多个buffer pool实例 上面说过，mysql服务器启动的时候，就会根系统申请buffer pool的内存空间，在多线程的情况下，各个链表都需要加锁进行处理，但在buffer pool特别大，并且多线程访问量也别高的情况下...所以会吧buffer pool会分成各种小的buffer pool，这些称为实例，他们都是独立去申请内存空间，独立管理的链表，并且在多线程访问的情况下互不影响，可以通过innodb_buffer_pool_instance...的值来修改buffer pool可以创建几个实例。...innodb_buffer_pool_instances = 2 表示我们需要两个buffer_pool实例 那么每个pool_instance占多少内存呢，其实就是我们之前的总数除一下 Innodb_buffer_pool_size.../ innodb_buffer_pool_instances 但因为创建多个实例管理他们也是有开销的，mysql规定，当innoDB_buffer_pool_size在1G以下的时候，默认都是一个实例
Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束...a 不返回参数 # -*- coding: UTF-8 -*- from multiprocessing import Process,Manager,Lock,Pool #要在调用进程池执行的函数...[root@python thread]# python pool.py [root@python thread]# python pool.py 从上面的例子可以看出，我们连续执行pool.py...执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束 返回结果： [root@python thread]# python pool.py def print result: ...close() 关闭pool，使其不在接受新的任务。 terminate() 结束工作进程，不在处理未完成的任务。
pool->frame_mem_pool) return -1; /* stack_mem_pool size 256 * 128 */ pool->stack_mem_pool...pool->stack_mem_pool) return -1; ctx->stub_mem_pool = mem_pool_new (call_stub_t, 16); ...代码分配内存调用的函数是mem_pool_new，而不是在上一篇博客结束的mem_pool_new_fn函数，那是因为mem_pool_new是定义的宏函数，就是调用mem_pool_new_fn函数，...： [cpp] void mem_pool_destroy (struct mem_pool *pool) { if (!...内存池管理技术是提供内存使用率和效率的重要手段，Glusterfs使用的内存池技术采用的是Linux内核管理小内存块的分配算法slab，就是基于对象分配内存的技术。
jstack导出线程快照发现， jstack >> jstack.log 大量处于WAITTING状态的线程，而这些线程都是在调用borrowObject方法，这个是apache common pool
本文适用于jewel以上版本(含) 本文用到的软件版本如下 ceph:version 10.2.7 OS: Linux 3.16.0-4-amd64 #1 SMP Debian 3.16.7-ckt11...-1+deb8u6 (2015-11-09) x86_64 GNU/Linux 1新建pool 创建数据pool，注意每个pool的pg配置规划，可以参考http://ceph.com/pgcalc/进行设计...ceph osd pool create .rgw.root 16 16 ceph osd pool create demo.rgw.data.root 16 16 ceph osd pool create...ceph osd pool create demo.rgw.intent-log 16 16 ceph osd pool create demo.rgw.usage 16 16 ceph osd pool...": "demo.rgw.buckets.index", #index pool "data_pool": "demo.rgw.buckets.data", #数据pool
4-50在当前目录下创建文件file1和file2，并将两个文件合并为新文件newfile
https://access.redhat.com/solutions/3665951 // redhat8 默认不让加载sctp module https:...
) if res.status_code == 200: print(f'{proxies}检测通过') with open('ips_pool.csv...'\n') except Exception as e: print(e) continue def get_proxies(ip_pool_name...='ips_pool.csv'): """ 从ip池获得一个随机的代理ip :param ip_pool_name: str,存放ip池的文件名, :return: 返回一个...proxies字典,形如:{'HTTPS': '106.12.7.54:8118'} """ with open(ip_pool_name, 'r') as f: datas...抓取完毕,时间:', t2 - t1) # check_local_ip('raw_ips.csv','http://www.baidu.com') 抓取的结果会保存在 当前目录下 ips_pool.csv
那么Android会否由于Message Pool缓存的Message对象而造成OOM呢？ 对于这个问题，我能够明白的说APP不会因Message Pool而OOM。...至于为什么，能够一步步往下看，心急的能够直接看最后一节——Message Pool怎样存放Message。...剧透下这里的sPool事实上就是Message Pool Message Pool相关源代码分析 Message Pool数据结构 public final class Message implements...终于被缓存进Message Pool前都被置空，那么这些缓存的Message对象所占内存大小对于一个app内存来说基本能够忽略。所以说。Message Pool并不会造成App的OOM。...也是Message） Message Pool不会由于缓存Message对象而造成OOM。 pool链表的插入和获取操作都发生在表头，可以理解为用链表实现了栈。
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool...初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束...，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例： # -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Pool import os, time, random...random.random()*2) t_stop = time.time() print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f" % (t_stop-t_start)) po = Pool...下面的实例演示了进程池中的进程如何通信： # -*- coding:utf-8 -*- # 修改import中的Queue为Manager from multiprocessing import Manager
步骤2：购买轻量应用服务器 Linux 实例 1. 登录 轻量应用服务器控制台。 2. 单击新建，进入轻量应用服务器购买页面。...实例套餐：按照所需的服务器配置（CPU、内存、系统盘、带宽或峰值带宽、每月流量），选择一种实例套餐。 实例名称：自定义实例名称，若不填则默认使用“镜像名称-四位随机字符”。...步骤3：登录轻量应用服务器 Linux 实例 登录 轻量应用服务器控制台，在服务器列表中找到刚购买的服务器，单击登录。 Linux 实例将以免密方式登录。...登录成功后界面如下图所示： 步骤4：重置轻量应用服务器 Linux 实例密码（可选） 如果您需要使用 SSH 或者远程登录软件连接 Linux 实例，请先 重置密码 或 设置密钥。...若您使用 Ubuntu 镜像创建实例，则该实例默认禁用 root 用户名通过密码的方式登录实例。如需开启，请参考 Ubuntu 系统如何使用 root 用户登录实例？。
构造方法 multiprocessing.pool.Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None,...(4) as pool: pool.apply(f) pool.apply(f) pool.apply(f) pool.apply(f)...(4) as pool: result.append(pool.apply_async(f)) result.append(pool.apply_async(f))...result.append(pool.apply_async(f)) result.append(pool.apply_async(f)) result.append(pool.apply_async...(4) as pool: pool.map(f, range(10)) 打印出了： 107 get 0 at 2019-06-27 19:50:30 109 get 2 at 2019-
执行：alias 别名='实际执行的命令' 取消已设置的命令别名 格式：unalias 别名 unalias -a 重定向 将命令的执行结果输出到指定的文件中，而不是直接显示在屏幕上 输出重定向实例将命令输出重定向到文件将标准输出重定向到文件...主要使用了四种不同的权限字符： r 可读 ；w 可写 ；x 可执行 ；- 无权限 r、w、x、- 权限字符还可分别表示为8进制数字4、2、1、0 设置文件/目录的权限 详细讲解两种设置文件访问权限的格式，并以实例进行演示...文件的权限都设置为“rw-r--r--” [root@localhost ~]# chmod -R 644 /usr/src/ “nnn”为需要设置的具体权限值，如“755”、“644”等 文件权限设置实例...SUID权限为例进行演示，普通用户使用该命令创建测试文件，比较新建文件的属主变化 注意：为普通文件（无执行权限的）设置SET位权限从语法上虽然也可行，但没有实际意义（标记字符将变为大写字母“S”） 通过实例操作演示...大多数linux管理员都熟悉标准的用户/组/其他权限安全模型。这种基于用户和组的模型为自由决定的访问控制。
---- 四、其他补充知识点 4.1> 多个Buffer Pool实例 在Buffer Pool特别大并且多线程并发访问量特别高的情况下，单一的Buffer Pool可能会影响请求的处理速度。...所以，在Buffer Pool特别大时，可以把它们拆分成若干个小的Buffer Pool，每个Buffer Pool都称为一个实例。它们都是独立的——独立地申请内存空间，独立地管理各种链表。...可以通过设置innodb_buffer_pool_instances的值来修改Buffer Pool实例的个数 每个Buffer Pool实例实际占用多少内存空间呢？...所以，InnoDB不再一次性为某个Buffer Pool实例向操作系统申请一大片连续的内存空间，而是以一个chunk为单位向操作系统申请空间。...如图所示，Buffer Pool包含2个实例，每个实例里包含2个chunk： 可以通过innodb_buffer_pool_chunk_size指定chunk的大小 【注】 134217728/1024
static DMMemoryPool* instance(); 44 45 DMMemoryPool(); 46 47 DM_UINT init_memory_pool...(nullptr) 18 { 19 DM_INT mem_size = DMJsonCfg::instance()->GetItemInt("service_info", "memory_pool_size..."); 20 init_memory_pool(mem_size); 21 } 22 23 DM_UINT DMMemoryPool::init_memory_pool(DM_UINT...alloc_memory(DM_UINT size) 62 { 63 if (_unused < size) 64 { 65 DM_LOG(DM_ERROR,"memory pool
采用pool之后，如果goroutine被扩栈了，再还到pool里面，下次拿出来时是一个已扩栈过的goroutine，因此可以避免morestack。...接下来说说这个goroutine pool该怎么写。...我希望接口是这个子的： pool = New() // 创建pool pool.Go(func() { // do something }) 跟调用 go func() { }()...为此，我们要将goroutine抽象成一种资源， func (pool *Pool) Go(f func()) { res := pool.get() res.run(f) ...chan pool *Pool } go func(r *res) { for work := r.ch { work() r.pool.put
VxWorks在Memory Partition的基础上，提供了一种适用于消息传递系统、数据库等场景的机制 - Memory Pool。...其特点如下： 提供固定长度的内存块 快速高效 减少碎片 内存块数量支持自动扩展和手动扩展 可以在ISR里申请/释放(特定情况下) POOL_ID poolCreate ( char...poolId, void *pBlock, size_t size); STATUS poolDelete(POOL_ID poolId, BOOL force); poolCreate()用于创建一个...poolId指向的Memory Pool。...POOL_ID poolId); STATUS poolUnusedBlocksFree(POOL_ID poolId); poolIncrementSet()设置poolId内存块自动扩展时的数量 poolIncrementGet
/usr/bin/env python from multiprocessing import Pool import time def sayHi(a): time.sleep(5)... return a**a if __name__ =="__main__": p=Pool(processes=5) result=p.apply_async.../usr/bin/env python from multiprocessing import Pool import time def sayHi(a): time.sleep(5)... return a**a p=Pool(processes=5) result_list=[] for i in range(100): result_list.append
大家久等，前段时间都在讲Python运维方面的知识，从从这期开始继续讲解awr报告的其他部分 ---- 这期针对Shared Pool Statistic 部分做说明 ?...这部分主要是Oracle Shared Pool 的性能指标 Memory Usage %: 该指标指的是Oracle数据库Shared Pool的使用率，适用于OLTP系统 该指标一般要求在70%-85%...之间 过高说明Shared Pool 剩余空间不足，我们需要查找具体原因或者增加其空间 过低说明Shared Pool 剩余空间过多，造成内存的浪费需要减少Shared Pool 的大小 ---- %...SQL with executions>1: 该指标指的是Shared Pool 中的SQL语句执行次数大于1的比例，适用于OLTP系统 该指标越高越好，如过低说明SQL 未被复用，请检查绑定变量的问题...内存比例 该指标越低说明Shared Pool内存更多的被用在存储不能复用的语句上 从侧面反映出硬解析比较严重 ---- 下期预告 Top 5 Timed Events
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