es吃内存,es吃的主要不是你的jvm的内存,一般来说es用jvm heap(堆内存)还是用的比较少的,主要吃的是你的机器可用的剩余内存
正排索引,也会写入磁盘文件中,然后呢,os cache先进行缓存,以提升访问doc value正排索引的性能
es中有很多的配置都让大家忍不住去调优,因为也许大家都太过于迷恋性能优化了,都认为优化一些配置可以大幅度提升性能,就感觉性能调优像个魔法一样,是个万能的东西。但是其实99.99%的情况下,对于es来说,大部分的参数都保留为默认的就可以了。因为这些参数经常被滥用和错误的调节,继而导致严重的稳定性问题以及性能的急剧下降。
1. 概念 ---- G1收集器(Garbage First)是从 JDK 1.7 u4 版本之后正式引入到Java的垃圾收集器,此类垃圾收集器主要应用在多CPU以及大内存的服务器环境下,这样可以极大地减少垃圾收集的停顿时间,以提升服务器的操作性能。引入此收集器的主要目的是为了在将来的某一个时间内可以替换掉CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器。 2. G1区域划分 ---- G1垃圾收集器采用的是区域化、分布式的垃圾收集器。其核心思想为将整个堆内存区域划分为大小相同的子区域(Regi
预留一半内存给Lucence使用 一个常见的问题是配置堆太大。你有一个64 GB的机器,觉得JVM内存越大越好,想给Elasticsearch所有64 GB的内存。 当然,内存对于Elasticsearch来说绝对是重要的,用于更多的内存数据提供更快的操作。而且还有一个内存消耗大户-Lucene Lucene的设计目的是把底层OS里的数据缓存到内存中。Lucene的段是分别存储到单个文件中的,这些文件都是不会变化的,所以很利于缓存,同时操作系统也会把这些段文件缓存起来,以便更快的访问。 Lucene的性
Docker和K8S的兴起,很多服务已经运行在容器环境,对于java程序,JVM设置是一个重要的环节。这里总结下我们项目里的最佳实践。
Docker 和 K8S 的兴起,很多服务已经运行在容器环境。对于 Java 程序,JVM 设置是一个重要的环节。这里总结下我们项目里的最佳实践。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/getting-started-install.html
服务器 CPU 建议 16 核及以上,内存 64G 及以上(生产环境正常情况 Doris 集群至少要部署一个 FE 节点及三个 BE 节点)
Z Garbage Collector,即ZGC,是一个可伸缩的、低延迟的垃圾收集器,主要为了满足如下目标进行设计:
Linux Swap 分区大小跟你服务器本身的物理内存大小有关,内存越大,设置的 Swap 分区也应该越大,两者的关系如下。
最近几周与阿里的面试官聊了聊,趁着我还有记忆先写下来。本人近5年工作的JAVA程序员,技术不精。大伙不必太过吐槽。哈哈。我曾两次时间投过简历。
Jtti,一个新晋新加坡主机商,拥有bizfile证书,ACRA证书,主营新加坡、中国香港、美国等节点的物理服务器、云服务器、高防服务器等产品,拥有海外多个数据中心,均符合T3+评定标准,机房常驻技术团队,综合实力雄厚,并且提供7*24h中文技术支持,沟通无障碍。
APNS(全称:Apple Push Notification Service),主要是用于往苹果设备推送push消息通知!
JVM 发生内部崩溃,那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
Elasticsearch 的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件 根目录/config/elasticsearch.yml 中配置,如下:
最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」,亿级别的分布式跟踪系统。在设计这些系统的过程中,底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储,并且数据量都超过亿级别,甚至达到百亿级别。
Elasticsearch 的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件…/config/elasticsearch.yml中配置,如下:
通过我们前面的ELK学习,我们已经深入了解了ELK的相关知识以及腾讯云Elasticsearch 的操作与维护,那么,在实际生产应用中,我们如何根据企业自身业务的数据存量需求去选择合适配置的腾讯云ES集群进而保证企业应用的高效持续安全呢?那么今天我们就来讲讲这个问题:
随着硅基半导体技术的飞速发展,摩尔定律似乎已经走向了尽头。而作为行业老大的 Intel 也不能幸免,被冠上了牙膏厂的名头。虽然产品性能提升越来越缓慢,但我们可以看到 Intel 在微型化和高能效比方向发展的决心。今天我们看到的这一款手掌大小的迷你电脑就是一个很好的例子,LattePanda 不过一部智能手机的大小,却能够运行完整的 Windows 系统,这在几年前几乎是不可想象的。
微服务化后,应用数量可能高一个数量级。一般企业,以前三五个应用能支撑业务,微服务化之后应用数量可能多达几十个。每个微服务往往独立部署,内存的消耗自然也高居不下,以前两台8核16G机器指不定就能跑起来,现两台16核64G还不一定够用,同时由于多套环境的存在加上容器编排工具(如K8s)所需的资源,硬件资源的投入自然是成倍增加。
企业和 ISV 开发人员可以在 Linux 服务器上运行 .NET 应用程序,还能在 Apache 万维网服务器上运行支持 ASP.NET 2.0、ASP.NET AJAX 和 ASP.NET MVC 的应用程序。通过在这些应用程序中配置 .NET 功能并允许开发人员在 Linux 上同时运行 .NET 和 Java,可以改善 .NET 应用程序与 Java 以及其它 旧式 Linux/UNIX 应用程序的互操作性。无需使用 linux 开发工具。 一、系统需求 Linux 服务器安装最低系统要求 本地
在Windows Server的日常运维中,远程桌面无疑是最常用的工具,没有之一,原因只有三个:1、微软自带,免安装;2、速度快,比任何一款远程控制软件都好用;3、稳定,一般不会出问题。
近期整理多个 HBase 集群的 JVM 参数,发现都是默认的 CMS GC 配置,如何调优 JVM 参数就成了一个绕不过的话题。因此,为了寻求一个 CMS GC 的 JVM 合理参数配置,笔者参考多篇社区文章及相关博客,总结了一些 CMS 相关的知识点,以及一套基于 CMS 的 JVM 参数配置。
最近一直在着手优化公司某些业务的大数据的查询。 数据量级大约在每天110亿个doc左右,并且通常要对最近两天的数据做一定的处理,query的响应时间比较长,因此需要优化query api响应时间。
1.CPU:4核(最低需要4核起,当然可以选择更高的)CPU的选择更看重单核性能,尽量选择主频2.5GHz以上的,如果是E5处理器,最低也得E5-2670v2,多核心性能拉满
Elasticsearch 是当前流行的企业级搜索引擎,设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。作为一个开箱即用的产品,在生产环境上线之后,我们其实不一定能确保其的性能和稳定性。如何根据实际情况提高服务的性能,其实有很多技巧。这章我们分享从实战经验中总结出来的 elasticsearch 性能优化,主要从硬件配置优化、索引优化设置、查询方面优化、数据结构优化、集群架构优化等方面讲解。
腾讯云幻兽帕鲁服务器配置怎么选?根据玩家数量选择CPU内存配置,4到8人选择4核16G、10到20人玩家选择8核32G、2到4人选择4核8G、32人选择16核64G配置,腾讯云百科来详细说下腾讯云幻兽帕鲁专用服务器CPU内存带宽配置选择方法:
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器,而且建议给服务器安装linux系
GC算法(引用计数/复制/标清/标整)是内存回收的方法论,垃圾收集器就是算法落地实现。
ES是很消耗内存的,消耗的不是JVM的内存,一般来说ES用的JVM Heap还是比较少的,主要是使用机器的物理内存,ES底层基于Lucene,Lucene是基于磁盘文件来读写和保存索引数据的,包括倒排索引、正排索引等,Lucene的特点就是基于OS FileSystem Cache,尽量将频繁访问的磁盘数据在操作系统的内存中进行缓存,以此来提升磁盘文件读写的性能,ES的性能80%取决于在分配完JVM Heap之后剩下的服务器物理内存,这些系统内存将用做ES的磁盘索引文件的缓存,如果OS Cache能够缓存更多的磁盘文件的数据,索引文件的数据,那么索引读写的性能会高很多,特别是检索的性能。
在 2021 年第三个季度开始,我又下单了一台设备,作为已有资源的补充。在新设备到来之前,正好对已经运行了一个季度时间的“老设备”做下总结和分享。
Druid进程可以以任意方式进行部署,为了方便部署,建议分为三种服务器类型:主服务器(Master)、查询服务器(Query)、数据服务器(Data)。
3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求,完成后续的秒杀处理流程。然后再给用户返回结果。
大多数 Elasticsearch 部署往往对 CPU 要求不高。因此,相对其它资源,具体配置多少个(CPU)不是那么关键。你应该选择具有多个内核的现代处理器,常见的集群使用 2 到 8 个核的机器。如果你要在更快的 CPUs 和更多的核数之间选择,选择更多的核数更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
前几天生产环境需要做服务器的扩容,把原本64G的内存扩到了128G.然后调整了一些其他的kernel参数,在此基础上需要调整sga的大小,以便分配更多的缓存。 环境是11gR2的RAC环境,这时候rac有一个明显的优点就显现出来了,就是没有downtime。一个实例一个实例的改动,调整kernel,db参数都很方便管理。 所在的每个服务器只有一个oracle_home,各有两套rac环境在同一个unix账户下。所以我启停数据库的时候也是一套环境一套环境的来。反正节点也不多。 我先是按照要求把sga调整了一下
生产者:Producer 往Kafka集群生成数据消费者:Consumer 往Kafka里面去获取数据,处理数据、消费数据Kafka的数据是由消费者自己去拉去Kafka里面的数据主题:topic分区:partition 默认一个topic有一个分区(partition),自己可设置多个分区(分区分散存储在服务器不同节点上)
最近的疫情逐渐平缓,但网上秒杀抢口罩的活动仍很火爆。某公司运维人员反馈,使用了32核CPU、64G内存的服务器仍然抵不住该市疯狂的网上抄杀热情。
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性,能使数据在生产环境变得更有价值。
个人理解,有问题或者更好的方法欢迎一起探讨 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>前端SKU实现</title> </head
我应该是少数在文章中直接展示接口文档的人。本篇我思考了很久到底要不要解析下商品接口开发的注意点。
说下自己的实验环境,就一台intel 骷髅峡谷 手掌大小,但是是32G内存,用的海盗船3000的哦,全固态intel nvme,速度杠杠的 view实验也能做, 但是做NSX够呛,若加入cisco asa 5506 with firepower,甚至可以做cisco大部分安全实验,真机实验(功耗不会太高,且能执行所有认证和安全检测扫描)
最近有项目需要用到 Mysql8.0 ,但是腾讯云轻量服务器的4G内存,实际可用只有3600多M,在编译安装 Mysql8.0 的时候会 Kill 掉安装进程,导致安装失败。
zabbix部署好,在使用一段时间后,出现了不少报错,在此简单做一记录。 1)Zabbix监控界面报错“Lack of free swap space”解决 公司线上部署的zabbix3.0的监控界面首页报错说无交换内存主机“Lack of free swap space” 解决此问题的步骤如下: 选择Configuration->Templates(模板),在模板界面中选择Template OS Linux右侧的Triggers(触发器),在触发器页面中打开Lack of free swap space
从我们用户的使用就可以感受到网速一直在提升,而网络技术的发展也从1GE/10GE/25GE/40GE/100GE的演变,从中可以得出单机的网络IO能力必须跟上时代的发展。
如何在高性能服务器上进行JVM调优? 为了充分利用高性能服务器的硬件资源,有两种JVM调优方案,它们都有各自的优缺点,需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统,并为JVM分配大内存 我们知道,如果JVM中堆内存太小,那么就会频繁地发生垃圾回收,而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿,因此,如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率,从而避免程序的停顿。 因此,人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存,64位操作系统最大能支持128G内存,因此我们可以使用64位操作系
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