11. 最好把服务器重启一下,清理了缓冲数据,最新次日申请,最好,因为生效时间问题,容易申请不到问题
CloudFlare的免费CDN是最著名的,如果你的网站经常被攻击,那么CloudFlare是你很好都解决方案,但是你必须使用CloudFlare的dns,你无法分运营商解析,而且全部都是由两个ipv4和ipv6,实际体验不大好,和可以利用来实现自选IP(最后提供推荐的IP)
先说说泛解析证书。 之前通过免费的地址可免费申请泛解析证书,后来貌似被发现恶意签发,被停止了。 然而我在 :https://www.91yun.co/archives/22961看到了80VPS赞助的野卡证书。 泛解析证书最大的好处是再也不用每一个二级域名签发一次证书,一次签发域名下通用。 说起证书,我想起了之前GitHUB学生包里面有$9一年的证书,但是对于我这种博客和脚本公用的人来说, 就会使得Linux服务器获取脚本时候出现: Unable to locally verify the issuer's
程序想要使用共享资源,必然通过一些指令去访问这些资源,若多个任务都访问同一资源,那么访问该资源的指令代码组成的区域称临界区。简而言之,临界区是代码
哲学家只能两件事:思考或者吃饭,思考时候就不会动筷子,吃饭时会拿起左右手旁边的筷子(先拿左后拿右)
程序即生活,程序的世界是生活的映射,但是人类是很智能的,轻轻松松处理任何复杂的问题,以至于有些细节我们都忽略不计。
死锁产生的四个必要条件: 互斥:一个资源每次只能被一个进程使用(资源独立) 请求与保持:一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放(不释放锁) 不剥夺:进程已获得的资源,在未使用之前,不能强行剥夺(抢夺资源) 循环等待:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待的资源关闭(死循环) 避免死锁的方法: 第一个条件 "互斥" 是不能破坏的,因为加锁就是为了保证互斥 一次性申请所有的资源,破坏 "占有且等待" 条件 占有部分资源的线程进一步申请其他资源时,如果申请不到,主动释放它占有的资源,破坏 "不可抢占"
上一篇我们使用Account.class作为互斥锁,解决了银行转账的问题,但是我们发现这样的转账操作就变成了串行,这样对于性能就会大打折扣,现实生活中这种是不能别接受的。
想象一个场景,账户A给账户B转账,同时账户B也给账户A转账,两个账户都需要锁住余额,所以通常会申请两把锁,转账时,先锁住自己的账户,并获取对方的锁,保证同一时刻只能有一个线程去执行转账。
1. 将图片保存在固定的位置,将存储位置信息跨进程发送给其他进程,其他的进程读取图片文件
有些产品中,使用VCU解码图像后,还需要做一些特殊的处理。如果直接把地址传递给特殊处理模块,大多数情况运行正常,有时会发现数据错误。
在并发编程的领域中,有两个核心问题,一个是互斥,即同一时刻只有一个线程访问共享资,一个是同步,即线程之间如何通讯,协作,这两大问题,管程都能够实现,在java jdk并发包通过Lock和Condition两个接口实现管程,其中lock实现互斥,condition用于解决同步问题
目前市场上有很多品牌很多种类的SSL证书,其中的一些SSL证书还是免费的。一部分网站建设者们,既想保护网站信息不被泄露又想不花钱,于是他们很多人就选择了免费的SSL证书。可是 ,鱼和熊掌不可兼得,免费的SSL证书还存在很多不足之处。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
这俩问题,管程都能一把梭。JUC是通过Lock、Condition接口实现的管程:
Facebook的Roman Gushcin发送的这个patch把Gigantic巨页(SIZE:1GB)与CMA进行了一个完美的结合:
之前分析过队列(Queue)的源代码,了解了队列初始化、队列创建、删除、队列读取写入等操作。队列还提供了两个接口OsQueueMailAlloc和OsQueueMailFree。队列可以和一个静态内存池关联起来,一个任务从静态内存池申请内存块时,如果申请不到,会把该任务插入到队列的内存阻塞链表中,等有其他任务释放内存时,该任务会被分配内存块。
从buddy申请内存页,如果找不到合适的页,则会进行两步调整内存的工作,compact和reclaim。前者是为了整合碎片,以得到更大的连续内存;后者是回收不一定必须占用内存的缓冲内存。这里重点了解comact,整个流程大致如下:
在使用 Spark 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识;然后,简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因。
这次我们来讲讲对象池、连接池的意义,在此之前我们先了解学习一些其他的基础知识,以便我们结合理解池的意义。
很多小伙伴对swap分区(内存数据换入换出)这个名词可能不陌生,有了这个技术,系统才能实现承载计算机内存总量的多进程运行。操作系统会把暂时不用的内存数据写到磁盘等其他存储中,以此来释放更多的内存空间执行当前需要更多内存的进程。但是换入换出过度频繁时虽然可能不发生进程申请不到内存而导致失败的问题,但却在一定程度上降低了进程执行的效率,毕竟内存与磁盘读写速度相差几个数量级,那么是否有其他技术能解决内存数据换入换出速度过慢的问题。这也是为什么安装k8s的机器上推荐关闭swap的原因,如果内存不足就直接暴漏出来,而不是遮遮掩掩。
这段时间更新文章频率不高,没办法,读研以后的空闲时间确实是少了很多,不过近期会更新一篇我觉得非常有用的文章,敬请期待。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT又出试验型新模式,不少网友陆续收到代码解释器Alpha测试资格。 简单来说,这个模式提供两个功能:执行Python代码,接受文件上传下载。 为什么是这两个功能的组合? 可以看目前最火的一条测试结果,和数据科学相关: 作者首先上传一个CSV格式数据集,然后问ChatGPT都能怎么分析或处理这些数据,给出10条建议。 到这还算平常,但下一步直接让人惊掉下巴—— 全部执行。 ChatGPT表示,有些操作需要额外数据执行不了,但是能执行的刷刷刷
此计划名为 “国家人工智能战略”,旨在促进国家企业对人工智能技术的应用,吸引国际投资到英国人工智能公司,并培养下一代本土技术人才。
我们都知道 Kafka 的 topic 资源比较“贵”,所以一般会给项目 topic 权限限制,按需申请。Milvus 会在建新表时自动申请 kafka topic 资源,这时候自动申请不到怎么办?手动配置 topic 要符合什么规范才能被 Milvus 使用?
多个线程同时被阻塞,它们中的一个或者全部都在等待某个资源被释放。由于线程被无限期地阻塞,因此程序不可能正常终止。
线程死锁描述的是这样一种情况:多个线程同时被阻塞,它们中的一个或者全部都在等待某个资源被释放。由于线程被无限期地阻塞,因此程序不可能正常终止。
曾经在杭州一家公司做技术售后的时候,有一个印象深刻的问题,就是腾讯游戏《剑灵》在 Windows 32 位平台上报错的问题:http://support.icafe8.com/technologynews/hotfault/4708.html。综述原因就是在 32 位平台下虚拟内存地址空间不足(官方给的是这个答复,但真相到底是什么因为当时能力有限没有一探究竟)导致游戏申请不到更多的内存使用而崩溃。那么可以通过 /3GB 的手段去拓展用户空间的虚拟内存地址限制。但 Windows 只有一些参数的开关,我不知道开了以后到底这个进程可用的虚拟内存地址空间还有多少。最近在学习 Windows 内存管理时有人介绍了这款工具 VMMap。
昨天,网友ubiquitous7733在Reddit论坛吐槽,自己想申请NLP和机器系学习方向的博士生,尝试过纽约大学、哥伦比亚大学, 斯坦福、MIT, CMU等8所学校,申请了三波至今未果,现在开始不断怀疑自己。
根据 JVM 规范,JVM 内存共分为虚拟机栈、堆、方法区、程序计数器、本地方法栈五个部分。
多个线程同时被阻塞,他们中的一个或者全部都在等待某个资源被释放。由于线程被无限期地阻塞,因此程序不可能正常终止,最终导致死锁产生。
我们用 Account.class 作为互斥锁,来解决银行业务里面的转账问题,虽然这个方案不存在并发问题,但是所有账户的转账操作都是串行的,例如账户 A 转账户 B、账户 C 转账户 D 这两个转账操作现实世界里是可以并行的,但是在这个方案里却被串行化了,这样的话,性能太差。
死锁是指两个或两个以上的进程(线程)在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程(线程)称为死锁进程(线程)。
两个或两个以上的线程在执行过程中同时被阻塞,它们中的某个或者全部都在等待某个资源被释放,由于线程被无限期的阻塞,系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的线程被称为线程死锁
什么是线程死锁?形成条件是什么?如何避免?
在上一篇文章中说到我已经做了frp和反向代理把内网部分端口映射到公网,也都添加了ssl证书。但是始终有一个很让人头疼的事情——我的小水管只有5M,这个限制有时候就比较头疼(应证了那句:我可以不用,但不能没有) 很早之前就了解到 Zerotier
程序计数器(Program Counter Register)是一块较小的内存区域,是当前线程执行的字节码的行号指示器。程序计数器是一块私有的内存区域,每个线程都有一个独立的程序计数器。如果线程正在执行的是一个Java方法,这个程序计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令地址;如果正在执行的是Native方法,这个计数器值则为空(Undefined)。程序计数器所在的内存区域是唯一一个在Java虚拟机没有OOM(OutOfMemoryError)情况的区域。
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上一篇我们介绍了如何通过synchronized 来加锁保护资源。但是,不当的加锁方式可能就会导致死锁。
MapReduce作业运行时,任务可能会失败,报out of memory错误。这个时候可以采用以下几个过程调优
在明月有关 Let's Encrypt 证书申请部署的文章里如:【Linux 下使用 acme.sh 申请和管理 Let’s Encrypt 证书】、【一年多 Let’s Encrypt 的 SSL 证书使用有感】、【Let’s Encrypt 证书站点在又拍云 CDN 下如何实现自动续期?】等都是依托于 LNMP 生产环境的, Windows Server 下的 IIS 下申请部署 Let's Encrypt 的好像一直缺失,很明显这不科学!今天明月就分享给大家一个 Windows Server 上 IIS 下申请部署 Let's Encrypt 的方法。
接着上一篇,介绍完了 JVM 中识别需要回收的垃圾对象之后,这一篇我们来说说 JVM 是如何进行垃圾回收。
3、收集、分析WAS应用日志 4、根据系统资源数据分析及日志信息,基本定位发生或影响性能的瓶颈
前言: 前文《内存映射技术分析》描述了虚拟内存的管理、内存映射;《物理内存管理》介绍了物理内存管理。 本篇介绍一下内存回收。内存回收应该是整个Linux的内存管理上最难理解的部分了。 分析: 1,PFRA Page Frame Reclaim Algorithm,Linux的内存回收算法。 不过,PFRA和常规的算法不同。比如说冒泡排序或者快速排序具有固定的时间复杂度和空间复杂度,代码怎么写都差不多。而PFRA则不然,它不是一个具体的算法,而是一个策略---什么样的情况下需要做内存回收,什么样的page
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