MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
根据你的需要,有各种各样的关于你的CPU处理器信息你需要了解,比如CPU供应商名、模型名、时钟频率、插槽/内核的数量, L1/L2/L3缓存配置、可用的处理器能力(比如:硬件虚拟化、AES, MMX
The errors are usually caused by OS system call error or OS configuration issue 。
Memory Manager(译为内存管理器)是 kubelet 内部的一个组件,旨在为 Guaranteed QoS 类型 pod 提供保证内存(和大页内存)分配功能,该特性提供了几种分配策略:
这部分将简要介绍下NUMA架构的成因和具体原理,已经了解的读者可以直接跳到第二节。
一个[合格的]Oracle DBA在安装数据库的时候,通常都会按要求关闭NUMA(MOS:Disable NUMA At OS Level (Doc ID 2193586.1)),因为启用NUMA会导致CPU彪高,性能很差(MOS:High CPU Usage when NUMA enabled (Doc ID 953733.1))。也许是这类问题太多,从Oracle 11gR2开始,默认就关闭了NUMA特性,因为NUMA的使用比较苛刻,要结合硬件、操作系统和Oracle版本(MOS:Oracle NUMA Usage Recommendation (Doc ID 759565.1))以及应用程序。稍有不对,努力白费,所以乖乖的关掉NUMA,是比较正确的事情。
This question can be answered from a couple of perspectives: the hardware view and the Linux software view.
对于全栈而言,数据库技能不可或缺,关系型数据库或者nosql,内存型数据库或者偏磁盘存储的数据库,对象存储的数据库或者图数据库……林林总总,但是第一必备技能还应该是MySQL。从LAMP的兴起,到Mariadb的出现,甚至PG的到来,熟练的MySQL技能都是大有用武之地的。
在 Linux 操作系统下,因命令太多记不住还感到困扰。不过没关系,记住全部的 Linux 命令是不太可能的,也没什么必要,未必在今后的工作中都会运用得到。甚至有时为了查找一个文件或者因为一个想不起怎么操作的命令对着 Linux 终端发呆。而又觉得似乎能够想起来,尝试着在 Linux 终端下敲着命令,但还是未能完成我们想要的输出结果。
爱可生南区交付服务部团队 DBA,负责客户 MySQL 的故障处理以及公司数据库集群管理平台 DMP 的日常运维。
内存管理是数据面开发套件(DPDK)的一个核心部分,以此为基础,DPDK的其他部分和用户应用得以发挥其最佳性能。本系列文章将详细介绍DPDK提供的各种内存管理的功能。
获取系统参数对性能测试至关重要,可以评估系统性能、资源利用率,有助于优化系统配置、调整资源分配,并发现潜在的性能瓶颈。本文将持续更新记录一些系统参数的查询方法。
AEP是Intel推出的一种新型的非易失Optane Memory设备,又被称作Apache Pass,所以一般习惯称作AEP。在这之前也有类似的设备称作NVDIMM或PMEM,目前Linux创建的AEP设备节点也是叫做pmem(如/dev/pmem0), 所以本文中NVDIMM或PMEM都指AEP。 但是本文不是为了科普AEP,如果想了解AEP的一些基本知识,可以参考以下几篇文章: NVDIMM Enabling in SUSE Linux Enterprise Part 1 NVDIMM Enabling in SUSE Linux Enterprise Part 2 Persistent Memory Wiki
运维工程师(Operations)是负责维护并确保整个服务的高可用性,同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI的专业人员。他们的基本职责是负责服务的稳定性,确保服务可以7*24H不间断地为用户提供服务。
对称多处理器结构 , 英文名称为 " Symmetrical Multi-Processing " , 简称 SMP ;
本文来自 CSDN 重磅策划的《2022 年技术年度盘点》栏目。2022 年,智能技术变革留下了深刻的脚印,各行各业数字化升级催生了更多新需求。过去一年,亦是机遇与挑战并存的一年。 在本篇文章中,长期奋斗在一线的 Linux 内核开发者宋宝华老师为大家解剖 2022 年 Linux 内核开发的十大革新技术功能,纪念这平凡而又不凡的 Linux 内核之旅。 作者 | 宋宝华 责编 | 梦依丹 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 滚滚长江东逝水,浪花淘尽英雄。在浩瀚的宇宙星河中,波卷
之前的文章介绍过 VMware 在 VMworld 上宣布的太平洋项目 (Project Pacific) ,这是 vSphere 向 Kubernetes 原生平台的演进。太平洋项目引入了 vSphere 主管集群( Supervisor Cluster )的概念,该集群能够在 ESXi 上原生地运行 Kubernetes Pod(称为 Native Pod )。
在前几期,我们提到了NUMA的概念。实际上,NUMA这个概念的内涵和外延,在不同的语境中会产生变化。
源链接:https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
有些情况下需要关闭Linux 服务器的 透明大页和 NUMA,比如安装 Oracle 数据库!
上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】分区伙伴分配器 ⑤ ( 区域水线 | 区域水线数据结构 zone_watermarks 枚举 | 内存区域 zone 中的区域水线 watermark 成员 ) 中讲解了 区域水线概念 , 本篇博客中开始分析 根据水线 进行 水位控制 的机制 ;
最近在学习.NET的并行计算技术,学到一个服务器NUMA架构,NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会,AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱,英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比,至强5500采用了非一致性存储结构(NUMA),它在一块芯片上增加了向内存控制器的并行化访问路径增加非统一内存访问。可以看这篇文章
原文:What every programmer should know about memory, Part 4: NUMA support
先从swap产生的原理来分析,由于linux内存管理比较复杂,下面以问答的方式列了一些重要的点,方便大家理解:
ZGC 启用Large Pages 是一种对应用高性能的折中(吞吐量、低延迟及启动时间),但是却不会带来明显的弊端。除了在应用启动上需要稍微复杂的配置,所需要的系统相关root权限需要手动进行配置。
用户应根据 DM 及应用系统的需求来选择合适的硬件配置,如 CPU 的指标、内存及磁盘容量等。档次一般应尽可能高一些,尤其是作为数据库服务器的机器,基于 Java 的程序运行时最好有较大的内存。其它设备如 UPS 等在重要应用中也应考虑。下面给出安装 DM 所需的硬件基本配置:
云豆贴心提醒,本文阅读时间7分钟 现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说,进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有趣的现象: 你cat /proc/cpuinfo时,会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样: 这个是Intel E5-2620的CPU,他是2.00G * 24的CPU,但是,我们发现第5颗C
Linux 内核中 , 内存节点 ( Node ) 是 " 内存管理 " 的 最顶层的结构 , 下层分别是 区域 和 页 ;
⑤ 堆内存 : 通过 malloc brk vmalloc 等函数 申请的 动态分配 的内存 ;
传统的多核运算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式:将多个处理器与一个集中的存储器和I/O总线相连。所有处理器只能访问同一个物理存储器,因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问(UMA)结构体系,一致性意指无论在什么时候,处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。
L1缓分成两种,一种是指令缓存,一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中,L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小,速度也越快,越离CPU远,速度也越慢。再往后面就是内存,内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度:
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-lscpu.html
设置ulimit -n和ulimit -u的值大于20000。如果ulimit的值设置过低的话,当MongoDB处于 频繁访问的状态下,将会产生错误,最终导致无法连接到MongoDB实例。
lscpu 命令显示有关 CPU 架构的信息 lscpu 命令安装: -bash: lscpu: command not found #Ubuntu apt-get install util-linux #CentOS yum install util-linux #Fedora dnf install util-linux #OS X brew install util-linux #Docker docker run cmd.cat/lscpu lscpu lscpu 命令补充说明: l
lscpu 命令显示有关 CPU 架构的信息 lscpu 命令安装: -bash: lscpu: command not found #Ubuntu apt-get install util-linux #CentOS yum install util-linux #Fedora dnf install util-linux #OS X brew install util-linux #Docker docker run cmd.cat/lscpu lscpu lscpu 命令补充说明:
在机房收费系统个人重构的时候,很多的功能都需要根据数据库中的一个表中的信息,去查询另一个表中相匹配的信息,我们用到了视图,但是你有没有注意到下面的SQL语句呢?(SELECT...FROM...JOIN...ON...),接下来我们就一起来了解SQL中的JOIN.
以前经常遇到2C3G的vmware续集上环境上安装上vpp后,能直接运行,而每次当系统重启后总是报内存不足的问题。当把系统内存调整到4G后,就能正常运行了。一直也不清楚原因。最近工作中遇到一个问题在2c2g的环境上跑vpp,一段时间后,总是报内存不足。后来查询发现hugepage内存大小是1G,但是只使用了不到三分之一的大页内存。
KVM虚拟化CPU技术总结 一 NUMA技术介绍 NUMA是一种解决多CPU共同工作的技术方案,我们先回顾下多CPU共同工作的技术架构历史。多CPU共同工作主要有三种架构,分别是SMP MPP NUMA架构。SMP MPP NUMA 都是为了解决多CPU共同工作的问题。 早期的时候,每台服务器都是单CPU,随着技术发展,出现了多CPU共同工作的需求,最早的多CPU技术是SMP。 SMP 多个CPU通过一个总线访问存储器,因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问(UMA)结构体系,一致性意指无论在什么时候,处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。 SMP的缺点是可伸缩性有限,因为在存储器接口达到饱和的时候,增加处理器并不能获得更高的性能,因此SMP方式支持的CPU个数有限。 MPP MPP模式则是一种分布式存储器模式,能够将更多的处理器纳入一个系统的存储器。一个分布式存储器模式具有多个节点,每个节点都有自己的存储器,可以配置为SMP模式,也可以配置为非SMP模式。单个的节点相互连接起来就形成了一个总系统。MPP可以近似理解成一个SMP的横向扩展集群,MPP一般要依靠软件实现。 NUMA 每个处理器有自己的存储器,每个处理器也可以访问别的处理器的存储器。 NUMA-Q 是IBM最早将NUMA技术应用到i386上的商业方案,可以支持更多的x86 CPU一起工作。
大部分Linux 性能监测工具都是基于proc 虚拟文件系统的。以下主要介绍使用CVM过程常见的性能排障工具
本文介绍一下buffer监控插件,这个插件可以跟踪vpp所有node节点buffer缓冲区的使用情况。主要用途是检测buffer缓存区是否存在泄漏。通过跟踪node节点中缓存区分配和释放的数量,以及node节点输入帧和输出帧buffer的数量。计算一个节点中buffered缓存区的数量=alloc+input-free-output。需要注意一点是buffer监控会影响性能。
az是在region范围内的再次切分,只是工程上的独立,例如可以把一个机架上的机器划分在一个az中,划分az是为了提高容灾性和提供廉价的隔离服务。选择不同的region主要考虑哪个region靠近你的用户群体。
目前阅读最新的vpp(20-1)代码,报文存储区域rte_mbuf已经不再通过DPDK结构来申请了,目前是在vpp自己管理的物理内存上直接申请而来。下面就简单了解下buffer创建的过程。
进程或者线程绑定到某个CPU Core,仍然可能会有线程或者进程切换的发生,如果想到达到进一步减少其他进程对于该进程或者线程影响,可以采取把CPU Core从Linux内核调度中剥离出来。Linux内核提供isolcpus,对于有4个CPU core的系统,在启动时候加入isolcpus=2,3,那么系统启动后将不会使用CPU3,CPU4.这里的不适用不是绝对的,但是可以通过taskset命令来设置
这是一篇介绍Linux调度问题的文章,源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决,但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
赖滨,腾讯云高级工程师,7+年专注于操作系统相关技术。目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 调度器(Scheduler)子系统是内核的核心子系统之一,负责系统内 CPU 资源的合理分配,需要能处理纷繁复杂的不同类型任务的调度需求,还需要能处理各种复杂的并发竞争环境,同时还需要兼顾整体吞吐性能和实时性要求(本身是一对矛盾体),其设计与实现都极具挑战。 为了能够理解 Linux 调度器的设计与实现,我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Serve
最近有同事问了几个关于大内存页(HugePage)的问题,就顺便复习并拓展的看了下相关的内容,根据自己的理解做个简单总结,如有纰漏欢迎指正。
本文基于 Joe Mario 的一篇博客 改编而成。 Joe Mario 是 Redhat 公司的 Senior Principal Software Engineer,在系统的性能优化领域颇有建树,他也是本文描述的 perf c2c 工具的贡献者之一。 这篇博客行文比较口语化,且假设读者对 CPU 多核架构,Cache Memory 层次结构,以及 Cache 的一致性协议有所了解。 故此,笔者决定放弃照翻原文,并且基于原博客文章做了一些扩展,增加了相关背景知识简介。 本文中若有任何疏漏错误,责任在于编译者。有任何建议和意见,请回复内核月谈微信公众号,或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
以下案例基于 Ubuntu 16.04,同样适用于其他的 Linux 系统。我使用的案例环境如下所示:
在上篇文章 《深入理解 Linux 虚拟内存管理》 中,笔者分别从进程用户态和内核态的角度详细深入地为大家介绍了 Linux 内核如何对进程虚拟内存空间进行布局以及管理的相关实现。在我们深入理解了虚拟内存之后,那么何不顺带着也探秘一下物理内存的管理呢?
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