Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以,监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
可以看到,当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08,使用的内存分配器是jemalloc。
目前市场上的虚拟化技术种类很多,例如moby(docker)、LXC、RKT等等。在带来方便应用部署和资源充分利用的好处的同时,如何监控相应Container及其内部应用进程成为运维人员不可避免遇到的新情况。UAV.Container从虚拟化技术的基础原理和Linux操作系统的内核特性出发,得到Container容器和内部进程的各维度监控数据,使无论是虚拟机或物理机运维人员,还是业务运维人员角度,都能得到合适的监控维度。
谈到让Go程序监控自己进程的资源使用情况,那么就让我们先来谈一谈有哪些指标是需要监控的,一般谈论进程的指标最常见的就是进程的内存占用率、CPU占用率、创建的线程数。因为Go语言又在线程之上自己维护了Goroutine,所以针对Go进程的资源指标还需要加一个创建的Goroutine数量。
我们知道redis的数据都保存在内存中,如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。今天仅描述内存消耗相关知识。
本篇内容包括 1. 内存消耗分析 2. 管理内存的原理与方法 3. 内存优化技巧
从 Linux 内核 2.6.25 开始,CGroup 支持对进程内存的隔离和限制,这也是 Docker 等容器技术的底层支撑。
在对MySQL 8.0.26 vs GreatSQL 8.0.25的对比测试过程中,有一个环节是人为制造磁盘满的场景,看看MGR是否还能正常响应请求。
一般 Unix 系统中,用户态的程序通过malloc()调用申请内存。如果返回值是 NULL, 说明此时操作系统没有空闲内存。这种情况下,用户程序可以选择直接退出并打印异常信息或尝试进行 GC 回收内存。然而 Linux 系统总会先满足用户程序malloc请求,并分配一片虚拟内存地址。只有在程序第一次touch到这片内存时,操作系统才会分配物理内存给进程。具体我们可以看下如下demo:
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势,在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代,蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利,推动业务进行云原生化改造,加速企业数字化转型。
上一周我有幸观看了高级架构师李国讲师的直播,内容是关于 Java 内存问题排查和解决。
目前大部分的操作系统和应用程序并不需要16EB( 2^64 )如此巨大的地址空间, 实现64位长的地址只会增加系统的复杂度和地址转换的成本, 带不来任何好处. 所以目前的x86-64架构CPU都遵循AMD的Canonical form, 即只有虚拟地址的最低48位才会在地址转换时被使用, 且任何虚拟地址的48位至63位必须与47位一致(sign extension). 也就是说, 总的虚拟地址空间为256TB( 2^48 )
IBM有个家伙做了个测试,发现切换线程context的时候,windows比linux快一倍多。进出最快的锁(windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex),windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好,而且在经过实际编程之后,综合来看我觉得linux更适合做high performance server,不过在多线程这个具体的领域内,linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的,毕竟unix家族都是从多进程过来的,而 windows从头就是多线程的。
这个文件记录着比较详细的内存配置信息,使用 cat /proc/meminfo 查看。
Redis 利用了多路 I/O 复用机制,处理客户端请求时,不会阻塞主线程;Redis 单纯执行(大多数指令)一个指令不到 1 微秒,如此,单核 CPU 一秒就能处理 1 百万个指令(大概对应着几十万个请求吧),用不着实现多线程(网络才是瓶颈)。
内核使用cgroup对进程进行分组,并限制进程资源和对进程进行跟踪。内核通过名为cgroupfs类型的虚拟文件系统来提供cgroup功能接口。cgroup有如下2个概念:
为了支持这些特性,Linux namespace 实现了 6 项资源隔离,基本上涵盖了一个小型操作系统的运行要素,包括主机名、用户权限、文件系统、网络、进程号、进程间通信。
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
大家好,我是山月。本篇文章帮你了解一些在裸机上的命令以及如何查看指标。本篇文章正在参加掘金的征文活动,大家可以在原文中打开地址给我点个赞。
内存映射 概念 : " 内存映射 “ 就是在 进程的 ” 用户虚拟地址空间 " 中 , 创建一个 映射 , " 内存映射 " 有
1、根据java的内存模型会出现内存溢出的内存有堆内存、方法区内存、虚拟机栈内存、native方法区内存; 2、一般说的OOM基本都是针对堆内存; 3、对于堆内存溢出主的根本原因有两种 (1)app进程内存达到上限 (2)手机可用内存不足,这种情况并不是我们app消耗了很多内存,而是整个手机内存不足 4、而我们需要解决的主要是app的内存达到上限 5、对于app内存达到上限只有两种情况 (1)申请内存的速度超出gc释放内存的速度 (2)内存出现泄漏,gc无法回收泄漏的内存,导致可用内存越来越少 6、对于申请内存速度超出gc释放内存的速度主要有2种情况 (1)往内存中加载超大文件 (2)循环创建大量对象 7、一般申请内存的速度超出gc释放内存基本不会出现,内存泄漏才是出现问题的关键所在 8、内存泄漏常见场景 (1)资源对象没关闭造成的内存泄漏(如: Cursor、File等) (2)全局集合类强引用没清理造成的内存泄漏(特别是 static 修饰的集合) (3)接收器、监听器注册没取消造成的内存泄漏,如广播,eventsbus (4)Activity 的 Context 造成的泄漏,可以使用 ApplicationContext (5)单例中的static成员间接或直接持有了activity的引用 (6)非静态内部类持有父类的引用,如非静态handler持有activity的引用 9、怎么对内存进行优化呢 三个方向 (1)为应用申请更大内存,把manifest上的largdgeheap设置为true (2)减少内存的使用 ①使用优化后的集合对象,比如SpaseArray; ②使用微信的mmkv替代sharedpreference; ③对于经常打log的地方使用StringBuilder来组拼,替代String拼接 ④统一带有缓存的基础库,特别是图片库,如果用了两套不一样的图片加载库就会出现2个图片各自维护一套图片缓存 ⑤给ImageView设置合适尺寸的图片,列表页显示缩略图,查看大图显示原图 ⑥优化业务架构设计,比如省市区数据分批加载,需要加载省就加载省,需要加载市就加载失去,避免一下子加载所有数据 (3)避免内存泄漏 编码规范上: ①资源对象用完一定要关闭,最好加finally ②静态集合对象用完要清理 ③接收器、监听器使用时候注册和取消成对出现 ④context使用注意生命周期,如果是静态类引用直接用ApplicationContext ⑤使用静态内部类 ⑥结合业务场景,设置软引用,弱引用,确保对象可以在合适的时机回收 建设内存监控体系: 线下监控: ①使用ArtHook检测图片尺寸是否超出imageview自身宽高的2倍 ②编码阶段Memery Profile看app的内存使用情况,是否存在内存抖动,内存泄漏,结合Mat分析内存泄漏 线上监控: ①上报app使用期间待机内存、重点模块内存、OOM率 ②上报整体及重点模块的GC次数,GC时间 ③使用LeakCannery自动化内存泄漏分析 10、真的出现低内存,设置一个兜底策略 低内存状态回调,根据不同的内存等级做一些事情,比如在最严重的等级清空所有的bitmap,关掉所有界面,直接强制把app跳转到主界面,相当于app重新启动了一次一样,这样就避免了系统Kill应用进程,与其让系统kill进程还不如浪费一些用户体验,自己主动回收内存
大量TimeoutException,说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询,超出redis服务能力,再次尝试连接的客户端,redis 服务节点直接拒绝,抛出错误。
返回此进程是否正在运行。它还检查PID是否已被另一个进程重用,在这种情况下返回False。
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在前的博客 【Android 逆向】逆向修改游戏应用 ( 分析应用结构 | 定位动态库位置 | 定位动态库中的修改点 | 修改动态库 | 重打包 ) 中 , 已经分析过该动态库 ;
最近开始学习Python自动化运维,特记下笔记。 学习中使用的系统是Kali Linux2017.2,Python版本为2.7.14+ 因为在KALI里面没有自带psutil模块,需要使用pip进行安装
之前线上有过一两次OOM的问题,但是每次定位问题都有点手足无措的感觉,刚好利用星期天,以测试环境为模版来学习一下Linux常用的几个排查问题的命令。 也可以帮助自己在以后的工作中快速的排查线上问题。
山月在面试 Node 候选人时,这个问题足够筛掉一半的自称Node精通者,不过没有回答上来,我往往会再补充一个问题,以免漏掉优秀的无线上经验的候选人:
看到这张图的同学,千万不要到处分享。我们仅限于小范围讨论,因为这张图威力很大,是我花了10年时间才画出来的!
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。
Stack - 所有函数的 local variables, arguments 和 return address 的存放内存区域
used_memory: Redis分配的内存总量,即存储的所有数据占用的内存。包括redis进程内部开销和使用的虚拟内存(即swap),单位byte。
k8s kubectl top命令和contained内部 ps 看到的进程内存占用不一致。下午的时候,我被这个问题问倒了。具体如图
复制缓冲区:主从复制的repl_backlog_buf,如果太小可能导致频繁的全量复制,影响性能。通过repl-backlog-size来设置,默认1mb
每个程序拥有自己的地址空间,这个地址空间被分割成多个块,每一块称为一页 (Page, 4KB)。
UE4游戏在Android上的进程内存占用(PSS)很让人困惑, 没有一个清晰直观的方式可以统计到每一部分的内存占用. 所以在做内存分析的过程中顺手做了一个统计工具, 可以从系统底层统计UE4在Android的所有内存分配(包括Graphics部分).
在《你真的理解内存分配》一文中,我们介绍了 malloc 申请内存的原理,但其在内核怎么实现的呢?所以,本文主要分析在 Linux 内核中对堆内存分配的实现过程。
Linux下的进程通信手段基本上是从Unix平台上的进程通信手段继承而来的。而对Unix发展做出重大贡献的两大主力AT&T的贝尔实验室及BSD(加州大学伯克利分校的伯克利软件发布中心)在进程间通信方面的侧重点有所不同。前者对Unix早期的进程间通信手段进行了系统的改进和扩充,形成了“system V IPC”,通信进程局限在单个计算机内;后者则跳过了该限制,形成了基于套接口(socket)的进程间通信机制。Linux则把两者继承了下来,如图示:
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该
ECS配置 CPU: 1核 内存: 1 GiB 操作系统: CentOS 7 64位 当前使用带宽: 1Mbps
关于 Redis 的运维,我的经验仅限于安装、备份,而且还是最简单的利用一些面板工具。之前很多篇文章中我都强调过,我没有 Redis 的主从及分布式的真实项目经历。经历过的流量最大的项目也只是一台 Redis 实例就抗住了。毕竟 Redis 具有号称单机单实例写入 8万/秒 ,读取 11万/秒 的能力,咱们一般的项目根本达不到啊。而且即使机器性能有差异,减一半,甚至减三分之一,3万/秒 的读取和写入的系统咱也没接触过。(最大接触到的是 3000条数据/秒 写入 List 队列)
任何进程都与文件关联;我们会用到lsof工具(list opened files),作用是列举系统中已经被打开的文件。在linux环境中,任何事物都是文件,设备是文件,目录是文件,甚至sockets也是文件。用好lsof命令,对日常的linux管理非常有帮助
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