编辑手记：很多人都认为，Linux中buffers和cached所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。但真的是这样么？今天我们重新来认识。 作者介绍 邹立巍 Linux系
可运行状态进程：可以理解为系统内正在占用CPU或正在等待CPU的进程，也就是处于R状态的进程
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
项目的扩容申请了一台机器，到手之后看一下机器的指标，看到内存使用情况是这样的。 1、查看内存 free $ free -h total used free shared buffers cached Mem: 125G 89G 36G 92K 212M 74G -/+ buffers/cache: 14G 111G Swap
通常情况下，我们一台宿主机上会同时启动多个Docker容器，而在默认情况下，Docker是没有限制其运行的容器所使用的硬件资源，比如CPU，内存，IO等。而在实际环境中，往往一个容器的负载过高，会占用宿主机的大部分资源，会导致其他容器的访问资源被抢占，而出现响应超时或无法响应等情况。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
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
在Linux系统中，我们经常用free命令来查看系统内存的使用状态。在一个RHEL6的系统上，free命令的显示内容大概是这样一个状态：
蒋彪，腾讯云高级工程师，10+年专注于操作系统相关技术，Linux内核资深发烧友。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 云原生场景，相比于传统的 IDC 场景，业务更加复杂多样，而原生 Linux kernel 在面对云原生的各种复杂场景时，时常显得有些力不从心。本文基于腾讯云原生场景中的实际案例，展现针对类似问题的一些排查思路，并希望借此透视 Linux kernel 的相关底层逻辑以及可能的优化方向。 背景 腾讯云客户某关键业务容器所在节点，偶发 CPU sys (内核
在疫情期间，小编不得不待在家中远程办公。但变的是办公方式，不变的是美创运维的7*24小时不间断支持。
CPU 过高、Full GC次数过多、内存使用过多、硬盘空间不足等问题，都会带来系统突然运行缓慢的问题，也是面试特别容易被问到的，下面针对系统运行缓慢等问题进行展开。
在 Linux 系统中，我们经常用 free 命令来查看系统内存的使用状态。在个 RHEL6 的系统上，free 命令的显示内容大概是这样一个状态： 这里的默认显示单位是 kb，我的服务器是 128
1. rx-checksumming：校验接收报文的checksum。
在日常工作中，发现 MySQL 的状态不太对劲的时候，一般都会看看监控指标，很多时候会看到熟悉的一幕：CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系，对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因，也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
说起性能分析就不得不提到《性能之巅》这本书，它是业界里程碑式的经典书籍。在书中第4章观测工具部分，Brendan告诉我们观测工具主要包括：计数器(Counters)、跟踪(Tracing)、采样(Profiling)和监控(Monitoring)几大类。
闻茂泉，阿里巴巴计算平台事业部大数据基础工程团队SRE运维专家。通过阅码场平台将日常工作中积累的一些性能分析方面的经验，与打造的性能分析的工具跟大家一起做个分享。系统性能分析ssar工具已经开源到了龙蜥社区。
经过第两轮优化把性能提升到了原来的 12.18 倍(1924 / 158 ~= 12.18) ，下面来看一下这二次优化的过程。
Linux alarm 2.6.9-67.ELsmp #1 SMP Wed Nov 7 13:58:04 EST 2007 i686 i686 i386
操作系统作为所有程序的载体，对应用的性能影响是非常重要的。然而计算机各个组件之间的速度，是非常不均衡的。拿CPU和硬盘的速度来说，比兔子和乌龟的速度差别还要大。
MySQL使用内存上升90%！在运维过程中50%的几率，会碰到这样的问题。算是比较普遍的现象。
我们原先在服务器上想分析性能指标，需要执行一系列的linux命令。对于linux命令不熟悉的人来说，比较困难
我们通过 Linux 的命名空间为新创建的进程隔离了文件系统、网络并与宿主机器之间的进程相互隔离，但是命名空间并不能够为我们提供物理资源上的隔离，比如 CPU 或者内存，如果在同一台机器上运行了多个对彼此以及宿主机器一无所知的『容器』，这些容器却共同占用了宿主机器的物理资源。
我们在生产环境中经常可以发现有计算密集型任务争用NodeManager的CPU，以及个别Container消耗太多CPU资源导致其他系统服务抖动的情况。好在Hadoop 2.2版本之后，YARN通过利用Linux系统的cgroup机制支持了CPU资源隔离。本文先简单看看cgroup，然后分析一下YARN的CPU资源隔离的方案。
us(user)：表示 CPU 在用户运行的时间百分比，通常用户 CPU 高表示有应用程序比较繁忙。典型的用户程序有：数据库、Web 服务器等。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
树莓派除了提供常见的网口和USB接口 ，还提供了一组GPIO（General Purpose Input/Output）接口。这组GPIO接口大大拓展了树莓派的能力。GPIO不仅能实现通信，还能直接控
操作系统中的经典定义： 进程：资源分配单位。 线程：调度单位。 操作系统中用PCB(Process Control Block, 进程控制块)来描述进程。Linux中的PCB是task_struct结构体。
本病毒使用了去符号表、敏感信息混淆、int 0x80执行系调函数、sh -c 执行bash脚本获取相关信息等技术来做免杀处理，但是不足的点也很明显：
以前我对这块认识很模糊，而且还有错误的认识；今天由我同事提醒，所以我决定来好好的缕缕这块的关系。
线上某个kafka集群由于种种原因，从 24 * 机型 A 置换迁移为 12 * 机型 B。从集群总资源维度看，排除其他客观因素，置换后，CPU总核数少了一半，使用率上升其实也是预期之内的。事实上置换后，集群CPU使用率确实也由原有的 20%提升至 40%，上升了约 1 倍多。但置换后，cpu sys使用率均值约达到了 12%，较为抢眼，系统相关服务却并无异常，令人有些困惑。
线上问题不同于开发期间的 bug，与运行时环境、压力、并发情况、具体的业务相关。对于线上的问题利用线上环境可用的工具，收集必要信息 对定位问题十分重要。
Linux长时间使用会导致cache缓存占用过大，甚至拖累CPU的使用率，可以通过命令手动释放Linux内存，详细教程如下：
常用的格式有： tar, tar.gz(tgz), tar.bz2, 不同方式，压缩和解压方式所耗CPU时间和压缩比率也差异也比较大。 1. tar 只是打包动作，相当于归档处理，不做压缩；解压也一样，只是把归档文件释放出来。 (1)打包归档格式： tar -cvf examples.tar files|dir #说明： -c, --create create a new archive 创建一个归档文件 -v, --verbose verbosely list files processed 显示创建
查看CPU使用 在 Linux 系统下，使用 top 命令查看 CPU 使用情况。
Linux释放内存的命令： sync echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches
平常处理服务器的问题遇到的最多的是负载高了，内存高了，io高了等问题，这里最明显的表现就是相关的监控指标了，对于诊断这种问题起到事半功倍的效果。
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此，翻译后献给各位同学。
线上集群后端某台Web服务器例行检查时，我观察到+buffers/cache值（即Linux内存的实际使用情况）一直都是5365左右，就算停掉Nginx+FastCGI程序和其它程序也是一样，考虑到这台机器经常在使用rsync+inotify，肯定会存在着频繁存取文件的情况。而Linux系统有一个特性：在Linux下频繁存取文件时，就会占用物理内存。当程序结束时并不会自动释放被占用的内存，而是一直作为Cache存在。实际上内核结束一个程序后，它是会释放内存的，但是内核并没有立刻将这部分收集到free当中，而是存在在cached或者buffer当中，提高系统的io效率，cache和buffered的内存是由内核进行动态的配置管理，如果系统的free大小不够的时候，系统会自动释放cache buffer的内存给程序使用（因此如果是看到used很多，来手动释放内存其实是不需要的，我前面的文章及书籍其实也说明了我们应该如何观察Linux系统的实际内存使用情况，这里就不再多描述了）。
本篇文章参考Xilinx White Paper：Get Smart About Reset: Think Local, Not Global
内存是计算机的重要资源，虽然今天大多数的服务对内存的需求都没有那么高，但是数据库以及 Hadoop 全家桶这些服务却是消耗内存的大户，它们在生产环境动辄占用 GB 和 TB 量级的内存来提升计算的速度，Linux 操作系统为了更好、更快地管理这些内存并降低开销引入了很多策略，我们今天要介绍的是 HugePages，也就是大页[^1]。
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。
在上一篇文章中，我详细介绍了 Linux 容器中用来实现“隔离”的技术手段：Namespace。而通过这些讲解，你应该能够明白，Namespace 技术实际上修改了应用进程看待整个计算机“视图”，即它的“视线”被操作系统做了限制，只能“看到”某些指定的内容。但对于宿主机来说，这些被“隔离”了的进程跟其他进程并没有太大区别。
在Linux系统下，我们一般不需要去释放内存，因为系统已经将内存管理的很好。但是凡事也有例外，有的时候内存会被缓存占用掉，导致系统使用SWAP空间影响性能，例如当你在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching。，此时就需要执行释放内存(清理缓存)的操作了。
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？
pstree命令以树的形式显示进程信息，默认树的分支是收拢的，也不显示pid，要显示这些信息需要指定对应的选项。
内核中同步、交换、回收简要说明 同步、换出、回收三个操作的最小的单位是以页帧为单位，并且和磁盘文件系统操作紧密相关。比如一些针对文件的page缓存进行修改时候在一定时候需要把数据刷到后端的磁盘文件系统，这过程就是同步；进程的堆、栈、匿名映射区通过交换把这些数据换出到交换文件中，这个就是交换(换出)，当这些数据再次需要访问时候，就从交换文件中读取加载到内存中;回收操作涉及到物理页的使用问题，比如一个文件的两个dirty page数据flush到磁盘文件系统后，这个2个page回收到buddy系统已备侯勇。 同
这个问题困扰我好久，真的很烦人，一般网上的解决方式也不是特别好用。后来说一下我的解决方案
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。
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