很多小伙伴在学操作系统的时候,学习到内存管理的部分时,都会接触到分段内存管理、分页内存管理。 但很多人学完以后一头雾水: 到底现在用的是分段还是分页? 段寄存器这个东西现在还在用吗?...在开始之前,我们还是先来简单复习一下,操作系统书上讲到的Intel x86 CPU架构下的分段式内存管理和分页式内存管理。...通过将内存空间划分为若干个段,然后采用段基地址+段内偏移的方式访问内存,这样能访问1MB的内存空间了! 那时候,段寄存器有4个,分别指向不同的段。...变化1: 在32位时代,段寄存器又增加了两个:fs、gs,这两个段寄存器有特殊用途。 变化2: 段寄存器里面存放的不再是段基地址,而是一个叫段选择子的东西。注意,注意,一切的变化都从这里开始。...2 分页式内存管理 相比分段式内存管理,可能大家对分页式内存管理要熟悉的多。
Oculus Rift追踪传感器价格下调至59美元 自上星期宣布Rift头显和Touch手柄降价100美元之后,Oculus再次宣布产品降价消息:追踪传感器永降20美元,现仅需59美元(合约人民币410...降价后,一整套设备的价格将从 798 美元降至 598 美元。 VRPinea独家点评:Oculus这是给大家发妇女节福利的节奏吗?...UCVR成立于2014年11月,曾推出包含输入及输出设备的VR体验套装UCVR KIT,VR直播方案,近期又针对VR线下店推出了军事风格体验方案。
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。
上线之后不久,发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑,但几天之后由于宣传火爆,随着用户的增多,这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。...而压力测试则是将各种因素考虑到极点来对服务器进行专业性和系统性的测试,以便较大程度上改善系统的瓶颈和了解服务器承载量,所以游戏上线前是非常有必要对服务器做一次完整专业的压力测试的。 ?...2.单个服务器进程的内存使用率 观察进程运行过程中的内存利用率可以初步判断进程是否存在内存泄漏的风险。...开发人员可以依据压测整个过程中内存使用率的走势,判断出内存变化是否合理,对于不太合理的情况再使用valgrind或者其他工具来定位出内存泄漏的代码。...4.整机内存使用率 观察整机内存使用率变化可以检测机器内存在高压力时是否吃紧,以便及时调整硬件资源配置。 ?
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
JAVA堆内存管理是影响性能主要因素之一。 堆内存溢出是JAVA项目非常常见的故障,在解决该问题之前,必须先了解下JAVA堆内存是怎么工作的。 先看下JAVA堆内存是如何划分的,如图: ?...JVM内存划分为堆内存和非堆内存,堆内存分为年轻代(Young Generation)、老年代(Old Generation),非堆内存就一个永久代(Permanent Generation)。...如果内存碎片化严重,也就是两个对象占用不连续的内存,已有的连续内存不够新对象存放,就会触发GC。...JVM堆内存常用参数 参数 描述 -Xms 堆内存初始大小,单位m、g -Xmx(MaxHeapSize) 堆内存最大允许大小,一般不要大于物理内存的80% -XX:PermSize 非堆内存初始大小,...当这一块内存用完了,就将存活的对象复制到另一块上,然后再把已使用的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对半个内存区回收,也不用考虑内存碎片问题,简单高效。缺点需要两倍的内存空间。 ?
前提:某大型跨境电商业务发展非常快,线上机器扩容也很频繁,但是对于线上机器的运行情况,特别是jvm内存的情况,一直没有一个统一的标准来给到各个应用服务的owner。...经过618大促之后,和运维的同学讨论了下,希望将线上服务器的jvm参数标准化,可以以一个统一的方式给到各个应用,提升线上服务器的稳定性,同时减少大家都去调整jvm参数的时间。...总结: Jvm调优这块还是有一定难度的有时候我们会碰到下面这些问题:OutOfMemoryError,内存不足、内存泄露、线程死锁、Java进程消耗CPU过高。...这些问题在日常开发容易忽视,比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存,而不会深究问题根源,但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。
操作系统--虚页面管理之页面置换算法 系统的内存并不是无限大,操作系统会为每个程序分配内存,当访问的地址块不在内存中,就要从外存(即硬盘,U盘等)调入,这就是所说的缺页异常。...实现方法: 最简单的页面置换算法,每次淘汰最先调入内存的页面。由操作系统维护一个所有在当前内存中的页面的链表,最早进入的放在表头,最新进入的页面放在表尾,每次淘汰队首页面。...LRU置换算法的硬件支持 寄存器为每个在内存中的页面配置一个移位寄存器,用来记录某进程在内存中各页的使用情况。...实现:CLOCK算法是给每一个页面设置一个访问位,用来标识是否最近被访问过,Clock维护的是内存中页面组成的循环链表。当页面被装入内存时,或是内存中的页面被访问时,访问位被置为1。...举例如下: 内存中共分配3个页面资源 改进后的Clock算法(二次机会法) 由 访问位A 和 修改位M 可以组合成下面四种类型的页面: 最近既未被访问,又未被修改(Visit=0, Modify=0
运营不得力,买服务器的钱不知道去了哪里,游戏里卡的要死,偶尔办个活动还没半点吸引力,能不被玩家骂你是无良运营商吗?GM们能不天天被骂家指着骂吗?……呃,又扯远了。 赶紧先把服务器重启吧。...玩家们很快又回来了,不得不为玩家们的毅力和执着精神而感动,更为自己的错误而愧疚,凌晨时分,服务器启了又宕,宕了又启,如此反复,可热情的玩家们依然陪着我在折腾。...原来能跑1000人的服务器,由于同时运行了两个相同的进程,使得CPU和内存开销都翻了倍,结果是只能跑500人了。还是要加服务器。 看来只能更深一层,从架构设计上来动手了。...再不然,为对象提供一个从已有的内存数据构造的方法,这样便可以使用共享内存来保存现场数据,再从共享内存中恢复出原来的对象。...显然的,当服务器进程出现意外宕机时,内存中所有的数据都丢失了,这也就造成了玩家数据的回档,而且玩家在游戏中呆的时间越长,回档的损失就越大。
但是内存开销比较大,除了要保存数据,还要保存前后节点的指针。并且每个节点是单独的内存块,容易造成内存碎片 ziplist是一块连续的内存,不用前后项指针,节省内存。...当一个ziplist只存一个元素时,quicklist又退化成双向链表了 ziplist越长,为ziplist分配大的连续的内存空间难度也就越大,会造成很多小块的内存空间被浪费,当quicklist只有一个节点...,元素都存在一个ziplist上时,quicklist又退化成ziplist了 「所以我们可以在redis.conf中通过如下参数list-max-ziplist-size来决定ziplist能存的节点元素...这样新增加的指针又组成了一个新的链表,但是节点数只有原来的一半。 如下为查找23的过程,查找的过程为图中红色箭头指向的方向 23首先和7比较,然后和19比较,都比他们大,接着往下比。...字符串能转为整数存储的话,则以整数的形式进行存储(string用int编码存储,intset存储元素时,会先尝试转为整数存储) 在最新的github代码中redis又设计出个listpack的数据结构来取代
今天摩拜推送红包活动之后,傍晚时分,服务器又挂了,这次应该和9月份服务器宕机不一样,在9月份宕机的时候技术储备不足,这么长时间摩拜单车都没有把服务器问题解决,看来技术部门需要背一下黑锅了。...这是一个具有基本功能和数据分离的架构,用户和支付等相关逻辑都在应用服务器这块,当受到大量的用户请求冲击的时候,应用服务器则会超载并且造成资源不足,当服务器响应缓慢的时候,客户端逻辑如果处理不好,则会对服务器造成二次伤害...按照最小修改原则,应该采用服务降级的模式来处理,也就是在应用服务器前端增加请求过滤,让应用服务器能够支撑的请求数量请求到应用服务器,超出应用服务器服务范围的时候,把请求丢弃,这样即可保障部分用户的使用,...当用户负载降下来的时候再做后续修改(其实摩拜单车后台还有另外一个隐患,那就是车锁服务器是个长连接服务器,随着单车投放越来越多,长连接的服务器的负担也会越来越重)。...,这应该是部分分区用户命中了故障的校验服务器的原因。这种架构看似完美,实际上也存在分区单点故障的风险,需要服务器和客户端双向配合才能完成多点负载协调。
今年5月20日左右,第一次从 kswapd0 占用这系统的资源,I/O 持续过高且极其消耗内存中发现服务器被植入了挖矿病毒。...腾讯安全威胁情报中心安全大数据显示,亡命徒(Outlaw)僵尸网络已造成国内约2万台 Linux 服务器感染,影响上万家企业。...Shellbot 利用物联网(IoT)设备和 Linux 服务器上的常见命令注入漏洞进行感染。...来源:《亡命徒(Outlaw)僵尸网络感染约2万台 Linux 服务器,腾讯安全提醒企业及时清除》 安全建议 建议企业 Linux 服务器管理员检查服务器资源占用情况,及时修改弱密码,避免被暴力破解。...若发现服务器已被入侵安装挖矿木马,可参考以下步骤手动检查、清除: 删除以下文件,杀死对应进程: /tmp/*-unix/.rsync/a/kswapd0 */.configrc/a/kswapd0 md5
上面 pmap 输出的内容里,有一些静态文件所占用的大小不在 Java 的 heap 里,因此作为一个Web服务器,赶紧把静态文件从这个Web服务器中人移开吧,放到nginx或者CDN里去吧。...,如果你有服务器健康监控,记得这个频率别太高,否则健康监控变成致病监控了。...4.4 QPS每秒查询率(Query Per Second) 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量...从以上概念来看吞吐量和响应时间是衡量系统性能的重要指标,QPS虽然和吞吐量的计量单位不同,但应该是成正比的,任何一个指标都可以含量服务器的并行处理能力。...《高性能服务器架构 》这篇文章的第2节就是说的是这个问题的。 究竟多少算合适?google 了一大圈,没有一个确切的解释。
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。
Typecho博客系统显示服务器占用内存的插件,代码很简单,这插件作者是12年写的,我用了已经不能用,我通过自学的一丢丢的PHP基础,简单的整理了一下,又能用了,奇怪的知识又涨了 插件截图 调用代码
之前我们知道了对象是怎么诞生,然后在内存中安家的,不过对象终归有一天也会“死亡”,那它“死亡”的时候,虚拟机都干了什么呢?又怎么判断一个对象”死“没”死“呢?...今天一起学习一下虚拟机是怎么把分配出去的内存,“拿”回来的。 想搞懂内存回收,顺着三个问题往下捋就可以很清楚的梳理好这块内容。 目录: 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 怎么回收?...内存回收 自动收集程序运行产生的“垃圾”,回收这部分内存这种思想并不是起源于 Java ,而是早 Java 30 年的 Lisp 语言*(作者:John McCarthy)*。...我们也先思考 Lisp 作者对垃圾收集,内存回收提出的三个问题 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 怎么回收? 哪些内存需要回收?...所以 堆、方法区 这两块内存区域就是需要进行回收的内存。同时这部分内容和程序运行密切相关,具有不确定性,比如你写了1w个类,但实际只使用1个,那在堆和方法区中也只有1个对象的内存大小的区域被使用。
在 Red Hat Enterprise Linux 中,以下是设置合适的交换分区大小的规则:物理内存 交换分区(SWAP)<= 4g 至少 4G4~16G 至少 8G16G~64G 至少 16G64G...~256G 至少 32G例如我的linux vps 是2G内存 ,我给swap设置为了 4G图片
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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