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    redis实例cpu占用率过高问题优化(上)

    在这次优化过程中也是再次深刻感受到redis的各种坑 现象: 大数据报表周末晚上高峰期实时报表打不开,基本上处于不能使用状态,实时报表主要访问redis数据,监控发现Redis CPU占用过高,高峰期2...这个操作开销很大:主库bgsave->传到从库->从库加载rbd到内存(加载的时候是无法操作redis的)。出现这种情况又有几个原因。。。...replication backlog(master端):用于保存主从同步数据的一块内存缓冲区域(所有客户端共享该内存),达到限制将会重新进行全量同步,这部分内存会包含在used_memory_human...中,设置值参考bgrewrite所需的内存RDB: 500 MB of memory used by copy-on-write 通过增大repl-backlog-size解决 replication

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    redis实例cpu占用率过高问题优化(下)

    当时由于从库物理机有富余的内存资源,所以临时新增了三个从库实例,并添加haproxy轮询访问后端4个redis实例。整体架构变为1主4从+haproxy做从库负载均衡。...这就好比在mysql当中,有大量慢查询导致cpu过高,你光靠扩展从库而不去先优化SQL,扩展到什么时候是个头呢? 慢查询问题:某个促销活动的晚上,大数据报表果然又准时出现打开慢的现象。...redis依然是cpu占用率爆满。话不多说进入redis ,slowlog get 50 , 发现慢查询中基本都是keys xxx* 这样的查询,这。。。...我几乎肯定cpu占用率跟这种慢查询有很大关系了。执行时间在0.5秒左右,0.5秒对于redis来说应该是非常慢了。...redis slowlog默认只保存在内存,只保留当前的128条,所以这也算是个小小的麻烦,不太好统计慢查询发生的频率 持久化策略: rdb持久化:每次都是全量的bgsave,具体策略下面说。

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    Linux实际内存占用率算法,以及使用Python实现内存监控

    网上学习了一番,其实这种计算方法不很准确,原因就是Linux内存管理机制和Windows是不相同的,我理解Linux管理内存的特点,其中之一就是充分利用内存,网上这方面的资料,非常容易检索,我就不班门弄斧了...未被进程使用的内存会被操作系统用来缓存一些最近访问过,而且不久的将来会被再次使用的数据,但若有一些更重要的进程需要这些内存,是可以非常轻松地释放出来。 那么真实的内存占用率,应该如何计算?...从不同角度,对内存占用率有不同的理解,以下图为例, ? (1) 站在操作系统的角度,buffer和cache的内存是属于分配的内存,因此内存占用率计算方法=used/total*100%。...Linux下实际我们关注的是,系统可用内存占用率,计算方法为(used-buffers-cached)/total*100%,并不是执行free指令中free显示的部分。 2....内存占用率监控Python实现,可以使用执行free指令来解析输出,若可以使用psutil第三方库,则更为简便。

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    webstorm占用内存过高_python程序内存不断增加

    之前在Mac上用webstorm内存占用非常高,查看资料后通过修改webstorm.vmoptions里的配置,可以降低内存占用,现在用pycharm又遇到这个问题,就记录一下。...设置前cup占用率 查看webstorm/pycharm的占用内存配置文件,打开Finder选择Application应用程序,找到webstorm/pycharm右键,选择显示包内容...content/bin,选择webstorm/pycharm.vmoptions(有的是idea.vmoptions这个文件),双击打开,或者或者选择在记事本中打开 修改配置,一般修改前两个配置使用的内存参数...,防止卡顿或者闪退(修改阈值减少所占内存比例并不是减少内存数值),一般xms1024m xmx2048就可以windows建议xms不要超过1024,我的是mac顶配版修改如下图。

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    NodeJs 内存占用过高排查记录

    ),想到这里怀疑是内存泄漏了。...同时日志中偶发的看到内存不足。 扩容原因 问了运维同学查到是由于内存占用到临界值导致的扩容。 负载情况 首先排除一下是不是因为服务压力过大导致的内存占用升高,因为这可能是一种正常的负载现象。...因为是内存原因导致的,而且有逐步持续上升的现象,所以就联想到了内存泄漏这个方向,常用的做法是打印「堆快照」即 heapsnapshot文件。...之后继续观察内存占用,结果仍旧是内存高占用。...所以在「私有模板」里修改配置: 然后重启服务,查看内存占用: 可见 worker process 数量直接影响了内存占用,原先内存使用率的趋势图上会持续增长(因此刚开始怀疑为内存泄漏),这个问题在降低了

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    NodeJs 内存占用过高排查记录

    ),想到这里怀疑是内存泄漏了。...同时日志中偶发的看到内存不足。 扩容原因 问了运维同学查到是由于内存占用到临界值导致的扩容。 负载情况 首先排除一下是不是因为服务压力过大导致的内存占用升高,因为这可能是一种正常的负载现象。...因为是内存原因导致的,而且有逐步持续上升的现象,所以就联想到了内存泄漏这个方向,常用的做法是打印「堆快照」即 heapsnapshot文件。...之后继续观察内存占用,结果仍旧是内存高占用。...所以在「私有模板」里修改配置: 然后重启服务,查看内存占用: 可见 worker process 数量直接影响了内存占用,原先内存使用率的趋势图上会持续增长(因此刚开始怀疑为内存泄漏),这个问题在降低了

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    NodeJs 内存占用过高排查记录

    ),想到这里怀疑是内存泄漏了。...同时日志中偶发的看到内存不足。 扩容原因 问了运维同学查到是由于内存占用到临界值导致的扩容。 负载情况 首先排除一下是不是因为服务压力过大导致的内存占用升高,因为这可能是一种正常的负载现象。...因为是内存原因导致的,而且有逐步持续上升的现象,所以就联想到了内存泄漏这个方向,常用的做法是打印「堆快照」即 heapsnapshot文件。...之后继续观察内存占用,结果仍旧是内存高占用。...所以在「私有模板」里修改配置: 然后重启服务,查看内存占用: 可见 worker process 数量直接影响了内存占用,原先内存使用率的趋势图上会持续增长(因此刚开始怀疑为内存泄漏),这个问题在降低了

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