非池化/池化内存如何分配的?该撸这块了,奈何到处都在调用PlatformDependent类的方法,要不各种判断,要不分配堆外内存。反正到处都能看到它,得,索性先把这个撸一把。PlatformDependent又依赖了PlatformDependent0,那就一层一层剥好了。
接触网络编程,我们时常会与各种与IO相关的概念打交道:同步(Synchronous)、异步(ASynchronous)、阻塞(blocking)和非阻塞(non-blocking)。关于概念的区别在知乎上看到一位朋友(链接)打了一个比较形象的比喻:
NVMe SSD具有高性能、低时延等优点,是目前存储行业的研究热点之一,但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题,而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要,例如:
除非特别说明,否则本文提到的写操作都是 buffer write/write back。
之前写过一篇 《 在公司做的项目和自己在学校做的有什么区别? 》不知道大家还有印象没有,里面提到了在工作中可能需要等上Linux服务器,查看一些信息(特别是查日志找Bug)。
但是,在学校学完,没咋练手(还是太菜了),去到公司可以说是全忘光了。这篇文章主要来回顾以前的笔记,以及记录一下在工作中比较常用的一些命令。
进程就是一个程序运行起来的状态,线程是一个进程中的不同的执行路径。 进程是OS分配资源的基本单位,线程是执行调度的基本单位。分配资源最重要的是:独立的内存空间,线程调度执行(线程共享进程的内存空间,没有自己独立的内存空间)
如果你的SAP跑在Windows环境下,SAP是建议“零内存 管理”的,我在AIX,Solaris和Linux下都跑过SAP,控制ST02的参数还是需要手工调的。如果你双 击带红的行,然后选“Current Parameter”键,SAP会告诉你哪个参数来调这一行缓冲区。我个人 以为,如果想成为SAP Basis性能调试高手,你必须钻进ST02的细节中去了解每一行都是干什么 的,受什么影响,又如何影响性能。SAP在线帮助“SAP Memory Management”是我研究这一领域的 基础文献,读了不下20遍,等你吃透了,你就可以和SAP争论他的GoLive Check报告了。象你这 ST02的状态,我认为EWA或者GoLive报告应该能给你正确的建议的。 分析一下: 首先,你需要查每个Buffer的历史,来看到底是空间不够,还是FreeEntry不够。 1. Field Definitiion 我估计是空间不足,参数rsdb/ntab/ftabsize现在是60000,建议改到80000或100000 2. Initial records 通常情况下是由于FreeDictionaryEntry不足,你现在的7500是由rsdb/ntab /entrycount=30000决定的(除四),建议你把这参数调到60000 3. program 600MB的ABAP程序缓冲对于ECC系统来说有些小了,建议把abap/buffersize从600000调整到 1024000(1GB)。 4. CUA 建议把rsdb/cua/buffersize调整到20000 5. Screen 建议把zcsa/presentation_buffer_area从20000000调整到30000000,sap/bufdir_entries从 10000调整到5000(原设定有些大,不盖也无所谓) 6. Generic Key 建议把zcsa/table_buffer_area从100000000调整到200000000,zcsa/db_max_buftab从10000 调整到20000。这对参数对你系统性能的影响挺大的,尽量不要让它红。 7. Export/import 建议把rsdb/obj/buffersize从40000调整到100000。 除此之外,我认为SAP的em/initial_size_MB=7189是合理的,只不过不是用来解决你的红色的问 题罢了。如果你的机器内存允许,我认为应当按建议设置。当然你还需要调整 ztta_roll_extension* 和abap/heap_area*参数来控制每一Work Process所能消耗的内存,既要让它跑,又要防止它把内存都吃了,需要根据你的ECC Workload的特点来调整。 最后有两点提醒: 1. 改完参数后,一定要到OS上用sappfpar check pf=<profile>来检查一下是否有错,否则系统 是起不来的。 2. 如果又设置了大的Oracle SGA/PGA,或者有超过200的用户要同时使用,你的系统 就会大量使用虚拟内存,OS swaping是很毁系统性能的,你可能需要更多的内存。< xmlnamespace prefix ="v" ns ="urn:schemas-microsoft-com:vml" />< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
https://github.com/tr3ee/CVE-2022-23222 近期在对Linux eBPF进行代码审计的过程中,发现了一枚权限提升漏洞CVE-2022-23222。 此漏洞影响Linux Kernel 5.8 - 5.16,并在5.10.92 / 5.15.15 / 5.16.1中修复。 完整利用代码详见:https://github.com/tr3ee/CVE-2022-23222 ----[ 1.1 - eBPF verifer 我们在写eBPF程序时,会发现调用bpf_map_lookup_elem()返回的结果,一定要判断是否为NULL,否则就会被拒绝加载。因为,bpf_map_lookup_elem()运行结果的结果,可能是有效的指针,但也可能返回NULL来表示没有查 找到与key相关的值。 在eBPF中有很多类似的用法,那么eBPF verifier是如何跟踪这些值的类型呢? * bpf.h *
线上出现了问题,登上线上的机器查日志是非常常见的操作了。我第一次登上线上机器查日志的时候,我还只记得以下的几个命令(假设现在我们的日志文件叫做service.log):
以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。
在学习Oracle内存结构的时候,发现一个问题:我的虚拟机Oracle环境参数文件中设置的sga_target=960M,但是在启动数据库时候,显示分配的Total System Global Area为1002127360 bytes(955.7M),那么问题就来了,为什么会不一致?相差的4.3M去干什么了?
相信很多小伙伴在面试中都被问过「为什么要用缓存?」,大部分人都是回答:「减少数据库的磁盘IO压力」。
对于该函数path表示打开或创建的目标文件(默认会在当前路径下创建/打开),mode表示文件的打开方式。对于mode来说,这里就简单介绍以下几种(更多的在前文:点击跳转):
现在我们已经搞明白一件事儿了,那就是数据库的Buffer Pool到底长成个什么样,大家想必都是理解了
对于一个即将踏上“系统运维”或者更加高大尚的工作“系统调优”,如果这不跟这两哥们搞好关系了,坑的不只有内存,更坑的是你拿着调优的钱却干着随时被调的活。因为作为一个系统运维人员来说监控和优化IO性能这是最有可能你生存下来的技能,为啥呢?因为你不仅给老板省了钱,还提高了机器的工作效率。。虽然钱都进了老板兜里,但你渐渐地植入了他深深地脑海里,总有一天你比钱重要!好了闲话少扯,接下来说说这两个哥们到底是什么?
在正式讲解两个概念前,你可以先想想,你有没有什么途径来进一步了解它们?除了中文翻译直接得到概念,别忘了,Buffer 和 Cache 还是我们用 free 获得的指标。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中,在搬的过程中遇到了不少坑,笔者在此特别分享一下所遇到的问题及相应的解决方法~ 一、异常网络引起的问题 之前使用redis-operator在kubernetes中部署了一套Redis集群,可测试的同事使用redis-benchmark随便一压测,这个集群就会出问题。经过艰苦的问题查找过程,终于发现了问题,原来是两个虚拟机之间的网络存在异常。 经验教训,在测试前可用iperf3先测试下node节点之间,pod节点
如果不是容器里面的Mysql,需要下载mysqld_exporter的tar包,并且安装好Mysql服务
操作系统内核提供 read(系统调用),读文件描述符 一个client连接就是一个文件描述符fd socket为阻塞的,socket产生的文件描述符,如左边的fd8,当数据包没到的时候,上面左边read不能返回,阻塞着。 即有一个client连接,就需要开一个进程(或者线程),读这个连接,有数据就处理,没数据就阻塞着。
CSE中的E2E层表示经典层次中的Transport Layer和Application Layer。这里主要讲的是TCP。
熟悉MySQL的都知道MySQL服务端实现主要分为Server层和存储引擎层。Server层负责接收和管理客户端连接、管理缓存、解析SQL、优化SQL、调用存储引擎执行SQL;存储引擎层主要负责存储、查询数据。
This error usually means that PostgreSQL's request for a shared memory segment exceeded available memory, swap space, or huge pages. To reduce the request size (currently 17667276800 bytes), reduce PostgreSQL's shared memory usage, perhaps by reducing shared_buffers or max_connections.
PS:在服务器硬件资源额定有限的情况下,最大的压榨服务器的性能,提高服务器的并发处理能力,是很多运维技术人员思考的问题。要提高Linux系统下的负载能力,可以使用nginx等原生并发处理能力就很强的web服务器,如果使用Apache的可以启用其Worker模式,来提高其并发处理能力。除此之外,在考虑节省成本的情况下,可以修改Linux的内核相关TCP参数,来最大的提高服务器性能。当然,最基础的提高负载问题,还是升级服务器硬件了,这是最根本的。 Linux系统下,TCP连接断开后,会以TIME_WAIT状态保
Linux系统下,TCP连接断开后,会以 TIME_WAIT 状态保留一定时间,然后才释放端口。当并发请求过多时,会产生大量 TIME_WAIT 状态连接,无法及时断开会占用大量的端口资源和服务器资源。这时可优化TCP内核参数,及时将TIME_WAIT状态的端口清理掉。
已知修复一个损坏的gzip文件的关键环节在于找到下一个正常压缩包的起始点。根据结构图中的信息可知,每个压缩包的开始结构中有是否到达尾部标志、使用的哈夫曼树类型、以及3个哈夫曼树的树元素个数等。如果某个gzip文件中间有一个坏扇区,要找到坏扇区后的一个正常起点,仅需按位右移,一直移位到可以正常解压的某个位,就可能找到了正确的压缩包起始。而根据gzip文件的压缩作业窗口为32KB大小推算,这个遍历不会超过64KB即可找到。在内存中快速循环可以很快找到,但需要有明确的判断错误的方法。
InnoDB 存储引擎是以数据页为单位来管理存储空间的。InnoDB 存储引擎在处理客户端的请求时,当需要访问某个数据页的数据时,就会把完整的数据页的数据全部加载到内存中,也就是说即使我们只需要访问一个数据页的一条记录,那也需要先把整个数据页的数据加载到内存中。将整个数据页加载到内存中后就可以进行读写访问了,在进行完读写访问之后并不着急把该数据页对应的内存空间释放掉,而是将其缓存起来,这样将来有请求再次访问该页面时,就可以省去磁盘 IO 的开销了。这个缓存就称之为Buffer Pool。
一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
接上文 从应用到内核查接口超时(中),查到是因为 journal 导致 write 系统调用被阻塞进而导致超时后,总感觉证据还不够充分,没有一个完美的交待。而且 leader 还想着让我把问题排查过程分享给同事们,这让我更加不安,担心搞错了方向。
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
在上一篇文章中,我和你介绍了 join 语句的两种算法,分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
然后获取输入的Serial,与使用Name生成的Serial进行比对验证,弹框提示
既然 /dev/fb0 被抽象成了显示器,可以在字符终端通过操作映射了 /dev/fb0 的内存在屏幕上画32bit真彩图,那么如何操作鼠标键盘呢?
很多新入职的小朋友可能和现在的我一样,对数据库的了解仅仅停留在建库建表增删改查这些操作,日常工作也都是用封装好的代码,别说底层原理了,数据库和系统之间是如何工作都不是很懂。
发现都正好是 innodb_buffer_pool_size 的一半,于是开始查文档弄清楚 innodb_ibuf_max_size 参数的意义
最近做一个需求,只是单纯的图片上传,结果测试出现图片上传成功,但是放到产品里面黑了,而且只是两张图片会这样,本来打算是暂不解决,因为找不出问题。后来产品说最好能研究一下为什么。
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当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
经过一年多的沉淀后,Node.js 10 终于正式进入 LTS 了,本文将为大家阐述值得关注的特性。
一般来说,使用join语句,会用到两种算法,分别是Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/18013967
2、准备数据 网址:https://dev.mysql.com/doc/sakila/en/sakila-installation.html
我们来看一下当进行 join 操作时,mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些?
在 JVM 中,字节码可以帮我们搞清楚很多编译执行的细节, 为了搞清楚 go 语言底层的语法糖和原理,需要对底层的汇编知识有深入的了解。汇编其实没有想象中那么复杂,其实原理上来说跟 Java 字节码差不多,只是资料很少,因为更接近系统底层,阅读的难度相对而言更大一些。
k8s kubectl top命令和contained内部 ps 看到的进程内存占用不一致。下午的时候,我被这个问题问倒了。具体如图
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