设计的目的就是当上面提到的+buffers/cache表示的可用内存都已使用完,新的读写请求过来后,会把内存中的部分数据写入磁盘,从而把磁盘的部分空间当做虚拟内存来使用。
监控系统状态 free 查看内存使用情况 free -m / -g / -h buffer/cache区别 公式:total=used+free+buff/cache avaliable包含free和buffer/cache剩余部分 free命令 free命令,查看内存使用情况 在centos7和centos6中显示的结果是不同的 在centos7中,则更加直观 默认单位:kb 共有三行,我们需要关注的是第二行,内存的使用情况 第一行,是说明 第二行,是内存的使用情况 第三行,是swap交换分区的使用情
内存基础概念 先执行一下 top 命令,看结果中关于内存的相关部分 # top 其中的 VIRT、RES、SWAP 都是什么呢? 分别是下面的3个概念 物理内存 Resident - RES
在较高的Linux版本上,支持了watermark_scale_factor参数(完整路径/proc/sys/vm/watermark_scale_factor)调整,这个数值可以比较有效的控制内存回收。
如何做系统性能优化 性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次
性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次的优化主要从以下两
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。
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。
众所周知, CPU是计算机的大脑, 它负责执行程序的指令; 内存负责存数据, 包括程序自身数据. 同样大家都知道, 内存比CPU慢很多. 其实在30年前, CPU的频率和内存总线的频率在同一个级别, 访问内存只比访问CPU寄存器慢一点儿. 由于内存的发展都到技术及成本的限制, 现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles), 而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了. CPU缓存 网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据; 传统数据库或NoSQL数据库为了加速
文字内容来自于 postgresqlopen 2019 Mistaken And Ignored Parameters While Optimizing A PostgreSQL Database 的部分内容,分2期来完成.
linux运维中,web cache server方案的部署是一个很重要的环节,选择也有很多种比如:varnish、squid、nginx。 下面就对当下常用的这几个web cache server做一对比: 1)从功能上说:varnish和squid是专业的cache服务,而nginx的cache功能是由第三方模块完成。 2)要做cache服务的话,肯定是要选择专业的cache服务,优先选择squid和varnish。 Varnish 可以认为是内存缓存,速度一流,但是内存缓存也限制了其容量,缓存页面和图
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。 我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑,当我在微博上发了这个贴以后,我发现好些人给了好多非常复杂和诡异的方案,所以,我想写这篇文章说一下几个缓存更新的
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把旧的数据读出来放到缓存中,然后更新了数据库,于是缓存中的数据还是老的数据。
针对不同的业务场景,实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论,这里假定更新数据库、缓存都成功。
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载到缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。
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许多人在更新缓存时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载入缓存中。
在Go的基准测试中,循环的次数(b.N)是由测试框架自动设置的,以尽可能多地运行测试,从而获取更准确的结果。我们不需要(也不能)手动设置这个数值。
基本上来说,在分布式系统中最耗性能的地方就是最后端的数据库了。一般来说,只要小心维护好,数据库四种操作(select、update、insert 和 delete)中的三个写操作 insert、update 和 delete 不太会出现性能问题(insert 一般不会有性能问题,update 和 delete 一般会有主键,所以也不会太慢)。除非索引建得太多,而数据库里的数据又太多,这三个操作才会变慢。
Linux基础:https://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#linux
百度网盘部分版本下载地址: https://pan.baidu.com/s/1sBEN9014fonpoPvqkLE-1g ,提取码:y8ot
top是Linux较为常用的命令,可以监控服务器的CPU、内存、进程的运行情况,话不多说,直接操作。 输入top即可启动: 下面我们就来逐一介绍top向我们展示的内容。 第一行:系统概况 top -
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.
内存问题,脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思,就是脑袋运算空间太小,撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇,让人脑瓜疼的内存篇。其余参见:
目前随着缓存架构方案越来越成熟化,通常做法是引入「缓存」来提高读性能,架构模型就变成了这样:
首先,为了可以使我们的c++ 可以找到 iostream类,std标准库,我们需要在C/C++ General->Paths and Symbols 中添加include dictionarys.
Linux阅码场内核月报栏目,是汇总当月Linux内核社区最重要的一线开发动态,方便读者们更容易跟踪Linux内核的最前沿发展动向。
我再来分享一个底层知识点,学到了之后不写出来总觉得不是自己的,关于cache的数据结构,首先cache是什么呢?
上一篇文章我们讲到了JVM为了提升解释的性能,引入了JIT编译器,今天我们再来从整体的角度,带小师妹看看JDK14中的JVM有哪些优化的方面,并且能够从中间得到那些启发。
3.本实验不涉及真实的数据读写,不需要考虑block的细节,每行只有一个block。
网上关于BIO和块设备读写流程的文章何止千万,但是能够让你彻底读懂读明白的文章实在难找,可以说是越读越糊涂!
route 命令用于显示和操作IP路由表。要实现两个不同的子网之间的通信,需要一台连接两个网络的路由器,或者同时位于两个网络的网关来实现。在Linux系统中,设置路由通常是 为了解决以下问题:该Linux系统在一个局域网中,局域网中有一个网关,能够让机器访问Internet,那么就需要将这台机器的IP地址设置为 Linux机器的默认路由。要注意的是,直接在命令行下执行route命令来添加路由,不会永久保存,当网卡重启或者机器重启之后,该路由就失效了;要想永久保存,有如下方法:
环境:CentOS7X64(CentOS Linux release 7.5.1804)
通常来说,一个优化良好的 Nginx Linux 服务器可以达到 500,000 – 600,000 次/秒 的请求处理性能,然而我的 Nginx 服务器可以稳定地达到 904,000 次/秒 的处理性能,并且我以此高负载测试超过 12 小时,服务器工作稳定。
继续我们的 HTTP 核心模块之旅。今天主要是文件相关的一些处理操作,包括 DirectIO、文件缓存以及 sendfile 相关的配置。这三个配置中,大家应该会见过 sendfile ,但是另外两个就比较少见了。包括我之前也从来没见过,不过还好,DirectIO 并不是一个完全的陌生人,文件缓存优化也与操作系统基础知识有关,而 sendfile 一般默认就是开启的,所以大家也不要有太大的压力哦。
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题(Redis 没有预读机制)。
一.cache-control Cache-Control是http协议1.1中支持的缓存字段,指定请求和响应遵循的缓存机制。 详见rfc2616 14.9(Cache-Control) 其中一个最基础的策略是,在响应头中设定:
MySQL调优可以从几个方面来做: 1. 架构层: 做从库,实现读写分离; 2. 系统层次: 增加内存; 给磁盘做raid0或者raid5以增加磁盘的读写速度;可以重新挂载磁盘,并加上noatime参数,这样可以减少磁盘的i/o; 3. MySQL本身调优: 如果未配置主从同步,可以把bin-log功能关闭,减少磁盘i/o 在my.cnf中加上skip-name-resolve,这样可以避免由于解析主机名延迟造成mysql执行慢 调整几个关键的buffer和cache。调整的依据,主要根据数据库的状态来调试
传统的机器学习模型,数据集比较小,模型的算法也比较简单,使用单机存储,或者本地硬盘就足够了,像 JuiceFS 这样的分布式存储并不是必需品。
Page cache和buffer cache一直以来是两个比较容易混淆的概念,在网上也有很多人在争辩和猜想这两个cache到底有什么区别,讨论到最后也一直没有一个统一和正确的结论,在我工作的这一段时间,page cache和buffer cache的概念曾经困扰过我,但是仔细分析一下,这两个概念实际上非常的清晰。如果能够了解到这两个cache的本质,那么我们在分析io问题的时候可能会更加得心应手。
话说刚才生成一个私钥的时候, Python3绑定libssl1.1 又崩了;正在痛苦思考中~~~
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