在云数据中心环境中虚机迁移是最常见的，可通过管理员手工迁移以及通过虚机自动感知服务器负载来动态迁移，无论哪种迁移方式都要尽量做到迁移前后用户无感知，也是最基本的要求。
推测：idea启动正常，本地jar启动也正常，服务器空闲内存空间过小，初步推测可能由于内存过小的原因。
“ 这篇文章，同样给大家聊一个硬核的技术知识，我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想，来看你设计Kafka架构的技术大牛，是怎么优化JVM的GC问题的？
因为主存通常不能容纳处理器需要的所有程序和数据，计算机采用了被称为虚拟存储器的存储器管理系统。就像使用cache来匹配主存储器和CPU之间的速度差异一样，虚拟存储器用来加速二级存储器使其匹配主存储器。
虽然现在大家的手机以及电脑的内存空间是越来越大了，但是软件程序以及游戏占用的空间以及内存也在随之增加，像那种大型的网络游戏动不动就需要几十个GB的内存空间，这就意味着手机或者电脑需要拥有更高的配置才能支持运行，所以现在云游戏平台越来越受欢迎，通过先进的云计算技术为大家很好的解决了内存不足问题，那么云游戏arm服务器为何这么火爆？云游戏arm服务器最多可以容纳多少玩家？快来和小编一起看看吧！
为了减少购买昂贵的内存资源，可以暂时使用虚拟内存代替（根据运行的程序需求，性能会降低一些）。
大家都清楚Redis内存占用情况：与存储的数据量、配置参数、服务器内存大小等因素有关。在默认情况下，Redis 会使用尽可能多的内存，直到服务器的内存资源被占满。
在计算虚拟化大致可分为CPU虚拟化、内存虚拟化、I/O虚拟化，本期我们来聊聊内存虚拟化技术。在物理服务器中可以根据不同的计算需求配置不同容量的内存，如最常见的是配置256G以及512G。在虚拟化环境中这些内存会分配给不同的虚机使用。
----------------------------------------概述----------------------------------------
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。
查看日志，发现Pro程序爆异常kafka.common.MessageSizeTooLargeException。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该是足够使用的；但实际运行的情况是，会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了)，如下图所示。由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了？
无论是 windows 系统还是 linux 操作系统，在硬盘上都有一块虚拟内存的空间。 无论你使用的是哪个系统，都存在一个问题，那就是到底虚拟内存的空间需要多大呢？虚拟内存又是什么呢？ 本文就来详细介绍一下。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是，会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了)，如下图所示。同时，由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
引言 在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存
innodb_buffer_pool_chunk_size的值并不包含缓冲页对应的控制块的内存空间大小。
多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便；
0x00 UAF — pwnable.kr是一个韩国的CTF练习的网站，有很多经典的CTF题目供爱好者练习。 UAF(Use After Free)释放后重用，其实是一种指针未置空造成的漏洞。在操作系统中，为了加快程序运行速度，如果释放一块n字节大小的内存空间，当申请一块同样大小的内存空间时，会将刚刚释放的内存空间重新分配。如果指向这块内存空间的指针没有置空，会造成一系列的问题。 0x01 Fastbin — fastbin顾名思义，fast就是要快。所以fastbin旨在加快操作系统的内存分配速度，f
软件的核心载体是程序代码，软件开发的主要工作产出也是代码，但是代码被存储在磁盘上本身没有价值，软件要想实现价值，代码就必须运行起来。那么代码是如何运行的？在运行中可能会出现什么样的问题？
Redis变慢排查的上一篇，我们是基于Redis命令为入口，比如命令使用不得当，bigkey问题，以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的，认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
众所周知，从面向对象程序设计角度来讲，在Python语言中，不管类的名字是什么，构造方法的名字统一为__init__()，在创建对象时自动调用，用来对数据成员进行初始化；析构方法的名字统一为__del__()，用来释放对象占用的内存空间，在删除对象时自动调用。
关于新手开发者用户，若想建立一个简略的网站，只需经过以下5个步骤即可拥有属于自己的网站。
项目的开发，涉及到了服务器的运维，先来介绍下JVM相关的知识，也方便后期的使用。今天主要是说一说内存溢出和内存泄漏两件事。
1. 概念 ---- G1收集器（Garbage First）是从 JDK 1.7 u4 版本之后正式引入到Java的垃圾收集器，此类垃圾收集器主要应用在多CPU以及大内存的服务器环境下，这样可以极大地减少垃圾收集的停顿时间，以提升服务器的操作性能。引入此收集器的主要目的是为了在将来的某一个时间内可以替换掉CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器。 2. G1区域划分 ---- G1垃圾收集器采用的是区域化、分布式的垃圾收集器。其核心思想为将整个堆内存区域划分为大小相同的子区域（Regi
1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方，以方便系统快速做出响应。
当你可以从网站上获取网页，也可以将网页中有效的信息提取出来以后，接下来你会做什么？我想它一定是一个肯定的答案『获取整个网站的内容』，毕竟只获取网站上一个网页的内容听起来和看起来都不是那么的高大上，只有将整个网站的内容提取出来它才能称得上爬虫这个有科技感和高大上的名字。
前面说了lru链表，为了防止mysql的预读和全表查询刷新pool的频率太高，所以把lru链表分为young区域和old区域，但是频繁的移动lru链表也影响性能，所以当在young后半部1/4区域的时候，才会移动到最前面。初始数据从磁盘刷新到内存中，先是进入old区域，当超过1S之后继续访问，则会移动到young区域。预读分为两种，第一种是当mysql检测到执行语句按顺序查询超过一定值，则会吧下一个区的所有页全部都预先刷新到缓存页里，第二种就是13个页在同一个区，这时候会吧这个区的数据全部刷新到缓存页。
当我们物理内存小的时候，会出现OOM，然后服务自动死掉的情况。因为物理内存大小是固定的，有没有其他好的办法来解决呢？这里我们可以适当调整Linux的虚拟内存来协作。
OpenResty® 开源 Web 平台以高性能 和低内存占用著称。我们有一些用户甚至在嵌入式系统中运行复杂的 OpenResty 应用，比如机器人。也有一些用户在把他们的应用从其他技术栈（比如 Java，NodeJS 和 PHP）迁移到 OpenResty 之后，观察到内存使用量上的显著下降。
JVM本质就是一个进程，因此其内存空间（也称之为运行时数据区，注意与JMM的区别）也有进程的一般特点。深入浅出 Java 中 JVM 内存管理，这篇参考下。
jvm的内存模型在1.7和1.8有较大的区别，虽然本文是以1.8为例进行讲解，但是我们也是需要对1.7的内存模型有所了解。
公司某业务使用的Redis集群是自建的，前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。 老集群共有 350W key，占用内存 8.8 G，DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移，于是提前删除了这两百万key。 删除key后发现redis内存竟然几乎无变化，350W key删除了两百万，怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了？通过比对数据发现，计划被删除的数据确实已经删除了。 为什么删除了两百万key，内存未释放呢？这个问题一直困扰着我，通过查阅资料终于弄明白了。
尽管 Redis 的性能很好，但是有时候依旧满足不了应用的需要，比如过多的用户进入主页，导致 Redis 被频繁访问，此时就存在大量的读操作。显然单靠一台 Redis 服务器是完全不够用的 当主服务器不能正常工作的时候，我们希望从服务器代替原来的主服务器，作为灾备，以保证系统可以继续正常的工作 。
所以，当需要访问某个页的数据时，先从哈希表中根据表空间号+页号看看是否存在对应的缓冲页。
二.配置 proxy_cache_path /path/to/cache levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m max_size=10g inactive=60m use_temp_path=off; #path 缓存文件位置 #levels 设置缓存文件目录层次，1:2表示两级目录，将大量的文件放置在单个目录中会导致文件访问缓慢 #keys_zone 设置缓存名字和设置一个共享内存区，该内存区用于存储缓存键和元数据，有些类似计时器的用途。将键的拷贝放入内存可以使NGINX在不
前言：网络知识非常的重要，如果你不是做程序的，那么一些网络常识还是得知道的；而做程序的，就更不用说了，不仅需要了解一些网络知识，还是知道其原理，如果不了解原理，不敢说他不是程序员，但是总缺了点意思，就像去北京没去过长城一样。
堆内存变大后，虽然垃圾收集的频率减少了，但每次垃圾回收的时间变长。 如果堆内存为 14 G，那么每次 Full GC 将长达数十秒。如果 Full GC 频繁发生，那么对于一个网站来说是无法忍受的。
大致意思就是，他看了一个面经，说虚拟内存是 2G 大小，然后他看了我的图解系统 PDF 里说虚拟内存是 4G，然后他就懵逼了。
其中基节点是一块单独申请的内存空间（约占40字节）。并不在Buffer Pool的那一大片连续内存空间里。
零拷贝技术 是编写高性能服务器的一个关键技术，在介绍 零拷贝技术 前先说明一下 用户空间 与 内核空间。
前文中提到，Redis的字符串对象的底层数据结构有三种，分别是整数编码、EMBSTR编码和SDS编码。在不同使用场景下进行相互切换，起到节约内存的作用。
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
1.自我介绍，介绍项目。 2.程序内存崩溃了怎么办？ 答：gdb core dump文件，backtrace可以查看哪里有段错误 3.Linux下查看程序内存状况 答：top指令可以查看按内存大小排序的查询内存状况，或者查看/proc/pid/status文件，这个文件会记录进程id所代表的进程的内存状态 4.C++的重载 同名不同参数的函数，在链接的时候，符号表里会给同名函数取唯一的名字 5.C程序的编译过程 预处理：替换掉带#的东西，如#include,#define 编译：C源码翻译成汇编 汇编：汇编
随着Node的发展，JavaScript的运行已经不再局限于运行在浏览器中了，Node在服务端的应用使得越来越多的问题也显现出来。对于刚接触JavaScript的开发者来说，基本上很少会想到内存分配或者内存泄露的问题，为了跟上潮流，就讲解一下Node是如何合理高效地使用内存，防止内存泄漏。
1. 新生代可用GC策略 ---- 1. 串行GC（Serial Copying） 算法：复制（Copying）清理算法； 操作步骤： 扫描年轻代中所有存活的对象； 使用Minor GC进行垃圾回收，同时将存活对象保存到“S0”或“S1”区； 在上一次Minot GC的基础上进行“S0”和“S1”区的角色交换； *经历过许多次Minor GC依然存活的对象晋升到老年代。 2. 并行回收GC（Parallel Scavenge） 算法：复制（Copying）清理算法； 操作步骤：在扫描和复
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
