一台服务器报警了,内存占用过高,奇怪的是集群里其它的服务器都没问题。不过从以往的经验来看:每一个匪夷所思的问题背后,都隐藏着一个啼笑皆非的答案。
1、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
每场后端面试,似乎都少不了关于 redis 的话题,比如项目使用过哪些分布式缓存服务,为什么要使用 redis,有没有碰到过缓存失效、缓存穿透、缓存雪崩等问题。
不晓得为撒,用网上的一些公共DNS服务的时候,总是莫名其妙的有些网站无法解析,有时候114能解析,阿里DNS不行或者腾讯DNS不行,导致总是来回切换DNS,很是烦心。
某后端系统,处于整个调用链路偏后的位置,对接口性能有着比较严格的要求。因此对外承诺的三个9响应时间为200多毫秒。
简介: 缓存是搭建高性能高并发系统的必备手段之一,通常用来解决性能瓶颈,是程序员的必备知识点,也是面试必备考点。
我们都知道在Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间,时间一到,就会自动删除。想象一下里面有一个专门删除过期数据的线程,如果数据已过期就立马删除。这个时候可以思考一下,会不会因为同一时间太多的 key 过期,以至于线程忙不过来。同时因为 Redis 是单线程的,删除的时间也会占用线程的处理时间,如果删除的太过于繁忙,会不会导致线上读写指令出现卡顿。
只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?
你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?
只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题
一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。
分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件,但是用到了分布式缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?
来源:https://blog.csdn.net/chang384915878/article/details/86756463
在众多HTTP CODE 里,作为一名程序员我们都喜欢200,但从不喜欢以5xx打头的HTTP返回码,比如502,注意不是520。发生大量502报警,你会不会紧张,比如下面这张图。平时为0,很短时间内达到3w+。
Redis是一个开源的底层使用C语言编写的Key-Value存储数据库。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。而且支持丰富的数据类型:string(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(无序集合)、Zset(sorted set:有序集合)。
众所周知,Redis是缓存中间件领域中的无冕之王。 来个灵魂拷问:缓存解决能解决什么问题呢? 把热数据存放到存取速度快的存储介质中,通过空间换时间的方式来提升数据的存取速度。 存取速度快的存储介质都会贵一些,贵的东西肯定要省着点用。 那么,如何节省缓存空间呢? 让缓存过期。 当前时间到达过期时间时,将删除缓存,减少空间的占用; 如果缓存空间已满,则根据配置的maxmemory-policy来决定如何腾出新的空间以继续提供读写服务。
若系统不是严格要求缓存/数据库必须一致性,缓存可以稍微和数据库偶尔不一致,最好不要做双写。 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致。 串行化后,就会导致系统吞吐量骤降,就需要比正常情况下多几倍的机器去支撑线上环境请求。
最近支付宝小程序允许个人开发者上架应用了。我也很快的改写了我的《疫苗批号查询》程序,顺利过审上架。并且明显能看到阿里虽然在各个方面都是在抄袭微信小程序,但无论是IDE还是管理后台都更上了一个层级。这不昨天我的小程序上架满一周评级出来了,B级看了下健康问题主要是首屏开启过慢部分用户会超过3000ms。
孟文超,携程技术中心框架研发部高级经理。2016年加入携程,目前负责框架数据(数据库,缓存)及相关项目。此前曾在大众点评工作,任基础架构部门通信团队负责人。
在技术面试的时候,我们通常会被问到“你遇到过哪些问题,是怎么解决的”。这个问题就很考验经验了,如果你在一个小作坊呆了很多年,你可能根本就不会遇到这些问题。所以面试官通常都会根据这个问题快速判断该不该pass掉一个求职者。只有遇到问题,解决问题,经历了这个过程,技术能力和解决问题的能力才会提升,人和技术才能融为一体,才知道什么技术是真正有用的,什么技术是华而不实的花拳绣腿。
负载均衡算法是一种将数据流量按需分配给服务器去响应的算法,通常有简单轮询、加权轮询、粘性Session(一致性哈希)、最少连接数等等算法,本文不会讲解这些算法的具体原理,而是从实践出发,接下来就和我一起往下看吧。
只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,遂笔者想在这想和大家聊一聊:如何解决一致性问题?
Android系统中GC内存泄漏的原因 主动回收内存System.gc();、getruntime.runtime.gc 导致内存泄漏主要的原因是,申请了内存空间而忘记了释放。如果程序中存在对无用对象的引用,那么这些对象就会驻留内存,消耗内存,因为无法让垃圾回收器GC验证这些对象是否不再需要。如果存在对象的引用,这个对象就被定义为"有效的活动",同时不会被释放。要确定对象所占内存将被回收,我们就要务必确认该对象不再会被使用。典型的做法就是把对象数据成员设为null或者从集合中移除该对象。但当局部变量不需要时
最近公司比较忙,加上重磅好剧隐秘的角落来袭,重学前端系落下了,最近闲来无事,续上!作为一名前端工程师,除了编辑器,浏览器当然使我们打交道最多东西,虽然我们每天都在用,但是对他却不慎了解,不信?接下来给你一些灵魂拷问!
导致内存泄漏主要的原因是,申请了内存空间而忘记了释放。如果程序中存在对无用对象的引用,那么这些对象就会驻留内存,消耗内存,因为无法让垃圾回收器GC验证这些对象是否不再需要。如果存在对象的引用,这个对象就被定义为"有效的活动",同时不会被释放。要确定对象所占内存将被回收,我们就要务必确认该对象不再会被使用。典型的做法就是把对象数据成员设为null或者从集合中移除该对象。但当局部变量不需要时,不需明显的设为null,因为一个方法执行完毕时,这些引用会自动被清理。
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
前段时间,笔者所负责的一个模块出现了访问 Redis 耗时较长的问题,在这个问题排查的过程中,对 Redis 的问题排查思路和压测、调优进行了一些系统的学习和沉淀,在这里分享给大家。
一、前言 测试妹子反馈了一个bug,说后台报了个服务器异常——保存一个数量比较大的值时,比如 9999,一直在转圈圈,直到最后报了一个服务器异常。我接过了这个bug,经过仔细查看代码后发现,代码卡在了一个批量插入的SQL语句上,就是比如前端保存 9999 的时候,后端的业务逻辑要进行 9999 次的批量插入。 二、方案一 最开始的SQL语句是这样的,传入一个List,由MyBatis 处理这个 List 拼接成一个SQL语句并执行,看着也没有什么大问题呀! INSERT IN
大家好,前段时间,笔者所负责的一个模块出现了访问redis耗时较长的问题,在这个问题排查的过程中,对redis的问题思路和压测、调优进行了一些系统的学习和沉淀,在这里分享给大家
服务器性能优化是一项非常艰巨的任务,当然也是很难处理的问题,在写这篇文章的时候,特意请教下运维大佬,硬件工程师,数据库管理,单从自己的实际开发经验来看,看待这个问题的角度起码是不全面的。
( 不同情况虽然没有严格意义上区分开引起原因,但是都有侧重。在之后的工作中,我会实时补充统计。)
1、微信数据库损坏可能是存储空间不足。微信数据文件发现有损坏,是由于内存储空间不足导致的,从遇到这个问题的用户来看,在微信崩溃之前没有什么特别显著的提醒,在选择修复后所有的联系人跟聊天记录都没有了。
一个数据类型都对应了很多种底层数据结构。以List为例,什么情况下是双向链表,反之又在什么情况下是压缩列表呢?还是说是并存状态?
网址短链接就是一些长链接的别名,比如 bit.ly, goo.gl, qlink.me,输入这些链接会跳转到对应的长链接。
如题,本文针对工作中实际经验,整理了把一个单体架构的系统升级成集群架构需要做的准备工作,以及为集群架构的升级做指导方针。
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题,基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”,复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题,这些看似不常见的概念,都与我们的缓存服务器相关,一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等,而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
除了string独有设置过期时间的方法,其他类型都需依靠expire方法设置时间,若:
在了解这三大问题之前,我们要理解,常用的分布式缓存Redis单机并发量能达到万级,常用的关系型数据库MySQL一般并发量是千级,他们支持的并发量可能差十倍,所以要尽可能把流量拦截在缓存层。
两年内的飞跃 天价应用当下的规模显然不能与两年前同日而语,这里总结了一些WhatsApp两年内发生的主要变化: 1. 从任何维度上都可以看到WhatsApp的巨变,但是工程师的数量却一直未变。当下,WhatsApp有更多的主机、更多的数据中心、更多的内存、更多的用户以及更多的扩展性问题,然而最引以为豪的却是那支10人工程团队——每个工程师平均负责4000万个用户。当然,这也是云时代的胜利:工程师只负责软件的开发,网络、硬件及数据中心运维全部假手于人。 2. 在之前,面对负载的激增,他们必须让单服务
最近彦祖发现,有不少同学 对 acks 和 min.insync.replicas 的配置存在不少误解.
前面文章整体介绍了秒杀系统的设计架构原则,在高并发秒杀系统架构下还存在一些个性化问题需要解决。
答:有些同事在测试几轮之后,功能稳定了开始介入性能测试,这时才发现性能根本支撑不了预期值。这个时候开发再回头进行系统调优,如果事先选的架构能支撑就好,如果不能达不到预期值,后面讨论或者请教高手发现原先的架构缺陷,再调整架构代价就非常大。基本导致前期的功能测试成果作废。其实各个阶段都有事情做。需求阶段可以整理,评审出性能需求,评审需求可行性时就考虑好数据量和用户量。设计阶段–对预估的需求做设计,举个例子。背景:我们现在使用的是mysql数据库(公司去oracle化),我们要从一个5000W的一个数据表的6个不同查询维度查询数据,比如说城市、行业、地址类型、爱好、性别、时间范围。这样对于mysql的查询常见的优化设计可能是分表、建立索引,但,对于这个场景就不好处理了。数据耦合强,没有办法分表。索引,组合索引太多。后面的处理办法是用mongodb、nosql的方法解决。对于编码和测试阶段可以这样去分不同阶段做不同事情。
前端优化是一个大的课题,需要花好多时间才能理解,之前对前端优化陆陆续续有一些了解。所以这次从渲染优化,打包优化,代码优化做了一个系统的总结,并且引申出了几个需要关注的问题,文章可能有点长,大家一定要看到最后。最后写作不易,希望觉得还可以的话,帮忙点赞一波,提前感谢了。当然如果有写不好的地方,也请指出来,我会积极改进,共同成长。
面试官:你对Redis缓存了解吗?面对这11道面试题是否有很多问号?
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