Page cache也只占了1个G,但是free -g出来内存确已耗尽: free -g total used free shared buffers cached Mem: 遇到这种情况，我们先cat /proc/meminfo看下具体的内存占用情况 cat /proc/meminfo MemTotal: 8123456KB (8G) ...... Slab: 3671234KB (3.6G) SReclaimable: 351234 (3.5G) 我们可以看到有将近3.6G被耗尽在Slab这一项里面，紧接着下面一项SReclaimable，表示这 手动清理 我们可以通过 echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches 手动清理可回收的slab内存。不过，清理当时，会对上面跑的应用有一定的影响。最好先下流量再做操作。
在测试NAS性能，用fstest长时间写，分析性能变差的原因，发现server主机内存使用率很高。 发现内存基本用完，究竟是什么进程占用？top命令发现排名第一的%MEM才零点几。 2.通过 vmstat -m命令查看内核空间的内存使用。 查资料说linux将用过的文件缓存到内存中。 执行下面的命令就释放了内存 #sync # 刷到磁盘 #echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 5.总结：是不是由于内存少导致的性能变差，还在测试。 卷越多，必然占用的内存越多。做机头的内存配置要高。 Via: http://my.oschina.net/hanhanztj/blog/490308
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您是否在 启动 WordPress 主题或者 WordPress 插件时，看到允内存大小耗尽错误提示？ 这是最常见的WordPress错误之一，您可以通过增加WordPress中的php内存限制轻松修复它。 当您的WordPress代码需要比默认分配的内存更多的内存时，您会看到此错误。 tried to allocate 2348617 bytes) in /public_html/wp-includes/plugin.php on line xxx 在WordPress中增加PHP内存限制
前言 作为一台服务器来说，内存并不是无限的，所以总会存在内存耗尽的情况，那么当 Redis 服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis 会如何处理呢？ 内存回收 使用Redis 服务时，很多情况下某些键值对只会在特定的时间内有效，为了防止这种类型的数据一直占有内存，我们可以给键值对设置有效期。 这种策略对内存很友好，但是对 CPU 不友好，因为每个定时器都会占用一定的 CPU 资源。 这种策略对内存不够友好，可能会浪费很多内存。 定期扫描：系统每隔一段时间就定期扫描一次，发现过期的键就进行删除。 如果没有可删除的键对象，且内存还是不够用时，则报错 allkeys-random 随机删除所有键，直到腾出可用空间。
- 前言 - 作为一台服务器来说，内存并不是无限的，所以总会存在内存耗尽的情况，那么当 Redis 服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis 会如何处理呢？ ? 这种策略对内存很友好，但是对 CPU 不友好，因为每个定时器都会占用一定的 CPU 资源。 这种策略对内存不够友好，可能会浪费很多内存。 定期扫描：系统每隔一段时间就定期扫描一次，发现过期的键就进行删除。 如果没有设置该参数，那么在 32 位的操作系统中 Redis 最多使用 3GB 内存，而在 64 位的操作系统中则不作限制。 如果没有可删除的键对象，且内存还是不够用时，则报错 allkeys-random 随机删除所有键，直到腾出可用空间。
，让一匹小马拉大车的时候，linux kernel会运行非常缓慢并且在某个时间点分配page frame的时候遇到内存耗尽、无法分配的状况。 ，包括：进程标识信息、该进程使用的total virtual memory信息、该进程实际使用物理内存（我们又称之为RSS，Resident Set Size，不仅仅是自己程序使用的物理内存，也包含共享库占用的内存 （3）前面说过了，系统打分就是看物理内存消耗量，主要是三部分，RSS部分，swap file或者swap device上占用的内存情况以及页表占用的内存情况。 （4）root进程有3%的内存使用特权，因此这里要减去那些内存使用量。 （5）用户可以调整oom_score，具体如何操作呢？ 在实际操作中，需要根据本次内存分配时候可分配内存来计算（如果没有内存分配约束，那么就是系统中的所有可用内存，如果系统支持cpuset，那么这里的可分配内存就是该cpuset的实际额度值）。
前言 作为一台服务器来说，内存并不是无限的，所以总会存在内存耗尽的情况，那么当 Redis 服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis 会如何处理呢？ 设置有效期 使用Redis 服务时，很多情况下某些键值对只会在特定的时间内有效，为了防止这种类型的数据一直占有内存，我们可以给键值对设置有效期。 这种策略对内存很友好，但是对 CPU 不友好，因为每个定时器都会占用一定的 CPU 资源。 这种策略对内存不够友好，可能会浪费很多内存。 定期扫描 系统每隔一段时间就定期扫描一次，发现过期的键就进行删除。 如果没有设置该参数，那么在 32 位的操作系统中 Redis 最多使用 3GB 内存，而在 64 位的操作系统 中则不作限制。
异常现象 开发人员反馈，有一台服务器内存几乎被 MySQL 耗尽了，执行 top 命令，输出如下： 图片 这台机器是个测试环境，MySQL 是开发自己安装的，数据库版本 5.6.51 ，机器总内存32G 分析过程 查看 MySQL 启动时间发现1个星期前才启动，猜测之前由于主机内存耗尽触发了 OOM ，查看 MySQL 错误日志，发现每隔10几天，MySQL 就异常关闭一次： 2022-02-24 03 查看操作系统日志，进一步验证了 MySQL 耗尽主机内存，触发 OOM ： # grep oom-killer /var/log/messages* /var/log/messages-20220605 /1024/1024/1024,used/1024/1024/1024}' /tmp/fx.txt 28.4044 2.87976 分配给 MySQL 内存28.4G，MySQL 使用内存才2.8G，表明内存碎片化太严重了 ，使用 google 内存分配器 tcmalloc 重启 MySQL 十几天后，top 命令观察 MySQL 占用内存稳定在5G： 图片 小结 jemalloc 和 tcmalloc 之类的内存分配器在一些场景
作为一台服务器来说，内存并不是无限的，所以总会存在内存耗尽的情况，那么当 Redis 服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis 会如何处理呢？ 设置有效期 使用Redis 服务时，很多情况下某些键值对只会在特定的时间内有效，为了防止这种类型的数据一直占有内存，我们可以给键值对设置有效期。
macOS基于Unix，这意味着其内存管理非常强大。但是，它并不完美，因此您可能仍然会看到一条错误消息，告诉您“您的系统已耗尽应用程序内存。” 这是什么意思，为什么会发生？ “您的系统已耗尽应用程序内存”是什么意思？ macOS将用于活动进程的数据存储在RAM中。如果RAM中的空间不足，macOS将开始在主引导驱动器上存储数据，并根据需要在其中与RAM之间交换数据。 这称为虚拟内存。因此，引导驱动器上应始终具有相当大的可用空间-10％是一个很好的经验法则。如果启动驱动器上没有足够的空间来存储应用程序的临时文件，则会显示错误消息，告知您系统的应用程序内存已用尽。 重新启动Mac会清除缓存和其他临时文件，并退还用作虚拟内存的磁盘空间。 单击“内存”选项卡以查看消耗内存的进程列表，包括应用程序和浏览器选项卡。 选择一个进程或应用程序，然后单击“ X”符号将其关闭。
分析问题 发现问题以后，首先使用 free -m 指令查看当前服务器执行状况 可以看到我的服务器内存是2G的，但是目前可用内存只剩下70M，内存使用率高达92%，很有可能是内存使用率过高导致数据库服务挂断 继续看详细情况，使用 top 指令： 然后再看指令输出结果中详细列出的进程情况，重点关注第10列内存使用占比： 发现CPU使用率不算高，也排除了CPU的问题，另外可以看到数据库服务占用15.2%的内存， 内存使用过高时将会挤掉数据库进程（占用内存最高的进程），导致服务挂断，所以我们需要查看详细内存使用情况，是哪些进程耗费了这么多的内存呢？ 最后，重启php-fpm systemctl restart php-fpm 再次查看内存使用情况， 使用内存降低很多： 之后经过多次观察内存使用情况，发现此次改进后，服务器内存资源消耗得到很大缓解。 总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux下php-fpm进程过多导致内存耗尽问题解决，希望对大家有所帮助。
MQ A message queue is a form of asynchronous service-to-service communication used in serverless and 什么是 MQ MQ 全称 Message Queue，中文译为消息队列，其实质是一个队列，队列是一种先进先出的数据结构，所以我们可以简单理解 MQ 是一种存储消息的容器，MQ 一般包括三类参与者： 生产者 ：是消息的产生者，生产者生产出消息后随机写入消息队列中 消费者：是消息的消费方，负责从队列中取出消息进行其他处理 队列：MQ本身，是消息的容器 为什么使用 MQ 一般来说， MQ 的使用场景有以下几个方面 最后的解决办法就是 MQ， 我们开启一个邮件消费者，持续读取并消费MQ中邮件队列里的消息，然后在评论数据落库之后就把要发的邮件扔到 MQ 中，然后直接对客户端响应成功： func Talk(ctx *gin.Context 2000 的，如果任由请求打进来，那服务器可能就会由于扛不住 QPS 而挂掉，这时的解决办法就是先把请求放在 MQ 中，让服务器以自己能接受的量去从 MQ 中消费请求，以此避免突然的高 QPS 打挂服务器
2G的，但是目前可用内存只剩下457M，内存使用率高达90%。 00:00:00 php-fpm: pool www 需要查看详细内存使用情况，是哪些进程耗费了这么多的内存呢？ S 11:48 0:00 php-fpm: pool www 查看第四列内存使用占比，发现除了mysql数据库服务之外，php-fpm服务池开启了太多子进程，占用超过大半内存，问题找到了，我们开始解决问题 如图， pm.max_children 值为50，每一个进程占用1%-2.5%的内存，加起来就耗费大半内存了，所以我们需要将其值调小，这里将其设置为25; 同时，检查以下两个属性： pm.max_spare_servers 再次查看内存使用情况， 使用内存降低很多： ? 之后经过多次观察内存使用情况，发现此次改进后，服务器内存资源消耗得到很大缓解。
分析问题 发现问题以后，首先使用free -m指令查看当前服务器执行状况： 可以看到我的服务器内存是2G的，但是目前可用内存只剩下70M，内存使用率高达92%，很有可能是内存使用率过高导致数据库服务挂断 继续看详细情况，使用top指令： 然后再看指令输出结果中详细列出的进程情况，重点关注第10列内存使用占比： 发现CPU使用率不算高，也排除了CPU的问题，另外可以看到数据库服务占用15.2%的内存， 内存使用过高时将会挤掉数据库进程（占用内存最高的进程），导致服务挂断，所以我们需要查看详细内存使用情况，是哪些进程耗费了这么多的内存呢？ 使用指令： ps auxw|head -1;ps auxw|sort -rn -k4|head -40 查看消耗内存最多的前40个进程： 查看第四列内存使用占比，发现除了mysql数据库服务之外，php-fpm 最后，重启php-fpm systemctl restart php-fpm 再次查看内存使用情况， 使用内存降低很多： 之后经过多次观察内存使用情况，发现此次改进后，服务器内存资源消耗得到很大缓解
今天阿笨这里说的MQ并不是内存队列（Queue）和第三方MQ中间件（RabbitmQ、ActiveMQ等等），也不是第三方缓存组件（ Memcached ，Redis ），这里的说的是内存映射文件消息队列 （Memory-Mapped File MQ）。 如何基于内存映射文件实现支持生产消费者模式、跨进程访问的持久化消息队列。 如果您同样对本次分享《C#内存映射文件消息队列实战演练(MMF MQ)》课程感兴趣的话，那么请跟着阿笨一起学习吧。 二、概念名称含义解释 2.1、什么是虚拟内存盘？ 2.2、什么是内存映射文件？ 2.3、内存映射文件的特点？ 2.4、内存映射文件应用场景？ 2.5、什么是内存消息队列(Memory- MQ)？ 2.6、什么是内存映射文件消息队列（Memory-Mapped File—MQ）？ 2.7、C# MemoryMappedFile是什么？
而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息id的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。 哪怕是你给rabbitmq开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了rabbitmq中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时rabbitmq挂了，就会导致内存里的一点点数据会丢失。 生产环境碰到的一个问题，就是说我们的kafka消费者消费到了数据之后是写到一个内存的queue里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存queue，然后消费者会自动提交offset。 然后此时我们重启了系统，就会导致内存queue里还没来得及处理的数据就丢失了 2）kafka弄丢了数据 这块比较常见的一个场景，就是kafka某个broker宕机，然后重新选举partiton的leader ，然后分发给底层不同的worker来处理 （2）kafka：一个topic，一个partition，一个consumer，内部单线程消费，写N个内存queue，然后N个线程分别消费一个内存queue即可
消息中间件概述 MQ概述 MQ全称 Message Queue（消息队列），是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进行通信。 MQ优势 MQ相当于一个中介，生产方通过MQ与消费方交互，它将应用程序进行解耦合。 系统的耦合性越高，容错性就越低，可维护性就越低。 使用 MQ 使得应用间解耦，提升容错性和可维护性。 但是使用了MQ之后，限制消费消息的速度为1000，但是这样一来，高峰期产生的数据势必会被积压在MQ中，高峰就被“削”掉了。 一旦 MQ 宕机，就会对业务造成影响。如何保证MQ的高可用？ 系统复杂度提高 MQ 的加入大大增加了系统的复杂度，以前系统间是同步的远程调用，现在是通过 MQ 进行异步调用。 AMQP 和 JMS 实现MQ的两种主流方式：AMQP、JMS。
mq简介 mq 就是消息队列（Message Queue）。想必大家对队列的数据结构已经很熟悉了，消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中，mq 就是存放和发送消息的这么一个队列中间件。 使用mq，就能完美支持异步：a将数据发送到mq，然后自己该干嘛干嘛，b监听mq的消息，来了消息就消费它。这样就做到程序或者应用间的异步。 mq削峰填谷的原理也很简单，mq在应用程序中相当于一个 “蓄水池” 的作用——当 “水流量（请求）” 过大的时候，“蓄水池（mq）” 将 "水" 先存起来。 实际的过程是——请求数据先发到 mq ，应用程序监听mq 并消费消息。当请求量大于消费量的时候，请求积压在mq中存储；当消费量大于请求量的时候，请求就会慢慢被处理完。 mq的解耦 mq解耦性是显而易见的，应用程序直接不直接互相耦合，甚至可以不用知道对方的存在。它想要发出什么样的请求，或者拿什么数据，都是去找mq。mq就像个搬运工一样在这些应用之间搬运数据。
消费者可以到指定队列拉取消息，或者订阅相应的队列，由MQ服务端给其推送消息。 2.MQ的作用以及好处 （1）解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。 比如我们的货款抵扣业务场景，用户生成订单发送MQ后立即返回，结算系统去消费该MQ进行用户账户金额的扣款。这样订单系统只需要关注把订单创建成功，最大可能的提高订单量，并且生成订单后立即返回用户。 MQ把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。 使用MQ能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。 那么如果通过MQ的方式，将订单存储到MQ队列中，消费端通过拉取的方式，并且拉去速度有消费端来控制，则就可以控制流量趋于平稳。这样对于结算系统来讲，就达到了削峰填谷的目的。
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