是数据库解决方案。它运行在每个LBS 服务上，数据结构是在服务启动时构建的。...Google S2 和 希尔伯特曲线 Google S2 库是这个领域的另一个重要参与者，和四叉树类似，它是一种内存解决方案。它基于希尔伯特曲线把球体映射到一维索引。
但是，幸福的日子没过太久，我们就笑不起来了。 不知道是我们的工作太出色，还是业务发展太快，程序员们对我们养成了依赖，什么都往我们这里写，数据量越来越大，我们承受了这个年纪不该有的压力～ ?...集群时代 这一天，我找到了大白和小黑，咱们仨合计了一下，一个节点的力量不足，但众人划桨可以开大船啊，我们决定把三个人的内存空间“拼”起来，每个人负责一部分数据，合体进化成一个大的缓存服务器，进入集群Cluster...我们总共划分了16384个哈希桶，我们把它叫做槽位Slot，程序员可以按照我们能力大小给我们各自分配一部分槽位，比如我们团队： 我：0-4000 大白：4001-9000 小黑：9001-16383 我比较菜...，只分到了4000个，小黑老哥最辛苦，要负责7000+个槽位，正所谓能力越大，责任越大，谁叫他内存空间最大呢。...有了集群工作+主从复制，我们现在不仅高可用，数据容量也大大提升了，就算以后不够用了也有办法扩容，我们又过上了舒服的日子~
ReplicationDriver->AddNetworkActor(Actor); } } Gird 2D结构 [2D结构.png] - GridSpatialization2D 会按照cellsize划分为多个网格...刷新网格中的Actorlist - 根据动态Actor位置刷新网格中的actorList 详细同步过程 服务器tick调用网络同步，直接分发到同步图表类中，在这个类里面做同步的Actor同步前的处理操作...剩下的和老版本网络流程一致 ReplicateSingleActo } } } 新版本网络使用步骤 自己重写ReplicationGraph 添加自己的网格节点划分类型...| | 自定义网络同步 | 不支持 | 支持| | 优化方式 | 有损效果，降频，降低裁剪距离 | 细致的网格种类划分| | 性能 | 性能较差，随着客户端和...actor的增长，呈现几何增长的性能消耗 | 性能和网格的划分密切相关（fortnite官方数据此处性能消耗降低75%）|
直到最近，站点时常打不开，查了很久的原因，才发现是内存不够导致的~ 用命令free查看内存使用情况，发现swap分区大小为0，原来腾讯云主机默认是没有划分swap分区的。...所以由于我的服务器物理内存本身就很少，而且又没设置swap分区，运行效果可想而知，稍有点并发量、或者恶意用户探测访问等，网站就很容易卡壳了。 swap是用来做虚拟内存的。...虽然swap无法代替物理内存，但不可缺少。 swap分区作用:当系统的物理内存不够用的时候，就需要将物理内存中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。...这样，系统总是在物理内存不够时，才进行Swap交换。 建立swap的两种方法 建立分区； 创建交换文件。 运行速度： 物理内存 > swap分区 > swap文件。...因为建立swap分区大小的标准一般为物理内存的两倍，而我的内存是1G，所以我选择swap文件大小为2G，当然，也要考虑你硬盘剩余容量的大小。我的硬盘还剩15G，所以再划分2G给swap文件绰绰有余。
自动网格划分主要是使用四面体单元，因为这是所有网格算法中针对对大多数几何体画网格最方便的方法。 这里的关键词是“方便”。它确实很方便，但不一定适用于所有模型，或者所有的工况。 所以说还有其他方法。...求解器和自动网格划分工具都没有提示他们这个问题（因为这也是能画出来的）。你可以想象他们一脸生无可恋的样子吗？...观点4：所有问题都跟网格大小有关 “如果你的仿真结果精度不够好，那就把你的网格画小一点！” 真是这样吗？...首先，你需要知道你真正想模拟的是什么 然后，确定适当的网格划分策略。 模型中的网格没有必要每一个都是那么小的。它只需要保证结果足够收敛，就可以得到准确的解。这点也是你必须学会的——权衡参数。...观念5：每次都画三维网格 有些人在画网格的时候脑海里只有一种网格的概念——3D立体网格 这类人的特点是：无论他手上是什么类型的模型，他们的第一反应就是把它用3D立体网格进行划分，然后进行仿真工作。
摘要 尽管使用网格建图实现了实时性能，但由于依赖于显式网格划分方案，目前的大多数激光雷达里程计和网格划分方法可能难以处理复杂场景，通常对噪音很敏感。...T是预测帧 Pw 与全局三角网格之间的偏差，因此目标是最大限度地减小点到网格的误差。 增量体素网格划分 为实现大规模环境的实时建图，我们提出了一种两阶段增量体素网格划分方法。...总结 本文提出了一种实时大规模激光雷达里程计和网格划分方法。...利用并行空间散列方案，引入了增量体素网格划分算法，以快速重建三角形网格，该算法只需一次遍历即可整合每次激光雷达扫描帧，并利用了可扩展的分区模块。...由于网格提取是在 GPU 上进行的，因此需要一定的 GPU 内存。在未来的工作中，我们将探索网格简化技术，以减少内存使用。
部署负载均衡器，将流量分发到多个后端服务器。...常见的空间邻近算法： 1）网格（Grid）算法 这种算法是将地理空间简单划分成网格，可以认为网格内的点是邻近的。...为了进一步优化，我们决定把所有网格及其中的用户信息都存储在内存中，这样就可以避免频繁的 DB 操作。对于邻近用户的查询，通过内存中的数据进行计算即可。...首先，我们可以把所有用户的经纬度信息加载到内存中，实现这一解决方案的关键在于选择合适的网格尺寸，并能快速确定用户所在的网格及其周边网格信息。...GeoHash 将地图划分为网格，每次划分会将网格细分为更小的区域，经纬度坐标每一次细分都相应地在 GeoHash 字符串上增加一个字符。 2.
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