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
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:
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》
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1、动态跟踪工具DTrace:https://blog.csdn.net/fishmai/article/details/72858261 2、在取得数据之前就把事情理论化是一个严重的错误 3、IOPS:每秒发生输入输出的次数 吞吐量:数据传输速度 响应时间: 一次操作完成的时间 延迟:等待时间 使用率 饱和度 瓶颈 工作负荷 缓存 SUT:system under test 4、网络延迟的三部分:DNS延迟 TCP连接延迟 TCP数据传输延迟 5、系统各种延迟
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。
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。
系列回顾 在前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法一文中我介绍了系统性能优化的理论做了一个概括的介绍,也简单的介绍了性能优化的过程及相关的技术关注点或者说是做法。 本文将基于系统架构与程序设计两方面入手,介绍系统架构与性能优化方向一种技术实践:缓存技术与ORM缓存查询。 缓存介绍 前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法我在系统优化的理论依据中简单的提到了CPU中的调整缓存操作系统中内存管理的分页和分段
jobhistory 一般会保存一部分作业信息到内存中,查询作业信息的时候一般会从内存查询,如果内存查询不到就会从磁盘上扫描。
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。
mysql执行查询语句之前,把查询语句同查询缓存中的语句进行比较,且是按字节比较,仅完全一致才被认为相同。如下,这两条语句被视为不同的查询
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
CentOS 7 之前,使用 service 命令来管理服务,7 之后使用 systemctl 命令来管理服务。 软件包安装的服务单元存储在 /usr/lib/systemd/system/
关于dnspod-sr dnspod-sr是中国最大域名解析服务商DNSPod官方于2012年6月1日开源的一款递归DNS服务器软件。最新的一次更新是在2014年5月16日,修复了已发现的bug、重写了部分功能模块和优化了部分解析性能。当然现在我们对dnspod-sr的修改尚未完成,之后还会有较大的改动,持续维护下去。 开源协议: BSD协议 Github地址: https://github.com/DNSPod/dnspod-sr dnspod-sr作为一个运行在Linux平台上的高性能递归DNS服务
find_sys_call_table 和 kallsyms_lookup_name 都可以用于查找内核符号,但它们的具体作用和使用场景有所不同。以下是两者的详细对比:
在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中,Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序,一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群,该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说,Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
在用户的视角里,每个进程都有自己独立的地址空间,A进程的4GB和B进程4GB是完全独立不相关的,他们看到的都是操作系统虚拟出来的地址空间。但是呢,虚拟地址最终还是要落在实际内存的物理地址上进行操作的。操作系统就会通过页表的机制来实现进程的虚拟地址到物理地址的翻译工作。其中每一页的大小都是固定的。这一段我不想介绍的太过于详细,对这个概念不熟悉的同学回去翻一下操作系统的教材。
最近有同学问我:为什么你的《从0写x86 Linux操作系统课程》选择了bochs,而不是qemu?他认为bochs更加好用,很多资料上都写了用该软件。其实我也是经过不断地对比和尝试后,选择使用qemu。
Redis的众多应用场景中缓存绝对是频率最高的场景了。本文来介绍下Redis作为缓存要注意的地方。
最近经常因为服务器的内存不足导致网站崩溃,现在采用swap稍微好些,不过为了增强性能,还是来学习一下free内存查看命令的分析方式吧。
工欲善其事必先利其器,想要玩溜数据库,不妨去试试本文安利的 5 款开源的数据库管理工具。除了流行的 SQL 类数据库——MySQL、PostgreSQL 之外,文档型数据库 MongoDB、内存数据库 Redis 的管理工具也在列表之中。
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缓存的大小可以随意更改,但显然超出了这篇文章的范围。回到主题上来:Picasso首先会尝试去内存中加载图像,如果最近没有加载过这张图片,或者这张图片并不存在于内存中,Picasso会去磁盘中检查它的存在。如果磁盘中也不存在,则开启网络请求。
在计算机的组件中,内存是非常重要的存在。在做性能测试的过程中,针对内存的监控也是非常核心的一类指标项。在一些场景的沟通中,发现大家对于内存的理解可能存在一些偏差。本文结合笔者的经验,对内存做一些基础知识的汇总。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,在高并发环境下,数据库性能是至关重要的。然而,在使用临时表时,特别是在高并发环境中,可能会遇到一些性能问题。
flushInterval:刷新间隔时间,单位为毫秒。如果不配置,那么当SQL被执行的时候才会去刷新缓存。
入口 setImageWithURL:placeholderImage:options: 会先把 placeholderImage 显示,然后 SDWebImageManager 根据 URL 开始处理图片。
Beekeeper Studio 是一款开源的 SQL 编辑器和数据库管理工具,支持如下数据库。 SQLite MySQL MariaDB Postgres CockroachDB SQL Server Amazon Redshift 📷 📷 📷 GitHub数据 11.6k stars 85 watching 607 forks 开源地址:https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio 功能特点 安全连接。除了正常的连接,也可以使用 SSL 加密连
通过向游戏中注入一段特殊的汇编代码,实现自动获取动态地址,省略找基址的麻烦。该方法适用于游戏基址层数过多无法直接获取到基址,游戏根本无法找到基址。
centos中发现自己的进程消耗内存极少,但是系统的空闲内存确实没了,其实是CentOS为了提高效率,把部分使用过的文件缓存到了内存里。这样的话如果不需要这样的文件性能,可以直接释放来缓解内存压力。 检测命令: top 内存查看 shift+m 排序 解决: sync echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 再用top检测即可
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。
图示一个4核CPU,有三个级别的缓存,分为是L1 Cache(一级缓存)、L2 Cache(二级缓存)、L3 Cache(三级缓存)
PS:BAT这种大公司里面的秒杀系统,一般涉及到7,8个中心,每个中心之前可能有2个开发人员,一个秒杀系统大概15,16个人员,在加上单元测试人员,功能测试人员。分布式并发问题就是很复杂,复杂就是在细节里面,用数据库是可以查询出来实时的。
在Web应用程序中,数据库查询是一个关键的环节。优化数据库查询可以显著提高应用程序的性能和响应速度。Django作为一个高度可扩展的Web框架,提供了多种方式来优化数据库查询。本文将介绍一些常用的Django数据库查询优化技巧,从入门到精通,帮助您构建高效的应用程序。
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常,注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
本文介绍了EF Core 2.0的新特性和改进,包括实体、表、查询、性能提升和查询方面的内容。
前面章节,我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中,由于数据库本身的性能局限,就必须要对前台的应用进行一些优化,来降低数据库的访问压力。
查看服务 ps -ef | grep service* httpd服务 #服务状态 service httpd status #停止服务 service httpd stop #启动服务 service httpd start #重启服务 service httpd restart 查看进程,内存使用情况,按M按内存查看,按P按cpu使用查看 top 查看端口占用 netstat -tunlp | grep 80
大家好!我是黄啊码,鉴于大家对于学习的热情,从今天起,将连载mysql的相关知识,需要学习的可以注意我的更新学习,后期估计会开启付费专栏,但当前完全可以白嫖,希望大家珍惜!
前言 标题没有看错,真的是让我写个 bug! 刚接到这个需求时我内心没有丝毫波澜,甚至还有点激动。这可是我特长啊;终于可以光明正大的写 bug 了?。 先来看看具体是要干啥吧,其实主要就是要让一些负载
支持innodb, myisam, memory, MySQL5.5.5 以后默认innodb,不同存储引擎的表数据存取方式也不同
Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager 接口来统一不同的缓存技术;并支持使用JCache(JSR-107)注解简化我们开发;Cache接口为缓存的组件规范定义,包含缓存的各种操作集合;Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现;如RedisCache,EhCacheCache ,ConcurrentMapCache等;本文我们就来介绍下SpringCache的具体使用。
我们都知道Polars很快,但是最近DuckDB以其独特的数据库特性让我们对他有了更多的关注,本文将对二者进行基准测试,评估它们的速度、效率和用户友好性。
https://blog.csdn.net/ByteDanceTech/article/details/104765810
前言 标题没有看错,真的是让我写个 bug! 刚接到这个需求时我内心没有丝毫波澜,甚至还有点激动。这可是我特长啊;终于可以光明正大的写 bug 了🙄。 先来看看具体是要干啥吧,其实主要就是要让一些负载很低的服务器额外消耗一些内存、CPU 等资源(至于背景就不多说了),让它的负载可以提高一些。 JVM 内存分配回顾 于是我刷刷一把梭的就把代码写好了,大概如下: 📷 写完之后我就在想一个问题,代码中的 mem 对象在方法执行完之后会不会被立即回收呢?我想肯定会有一部分人认为就是在方法执行完之后回收。 我也正儿八
本文对hbase集群进行优化,主要涵盖硬件和操作系统,网络通信,JVM,查询,写入,核心服务,配置参数,zookeeper,表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像,根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化: 1. 配置内存,cpu HBase的LSM树结构,缓存机制和日志机制对内存消耗非常大,所以内存越大越好。 其中过滤器,数据压缩,多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的,所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版,JVM推荐用Sun
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。
mysql的内存参数分别有两大类,一类是线程独享的内存,一类是全局共享的内存 线程独享内存:join_buffer_size、sort_buffer_size、read_buffer_size顺序读取数据缓冲区、read_rnd_buffer_size随机读取数据缓冲区、bulk_insert_buffer_size批量插入暂存使用内存、tmp_table_size内部临时表使用内存、max_heap_table_size内存表使用内存 join_buffer_size:The minimum size of the buffer that is used for plain index scans, range index scans, and joins that do not use indexes and thus perform full table scans.When Batched Key Access is used, the value of join_buffer_size defines how large the batch of keys is in each request to the storage engine用于普通索引扫描、范围索引扫描和不使用索引因而执行全表扫描的联接的缓冲区的最小大小。当使用批处理密钥访问时,join_buffer_size的值定义了向存储引擎发出的每个请求中的批处理密钥的大小 sort_buffer_size:Each session that must perform a sort allocates a buffer of this size每个必须执行排序的会话都会分配一个这种大小的缓冲区 read_buffer_size:Each thread that does a sequential scan for a MyISAM table allocates a buffer of this size (in bytes) for each table it scans对MyISAM表进行顺序扫描的每个线程为其扫描的每个表分配一个这种大小(以字节为单位)的缓冲区 tmp_table_size:The maximum size of internal in-memory temporary tables. 内存中内部临时表的最大大小。mysql临时表分为两种,一种是使用create temporary table创建的,称为为外部临时表,一种是因union、order by、group by、distinct等语句产生的,称为内部临时表 max_heap_table_size:This variable sets the maximum size to which user-created MEMORY tables are permitted to grow此变量设置允许用户创建的内存表增长的最大大小
如果指定的类名不存在,或者指定的字母大小写不正确,则跳过该类名,命令继续清除列表中的下一个缓存查询; 对于无效的类名,不会执行任何操作,也不会生成任何错误。 如果指定的表没有任何关联的缓存查询,或者该表不存在,则不执行任何操作,也不会产生错误。
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