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服务器内存监测

而对于程序员而言,如何避免内存泄漏也是一门学问,倘若不加以控制,那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案,而是在此之前的一步,通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ,最终的结果会展示各个时间点的内存情况,所以需要一个时间类,表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的,在销毁之前释放定时器;physicMemory和heapMemory获取图表div节点,用于echarts节点获取;systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆,后续可以将堆内存设定的再小一些,以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态,达到一定值会自动回收垃圾,占用率不会逐步提高,是个可控的系统。

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    服务器内存监测

    而对于程序员而言,如何避免内存泄漏也是一门学问,倘若不加以控制,那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案,而是在此之前的一步,通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ,最终的结果会展示各个时间点的内存情况,所以需要一个时间类,表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的,在销毁之前释放定时器;physicMemory和heapMemory获取图表div节点,用于echarts节点获取;systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆,后续可以将堆内存设定的再小一些,以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态,达到一定值会自动回收垃圾,占用率不会逐步提高,是个可控的系统。

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    linux服务器内存

    早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用,总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系:total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦

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    linux服务器内存——分析篇

    早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用,总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系:total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦

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    看懂服务器 CPU 内存支持,学会计算内存带宽

    在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。 关于CPU内存控制器中会有很多专技术细节。...而且不再像之前一样要求每个内存颗粒传输距离相等,工艺复杂度因寄存缓存器的引入而下降,使得容量也可以提高到 32 GB。主要用在服务器上。 下图是一个服务器RDIMM 32 GB 内存条。...这个服务器内存条不光正面有很多内存颗粒,连背面也有。可见服务器内存的颗粒数量比普通笔记本电脑、个人台式机的颗粒都要多很多。...另外一台服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年。因此总的来说,服务器对稳定性的要求极高,不允许比特翻转错误发生。 ECC 是一种内存专用的技术。...服务器 CPU 支持 RDIMM(带寄存器双列直插模块)和 LRDIMM(低负载双列直插内存模块)内存。这两种内存单条都有更大的容量。

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    服务器内存使用飙升的排查

    这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题,io会瞬间飙升到很高很高,造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大(网络连接数)。知道是哪个进程造成的,但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。麻烦之处在于很好的定位问题,重现实际的操作。没办法,只能针对socket服务特定的端口进行抓包。...服务器问题,无非就是资源不合理的使用,造成服务器内存,cpu,io,流量等相关资源出现非常不正常的波动,资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查,没有其他比较好的办法,只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多,一个个的排查相当痛苦。 出现问题,首先看日志。如果是线上的,先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志,访问日志是否有异常,确定是否有人扫机器。

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    Flutter 异步的实现示例

    Flutter 也有自己的消息队列,只不过队列直接封装在了 Dart 的线程类型 Isolate 里面了,不过 Flutter 还是提供了 Futrue 这个 API 来专门来操作各种消息,以及实现基于消息队列的异步...Flutter 的“异步”机制 这里的异步是加了引号的,可见此异步非真异步,而是异步。...await 这组关键字是系统提供的另一种实现 异步 任务的 API, async/await 底层还是用 Futrue 实现的,从使用上看是对 Futrue 的简化,本质上还是基于 消息队列 实现的异步,是 异步...每一个被await标记的句柄也是一个event,每创建一个Future就会把这个Future扔进event queue中排队等候安检~ Stream Stream 和 Future 一样都是异步操作,

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    在 Linux 服务器中创建桌面运行模拟浏览器有头模式

    但问题在于,当我们要在 Linux 服务器上面使用 Selenium 或者 Puppeteer 运行爬虫的时候,就会发现有头模式始终会报错。...这是因为,有头模式需要系统提供图形界面支持,才能绘制浏览器窗口,但是 Linux 服务器一般来说是没有图形界面的,所以有头模式一定会失败。...在这种情况下,为了能够使用模拟浏览器的有头模式,我们需要搞一个的图形界面出来,从而欺骗浏览器,让它的有头模式能够正常使用。 为了达到这个目的,我们可以使用一个叫做 Xvfb的东西。...所以当一个程序在 Xvfb 中调用图形界面相关的操作时,这些操作都会在虚拟内存里面运行,只不过你什么都看不到而已。...现在我们从服务器上把这个生成的screenshot.png文件拉下来,打开以后可以看到内容如下: 可以看到,虽然窗口比较小,但确实是有头模式下面的检测结果。

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