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Mac OS X 中创建和使

Mac OS X 中创建和使盘 在 Windows 系统上一直使 ImDisk 创建盘作为缓, 将系统临时目录、 浏览器缓等设置到盘, 这样做的好处是很明显的: 1、 盘不定时清理 , 系统重启就自动清空 2、 读写的速度是非常快的, 程序运行速度也会加快很多 现在转到 Mac OS X 平台, 当然也要使盘了, 在 OS X 系统上, 创建和使盘比较容易的, 而且不需要借助第三方软件 , 只是设置稍微繁琐一些, 在 OS X 系统上创建和使盘的步骤如下: 1、 打开 AppleScript Editor(找不到的可以直接 Spotlight 搜索); 2、 输入下面的脚本: 盘不是越大越好, 也不是越小越好, 要根据自己的选择合适的大小。 我的 MBP 4G , 创建 512M 盘。 3、 将这个脚本保为应程序, 如下图所示: ? 注意问题 1、 系统运行中不要 unmount ramdisk , 否则可能会出现不可预料的后果; 2、 如果的是 SSD 硬盘, 就不要再设置盘了, SSD 的速度已经很快了;

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mac指南:linux的cpu磁盘使情况查询

查看物理cpu个数 grep 'physical id' /proc/cpuinfo | sort -u 查看核心数 grep 'core id' /proc/cpuinfo | sort -u 还可以通过top等命令获取CPU的使率,如: 查找磁盘占情况 df -lh 查看指定目录 df -lh dir 查看cpu情况 cat /proc/cpuinfo 查看服务器使情况 我们服务器出现问题 ,还可能是因为被占满,通过下面的命令来判断 free -m 第一行参数解析: total 总数: 7986M used 已经使数: 7751M free 空闲的数: 0M shared 当前已经废弃不,总是0 buffers Buffer 缓数: 442M cached Page 缓数:4233M 第二行的 -/+ buffers/cache: -buffers /cache :实际上已使总数 +buffers/cache :实际中空闲的总数

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    Visual Studio 调试系列7 查看变使窗口)

    在调试期间,“”窗口显示应程序正在使空间。 调试器窗口(如监视窗口、自动窗口、局部变窗口和快速监视对话框)显示变,这些变储在中的特定位置。“”窗口向您显示整体图片。 默认情况下,“ ”窗口将“ 地址”表达式视为实时表达式,在应程序运行时将其重新评估。例如,实时表达式可于查看指针变触及的。 要使拖放移动到位置: 在任何调试器窗口中,选择地址或包含地址的指针变。 将地址或指针拖放到“ ”窗口中。 04 跟踪中的指针 在本机代码应程序中,您可以将注册名称作实时表达式。例如,您可以使堆栈指针跟随堆栈。 要通过跟踪指针: 在“ 窗口地址”字段中,输入当前范围的指针表达式。 根据语言的不同,您可能需要取消引它。 按Enter键。 使诸如Step之类的调试命令时,“ 地址”字段和“ ”窗口顶部显示的地址会随着指针的更改而自动更改。 ?

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    Linux下使awk批删除共享

    sed 常常于一整个行的处理,而 awk 则倾向于以空格和tab键为默认分隔符将每行切片成一个个域(也就是一列)来处理。 批删除共享 首先利“ipcs –m”查看共享信息,然后再利“ipcrm -m shmid”删除共享。 利awk进行批删除共享的shell脚本如下: ipcs -m|awk ‘$2~/[0-9]+/{print $2}’| while read s do ipcrm -m awk ‘$2~/[0-9]+/{print $2}’表示打印出只含阿拉伯数字的每行的第二列,即共享标识。 因此,$2~/[0-9]+/表示只含有阿拉伯数字组成的共享ID。

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    进程的最大使的讨论

    前言: 一个进程最大能使多少虚拟,能控制的地方还是比想象的多一点。 尤其是IaaS上,一个qemu进程能使多少虚拟,就是对应着虚拟机的物理的最大限制。 当然,在代码中可以使long ulimit(int cmd, long newlimit)函数。 root户的进程可以绕开这个检查。 2,memory lock 进程的,可能通过lru算法被淘汰,匿名页会被swap。如果不希望关键被swap,可以使mlock把lock住,这样子就可以kernel就不会swap了。 正常情况下,如果mmap(没有使MAP_POPULATE标记位)分配了一段,没有访问之前,其实是没有分配物理page的。但是执行了mlock之后,会直接分配出来对应数的page。 在使mlock的时候,会向kernel要很多page,如果紧张,那么kernel会回收,这个函数可能会被block住一段时间,如果实在要的page太多,最差情况可能会OOM,当然,不见得kernel

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    获得进程使的Python脚本

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    获得进程使的Python脚本

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    获得进程使的Python脚本

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    Guava 使

    一、概述 guava⽬前有三种刷新本地缓的机制: expireAfterAccess:当缓项在指定的时间段没有被读或写就会被回收。 expireAfterWrite:当缓项在指定的时间段没有更新就会被回收。-- 常 refreshAfterWrite:当缓项上一次更新操作之后的多久会被刷新。 -- 常 二、原理 expireAfterWrite 为了避免缓雪崩,guava 会限制只有一个加载操作时进行加锁,其他请求必须阻塞等待这个加载操作完成。 在 refresh 的过程中,guava 会限制只有一个加载操作时进行加锁,而其他查询先返回旧值,这样能有效减少等待和锁争,所以 refreshAfterWrite 会比 expireAfterWrite 但是超过 60 秒⼀直没有访问,突然间访问,还是会触发 load 操作。 expireAfterWrite 是为了保证在很久没有访问,⾸次访问不再访问旧值。

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    JavaScript 变

    一.变及作域 1.基本类型和引类型的值 变可能包含两种不同的数据类型的值:基本类型值和引类型值。基本类型值指的是那些保在栈中的简单数据段,即这种值完全保中的一个位置。 而引类型值则是指那些保在堆中的对象,意思是变中保的实际上只是一个指针(地址 :放在栈中),这个指针指向中的另一个位置,该位置保对象。 (我们无法访问这个变对象,但解析器会处理数据时后台使它) 函数里的局部作域里的变替换全局变,但作域仅限在函数体这个局部环境。 二.问题 JavaScript具有自动垃圾收集机制,也就是说,执行环境会负责管理代码执行过程中使。其他语言比如C和C++,必须手工跟踪使情况,适时的释放,否则会造成很多问题。 然后,它会去掉环境中正在使的标记,而没有被去掉标记的变将被视为准备删除的变。最后,垃圾收集器完成清理工作,销毁那些带标记的值并回收他们所占空间。

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    Linux 使

    文章参考: 1、正确计算linux系统使率 2、Linux系统消失与slab使之谜 例如当前主机信息如下: 1 [zhang@test ~]$ cat /proc/meminfo 0 42 Hugepagesize: 2048 kB 43 DirectMap4k: 305140 kB 44 DirectMap2M: 50026496 kB 使率计算公式 : 1 UsedMem=MemTotal-(MemFree+Buffers+Cached+SReclaimable) 2 使率=UsedMem/MemTotal*100% 3 4 当前主机使率 那么这些对象如果每次构建的时候就向要一个页,而其实际大小可能只有几个字节,这样就非常浪费,为了解决这个问题就引入了一种新的机制来处理在同一页框中如何分配小储器区,这个机制可以减少申请和释放带来的消耗 ,这些小储器区的称为Slab。

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    JSCH会大使服务器吗?会 原

    java实现一个需求到了jsch,发现服务器会被占满。 1052 79 14 707 495 Swap: 0 0 0 启动后一直下降 关闭java程序后,恢复。 0 518 1565 Swap: 0 0 0 所以java通过jsch sftp,是会占服务器的 ,所以连接使后必须进行关闭!

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    使HSDB查看类变布局(5)

    得到表示Son实例的instanceOop的首地址,如下: 0x00000000ff670190 com/test/Son 使inspect命令查看这个地址处的oop的全部数据,如下: hsdb> ,如果不想使指针压缩,可以使如下jdb命令: jdb -XX:+UseSerialGC -Xmx10m -XX:-UseCompressedOops 另外还可以使图形化的方式查看布局。 不进行指针压缩,使如下命令: jdb -XX:+UseSerialGC -Xmx10m -XX:-UseCompressedOops 使univers、scanoops与inspector命令查看对象的布局 lang/Integer @ 0x00007f0ae463d5c8 Oop for java/lang/Integer @ 0x00007f0ae463d5c8 b: 12 c: 13 d: 'B' 使图形化的方式查看布局 查看类中所定义的各个字段的偏移,如下图所示。 除了使HotSpot虚拟机命令、HSDB外,还可以使JOL等来查看字段的布局,使比较简单,这里不在介绍。

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    geode-1:mac本地部署geode数据库与简单使

    目录: (1).mac本地部署geode 1.1.安装 1.2.启动 (2).geode简单使 2.1作为客户端连接locator 2.2.region操作 2.2.1.创建region 2.2.2. 使gfsh命令行查看集群中的region列表 2.2.3.列出集群的成员 (1).mac本地部署geode 1.1.安装 安装之前,服务器上必须要安装jdk(最好是jdk1.8),配置好JAVA_HOME (2).geode简单使 2.1作为客户端连接locator connect命令不带任何参数表示连接本机: ? 2.2.2.使gfsh命令行查看集群中的region列表 list regions ? 2.2.3.列出集群的成员 启动的locator和缓server都会出现在列表中: list members ?

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    MySQL如何使

    MySQL会通过使和缓冲来提高数据库的性能。 MySQL里面与相关参数的默认值是基于一台使512M的虚拟服务器设定的,因此,当使MySQL时需要根据服务器实际的大小,对各个参数的值进行调节。 通常缓冲池(buffer pool)的大小设置为服务器系统大小的50%~75%。如果系统有大,可以通过将其分配给多个缓冲池实例(buffer pool instances),来提高并发性。 客户端连接线程:每个线程会使到连接缓冲、结果缓冲和线程堆栈。连接缓冲和结果缓冲会进行动态增长。每个连接线程也会使于计算语句摘要。 全部线程:所有的线程共享相同的基础。 表缓:MySQL需要使和描述符对表操作进行缓。所有正在使的表会在表缓进行管理。 表定义缓:MySQL为表定义缓分配于保表定义。

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    Linux 了解使

    :minor) 当fork()或者exec()一个进程的时候,系统核就会分配一定的VM给进程,作为进程的空间,大小由BSS段,Data段的已定义的全局变、静态变、Text段中的字符直接、 发现堆空闲大小显著大于分配所需数时,则会调brk()。 第三行(-/+ buffers/cached):代表磁盘缓使状态。 第四行:Swap表示交换空间使状态。 注意:实际上,核完全控制着使情况,linux会在需要的时候,或在系统运行逐步推进时,将buffers和cached状态的变为free状态的,以供系统使。 2.从应层的角度来看系统使状态 也就是linux上运行的应程序可以使大小,即free命令第三行“(-/+ buffers/cached)”的输出,可以看到,此系统已经使

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    Redis 使优化与

    通过上图我们可以发现Redis使redisObject来表示所有的key/value数据是比较浪费的,当然这些管理成本的付出主要也是为了给Redis不同数据类型提供一个统一的管理接口,实际作者也提供了多种方法帮助我们尽节省使 Redis 持久化磁盘 IO 方式及其带来的问题 有 Redis 线上运维经验的人会发现 Redis 在物理使比较多,但还没有超过实际物理总容时就会发生不稳定甚至崩溃的问题,有人认为是基于快照方式持久化的 我们的经验是当你的 Redis 物理使超过总容的3/5时就会开始比较危险了。 下图是 Redis 在读取或者写入快照文件 dump.rdb 后的数据图: ? 总结: 1. 根据业务需要选择合适的数据类型,并为不同的应场景设置相应的紧凑储参数。 2. 当业务场景不需要数据持久化时,关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能以及最大的使。 3. 不要让你的 Redis 所在机器物理使超过实际的3/5。

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    使rdr查看Redis key使

    一、问题提出 有一个生产系统的Redis实例使超限引发报警,需要查看各个key所使分布情况,以便采取进一步的措施。 二、安装RDR Redis原生并没提供查看单个Key的情况的命令。 RDR是go语言开发的,安装过程如下。 1. 安装go yum -y install go # 确认go语言环境和版本 go env go version ? 2. 三、rdr查看key的使情况 /root/go/bin/rdr show dump.rdb ? RDR 可以非常方便的对 Reids 的进行分析,了解一个 Redis 实例里都有哪些 key,哪类 key 占的空间是多少,最耗的 key 有哪些,占比如何,非常直观。

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    MongoDB 如何使?为什么满了?

    MongoDB 是否应该使 SWAP 空间来降低压力? MongoDB 在哪? 储引擎 Cache MongoDB 3.2 及以后,默认使 WiredTiger 储引擎,可通过 cacheSizeGB 选项配置 WiredTiger 引擎使的上限,一般建议配置在系统可的 为了控制使,WiredTiger 在使接近一定阈值就会开始做淘汰,避免使满了阻塞户请求。 当有大请求并发时,可能会观察到 mongod 使上涨,等请求降下来后又慢慢释放的行为,这个主要是 tcmalloc 管理策略导致的,tcmalloc 为性能考虑,每个线程会有自己的 local ,当备同步慢的时候,这个buffer会持续使最大

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    MongoDB 如何使?为什么满了?

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