释放 reclaimable slab ,包括dentries and inodes cache
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
swap是位于磁盘上的特殊文件(或分区),属于“虚拟内存”的一部分。通俗点就是内存的备胎,内存充足的情况下,基本上没swap什么事(和设置有关);内存不够用时系统便将内存中的部分数据腾挪到swap中,为正在运行的程序腾出内存。
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。
2020年疫情席卷全球,更是对整个市场经济造成了严重影响,年初疫情肆虐,西方世界单方面的科技、经济封锁,国际关系吃紧.....导致很多中小型企业业务链受阻,大型企业经费资金吃紧,轮班制导致公司运维人员工作量大幅增加;塔斯克信息技术公司经领导研究决定为了履行社会责任,积极回报社会,帮助在此疫情期间受影响的企业减少运维资金支出、提升工作效率、保证后台数据安全,工作需求场景能够应用到的ETL批量作业调度工具的,为此公司技术团队集中人力耗时6个月在原有商用版Taskctl 6.0衍生出现有的web端 Taskctl Free应用版
经常有业务反馈在使用容器云平台过程中监控展示的业务使用内存不准,分析了下kubernetes采集Pod内存使用的实现原理以及相应的解决思路,本文所贴代码基于3.10内核
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。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,可
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论,巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程,这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础,并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信,对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析,最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件,以及微服务架构所涉及的重点内容。
此文出处云时代架构,作者:李艳鹏 教你如何成为Java的OOM Killer 前言 虽然事隔半年,当时排查线上OOM事故的过程记忆犹新,每一个步骤都历历在目,感谢业务组、系统部、压测组、监控与应急部对架构组的强力支持,得以让这个Java内存问题水落石出,经过半年多的全面的应用日志 切割方式的改造,现在基本没有OOM的问题了,线上服务运行非常健康,对可用性的保障起到了很大的作用,如果你在经历OOM,读了这个文章会有很大的启发。 Become OOM Killer 我们都知道JVM的内存管理是自动化的,Jav
mimipenguin 使用内存计算的技术,读取内存中的凭证信息,linux系统在运行中会将用户名和密码以明文的方式保存在内存中。
三、API的生命周期:Design(设计)、Build(构建)、Test(测试)、Document(文档)、Share(发布)、run(运行)、DownLine(下线)。
在当今数字化时代,人工智能(AI)已经成为科技领域的一股强大力量,而深度神经网络(DNN)则是AI的核心引擎之一。DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型,通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理,DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而,随着DNN模型的不断演进和复杂化,对计算资源的需求也与日俱增。
YashanDB数据库具有多项功能特性。首先,它是一个分布式数据库,支持水平扩展,能够将数据分散到多个节点上,从而提高系统的可靠性和性能。其次,YashanDB数据库具备高可用性,支持主从复制和自动故障转移,确保系统始终可用。此外,YashanDB数据库还注重高性能,采用了多种优化技术,如内存计算、异步IO和零拷贝等,以提升系统的性能。另外,YashanDB数据库支持ACID事务,保证数据的一致性和可靠性。它还提供多种数据结构,如Key-Value、Hash、List、Set和Sorted Set等,以满足不同的数据存储需求。此外,YashanDB数据库提供了多语言支持,具备多种客户端库,可与多种编程语言进行集成。最后,YashanDB数据库重视数据安全,支持数据备份和恢复,并提供数据加密和访问控制等安全机制,以保护数据的安全性。
问题导读: 1、什么是GemFire分布式内存数据技术? 2、12306购票网站是如何实现大规模访问? 摘要: 背景和需求 中国铁路客户服务中心网站(www.12306.cn)是世界规模最大的实时交易系统之一,媲美Amazon.com,节假日尤其是春节的访问高峰,网站压力巨大。据统计, 在2012年初的春运高峰期间,每天有2000万人访问该网站,日点击量最高达到14亿。大量同时涌入的网络访问造成12306几近瘫痪。 中国铁道科学院电子计算技术研究所作为12306互联网购票系统的承建单位,急需寻
市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性。请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内
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)
自 2007 年启动首个 AI 项目之后,高通(Qualcomm)在人工智能研发方面取得了很多进展。2018 年 5 月,高通成立 Qualcomm AI Research,进一步强化整合公司内部对前沿人工智能研究。现在,高通不仅是一家移动通信公司,更是人工智能领域的重要玩家。
通过使用内存计算,EnCharge的定制插件硬件可以加速服务器和“网络边缘”机器中的AI应用。
---- 新智元推荐 来源:至顶网 【新智元导读】IBM Research 称,已经开发出了一种内存计算新方法,可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。该方法被称为“混合精度内存计算”,论文发表在 Nature Electronics 期刊。 IBM Research 称,已经开发出了一种内存计算新方法,可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。 在近日 Nature Electronics 期刊上发表的一篇论文中,IBM 研究人员描述了这种新的 “混
冯诺依曼架构自1945年提出以来,已经成为计算机系统设计的基础。然而,随着现代计算需求的不断增长,冯诺依曼架构的一些局限性逐渐显现出来。本文将讨论一种新的统一计算架构,该架构旨在解决冯诺依曼架构的瓶颈,并探讨其潜在的优势和应用。
Hazelcast 是一个平台性的分布式内存网格计算框架引擎,可以实现基于分布式内存计算的诸多场景的应用框架 , 它作为一个开源可内嵌式内存网格计算框架,通过简单的配置, 就可以轻松的让你的应用拥有弹性可扩展的分布式内存计算能力,可以带你瞬间进入内存计算的时代。
因为本人考试经常MLE,所以想总结一下与内存计算有关的内容 内存计算公式 内存=变量数量*变量类型所占的字节/1024/1024(M) 常见的变量类型所占的字节 bool 1 char 1 int 4 long long 8 double 8 long double 12 short 2 float 4 如果忘记了可以使用sizeof函数查看 1 printf("%d",sizeof(a)); 常见数组大小所占的内存 所有类型均为int,单位:M 1e6
在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。
GitKraken是一个非常优秀的Git客户端。如果您是软件开发人员,那么您绝对应该试试GitKraken。今天我去了我的一个存储库做了一些提交,但是GitKraken告诉我它已经得到了Inotify Limit Error,并且我需要增加这个限制。事实证明这个问题与GitKraken无关,也很容易修复。
作为Hadoop的分布式计算框架,MapReduce扮演着分布式计算的任务,适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能,通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述:Spark是基于内存计算的,其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。
总结来说,Memory表引擎适用于中小规模的数据处理,当数据集过大时,需要使用其他支持内存计算和磁盘存储的表引擎,并根据实际情况进行优化配置和查询优化。
据普林斯顿大学网站2018年11月报道,通过改变计算的一个基本特性,普林斯顿的研究人员研发了一种新型的计算机芯片,获得了更好的性能,并大大降低了该芯片应用于人工智能系统中的能量需求。
最近,IBM推出一款全新的14nm模拟AI芯片,效率达到了最领先GPU的14倍,可以让H100物有所值。
【新智元导读】计算机体系结构顶级会议 ISCA2016日前召开,神经网络和深度学习成为热点。新智元整理了 ISCA 2016 神经网络相关论文(包括本届会议最高得分论文),并邀美国加州大学圣塔芭芭拉分
驱动中国2019年4月2日消息 据腾讯科技报道,腾讯云即将推出新一代云服务器实例,其计算性能大幅提升,在虚拟化可用性以及产品形态上的表现也更加优秀,目前已开放内测申请。
通过获取Linux中的 /proc/stat 文件中的内容可以获取系统内存的详细信息:
1,Tez是什么? Tez是Hortonworks公司开源的一种新型基于DAG有向无环图开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能,看下面一张图,就能说明问题
①Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据集操作类型,编程模型比MapReduce更灵活;
这两天我们的一个核心系统,一套集群,逐台开始报警,内容是内存占用超阈值。按说这应该是一个非常紧急且需要立即处理的报警,但实际是不是这样,待我们拨云见日。
在 内存区域 的水位控制机制 中 , 在 内存区域 zone 结构体中的 watermark 成员 表示 " 页分配器 " 使用的 区域水线 ;
可以看到使用不同的参数会将内存占用情况以不同的形式呈现出来,其中各个数字的意义如下: total: 物理内存的大小,就是机器实际的内存大小; used: 已使用的内存大小,这个值包括了cache和应用程序实际使用的内存; free: 尚未被使用的内存大小; shared: 共享内存的大小; buff/cache: 被缓冲区和缓存占用的内存大小; available: 该项是新版的free中增加的一项,表示可用内存大小。
不管是基本数据类型还是结构体,c都是值传递,和java不同的是,java基本数据类型是值传递,对象是引用传递。所以在c当中一般都是指针传递
与Hadoop MapReduce相比,Spark的优势如下: ❑ 中间结果:基于MapReduce的计算引擎通常将中间结果输出到磁盘上,以达到存储和容错的目的。由于任务管道承接的缘故,一切查询操作都会产生很多串联的Stage,这些Stage输出的中间结果存储于HDFS。而Spark将执行操作抽象为通用的有向无环图(DAG),可以将多个Stage的任务串联或者并行执行,而无须将Stage中间结果输出到HDFS中。 ❑ 执行策略:MapReduce在数据Shuffle之前,需要花费大量时间来排序,而Spar
据腾讯科技报道,腾讯云即将推出新一代云服务器实例,其计算性能大幅提升,在虚拟化可用性以及产品形态上的表现也更加优秀,目前已开放内测申请。
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Spark是基于内存计算大数据分析引擎,提高了在大数据环境下数据处理的实时性。Spark目前来说仅仅只涉及到数据的计算,并没有涉及到数据的存储。
● 论文一的研究对象是纯内存计算的 OLTP 引擎,作者通过引入 C++ 20 的 coroutine 特性将 thread-to-transaction 的执行模型修改为两级 coroutine-to-transaction,在不需要内部接口改动的条件下实现了事务间的 batch 机制和基于协程的 prefetch,减少了后续计算的 cache miss,提升了事务的整体执行性能。
① 添加内存 : memblock_add 函数 , 将 内存块区域 添加到 memblock.memory 成员中 , 即 插入一块可用的物理内存 ;
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构:大数据、数据仓库以及Data Vault》一书,关于大数据有些思考,结合FineBI的Spider引擎,可看看Spider引擎对于大数据的阐释,以及在大数据平台架构中,可以处于什么样的位置。
free命令用于显示系统内存使用情况,包括物理内存(Physical Memory)、虚拟内存(Swap Memory)、共享内存(Shared Memory)以及内核使用的缓冲(Buffers)与缓存(Cached)大小。在Linux系统监控的工具中,free命令是最经常使用的命令之一。
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