在你使用 Linux 系统时，你可能在系统的进程列表中注意到了名为 "kworker" 的进程。你可能会想知道这个进程是什么，它在做什么，以及为什么有时候它会占用大量的 CPU。在这篇文章中，我们将详细地介绍 kworker 进程，它在系统中的角色，以及如何诊断和解决 kworker 导致的性能问题。
前一篇介绍了线上应用故障排查之一：高CPU占用，这篇主要分析高内存占用故障的排查。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
从存储方式来看，TinyLog表引擎将每个数据块以不同的时间戳追加到日志文件中，而LogBlock表引擎将数据写入到稠密的块中，每个块可以包含多个数据值。
不同Android版本，对一张图片的内存处理方式是不一样的，使用不正确会导致OOM的发生，这篇文章带你梳理内存占用情况，选择适合你的图片加载模式，解决OOM问题。
TSINGSEE青犀视频开发的视频平台都具备Windows和Linux的运行版本，可以根据需求自由选择。当遇到项目现场有流量较大的情况，大多数用户都比较担心对CPU的占用过大。在EasyGBS的一个现场，客户采用了高码流的摄像头级联到 EasyGBS 中，在运行中发现内存占用非常高，50 路被占用大概 3.021G，而正常是不应该占用这么多内存的。
线上问题排查相比于coding，是一个低频的工作，很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候，往往是重要且紧急的，因此问题排查的效率，就显得尤为重要。有些线上问题，比较直观，比如磁盘使用率高、网络流量高这种，借助合适的工具很快能定位到原因；但对于一些复杂的问题，如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等，需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候，需要有正确的解题思路，并辅以合适的工具，才能高效地解决问题。
使用free命令可以查看系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。
你以为你知道了一切，只是你以为而已。知识的美妙就在于，一生的时光在它面前显得多么的短暂。
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器，安装宝塔面板后发现经常内存爆满，很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题，其实不然，宝塔本身占用的系统内存并不高的，大约70M左右的内存占用，以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
前言 本文主要给大家介绍了关于PHP中static和yield关键字的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。 先来说说 static 关键字。本篇只讲静态方法的使用与后期绑定的知识点。 static 什么时候用来修饰方法
EasyNVR视频边缘计算网关的视频能力非常的灵活和丰富，包括网络视频设备的探测、设备协议接入、视频转码、音频转码、设备在线监测、定时快照、流媒体录像、跨平台支撑、视频直播与分发、录像接口与回放等。EasyNVR也提供了各种接口，便于用户的二次开发与集成。
最新将生产环境的服务器版本统一升级了一下，其中有一台（4H/8G）近两天天天CPU使用率报警（阀值>95%，探测周期60s，触发频率6次），而且load acerage也居高不下，检查了各个系统应用软件的资源使用都没有问题，也将一些可能导致CPU使用率高的软件stop掉，报警依旧。
1、安装 wget https://chaosblade.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/agent/github/1.3.0/chaosblade-1.3.0-linux-amd64.tar.gz tar -zxvf chaosblade-1.3.0-linux-amd64.tar.gz cd chaosblade-1.3.0 ./chaosblade --help 2、执行测试 2.1、模拟io冲高 /blade create disk burn --write --re
本文主要介绍了Android开发中的图片加载库和内存优化问题。作者提供了一些建议，例如使用Glide和Picasso等库来加载图片，以及使用对象池来优化内存使用。同时，作者还分享了如何避免内存泄漏的方法，以及降低图片质量以节省内存的技巧。
1、WKWebView 自诩拥有更快的加载速度，更低的内存占用，但实际上 WKWebView 是一个多进程组件，Network Loading 以及 UI Rendering 在其它进程中执行。初次适配 WKWebView 的时候，我们也惊讶于打开 WKWebView 后，App 进程内存消耗反而大幅下降，但是仔细观察会发现，Other Process 的内存占用会增加。在一些用 webGL 渲染的复杂页面，使用 WKWebView 总体的内存占用（App Process Memory + Other Pr
CPU占用率突然飙升是技术人员常遇到的一个棘手问题，它是一个与具体技术无关的普遍挑战。
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这一篇文章还是讲实战，但是内容并不是很多，下一篇会出一个阶段总结对于之前的内容进行回顾。
在生产环境中，我们通常在Linux环境下使用一些命令来监控主机的负载情况，例如每个程序对cpu的使用情况和内存的占用情况。我在生产环境中使用最多的就是top命令，通过对一些指标的观察，以此来判断机器的负载运行情况。
某项目压测后发现qps达标，服务器cpu和内存占用均在70%以下，然而mysql服务的内存占用高达100%，且并没有因为压测而产生波动。
笔者最近致力于vivo游戏中心稳定性维护，在分析线上异常时，发现有相当一部分是由OutOfMemory引起。谈及OOM，我们一般都会想到内存泄漏，其实，往往还有另外一个因素——图片，如果对图片使用不当的话，很容易吃掉大量内存，从而导致异常。
控制面板-》管理工具-》windows内存诊断。完毕重启，直接开机30多秒，内存降低到25%。C盘占用降低2G。
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
定义：平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，和 CPU 使用率并没有直接关系。换言之，要计算 CPU 负载的值，只考虑正在运行或等待分配 CPU 时间的进程。不考虑正常的休眠过程（休眠状态），僵尸或停止的过程。
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ps 是 进程状态 (process status) 的缩写，它能显示系统中活跃的/运行中的进程的信息。它提供了当前进程及其详细信息，诸如用户名、用户 ID、CPU 使用率、内存使用、进程启动日期时间、命令名等等的快照。只打印命令名字而不是命令的绝对路径，以运行下面的格式 ps 命令：
生产环境中 CPU 利用率飙高的情况该如何排查？你是否在面试的时候也被问到过类似的问题呢？今天，我们就一起研究一下。
介绍 1. 什么是Windbg WinDbg是微软发布的一款相当优秀的源码级(source-level)调试工具，可以用于Kernel模式调试和用户模式调试，还可以调试Dump文件。 WinDbg是微软很重要的诊断调试工具: 可以查看源代码、设置断点、查看变量, 查看调用堆栈及内存情况。 Dump文件是进程的内存镜像, 可以把程序的执行状态通过调试器保存到dump文件中 2. Windbg可以解决以下问题 ◆ 内存高 ◆ CPU高 ◆ 程序异常 ◆ 程序Hang死 3. 使用windbg进行调试
比如一秒内有100个cpu时间片，这个cpu时间片就是cpu工作的最小单位。那么这100个cpu时间片在不同的区域和目的进行操作使用，就代表这个区域所占用的cpu时间比。也就是这里得出的cpu时间百分比。
本文介绍了如何计算Android App中图片占用的内存大小，通过计算公式和影响因素，提供了减少图片内存占用的方法。
CGI 服务发布到现网后，现网机器出现了Full GC告警，同时CPU飙高99%。在优先恢复现网服务正常后，开始着手定位Full GC的问题。
CGI 服务发布到现网后，现网机器出现了Full GC告警，同时CPU飙高99%。在优先恢复现网服务正常后，开始着手定位Full GC的问题。在现场只能够抓到四个GC线程占用了很高的CPU，无法抓到引发Full GC的线程。查看了服务故障期间的错误日志，发现更多的是由于Full GC引起的问题服务异常日志，无法确定Full GC的根源。为了查找问题的根源，只能从发布本身入手去查问题，发现一次bugfix的提交，有可能触发一个死循环逻辑：
aardio中使用com.picture.printWindow()截屏后，再用com.Release()释放对象，系统并没有真正释放掉截屏占用的内存。如果高频调用这个截屏功能，内存会很快被占满，导致电脑死机。
JVM调优听起来很高大上，但是要认识到，JVM调优应该是Java性能优化的最后一颗子弹。
1.删除策略 Redis 是一种内存级数据库，数据都存在内存中，但是针对于已经过期的数据，reids 不 会立刻删除只是会存储在 expires 中，当执行删除策略的时候，才会从 expires 中寻找对应的数据存储的地址，在存储空间中找到对应的数据进行删除。数据删除其实就是内存和 CPU 占用之间寻找平衡，CPU 才能去处理事情，针对过期数据，要进行删除的时候，一般有三种策略 1.1 定时删除 顾名思义，当 key 设置有过期时间，时间到了，定时器任务立即执行删除，相当于消 耗 CPU 来减少内存使用，拿时间换空间。
最近线上环境上出现了一个问题， k8s集群环境Pod中的tomcat容器运行一段时间后直接被killd，但有时一切看起来正常，不能准确判断在什么时机出现被Killd问题。
咆哮位图，是一种压缩位图，是对bitmap的改进，除了使用bitmap存储数据，还使用了array等数据结构，以达到压缩的目的。
我们都知道Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，这些数据就会变成过期数据，这个时候就需要进行删除，这里需要注意一下，这个与淘汰策略不同，淘汰策略是指当内存被占满了之后，这时就有必要将一些数据清理淘汰掉。
当一个APP或游戏各种功能越来越多时，性能优化的重要性就不言而喻了，况且现在APP或游戏的功能逐渐趋同，提升用户体验已从产品设计本身转到了APP或游戏的流畅性上，这也让越来越多的开发者更加关注性能优化与测试。前段时间PerfDog研发团队曾带来《腾讯游戏性能实战案例分享之帧率陡变1.0》和《APP&游戏需要关注Jank卡顿吗？》两篇关于帧率与Jank的专业分析文章，本次我们就来看看在性能优化测试中会遇到的哪些名词。
Redis中的数据特征： Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
CPU CPU是服务器的一个核心因素，代表了云服务器的运算能力，CPU性能越优越，对网站处理的能力也就越高，因而用户在选择上最好依据实际的情况考虑，对于一般的企业网站或者个人网站，可能访客不会很多，因
死锁问题对产品的影响是巨大的，那么是否会有效的方法能够监控Android应用的死锁呢？
其实主要吃内存的一般就是mysql程序，其他的宝塔和Nginx还有php基本不怎么吃内存的。内存占用非常的小。但是我们如果服务器是1G或者512M的内存基本就很吃力的。可能会因为这个内存不足导致mysql自动停止运行。
问题发生背景为某生产 Redis 集群（版本 Redis 5.0.10 ，架构为 30 片以上），该集群中某一个分片内存使用率异常高（内存占用达70%以上，其它片内存相对使用较低），我们模拟生产环境如下监控图所示：
记得好像写过相关僵尸进程的东西，稍微再写一点，因为总是有人说僵尸进程的存在会导致机器的load值变高，不知道哪里看到的谬论。
上一个文件我们对go读文件的方式有所了解，这个我们深入一下读文件，我们如何对大文件进行读取呢？我们需要从耗时，性能等方面来考虑。
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