解决最大内存超限的问题可以采取以下几种方法:
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修改impala的配置Impala Daemon Memory Limit参数, 增大内存。
项目中E端有一个订单导出的功能能(导出销售订单或者销售退单,导出列颇多,且必须满足实时数据)。我们使用POI导出数据,并且后端加了熔断措施,导出限流,大促期间导出开关控制。相对来说有了这些机制线上应用不会因为导出操作流量过大内存爆掉,也保证了应用安全稳定的运行,但是最近监控发现导出操作性能急剧下降(数据量已经超过3百万),先看看监控。
作者:程序诗人,来自:cnblogs.com/scy251147 零,题记 在互联网企业中,限购的做法,多种多样,有的别出心裁,有的因循守旧,但是种种做法皆想达到的目的,无外乎几种,商品卖的完,系统抗
相信之前刷屏的“八一军装照”和“小学生证件照”大家都不陌生。类似这样的运营活动突然涌入的巨大流量对天天P图后台造成的冲击不可小觑。
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势,在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代,蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利,推动业务进行云原生化改造,加速企业数字化转型。
G1有一个参数-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent,他的默认是45%,他的含义就是老年代到了45%的时候,就会进行混合回收,比如有2048个region,其中老年代占据了有1000个region,就会混合回收.
高并发内存池设计 高并发下传统方式的弊端 在传统C语言中,我们使用malloc、calloc、realloc、free来进行内存的申请分配与释放,函数原型如下。C++中则是new、delete。 void *malloc(size_t size); malloc在内存的动态存储区中分配了一块长度为size字节的连续区域返回该区域的首地址。 void *calloc(size_t nmemb, size_t size); 与malloc相似,参数size为申请地址的单位元素长度,nmem
对于判题结果仅仅是大致的解释,仍不少同学感到迷惑,那今天我们就对这些结果一一详细解释并举例说明,让大家彻底觉悟! 等待 等待服务器正忙,请稍后查看运行并评判您的程序正在评测中编译中您的程序正在被编译正确恭喜您!完全正确!格式错误结果正确,但格式不正确,比如多或少了换行或空格答案错误经过比对,您的程序错误运行错误 程序运行后发生错误,可能包括: 1. 指针/数组违规访问 2. 除数为0 3. 函数调用错误,或栈溢出 4. 捕捉到违背处理的STL或自定义异常等 时间超限程序运行时间超过了时间限制
数据处理和 barrier 处理都由主线程处理,如果主线程处理太慢(比如使用 RocksDBBackend,state 操作慢导致整体处理慢),导致 barrier 处理的慢,也会影响整体 Checkpoint 的进度,在这一步我们需要能够查看某个 PID 对应 hotmethod,这里推荐两个方法: 1、 多次连续 jstack,查看一直处于 RUNNABLE 状态的线程有哪些; 2、使用工具 AsyncProfile dump 一份火焰图,查看占用 CPU 最多的栈;
客户端发送多个请求到服务器,服务器处理请求,有一些可能要与数据库进行交互,服 务器处理完毕后,再将结果返回给客户端。
前段时间,看到这个BigKey的问题,因为理解的模糊不清的不太舒服,于是就有了下文的总结。
前段时间,某客户的大作业(并行度 200 左右)遇到了 TaskManager JVM 内存超限(实际内存用量 4.1G > 容器设定的最大阈值 4.0G),被 YARN 的 pmem-check 机制检测到并发送了 SIGTERM(kill)信号终止,最终导致作业出现崩溃。这个问题近期出现了好几次,客户希望能找到解决方案,避免国庆期间线上业务受到影响。
这里抛出一个常见问题:PHP环境下脚本运行超时,尤其是处理后台服务数据处理时经常会遇到。
作者:董伟柯,腾讯 CSIG 高级工程师 问题背景 前段时间,某客户线上运行的大作业(并行度 200 左右)遇到了 TaskManager JVM 内存超限问题(实际内存用量 4.1G > 容器设定的最大阈值 4.0G),被 YARN 的 pmem-check 机制检测到并发送了 SIGTERM(kill)信号终止该 container,最终导致作业出现崩溃。这个问题近期出现了好几次,客户希望能找到解决方案,避免国庆期间线上业务受到影响。 在 Flink 配置项中,提供了很多内存参数设定。我们逐一检查了客户
1)、关于定期删除, Redis默认会每隔100ms就随机选取一些已经过期了的key,检查其是否过期,如果已经过期就删除。
前面已经将所有的硬件驱动实现,验证了硬件功能。但是每一个硬件都是单独测试的,而且并不完善。下一步,我们需要对各个驱动进行整合完善。在整合之前,需要做一些基础工作。其中之一就是实现内存管理。什么叫内存管理呢?为什么要做内存管理?前面我们已经大概了解了程序中的变量现在我们复习一下:局部变量、全局变量。
本篇文章较短,是一个同学的真实面试问题,这些问题看起来很简单,但是并不好回答。我们作为面试者回答这些问题,你的回答会直接影响你的面试评价。我们从这几个简单的问题来看下面试官在问什么?
1xx:指示信息–表示请求已接收,继续处理 2xx:成功–表示请求已被成功接收、理解、接受 3xx:重定向–要完成请求必须进行更进一步的操作 4xx:客户端错误–请求有语法错误或请求无法实现 5xx:服务器端错误–服务器未能实现合法的请求 状态码详解
虽说微服务早已是一个老生常谈的话题了,在 infoq 或者 thoughtworks 上可以找到很多案例,不过可惜的是其中相当比例的案例是失败的案例,究其原因,除了技术门槛之外,主要是因为很多人脱离了实际情况,只是为了微服务而微服务。本文通过一个例子带领大家从头到尾体验一下微服务的演化过程,不仅要做到知其然,更要做到知其所以然。
仅从设计优化、服务拆分、自动扩容等方面进行优化,有时候并不能完全解决问题。比如,有时流量增长过快,扩容流程还来不及完成,服务器可能就已经抗不住了
S给R发送的请求可以在请求头中新增一个序列号(Seq),如果Seq重复,那么我们R端可以丢弃,并且做出响应,这个时候如果之前网络延迟导致消息迟到的响应也到达了S,那么我们为了能够让S也知道消息重复,所以我们给响应头增加了个(ACK)]
之前或多或少分享过一些内存模型、对象创建之类的内容,其实大部分人看完都是懵懵懂懂,也不知道这些的实际意义。
作者 | zxcodestudy 来源 | https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/94592472 一. 事件背景 我最近运维了一个网上的实时接口服务,最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。 很明显是一个端口绑定冲突的问题,于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况,发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放,导致端口被占满(最高的时候6w+个),因此HttpCli
作者遇到了业务的一个性能抖动问题,在这里介绍一下它的原因和解决办法。 分析 1,page fault 在Linux上,进程分配到的内存是虚拟内存,经过内核的页表管理,会把虚拟内存映射成物理内存。 a,在第一次访问内存的时候,会触发page fault,内核会给进程分配好内存,进程继续执行。 b,内核进行内存回收,可能会把进程的部分内存进行回收,swap到磁盘上,下次访问到再换回来。当然,这个在实际业务上未必会启用swap以防止性能下降。 c,进程自己判断,认为部分内存段时间内不会使用,会尝试把它归还给内核。它的好处是不需要修改进程的虚拟地址空间,只是把内存页面(page)归还给内核,下一次访问到的时候,会因为page fault而重新分配物理内存。 另外需要注意的时候,处理page fault的过程中,需要持有进程的内存的锁(current->mm->mmap_sem)。 2,TLB shootdown 例如某服务器有40CPU,那么就意味着可以同时运行40个task。 例如某业务有30个线程,且这30个线程都很忙,并行执行在30个CPU上。 因为30个线程共享地址空间,它们使用的是相同的页表(page table)。所以在运行这30个线程的CPU上,会加载相同的页表。 当代CPU为了加速TLB查找的速度,会使用cache,也就是说会把对应的页表项(page table entry)加载到TLB cache中。 在运行的某一个时刻,某1个线程执行了上述的page fault的case 3,也就是执行了系统调用int madvise(void *addr, size_t length, MADV_DONTNEED),想要释放1个page(4K大小),除了需要修改页表释放该page外,还需要确保CPU的TLB cache中也是没有该page的PTE的。因为如果TLB cache还有该PTE,那么CPU访问这个page就不会出错,而这个page已经被释放并分配给其他进程使用的话,就会造成安全问题。 在多核场景下,这个问题就变得更加复杂了。除了运行madvise的线程之后,还需要确保另外的29个线程运行的CPU的TLB cache也是没有该PTE的。为了实现这种效果,需要当前的CPU通知另外的29个CPU,执行clflush或者重新加载cr3。这个通知的过程需要发送IPI(inter processor interrup)。 发送IPI的这个过程,在x86上的体现就是需要CPU执行wrmsr指令,对应的操作是触发ICR。了解虚拟化的朋友应该知道,wrmsr这条指令在虚拟机上需要经过Hypervisor处理,性能更低一些。 除此之外,在执行madvise的过程中,还需要持有当前进程的内存的锁(current->mm->mmap_sem),而且这个锁的粒度比较大。 而jemalloc库,默认情况下,则会释放过期的内存,调用madvise(void *addr, size_t length, MADV_DONTNEED)。 3,smaps/smaps_rollup cat /proc/PID/smaps,可以查看进程的每一段VMA信息。
ps:我们用set存储了单个用户的文章点赞数据,有个小伙伴天天无聊就在那给文章点赞,点了几百万,那set里就有了几百万数据,这个可能就是一个大key
作者:zxcodestudy 原文:https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/94592472
我最近运维了一个网上的实时接口服务,最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。很明显是一个端口绑定冲突的问题,于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况,发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放,导致端口被占满(最高的时候6w+个),因此HttpClient建立连接的时候会出现申请端口冲突的情况。具体情况如下:
我在凤巢团队独立搭建和运维的一个高流量的推广实况系统,是通过HttpClient 调用大搜的实况服务。最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。很明显是一个端口绑定冲突的问题,于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况,发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放,导致端口被占满(最高的时候6w+个),因此HttpClient建立连接的时候会出现申请端口冲突的情况。
我最近运维了一个网上的实时接口服务,最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。
上篇文章说了CMS垃圾收集器使用以及三色标记如何解决cms的一些问题。分别有初始标记,并发标记,重新标记,并发清理,并发重置。
Node.js 做密集型运算,或者所操作的数组、对象本身较大时,容易出现内存溢出的问题,这是由于 Node.js 的运行环境依赖 V8 引擎导致的。如果经常有较大数据量运算等操作,需要对 Node.js 运行环境限制有充分的了解。
就上图而言, p1, p2 ,p3 ,p4 这四个进程在执行相对应的应用程序, 假设p1 先执行, p4 最后执行,那么我们就可以暂时将p4所需要的资源放到 磁盘中, 暂缓放到内存中 。而将真正需要内存的p1所需要的资源放到 内存中。
前几天我们讲到了缓存的读写策略(你一定要掌握这种缓存读写策略,开发必备)以及如何搭建高可用缓存系统(分布式缓存高可用方案,我们都是这么干的),都是为了能在基础架构上让我们的缓存命中率能更高,防止大量的请求直接穿透我们的后端存储系统例如MySQL数据库,造成数据库的带宽和连接骤升,从而拖垮我们的整个业务。
开设这个专栏的目的毫无疑问是给个人的成长做一个记录和归档,因为这段时间下来发现学东西一定要系统并且有目的循序渐进的学才有更快的成长,JVM的内容和细节是学不完的,所以要清楚学这个东西的作用是什么很关键,个人学这个东西无非就是为了面试以及了解底层原理,同时本着书到用时方恨少的原则编写专栏。
最近忙着把一个项目从MySQL迁移到MongoDB,在导入旧数据的过程中,遇到了些许波折,犯了不少错误,但同时也学到了不少知识,遂记录下来。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/
强大的深度神经网络,仍有很多待解决的问题。超限学习机(ELM)发明人、新加坡南洋理工大学副教授黄广斌认为,ELM能够有效地拓展神经网络的理论和算法。近日,黄广斌发表文章《超限学习机:筑梦普适学习和普适智能(Extreme learning Machines: Enabling Pervasive Learning and Pervasive Intelligence)》,介绍了团队在最近三年的四个研究方向,包括突破深度学习的一些弱项、面向普适学习的超限学习机芯片、打破机器学习和生物学习之间的壁垒等。文章认为
在大数据时代,处理超大规模数据是算法工程师需要面对的重要问题。本文将以在内存受限环境下,求一个大文件中词频最高的Top N词为例,探讨一种基于堆结构与外部排序的解决方案。
Nginx ("engine x") 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,特点是占有内存少,并发能力强,事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好,中国大陆使用nginx网站用户有:百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等
在我的文章《使用开源工具识别 Linux 性能瓶颈》中,我解释了一些使用开源的图形用户界面(GUI)工具监测 Linux 性能的简单方法。我的重点是识别 性能瓶颈,即硬件资源达到极限并阻碍你的 PC 性能的情况。
基本原理:因为元素范围很大,内存超限,不能使用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,每次都在一个可以接受的范围内进行,逐步缩小。
春暖花开的季节来临,外出旅游的人群也越来越多。无论是景区、公园、博物馆、步行街等场所,客流超载非常大,给游客带来的体验较差,同时也存在安全隐患。
滑动窗口在计算机科学领域中我认为有两层概念,一种是计算机网络中的滑动窗口协议,另一种则是滑动窗口算法,他们在计算机科学领域都有非常广泛的应用,接下来我将用一篇文章来讲述滑动窗口协议和滑动窗口算法在计算机网络和软件编程领域的应用场景和原理,开始表演~
如果是保存不重要的数据可以使用RDB方式(比如缓存数据),如果是保存很重要的数据就要使用AOF,但是两种方式也可以同时使用。
熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜,对其中的技术栈也如数家珍,如下图一把梭走起:
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