爱可生 DBA 团队成员,负责项目日常问题处理及公司平台问题排查。热爱 IT,喜欢在互联网里畅游,擅长摄影、厨艺,不会厨艺的 DBA 不是好司机,didi~
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
如果 SQL 在执行过程中读到的数据无法直接得到结果,那么就需要额外的内存来保存中间结果,得出最终结果,这个额外的内存就是内部临时表。比如 group by 执行时,就需要构建一个临时表,需要额外的字段保存聚合函数的结果,当然为了防止内存使用过大,一般超出某个限制后就会放到磁盘上。关于哪些操作会产生内部临时表,可以查看官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/internal-temporary-tables.html,下面主要介绍 MySQL 8.0 内部临时表存放方式的变化。
大部分情况下,会杀掉导致OOM的进程,然后系统恢复。通常我们会添加对内存的监控报警,例如:当memory或swap使用超过90%时,触发报警通知,需要及时介入排查。
最近一直在做性能压测相关的事情,有公众号的读者朋友咨询有赞的数据库服务器有没有开启huge page,我听说过huge page会对性能有所提升,本文就一探究竟。对过程没有兴趣的可以直接看结论。
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,
MySQL 的各参数的值设置需根据操作系统硬件情况,操作系统参数情况及数据库其他参数情况而进行调整,本文将结合生成环境的异常情况介绍MySQL slave_pending_jobs_size_max参数调整实践。
在Spring Cloud项目中我们经常会用到Nacos,但如果只是在测试环境或者微服务数量相对比较少时,采用Nacos默认的JVM配置会浪费很多资源。特别是那些低配置用来研究的服务器。
从字面意思看了一下是因为slave_pending_jobs_size_max默认值为16777216(16MB),但是slave接收到的slave_pending_jobs_size_max为17085453(17M);
希望这期不要掉粉,因为在说SQL SERVER 但实际上这期如果你放到所有的数据库上去看,也是有营养的,虽然放到了一般不会发文的周六,也没想有多少观众,就当自己对某些东西的回顾和反思。
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。
当看到上面的这幅图,我想你的心情一定是不怎么美好,当然如果你设置了 SWAP 倒是很难看到这幅图,但估计也不会好受多少,投诉你数据库系统缓慢的唾沫或许可以给你建一个游泳池了。
官方推荐一个ES节点最好是分配当前机器最大内存的50%,比如机器内存是16g,就分配8g给ES:-Xmx8g。
不知道大家有没有注意到,在22.10.31 21点之后,凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面:
爱可生 DBA 团队成员,会变身,主要负责 MySQL 故障处理和 SQL 审核优化。对技术执着,为客户负责。
首先,我是一个标题党^_^,写这样的标题就是为了吸引你们来看的。标题中说的磁盘临时表消失,并不是真的消失了,而是在MySQL默认配置下,从8.0.15到8.0.27的版本都不会产生磁盘临时表(8.0.15之前的版本没有做个测试,就不妄下结论了),在8.0.28及之后的版本中,默认配置又放开了磁盘临时表(文章中未特殊说明时都指内部临时表,非用户创建临时表)的使用,这是什么情况?请容我慢慢道来。
在日常工作中,时不时会收到内存使用率高的告警,那么我们应该如何处理呢?本文将从Linux和MySQL两个层面,介绍内存管理的相关知识点,希望能给大家带来一些帮助,以便更好地应对内存问题。
Reids 所有的数据都是存储在内存中的,在某些情况下需要对占用的内存空间进行回收。内存回收主要分为两类,一类是 key 过期,一类是内存使用达到上限(max_memory)
如果程序开发不当,可能会出现占用过多内存的情况。特别是在Docker里面,如果Python程序占用太多内存,可能会导致Docker容器死掉。
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
|作者 邓英明,腾讯云DBA,擅长数据库架构设计、故障诊断、性能优化,现主要负责腾讯云数据库MySQL/TDSQL-C/Redis的相关工作。 ---- 在日常工作中,时不时会收到内存使用率高的告警,那么我们应该如何处理呢?本文将从Linux和MySQL两个层面,介绍内存管理的相关知识点,希望能给大家带来一些帮助,以便更好地应对内存问题。 一、如何看懂内存指标 遇到内存问题,可以先通过free、vmstat、top等命令,进行检查。free命令,可以获取系统内存的总体使用情况;vmstat命令,可以实
Redis的内存优化主要包括配置合理的内存上限、选择合适的回收策略以及使用内存优化工具。
官方地址:https://github.com/alibaba/nacos/releases
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。
有一点需要注意的是:CMS并发GC不是“full GC”。HotSpot VM里对concurrent collection和full collection有明确的区分。所有带有“FullCollection”字样的VM参数都是跟真正的full GC相关,而跟CMS并发GC无关的,cms收集算法只是清理老年代。
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
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?
REmote DIctionary Server(Redis) 本义是远程字典服务器,是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、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。 它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
参数1-6是针对yarn的设置。参数1是告诉集群本节点有多少内存资源。2和3设置单个container能够申请到的最小最大内存。4是是否物理开启内存监控,监控container实际占用内存是否超标,超标则直接kill掉。5和6分别设置虚拟内存监控开关以及虚拟内存大小。
最近服务器到期等因素,进行了迁移。租了其它的外国厂商,但是由于资费问题,购买了1.5G 内存的服务器(现)。因为原本用惯了4G内存的服务器(原),现在压缩成这样,似乎不太能支持我的使用,囧!
MySQL在处理复杂查询时,有时会使用临时表来存储中间结果。当这些临时表占用大量空间时,可能导致性能下降甚至服务中断。本文将深入探讨临时表空间的占用问题,分析常见问题,指出易错点,并提供避免和优化的策略。
在移动互联网的业务场景中,数据量很大,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时对这个数据集合做统计。
Android应用建立在Java虚拟机之上的,Google为了保证同时多个APP运行并及时唤醒,就为每个虚拟机设置了最大可使用内存,通过adb命令可以查看相应的几个参数,
众所周知Xtrabackup 是mysql 中重要的备份工具,而数据库的备份中,尤其大内存的 MYSQL 备份中,都有一个问题的存在就是 innodb_buffer_pool 的存在。备份后的MYSQL 在恢复后,一般innodb_buffer_pool 的数据都不会再恢复的数据库上出现,越大的内存和繁忙的MYSQL 在数据恢复后,就会有一个缓冲期,需要预热一段时间。一般来说我们都是希望备份的数据恢复后能带有内存中的数据。其实MYSQL 本身是有这个设置的,就是在关机和开机的时候,将 innodb buffer pool 写入文件,在开始的时候读取这些文件,装载到内存中。
windows中大家都知道,JAVA程序启动时都会JVM都会分配一个初始内存和最大内存给这个应用程序。这个初始内存和最大内存在一定程度都会影响程序的性能。比如说在应用程序用到最大内存的时候,JVM是要先去做垃圾回收的动作,释放被占用的一些内存。 所以想调整Tomcat的启动时初始内存和最大内存就需要向JVM声明,一般的JAVA程序在运行都可以通过中-Xms -Xmx来调整应用程序的初始内存和最大内存: 如:java -Xms 64m -Xmx 128m a.jar. tomcat的启动程序是包装过的,不能直接使用java -X….. tomcat.*来改变内存的设置。在Tomcat在改变这个设置 有两种方法: 1. 适合用%tomcat_home%/bin中的startup.bat脚本启动,需要在环境变量中加上CATALINA_OPTS这个属性 。 如 SET CATALINA_OPTS= -Xms 64m -Xmx 512m ; ms是最小的,mx是最大, 64m , 512m 分别是指内存的初始和最大容量.
什么是ELK STACK: ELK Stack是Elasticserach、Logstash、Kibana三种工具组合而成的一个栈。ELK可以将我们的系统日志、访问日志、运行日志、错误日志等进行统一收集、存储分析和搜索以及图形展现。相比传统的CTRL+F或者数据库语句来进行数据查询,ELK支持分布式搜搜,数据量可达PB级别,检索速度更快速,接近实时处理,并且更智能,可以去掉一些没有特殊含义的词汇,比如“这,的,是”,还可以进行搜索补全与搜索纠错(想想在百度搜索的情景) LogStash: 负责日志的收集,并且可以输出到指定位置,如Redis、kafka、以及最主要的ElasticSearch中,通常会在所有需要收集日志的服务器上安装Logstash,然后由Logstash agent端发送到Logstash的Server端 ElasticSearch: 使用JAVA开发、基于Lucene搜索引擎库的全文搜索工具,通过RESTful API(一种接口设计规范,让接口更易懂)隐藏了Lucene原本的复杂性。实现了日志数据的分布式、实时分析,并且可以进行搜索补全与纠错等功能,是ELK最核心的组件。相比MySQL库和表的概念,在ES中把库叫做索引。 Kibana: 负责数据的展示与统计,是一个图形化的管理系统 ElasticSearch概念与工作流程介: 索引(index):文档的容器,是属性类似的文档集合,类似MySQL中的库或者表的概念,强烈建议同一类的数据放一个索引里 分片(shared):Elasticsearch默认将创建的索引分为5个shard(也可以自定义),每一个shard都是一个独立完整的索引,然后分布在不同的节点上 节点:站在用户角度来看并没有主节点概念,每个节点对用户来说都是一样的,都会响应请求,但是对于集群来说,会有一个主节点用于管理节点状态以及决定shard分布方式,还会周期性检查其他节点是否可用并进行修复。各节点是通过集群名称来判断是否属于同一节点。 在Elasticsearch中将文档归属于一种类型type,而这些类型存在于索引index中。用MySQL来举例看看他们的对应关系: Database->Table->Row->Column Indice->Type->Document->Field 安装Elasticsearch: 1、ElasticSearch默认工作在集群模式下,扩展性很强,并且支持自动发现。所以在实验环境中需要至少2台服务器来搭建,但是为了防止脑裂,建立使用基数台服务器。在部署ElasticSearch前需要先部署JAVA环境,所以第一步是安装JDK,这里偷懒使用yum安装了openjdk,生产环境还是建议用JDK的源码包(暂时不支持JDK 9)。 yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64 2、下载ElasticSearch,官网地址是www.elastic.co(不是com),其每个Products下都有专门的文档用于参考。 下载tar包解压,然后进入config目录,该目录下除了有一个主配置文件elasticsearch.yml需要配置外,还有一个jvm.options文件用于JVM的调优 tar zxf elasticsearch-6.3.tar.gz cd elasticsearch-6.3/config jvm.options文件主要是JVM优化相关,关于垃圾回收这块使用默认配置就可以了,我们要调整的就是最大内存和最小内存的设置。通常设置为一样大小,具体的值可以设置为系统最大内存的一半或三分之二 -Xms1g #程序启动时占用内存的大小 -Xmx1g #程序启动后最大可占用内存的大小 3、修改ElasticSearch的配置,编辑elasticsearch.yml cluster.name: my-application #集群名称,相同集群名称的节点会自动加入到该集群 node.name: r1 #节点名称,两个节点不能重复 path.data: /path/to/data #指定数据存储目录 path.logs: /path/to/logs #指定日志存储目录
PHP获取服务器基本信息,免配置流程直接放到后台html即可输出到页面,灰常方便 只要直接复制粘贴就能显示对应信息哦 下面是PHP获取当前服务器信息的基本语句。 PHP程序版本: <?PHP e
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。
MySQL手册中有提到:CHAR和VARCHAR类型类似,但它们保存和检索的方式不同。它们的最大长度以及是否保留尾部空格等方面也不同,在存储或检索过程中不进行大小写转换
从网游的角度看: 要成功的运营一款网游,很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统,游戏才能持续下去,避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户,在同时在线用户量达到某个临界点的时候,才有可能完成。因此,多人同时在线十分有必要。 再来看网游的常见玩法,除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外,基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里,即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作,需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回,为了获得高响应速度,满足玩家体验
1.堆的核心概述 1.1 认识堆内存 堆与进程、线程 一个进程对应一个JVM实例 一个JVM实例对应一个堆空间 进程包含多个线程,所以线程之间共享同一个堆空间 对堆的认识 一个JVM实例只存在一个堆内存,堆也是Java内存管理的核心区域。 Java堆区在JVM启动的时候即被创建,其空间大小也就确定了,堆是JVM管理的最大一块内存空间。 堆内存的大小是可以调节的。 《Java虚拟机规范》规定,堆可以处于物理上不连续的内存空间中,但在逻辑上它应该被视为连续的。 所有的线程共享Java堆,在这里还可以划分线
2)MySQL具有MVCC(多版本并发控制)的功能,这些都是根据事务的特性来完成的。
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