配置文件:file-online-preview-master\server\src\main\config\application.properties
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 ;
" 首选内存区域 “ 在特定情况下 从 ” 备用内存区域 “ 借用物理内存 , 该 " 特定情况 " 与 ” 区域水线 " 有关 ;
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。
前言: 前文《内存映射技术分析》描述了虚拟内存的管理、内存映射;《物理内存管理》介绍了物理内存管理。 本篇介绍一下内存回收。内存回收应该是整个Linux的内存管理上最难理解的部分了。 分析: 1,PFRA Page Frame Reclaim Algorithm,Linux的内存回收算法。 不过,PFRA和常规的算法不同。比如说冒泡排序或者快速排序具有固定的时间复杂度和空间复杂度,代码怎么写都差不多。而PFRA则不然,它不是一个具体的算法,而是一个策略---什么样的情况下需要做内存回收,什么样的page
在 【Linux 内核 内存管理】物理分配页 ② ( __alloc_pages_nodemask 函数参数分析 | __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程 ) 博客中 , 分析了 __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程如下 :
使用 水线位 分配内存 , 相关源码定义在 Linux 内核源码的 linux-4.12\mm\internal.h#475 位置 ;
在ambari的setup中我们可以选择使用默认的postgresql,也可以自定义使用其他数据库,此处选用mariadb,便于后期管理维护
容器的前世今生 容器是什么 从名字上就可以很明显的看出容器就是盛放东西的实体,比如盛放饮料的杯子☕️。 [杯具] 在计算机的世界里并没有饮料,计算机世界中只有资源,比如cpu、内存、磁盘等等,而容器的作用正是盛放我们的各种计算机资源。容器是从container翻译过来的,但是其实container的另一个翻译’集装箱‘可能更能符合语义。举个例子,汽车🚗(我们的程序)从天津港(开发环境)装进集装箱箱运输到新加坡港口(生产环境),中间不会损失任何零件,而汽车🚘运输到新加坡港后落地就可以直接启动。这就是容器化的第
a). 进程使用的物理内存: find /proc/ -maxdepth 1 -iname "[0-9]*" | xargs -I{} cat {}/smaps | grep Pss: | awk '{s+=$2}END{print s}' b). slab分配占用的内存,采用slab机制主要是解决申请时候浪费page的问题,这一部分的内存并不是application 所占用的,所以要单独列出来, 可以在meminfo 中查看到其占用空间以及可回收空间大小. c). pagetable在虚拟地址到物理地址的转换中发挥着关键的作用,所以也不属于application占用的内存,属于系统所用,所以也单独列出来. 其大小随着内存的变大而变大,可以在meminfo 中找到占用的大小. d). free的内存,这一部分内存是从system的角度看,依然是free的,也就是说这一部分内存还没有被system 进行接管. e). cache/buffer内存的大小,这一部分可以在meminfo 中找到,这里主要是 application 的所使用的cache/buffer. f). 其他原因导致的内存gap, 在下面的示例中,上述所述的6种内存的总和大于实际的总内存,这是因为 shmem 是被application使用的,所以在计算进程使用的物理内存的时候,已经包含了shmem,而cache又计算了一次,因此最后的结果应该是减去SHMEM, 这样 和总内存相比,还有5497KB的gap .那么这个gap 到底应该是available的,还是算作used的,不得而知,那么因为这个gap 不大,所以对于内存的使用状况统计,我们可以暂且忽略该gap, 所以我们可以有如下的公式作为一个参考: total = free + cache + buffer + process_used_via_pss + slab + pagetables - shmem
我们讲页框分配器的时候讲到了快速分配和慢速分配,其中伙伴算法是在快速分配里做的,忘记的小伙伴我们再看下:
Cloudera版本(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,简称“CDH”),基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件,包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了大数据平台的安装、使用难度。
Kubernetes(通常写成“k8s”)Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统。其设计目标是在主机集群之间提供一个能够自动化部署、可拓展、应用容器可运营的平台。Kubernetes通常结合docker容器工具工作,并且整合多个运行着docker容器的主机集群,Kubernetes不仅仅支持Docker,还支持Rocket,这是另一种容器技术。
在内核初始化完成之后, 内存管理的责任就由伙伴系统来承担. 伙伴系统基于一种相对简单然而令人吃惊的强大算法.
一、背景 近日在客户系统运维中发现,有系统在定时脚本执行期间会将Linux系统CPU利用率跑满,导致其他服务受到影响,故查阅资料发现有大神写的CPU利用率限制程序。 地址:CPU Usage Limiter for Linux 根据此编写脚本,配合定时任务放置在服务器上,达到限制程序CPU情况,可根据自己系统CPU核心数进行参数配置,会记录CPU超过阀值的日志,可供后期进行查看分析。 二、脚本 GIT地址:cpulimit.sh #!/bin/bash # auth:kaliarch # func:sys
在win2008中win+R输入mstsc打开远程桌面输入win2003ip,勾选保存凭证
大多数程序员心里会想"总结的真精辟",当面试到算法时,各种“跪”、“再跪”、“还是跪”......,多少人因为算法而拿不到心仪的offer,算法毁一生啊。
您是否曾经惊讶于看到某人在 UNIX 中非常快速地工作,触发命令并快速地执行操作?是的,我碰到过几次,并且我一直都在向那些超级巨星开发者学习。在本文中,我想分享一些 UNIX 命令实践,这些实践是我在Linux 中快速,快速或有效地工作所遵循的。我在金融服务行业工作,我的工作涉及电子交易,衍生工具等领域中在线股票和期货交易应用程序的开发和支持。我们的所有服务都在 Linux 服务器上运行,因此我需要在 Linux 中高效且快速地工作。这就是我在 Linux 中学习这些生产率提示的方式。
解释已经很清楚了,主要有以下几个关键点: 1. 1 代表系统所保留空闲内存的最低限
一般Linux系统默认自带两个版本的python,我按照的虚拟机系统自带的版本为python2.7和python3.2,但是由于个人习惯问题,我喜欢使用新版本的 python进行开发.这样就会导致执行命令时候出现版本冲突问题.
技术栈:docker+jenkins+springboot+git 一、Devops介绍 <img src="https://img-blog.csdnimg.cn/82a179166b884d86b
一、基础概念 利用sphinx+pandoc+github+readthedocs构建个人博客 Sphinx: 是一个基于ReStructuredText的文档生成工具,可以令人轻松的撰写出清晰且优美的文档, 由Georg Brandl在BSD许可证下开发。新版的Python文档就是由Sphinx生成的,并且它已成为Python项目首选的文档工具,同时它对C/C++项目也有很好的支持;并计划对其它开发语言添加特殊支持。 Read the Docs是一个在线文档托管服务,可以从各种版本控制系统中导入文档。支持
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kkFileView可以用来搭建文件在线预览服务,在Github上已有5.7k+Star。该项目使用流行的SpringBoot搭建,易上手和部署,基本支持主流办公文档的在线预览,如docx、xlsx、pptx、pdf、txt、zip、图片、视频、音频等等。项目特性可以参考下图。
按“G”到末行,按"O"在下一行插入:IPADD、NETMASK(子网掩码)、GETWAY
前言: 书接上回《内存映射技术分析》,继续来分析一下linux的物理内存管理。 分析: 1,物理内存 PC上的内存条,或者手机上的内存芯片,物理上实实在在的内存,就是物理内存。大小是硬件决定的,一般就是一个起始地址,加上大小。地址如何分配呢?PC上作者也不太懂,听闻BIOS可以配置。在ARM上,作者曾经看过一份电路图,当时的图上,使用32bit的高2bit作为chip select,后面的30bit作为地址总线,看过chip select信号之后,作者才明白为什么在代码上要配置起始的地址不是0,因为硬件
打住,我知道列位是被标题骗进来的,但是这个论题并不是我瞎吹牛,世界上最流行的操作系统还真不是Windows。
#1、安装和配置sendmail 不需要注册公网域名和MX记录(不需要架设公网邮件服务器),通过Linux系统自带的mail命令即可对公网邮箱发送邮件。不过mail命令是依赖sendmail的,所以我们需要先检查安装和配置sendmail。
在互联网应用快速更新迭代的大背景下,传统的人工手动或简单脚本已经不能适应此变化,此时Devops为我们提供了良好的解决方案,应用好CI/CD可以大大的方便我们的日常工作,自动化快速的持续集成/持续交付为我们带来了应用开放的更快速度、更好的稳定性和更强的可靠性。
上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】分区伙伴分配器 ⑤ ( 区域水线 | 区域水线数据结构 zone_watermarks 枚举 | 内存区域 zone 中的区域水线 watermark 成员 ) 中讲解了 区域水线概念 , 本篇博客中开始分析 根据水线 进行 水位控制 的机制 ;
本节我们来分析下zone的水位控制,在zone那一节中,我们将重点放在了free_area中,故意没有分析zone中的水位控制,本节在重点分析zone中的水位控制。
本文讨论的 swap基于Linux4.4内核代码 。Linux内存管理是一套非常复杂的系统,而swap只是其中一个很小的处理逻辑。
很明显,安装OB时要求服务器可用内存至少 8G,不达标就无法安装。为了凑这3台10G内存的服务器我已经费了不少劲了,free -m 输出中 free 不是有 9G 吗,为什么还报错?
Linux的swap相关部分代码从2.6早期版本到现在的4.6版本在细节之处已经有不少变化。本文讨论的swap基于Linux 4.4内核代码。Linux内存管理是一套非常复杂的系统,而swap只是其中一个很小的处理逻辑。希望本文能让读者了解Linux对swap的使用大概是什么样子。阅读完本文,应该可以帮你解决以下问题:
FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec里很多codec都是从头开发的。
Docker 1. 简介 1.1 什么是虚拟化 在计算机中,虚拟化(Virtualization)是一种资源管理技术,是将计算机的各种实体资源,如服务器、网络、内存及存储等,予以抽象、转换后呈现出来,打破实体结构间的不可切割的障碍,使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架构方式,地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储 在实际的生产环境中,虚拟化技术主要用来解决高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的重组重用,透明化底层物理硬件,
在之前的文章中,我们使用MinIO实现了文件存储,用于存储各种格式的文件。有时候我们不仅需要文件存储,还需要文件的在线预览。这里给大家推荐一个基于SpringBoot的文件预览神器kkFileView,基本支持主流文件的在线预览,使用也很简单,希望对大家有所帮助!
Disruptor的RingBuffer, 之所以可以做到完全无锁,也是因为"单线程写",这是所有"前提的前提",离了这个前提条件,没有任何技术可以做到完全无锁。Redis、Netty等等高性能技术框架的设计都是这个核心思想。
前言 1.watermark特点 2.窗口 触发的条件 窗口的划分 窗口及水印触发的解释 3.代码 4.测试数据源 5.遇到的问题 6.问题排查 7.问题解决
此部分请参考腾讯云官方文档:腾讯云 IoT AT ESP8266 定制固件及说明。
在之前的文章中,我们详细介绍了K3s的架构以及部署场景,给尚未了解K3s的朋友提供了一个很好的入门方向。那么,在本文中我们将探索如何配置一个3节点的etcd集群,它将会被用于高可用、多节点的K3s集群中。
" 内存区域 " 在 Linux 内核中使用 struct zone 结构体类型进行描述 , zone 枚举定义在 Linux 内核源码的 linux-4.12\include\linux\mmzone.h#350 位置 ;
# docker 挂载文件不同步问题记录 ```bash 作者: 张首富 时间: 2020-05-09 晚 w x: y18163201 ``` ## 起因 今天上午开发给我反应一个问题,所在宿主机
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
一种高效批量管理定时任务的调度模型。时间轮一般会实现成一个环形结构,类似一个时钟,分为很多槽,一个槽代表一个时间间隔,每个槽使用双向链表存储定时任务。指针周期性地跳动,跳动到一个槽位,就执行该槽位的定时任务。
为了支持NUMA模型,也即CPU对不同内存单元的访问时间可能不同,此时系统的物理内存被划分为几个节点(node), 一个node对应一个内存簇bank,即每个内存簇被认为是一个节点
如果想要在深度学习中训练我们自己的模型,就得对图片进行标注。labelImg是一个超级方便的目标检测图片标注工具,打开图片后,只需用鼠标框出图片中的目标,并选择该目标的类别,便可以自动生成voc格式的xml文件。 安装环境 win10 python3.6 下载安装包 github:https://github.com/tzutalin/labelImg [在这里插入图片描述] 百度:https://pan.baidu.com/s/1pZo4Cn2mGPz-Z-zgIMVfaQundefined
无服务器计算是指开发者在构建和运行应用时无需管理服务器等基础设施,应用被解耦为细粒度的函数,函数是部署和运行的基本单位。用户只为实际使用的资源付费。这些代码完全由事件触发(event-trigger),平台根据请求自动平行调整服务资源,拥有近乎无限的扩容能力,空闲时则没有任何资源在运行。代码运行无状态,可以轻易实现快速迭代、极速部署。
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