2.2 内存池 如何更好地管理应用程序内存的使用，同时提高内存使用的频率，这是值得每一个开发人员深思的问题。内存池（Memory Pool）就提供了一个比较可行的解决方案。...最后，应用程序结束就会将内存池销毁，将内存池中的每一块内存释放。...我们的项目中会有一个获取任务执行状态的功能使用 HttpClient，一秒钟请求一次，经常会出现 Conection Reset 异常。...经过分析发现，问题是出在 HttpClient 的每次请求都会新建一个连接，当创建连接的频率比关闭连接的频率大的时候，就会导致系统中产生大量处于 TIME_CLOSED 状态的连接，这个时候使用连接池复用连接就能解决这个问题...当线程创建过多时，会导致系统执行变慢，因为 CPU 核数是一定的、能同时处理的任务数也是一定的，而线程过多时就会造成线程恶意争抢和线程频繁切换的问题，从而导致程序执行变慢，所以合适的线程数才是高性能运行的关键
例如，我的机器配置比较低，当延迟为 2ms 时，我就认为 Redis 变慢了，但是如果你的硬件配置比较高，那么在你的运行环境下，可能延迟是 0.5ms 时就可以认为 Redis 变慢了。...第二种情况导致变慢的原因在于，Redis 一次需要返回给客户端的数据过多，更多时间花费在数据协议的组装和网络传输过程中。...appendfsync everysec：主线程每次写操作只写内存就返回，然后由后台线程每隔 1 秒执行一次刷盘操作（触发fsync系统调用），此方案对性能影响相对较小，但当 Redis 宕机时会丢失...这个方案优势在于，Redis 主线程写完内存后就返回，具体的刷盘操作是放到后台线程中执行的，后台线程每隔 1 秒把内存中的数据刷到磁盘中。...我总结了以下几种情况，你可以参考进行问题排查： 子进程正在执行 AOF rewrite，这个过程会占用大量的磁盘 IO 资源 有其他应用程序在执行大量的写文件操作，也会占用磁盘 IO 资源 对于情况1，
通常，同时运行大量消耗的应用程序会使你的Mac变得迟缓和缓慢。新的MAC电脑，如16英寸MacBook Pro (2019)，内存高达64GB，即使你正在编辑视频或开发游戏，也能保证完美的性能。...继续阅读，你会发现是什么问题导致速度变慢，以及一些关于如何提高Mac速度和性能的最佳提示和技巧。你准备好了吗了解如何清理您的Mac以使其运行更快？以下是提高Mac速度的最有效的技巧。...更新您的软件一个慢的应用程序会让你的整个Mac感觉很慢。定期更新通常包含程序的错误修复和改进，如果你很久以前就更新了你的应用程序，你可能也会错过新功能。...重新启动您的Mac苹果电脑如此稳定和节能，似乎没有必要重启它们。但实践表明，定期重启电脑确实有助于提高速度。它会关闭在后台运行的应用程序，并清除所有应用程序累积的大量缓存。...它正在升温，并试图告诉你，你应该选择一些你真正需要的应用程序，关闭其余的应用程序。关闭占用大量内存的应用程序来加速macOS当你的Mac由于应用程序过载而运行缓慢时，你需要找到导致问题的原因。
我通过堡垒机连接到生产时，发现通过Jenkins启动应用程序，会启动两个两个tomcat进程。 ? 然后，这似乎更加坚定了我的看法，马上就找到了运维，但是经确认后，是没有问题的。...通过《Accumulated Objects in Dominator Tree》视图可以看出，在该线程中，存在一个大的List对象，List对象内存放了大量的mysql的jdbc对象。...所以这就可以得出结论：一个线程内，一个list内存放了大量从数据库中获取的用户对象！ 想到这里，我们又去看了b、c的问题描述，也是同样的问题。估计是在不同时间点，通过gc已经回收了部分。...大量线程过来，占用大量数据库连接，导致数据库连接数不够；而每个线程处理时，需要大量时间， 导致项目处于一种假死的状态。...总结分析： 1、在工作中一定要规范代码管理，才能提升开发效率，降低企业遭受损失的风险； 2、通过这次实践发现，目前开发权限小，导致跨部门协同效率不是很高，接下来的开发中，立项之初就建立项目开发流程，从而提升开发效率
我通过堡垒机连接到生产时，发现通过Jenkins启动应用程序，会启动两个两个tomcat进程。...[1592298669444077954.png] 然后，这似乎更加坚定了我的看法，马上就找到了运维，但是经确认后，是没有问题的。一个是用root用户启动的，一个是用tomcat用户启动的。...通过《Accumulated Objects in Dominator Tree》视图可以看出，在该线程中，存在一个大的List对象，List对象内存放了大量的mysql的jdbc对象。...所以这就可以得出结论：一个线程内，一个list内存放了大量从数据库中获取的用户对象！ 想到这里，我们又去看了b、c的问题描述，也是同样的问题。估计是在不同时间点，通过gc已经回收了部分。...大量线程过来，占用大量数据库连接，导致数据库连接数不够；而每个线程处理时，需要大量时间， 导致项目处于一种假死的状态。
当时正值某喜闻乐见的关键比赛结束，一堆人打开我司app准备看点东西，结果从来没有感受到过这么多关注量的该功能瞬间幸福到眩晕，触发了熔断，结果就是大量兴致冲冲打开app准备看该比赛结果的人被迫刷了十分钟三天前的野外跑酷...CDN上，这也是一种缓存 数据库会缓存查询，所以同一条查询第二次就是要比第一次快 内存数据库（如redis）选择把大量数据存在内存而非硬盘里，这可以看作是一个大型缓存，只是把整个数据库缓存了起来 应用程序把最近几次计算的结果放在本地内存里...底层是数据库，中间放了一层redis，前面的业务系统所需的数据都直接从redis里取，然后计算出结果返回给app；数据库和redis的同步另外有程序保证，避免redis的穿透，防止了程序里出现大量请求从...高并发的时候，压力一下被放大十几倍，redis响应、网络响应必然会变慢。...比如像我们这种app，一旦大量用户同一时间涌进来，必定都是奔着少数几个内容去的，这种特别集中的高频次极少量数据访问，又不需要对每个用户做特化的，简直就是在脸上写上“请缓存我”。
CDN上，这也是一种缓存 数据库会缓存查询，所以同一条查询第二次就是要比第一次快 内存数据库（如redis）选择把大量数据存在内存而非硬盘里，这可以看作是一个大型缓存，只是把整个数据库缓存了起来 应用程序把最近几次计算的结果放在本地内存里...底层是数据库，中间放了一层redis，前面的业务系统所需的数据都直接从redis里取，然后计算出结果返回给app；数据库和redis的同步另外有程序保证，避免redis的穿透，防止了程序里出现大量请求从...高并发的时候，压力一下被放大十几倍，redis响应、网络响应必然会变慢。...比如像我们这种app，一旦大量用户同一时间涌进来，必定都是奔着少数几个内容去的，这种特别集中的高频次极少量数据访问，又不需要对每个用户做特化的，简直就是在脸上写上“请缓存我”。...这里面有两个风险，一个是同时有好多请求访问同一个数据，然后业务系统把这些请求全发到了数据库；第二个是有人恶意构造一个逻辑上不存在的数据，然后大量发送这个请求，这样每次请求都会被发送到数据库，可能导致数据挂掉
我的天，同学，你问这个问题就说明 redis 你就没用对啊。redis 是缓存，你给当存储了是吧？啥叫缓存？ 用内存当缓存。内存是无限的，内存是很宝贵而且是有限的，磁盘是廉价而且是大量的。...所谓定期删除，指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。...假设 redis 里放了 10w 个 key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查 10w 个 key，那 redis 基本上就死了，cpu 负载会很高的，消耗在你的检查过期 key 上了。...注意，这里可不是每隔 100ms 就遍历所有的设置过期时间的 key，那样就是一场性能上的灾难。实际上 redis 是每隔 100ms 随机抽取一些 key 来检查和删除的。...如果大量过期 key 堆积在内存里，导致 redis 内存块耗尽了，咋整？ 答案是：走内存淘汰机制。
所谓定期删除，指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。...假设 redis 里放了 10w 个 key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查 10w 个 key，那 redis 基本上就死了，cpu 负载会很高的，消耗在你的检查过期 key 上了。...注意，这里可不是每隔 100ms 就遍历所有的设置过期时间的 key，那样就是一场性能上的灾难。实际上 redis 是每隔 100ms 随机抽取一些 key 来检查和删除的。...如果大量过期 key 堆积在内存里，导致 redis 内存块耗尽了，咋整？ 答案是：走内存淘汰机制。...手写一个 LRU 算法 你可以现场手写最原始的 LRU 算法，那个代码量太大了，似乎不太现实。
生产服务器变慢了，一般都是从这几点去分析：服务器整体情况， CPU 使用情况，内存，磁盘，磁盘 IO ，网络 IO 一一来说 top 看服务器整体使用情况，一般都是 top 命令搞定 ?...如果线上环境出问题了，你说因为内存给的不够，运维说，这锅我可不背 ?...相对来说， free -m 是比较容易看，而且结果也是比较精确的 如果应用程序可用内存/系统物理内存大于 70% 的话，说明内存是充足的，没啥问题，但是如果小于 20% 的话，就要考虑增加内存了 df...iostat 说到磁盘 IO 相信你一定能够想到，在对数据库进行操作时，第一要考虑到的就是磁盘 IO 操作，因为相对来说，如果在某个时间段给磁盘进行大量的写入操作会造成程序等待时间长，导致客户端那边好久都没啥反应...，意思就是每隔 3 秒取样一次，一共取样 2 次。
好，现在就剩下确定请求Redis的服务响应耗时变长了，也是文章的要讲的焦点问题，分析Redis变慢的原因，先查看Redis的响应延迟，可以对Redis 进行基准性能测试。...6.022ms，如果响应延时为12ms，那么基本可以认定为Redis变慢了，当然我测试的机器性能比较差，你们可以用自己的机器试试注意：这个命令只在Redis所在的服务器上运行，避免网络对基线性能的影响...key集中过期的情况，因为大量的key在某个固定时间点集中过期，在这个时间点访问Redis时，就有可能导致延迟增加。...进一步说就是如果在执行主动过期的过程中，出现了需要大量删除过期 key 的请求，那么此时应用程序在访问 Redis 时，必须要等待这个过期任务执行结束，Redis 才可以继续处理新请求，这也就是为什么此时访问...ok，关于Redis变慢问题的上半部分就分享到这里了，下期讲继续更新其他可能导致Redis变慢的情况，朋友，点个关注不迷路！参考：Redis变慢？
为什么API么慢 经过不断尝试我总结了以下四点 网络延迟：ChatGPT API 是云服务，需要在互联网上通过网络连接访问。如果您的网络连接速度较慢，则会导致 API 请求响应时间变慢。...请求量：ChatGPT API是高度可扩展的，但如果同时向API发送大量的请求，API的响应时间可能会变慢。此时您可以考虑使用异步请求或者批量请求。...API负载：当很多用户同时请求 ChatGPT API 时，API的负载会增加，可能会导致响应速度变慢。为了缓解这种情况，API提供了“请求配额”限制每个用户请求的次数，以避免过度使用。...流式读取返回数据：解决返回数据量大的问题 现在巨多企业在用流式读取解决应用交互问题，大家一定要了解，当我们使用ChatGPT API来生成文本时，API的响应可能非常大，这可能会导致应用程序在处理响应时出现延迟或内存问题...为了解决这个问题，我们可以使用流式读取来逐块处理API响应数据，这可以提高应用程序的响应速度，同时减少内存使用。 流式读取的工作原理是，它允许我们在响应数据到达之前逐步处理响应。
前言 在当今的高科技环境下，生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时，可能会对企业的运营产生重大影响，包括客户满意度下降，工作效率降低，甚至可能导致整个系统崩溃。...详细流程可以参考我的这篇文章： 如何定位当生产环境CPU飙升的时候的问题 二、磁盘I/O效率 在程序运行过程中会直接或者间接涉及一些与磁盘I/O相关的操作，比如程序直接读/写磁盘或者程序依赖的第三方组件对磁盘进行持久化存储...如果用 dump 命令查出的堆内存文件正常，则可以考虑是堆外内存被大量使用导致出现问题，此时需要借助操作系统的pmap命令查出进程的内存分配情况。...四、总结 通过本文的学习，我们了解到服务器变慢的原因有很多种，需要逐一排查。使用工具进行诊断可以帮助我们快速定位问题所在。同时，对应用程序进行调优也是解决服务器变慢的重要手段之一。...同时，也需要不断优化应用程序的代码和数据库，提高服务器的响应速度和吞吐量。
频繁调用时，会导致应用内存增加，直到进程崩溃并出现 OutOfMemory 异常。 测试 /api/staticstring 终结点的负载会导致内存线性增加。...WeakReference类 表示弱引用，即在引用对象的同时仍然允许通过垃圾回收来回收该对象。 IMemoryCache 接口 表示未序列化其值的本地内存中缓存。...例如，ASP.NET Core 中的响应缓存中间件会将缓存项拆分为小于 85,000 字节的块。 HttpClient 未正确使用 HttpClient 可能会导致资源泄漏。...未释放实现IDisposable 的对象通常会导致内存泄漏或系统资源泄漏。 HttpClient IDisposable实现，但不应在每个调用上释放。 而是应重用 HttpClient。...return (int)result.StatusCode; } } 即使释放了 HttpClient 实例，实际网络连接也需要一些时间才能由操作系统释放。
image.png 毕竟小打小闹，没有真正的写过爬虫。就翻别人博客了解了下爬虫所用到的技术、技巧、套路。然后就翻到这个老哥写的博客， 虽然语言是有点嚣张，但是我还是比较认同的 哈哈哈哈。...爬取的速度不同线程数量就不同，而且并不是线程越高越好，这个值是不断的调试采集相同时间的数据分析得出来的。...开始 我是这么做的： image.png 发现这种只有在第一次创建HttpClient的时候才会去走配置ConfigurePrimaryHttpMessageHandler方法，之后创建HttpClient...就导致一直在使用同一个IP请求。 所以没办法，只能放弃使用HttpClientFactory，自己手动创建HttpClient ，然后释放。...但这种又随之带来一个问题HttpClient虽然释放了，但是端口还是被占用着，目前还没有好的解决办法。
如果出现这种情况，就需要考虑是否存在大量key集中过期的情况。 如果有大量的key在某个固定时间点集中过期，在这个时间点访问Redis时，就有可能导致延迟增加。...导致变慢的原因是，当Redis内存达到maxmemory后，每次写入新的数据之前，必须先踢出一部分数据，让内存维持在maxmemory之下。...如果你的业务访问量非常大，并且必须设置maxmemory限制实例的内存上限，同时面临淘汰key导致延迟增大的的情况，要想缓解这种情况，除了上面说的避免存储大key、使用随机淘汰策略之外，也可以考虑拆分实例的方法来缓解...之前我们就遇到这种问题，特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续。这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。...点个在看支持我吧，转发就更好了
我们知道，直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多，因此，我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成，而内存是有限的，这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。...文件并不会自动的交换进物理内存，除非有这个必要，那么此刻系统物理内存就会空闲很多，同时交换空间也在被使用，就出现了刚才所说的现象了。...然而，如果有大量数据需要从磁盘读取到内存或者由内存写入磁盘时，系统的读写性 能就变得非常低下，因为无论是从磁盘读数据，还是写数据到磁盘，都是一个很消耗时间和资源的过程，在这种情况下，Linux引入了buffers...设置的过大，会导致system的swap空间被占用，导致操作系统变慢，从而减低sql查询的效率。...这里你可以这么理解，当我将这个buffer_pool_size设置得过大，跟操作系统内存一样大的时候，我使用mysql,会在一段时间内调用大量的数据进内存，由于linux的内存机制，再根据最近最优的原则
但在很多情况下，它可能会导致严重的性能损失和拖累整体吞吐量。...他是一个独立的SQL脚本，无需在数据库系统上安装任何东西。他的设计也很轻巧，每隔会话可以采集2000个样本。...同时“ClientWrite”飙升到1821，表明会话花费了大量时间将数据发送到客户端（pg_dump）。花样“ClientRead”，表明pg_dump的确认需要时间。...案例3：对事务的影响 OLTP负载上，SQL可能简单且短小，不会造成任何可观察到的网络影响。但服务器和客户端之间的来回通信可能会导致SQL和最终提交或回滚之间出现不必要的延迟。即每隔语句之间的间隙。...发生这种情况是因为微事务会有大量的网络交互。ClientRead 对于事务来说是不可避免的，预计 5-10% 就可以了。 但随着网络速度变慢，“ClientRead”变得越来越重要。
如果出现这种情况，就需要考虑是否存在大量key集中过期的情况。 如果有大量的key在某个固定时间点集中过期，在这个时间点访问Redis时，就有可能导致延迟增加。...当实例的内存达到了maxmemory后，你会发现之后的每次写入新的数据，有可能变慢了。...导致变慢的原因是，当Redis内存达到maxmemory后，每次写入新的数据之前，必须先踢出一部分数据，让内存维持在maxmemory之下。...如果你的业务访问量非常大，并且必须设置maxmemory限制实例的内存上限，同时面临淘汰key导致延迟增大的的情况，要想缓解这种情况，除了上面说的避免存储大key、使用随机淘汰策略之外，也可以考虑拆分实例的方法来缓解...之前我们就遇到这种问题，特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续。这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。
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