释放 reclaimable slab ,包括dentries and inodes cache
硬件平台: 全志R/V/F/MR/H 系列芯片。软件平台: Tina v3.5 及后续版本。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 最近在维护一台CentOS服务器的时候,发现内存无端"损失"了许多,free和ps统计的结果相差十几个G,搞的我一度又以为遇到灵异事件了,后来Google了许久才搞明白,特此记录一下,以供日后查询。 虽然天天都在用Linux系统办公,其实对它的了解也不过尔尔。毕业几年才迈入"知道自己不知道"的境界,我觉得自己丝毫没有愧对万年吊车尾这个称号 :( 问题描述和初步调查 同事说有一台服务器的内存用光了,我连上去用free看了下,确实有点怪。 $ fr
这篇文章基于Russell King所写的《the ARM booting document》,并与AArch64 Linux kernel的所有公开版本相关。
转载请注明文章地址 http://wiki.100ask.org/Linux_devicetree
key 是给每一个 vnode 的唯一 id,依靠 key,我们的 diff 操作可以更准确、更快速。对于简单列表页渲染来说 diff 节点也更快,但会产生一些隐藏的副作用,比如可能不会产生过渡效果,或者在某些节点有绑定数据(表单)状态,会出现状态错位。)
Open vSwitch是一个开源的虚拟交换机,专门管理多租赁公共云计算环境,为网络管理员提供虚拟VM之间和之内的流量可见性和控制,已经成为大多数基于Linux虚拟机的默认选项。
简单来讲,/dev/mem是系统物理内存的映像文件,这里的 “物理内存” 需要进一步解释。
" 首选内存区域 “ 在特定情况下 从 ” 备用内存区域 “ 借用物理内存 , 该 " 特定情况 " 与 ” 区域水线 " 有关 ;
JVM 还有个 Thread Local Allocation Buffer (TLAB)的概念。JVM 为每个线程分配一个私有的缓存区域,多个线程分配内存时,为避免操作同一个地址,会需要使用加锁机制,进而影响分配速度。TLAB 分配仍然在堆上,是分配在Eden 区域内的。
最近一台 CentOS 服务器,发现内存无端损失了许多,free 和 ps 统计的结果相差十几个G,非常奇怪,后来Google了许久才搞明白。
宿主机物理内存 - 系统保留内存4GB - N个虚拟机物理内存 - (N个虚拟机 * 2GB虚拟机管理内存)
对于CUDA的内存问题,那就可以使用torch.cuda.memory_stats()来看他的内存使用情况:
目前大多数游戏使用的都是Unity引擎,所以对游戏Unity性能分析就显得十分重要,而Unity性能主要针对影响内存、CPU和GPU的不同参数进行分析。
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问,
[[Address: 内存开始地址]\ [Kbytes: 占用内存的字节数(KB)]\ [RSS: 保留内存的字节数(KB)]\ [Dirty: 脏页的字节数(包括共享和私有的)(KB)]\ [Mode: 内存的权限:read、write、execute、shared、private (写时复制)]\ [Mapping: 占用内存的文件、或[anon](分配的内存)、或[stack](堆栈)]\ [Offset: 文件偏移]\ [Device: 设备名 (major:minor)]
说明: 在 WinCC 全局 C 脚本中有几个默认的 "SetTagMulti()" 函数用来写多个 WinCC 变量值:
从这两行提示信息来看,应该是内存不够,经过百度,发现是kafka默认启动内存是1G, 而JVM默认内存也是1G, JVM自然不能所有内存都分配给kafka, 所以kafka就启动不了,解决方法是把kafka的最小启动内存设置为小于1G的值,即把kafka-server-start.sh中把’export KAFKA_HEAP_OPTS=”-Xmx1G -Xms1G”‘中的Xms设置为256M, 这样,kafka最小只需要256M即可启动。
linux下 CPU,内存查看: /proc/cpuinfo /proc/meminfo 查看CPU核数: cat /proc/cpuinfo|grep 'processor'|wc -l 查看cpu具体: cat /proc/cpuinfo|grep 'model name' 查看内存: cat /proc/meminfo|grep 'MemTotal' cat /proc/meminfo|grep 'MemFree' vmstate 1 100 free -g 查看linux系统各个目录路径可用硬盘空间
MemTracer是一款功能强大的内存扫描工具,该工具提供了一种实时内存分析功能,可以帮助广大研究人员或数字取证专家扫描、发现和分析隐藏在内存中的不易被发现的恶意行为或网络攻击痕迹。
在复杂的分布式系统中,为了验证服务质量、监控告警、流量调度、弹性伸缩等能力,我们需要模拟不同的故障场景。本文将介绍如何使用混沌工具对 Pod/Node 进行内存负载故障注入,以达到指定的内存占用百分比。腾讯云混沌演练平台故障动作:标准集群 Pod/普通节点-内存利用率高。
在 Kubernetes 中,kubelet 是运行在每个节点上的主要组件之一,它负责管理节点上的容器,并与 Kubernetes 控制平面交互以确保容器在集群中按照期望的方式运行。kubelet 的代码位于 Kubernetes 代码库的 pkg/kubelet 目录下。
要验证二者的不同,需要每次都复原后验证,用bcdedit /deletevalue parameter_name复原,例如
在讲分区页框分配器分配内存的时候,进入伙伴算法前用函数zone_watermark_fast(),来根据水位来判断当前内存情况。内存够的话采用伙伴算法分配,不够的话通过 node_reclaim 回收内存。
一般我们的开发同学们都知道自己机器的CPU是几核、内存是多大。但是对于CPU内部对程序性能影响较大的缓存却是一知半解。有些开发同学都是计算机的缓存有L1、L2、L3,但是再详细一点的问题,可能就很少有同学能答的完整了。如果下面这几个问题你能脱口而出,请跳过本节。例如:
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。
最近在维护一台CentOS服务器的时候,发现内存无端"损失"了许多,free和ps统计的结果相差十几个G,搞的我一度又以为遇到灵异事件了,后来Google了许久才搞明白,特此记录一下,以供日后查询。
在前面的文章中,我们已经成功编译并启动了 VxWorks,本文将重点介绍 VxWorks 的启动流程,并使用GDB进行调试以更深入地研究启动过程。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。Presto支持在线数据查询,包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储。 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越整个组织进行分析。Presto以分析师的需求作为目标,他们期望响应时间小于1秒到几分钟。 Presto终结了数据分析的两难选择,要么使用速度快的昂贵的商业方案,要么使用消耗大量硬件的慢速的“免费”方案。
服务器和数据库的性能测试的工具。此类测试使我们能够估计应用程序的用户数量,在舒适的条件下可以使用它,并使我们能够看到何时应该更改为更高效的服务器。此类测试还允许我们验证代码的哪些部分效率低下,需要重写。
下面的代码底层实现需要至少2个malloc。第一个malloc是"Hello"字符串,另一个malloc是"world!"字符串。并且每次添加时,malloc的数量都会增加。
每个 Presto 服务都会提供一个 Web 界面,通常称为 Presto Web UI。可以使用与 Presto 服务器相同地址和 HTTP 端口号来访问 Presto Web UI。默认情况下,端口为 8080。例如,http://presto.example.com:8080。Presto Web UI 可在每个 Presto 的 Coordinator 上访问,并可用于检查和监控 Presto 集群以及已处理的查询。
Prometheus 提供了本地存储,本文主要讲述 Prometheus 自带的 tsdb 时序数据库。
Guide 关注了 IDEA 的官推,平时没事就会去看看有没有啥比较好的更新。今天下午看到IntelliJ IDEA 2020.2 都已经发布并且还支持了 Java15。然后,我就去官网简单看了一下新特性。单看新特性,这个新版本还是有一点香的。虽然我还木有升级到这个版本真实体验,毕竟我是一个“怀旧”boy 啊!
时隔近4个月,北京时间2020-07-28深夜,IntelliJ IDEA再迎更新,这是2020年的第二个里程碑版本。
最近搞了一个cs免杀的东西出来,主流的杀毒软件,某绒,某0,windows defender都轻松过掉,但是把在测试卡巴全方位版时,成功上线之后就死掉了,我怀疑不是内存查杀,如果是内存查杀,我把shellcode写进去内存的时候,就应该爆肚了,我觉得还是cs上线之后的行为触发卡巴的杀毒机制,就哦豁了。
归根结底,长得好,无论男女,怎么都是对的,长得不好看,大概就是万般皆罪。——烽火戏诸侯《剑来》
在前文的末尾,我们分析了静态内存管理器StaticMemoryManager的优缺点,并指出统一内存管理器UnifiedMemoryManager能够弥补它的缺点,同时也是目前Spark内存管理的事实标准。本文尽可能深入地剖析UnifiedMemoryManager的具体实现。
确实,底层软件处理的都是很常见很成熟的设备,比如Flash、以太网、SD卡。 看起来应该不难。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77732252
====>AssetBundle打包:设置好AssetBundle包名后,利用BuildPipeline.BuildAssetBundles (“Path”);进行打包。
继上一篇如何定位Obj-C野指针随机Crash介绍了思路后,这次我们继续看,如何让非必现Crash变为必现。 陈其锋,腾讯SNG即通产品部音视频技术中心软件工程师,主要负责iOS平台音视频功能开发,热衷于移动开发,以及各类APP体验 注:本文主要介绍一种延迟内在释放的技术,继续上一篇提到的如何提高野指针Crash的概率(可以文章底部点击“阅读原文”,查看上一篇文章)。另外,本文探讨的环境是在非arc情况下。 只有小概率Crash肿么办? 之前介绍了一种在内存释放后填充0x55使野指针后数据不能访问,从而
运行时计划选择(RTPC)是一个配置选项,它允许SQL优化器利用运行时(查询执行时)的离群值信息。运行时计划选择是系统范围的SQL配置选项。
当系统内核初始化完毕后,使用页分配器管理物理页,当使用的页分配器是伙伴分配器,伙伴分配器的特点是算法简单且高效,支持内存节点和区域,为了预防内存碎片,把物理内存根据可移动性分组,针对分配单页做了性能优化,为了减少处理器的锁竞争,在内存区域增加1个每处理器页集合。
参数address既可以是寄存器地址,也可以是内存地址,所以以上工具也可以用于内存查看、修改。
系统自动维护已准备好的SQL语句(“查询”)的缓存。这允许重新执行SQL查询,而无需重复优化查询和开发查询计划的开销。缓存查询是在准备某些SQL语句时创建的。准备查询发生在运行时,而不是在编译包含SQL查询代码的例程时。通常,PREPARE紧跟在SQL语句的第一次执行之后,但在动态SQL中,可以准备查询而不执行它。后续执行会忽略PREPARE语句,转而访问缓存的查询。要强制对现有查询进行新的准备,必须清除缓存的查询。
Android 应用开发大家都知道可以通过DDMS来查看应用程序进程占用的内存大小;然而Native 内存并不能在虚拟堆上看到;Android系统基于Linux,这样的话其具备Linux的大多数特性;在Linux当中有不少方法可以查看进程占用的内存,可以采用图形界面工具,也可以采用命令,具体如何查看这边就不介绍了。 Android Native 内存查看: 1.首先需要确保你的PC上装了adb工具;不同平台安装相应的版本。 2.adb shell 然后通过ps 命令查看手机上的进程。
调用 kvm 的 go-libvirt 工具库方法 DomainDefineXMLFlags 实现对虚机的创建
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题,当时业务感觉到卡顿,并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加,部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见,系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的,MySQL在运行环境中并不是孤立存在的,它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节,今天想和大家分享下,都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响,我们又如何进行分析。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云