最近接到多个MongoDB内存方面的线上case及社区问题咨询，主要集中在: 为什么我的 MongoDB 使用了 XX GB 内存？ MongoDB 是否应该使用 SWAP 空间来降低内存压力？ MongoDB 内存用在哪？ 为了控制内存的使用，WiredTiger 在内存使用接近一定阈值就会开始做淘汰，避免内存使用满了阻塞用户请求。 cache 查找可用内存，找不到可用内存时才会从堆上申请；当释放内存时，也会归还到 cache 里，tcmalloc 后台慢慢再归还给 OS， 默认情况下，tcmalloc 最多会 cache min 不开启SWAP，当整体内存超过机器内存上线时就会触发OOM killer把进程干掉，实际上是在告诉你，可能需要扩展一下内存资源或是优化对数据库的访问了。
Redis占用内存大小 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。 :6379> config set maxmemory 100mb//获取设置的Redis能使用的最大内存大小127.0.0.1:6379> config get maxmemory 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位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。 那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？ 在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。
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来源：https://juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70 Redis占用内存大小 Redis的内存淘汰 LRU算法 LRU在Redis中的实现 LFU算法 问题 ---- Redis占用内存大小 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。 redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的 2、通过命令修改 Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小 //设置Redis最大占用内存大小为100M 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位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候 那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？
Redis占用内存大小 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。 redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的 2、通过命令修改 Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小 //设置Redis最大占用内存大小为100M 127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb 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位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB 内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。 那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？
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。 Redis能使用的最大内存大小 127.0.0.1:6379> config get maxmemory 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位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用 3GB内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。 那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？ 在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。 这个时候就可以使用LRU算法了。
/** * @author: csh * @Date: 2021/5/13 18:37 * @Description:OOM 模拟直接内存溢出 * * Exception in thread java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:311) at com.memory.BufferTest2.main(BufferTest2.java:20) 通过查看内存发现 ，系统的内存呈现递增趋势，然后OOM后快速回落。
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。
一.查看内存 redis-cli #连接 info #可以查看配置信息 config get 配置内容 #查看指定配置内容 CONFIG GET maxmemory #查看内存 如果maxmemory 值为0，表示不做限制 config get maxmemory-policy #查看策略 二.配置的设置 config set 配置内容 #查看指定配置内容 或者改redis.conf 三.配置内存的几种写法 maxmemory 100MB maxmemory 1GB maxmemory 1000K maxmemory 100M maxmemory 1G 四.策略详情 noeviction: 不进行置换，表示即使内存达到上限也不进行置换 ，所有能引起内存增加的命令都会返回error allkeys-lru: 优先删除掉最近最不经常使用的key，用以保存新数据 volatile-lru: 只从设置失效（expire set
我们知道redis是一个非常常用的内存型数据库，数据从内存中读取是它非常高效的原因之一，那么但是如果有一天，「redis分配的内存满了怎么办」？ 由于内存是非常金贵的，导致我们可以存储在缓存当中的数据是有限的。比如说我们固定只能存储1w条，当内存满了之后，缓存每插入一条新数据，都要抛弃一条最长没有使用的旧数据。 ， * 即使 EXPIRE 的 TTL 为负数，或者 EXPIREAT 提供的时间戳已经过期， * 服务器也不会主动删除这个键，而是等待主节点发来显式的 DEL 命令。 >id); addReply(c, shared.cone); return; } else { // 设置键的过期时间 // 如果服务器为附属节点 ，或者服务器正在载入， // 那么这个 when 有可能已经过期的 setExpire(c->db,key,when); addReply(c,shared.cone
应用程序通过 malloc 函数申请内存的时候，实际上申请的是虚拟内存，此时并不会分配物理内存。 缺页中断处理函数会看是否有空闲的物理内存，如果有，就直接分配物理内存，并建立虚拟内存与物理内存之间的映射关系。 如果没有空闲的物理内存，那么内核就会开始进行回收内存的工作，回收的方式主要是两种：直接内存回收和后台内存回收。 它支持以下几个选项： 0 （默认值）：在回收本地内存之前，在其他 Node 寻找空闲内存； 1：只回收本地内存； 2：只回收本地内存，在本地回收内存时，可以将文件页中的脏页写回硬盘，以回收内存。 在使用 NUMA 架构的服务器，如果系统出现还有一半内存的时候，却发现系统频繁触发「直接内存回收」，导致了影响了系统性能，那么大概率是因为 zone_reclaim_mode 没有设置为 0 ，导致当本地内存不足的时候
今天在阿里云上面安装Microsoft SQL Server on Linux 的Docker，发现了要求宿主机内存大于2G才给安装，由于服务器内存不足，所以就找了好多资料，下面的方法可以完美解决！！！ 下面就来解决这个问题： cd /opt/mssql/bin/ # 进入目录 mv sqlservr sqlservr.old # 保存备份文件 python # 使用python修改内存限制代码 >>> oldfile.replace("\x00\x94\x35\x77", "\x00\x80\x84\x1e") >>>open("sqlservr", "wb").write(newfile) >>>exit() 修改后，内存限制被缩小为
来源：http://rrd.me/et29e Redis占用内存大小 Redis的内存淘汰 LRU算法 LRU在Redis中的实现 LFU算法 问题 ---- Redis占用内存大小 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。 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位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候 那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？ 在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。
Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？ Redis占用内存大小 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。 6379> config get maxmemory` 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位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置 Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。 那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？
说到如果过期的数据太多，定时删除无法删除完全（每次删除完过期的 key 还是超过 25%），同时这些 key 再也不会被客户端请求，就无法走惰性删除，内存被打满会怎样？ 答案是走内存淘汰机制。 Redis 内存淘汰策略 ❝设置了帝国官职地盘资源限制，每年选拔新人就会导致没有地盘资源可以使用怎么办？如何选择一些公务员淘汰？ 满了以后，当有「新人」想要进来的时候，Redis 直接返回错误，并罢工。 秀，真是任性。 allkeys-lru 使用场景 假如你的应用存在明显的冷热数据区别，根据经验推荐你使用这个策略，充分利用 LRU 算法把最近最常访问的数据保留，有限的内存提高访问性能。 有一个点需要注意下，为 key 执行 expire 设置过期时间会消耗一些内存，所以使用 allkeyds-lru 会提高内存效率。
Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？ 接下来就跟着作者一起探讨，Redis的内存淘汰策略。 Redis占用内存大小 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。 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位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候 那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？
Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？ Redis占用内存大小 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。 :6379> config get maxmemory` 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位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存 Redis的内存淘汰 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。 那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？
腾讯云年终特惠，2核2G特惠价：https://url.cn/OcFptlrj 就一般经验来说的话，很多的一些个人用户学生用户或者说一些个人开发者个人站长使用的话，一般来说主流的就是选择2GB内存和4GB 内存这样的配置比较多。 所以像一般的用来学习用来开发测试等等一些用途的话，一些入门级的需求，那么就选择一个2GB内存的或者是4GB的，那么就可以了。 其实你是新用户的话，这个价格都是非常便宜非常划算的，所以可以推荐大家考虑优先购买4GB内存的。
应用程序通过 malloc 函数申请内存的时候，实际上申请的是虚拟内存，此时并不会分配物理内存。 缺页中断处理函数会看是否有空闲的物理内存，如果有，就直接分配物理内存，并建立虚拟内存与物理内存之间的映射关系。 如果没有空闲的物理内存，那么内核就会开始进行回收内存的工作，回收的方式主要是两种：直接内存回收和后台内存回收。 申请物理内存的过程如下图：哪些内存可以被回收？系统内存紧张的时候，就会进行回收内测的工作，那具体哪些内存是可以被回收的呢？主要有两类内存可以被回收，而且它们的回收方式也不同。 在使用 NUMA 架构的服务器，如果系统出现还有一半内存的时候，却发现系统频繁触发「直接内存回收」，导致了影响了系统性能，那么大概率是因为 zone_reclaim_mode 没有设置为 0 ，导致当本地内存不足的时候
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