MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更84天,欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述实例优化中内存的管理。
墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更84天,欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述的是实例优化中内存ASMM管理方式
我们知道linux系统内核的主要工作之一是管理系统中安装的物理内存,系统中内存是以page页为单位进行分配,每个page页的大小是4K,如果我们需要申请使用内存则内核的分配流程是这样的,首先内核会为元数据分配内存存储空间,然后才分配实际的物理内存页,再分配对应的虚拟地址空间和更新页表。
Rust 是 Mozilla 基金会的一个雄心勃勃的项目,号称是 C 语言和 C++ 的继任者。一直以来,C/C++ 中的一些基本问题都没能得到解决,比如分段错误、手动内存管理、内存泄漏风险和不可预测的编译器行为。Rust 的诞生就是为了解决这些问题,并提高安全性和性能。
PGA,即程序全局区(Program Global Area),是Oracle体系机构的重要组成部分。Oracle 数据库对系统内存的总开销即是PGA+SGA。SGA主 要由库缓存(共享SQL区和PL/SQL区)和数据字典缓存组成。而PGA包含客户端连接服务器所派生的服务器进程的集合,每个服务器进程都拥有存放 数据和控制信息的私有内存区域。客户端进程和服务器端进程一一对应,由服务器端进程完成用户的请求,并将数据返回给客户端进程。
代码明明简单,日常跑没问题,怎么一大促就卡死甚至进程挂掉?大多因为设计时,就没针对高并发、高吞吐量case考虑过内存管理。
这段代码明明很简单,日常跑的都没问题,怎么一大促就卡死甚至进程挂掉?大多是因为设计时,就没针对高并发、高吞吐量case考虑过内存管理。
原文地址:牛客网论坛最具争议的Linux内核成神笔记,GitHub已下载量已过百万
①中断源发出中断请求; ②判断当前处理机是否允许中断和该中断源是否被屏蔽; ③优先权排队; ④处理机执行完当前指令或当前指令无法执行完,则立即停止当前程序,保护断点地址和处理机当前状态,转入相应的中断服务程序; ⑤执行中断服务程序; ⑥恢复被保护的状态,执行“中断返回”指令回到被中断的程序或转入其他程序。 上述过程中前四项操作是由硬件完成的,后两项是由软件完成的。
年前去过上海掌门集团(做无线wifi万能钥匙的那一家)和百度面试过一次,前者问了linux下gcc的malloc函数如何分配内存的,后者在二面时通过一个链表的数据结构也间接地问到了这个问题。我面试的职位是后台C++开发。 且不说面试会可能会遇到这个问题,我们很多服务器程序在长周期或者大量访问的情况后会变得反应迟钝,排查原因发现占用内存会随着请求数量的增多不规律而且不正常地增长,和内存泄漏一样。如果使用valgrind这样的内存泄露工具排查却发现并无内存泄露,其根本原因是内存碎片造成的。这也是我们在开发高性
EM主页:服务器(Server) -> 数据库配置(Database Configuration) -> 内存指导(Memory Advisors)
Redis 和Couchbase都是基于内存的数据存储系统。在它们各自的官方描述中,Couchbase是高性能,高伸缩性和高可用的分布式缓存系统;Redis是一个开源的内存数据结构存储系统。
对于软件开发人员而言,了解内存管理很重要。随着Python在软件开发中得到广泛使用,编写高效的Python代码通常意味着需要编写内存高效使用的代码。随着大数据的使用越来越广泛,内存管理的重要性不容忽视。无效的内存管理会导致应用程序和服务器端组件运行缓慢。内存泄漏通常会导致花费大量时间进行测试和调试,它还会严重破坏数据处理并引起并发处理问题。
STM32是一款单片机,它由意法半导体公司制造。ST是意法半导体的简称,M是指微控制器(也就是单片机的)MCU的第一个英文字母,32是指32位的CPU,它的CPU是采用的ARM公司的Cortex-M系列的内核设计。
require是无条件包含,也就是如果一个流程里加入require,无论条件成立与否都会先执行require,当文件不存在或者无法打开的时候,会提示错误,并且会终止程序执行
最近swoole在php中越来越知名,很多人说swoole给与了php的新生,有swoole的php可以和node js,go等语言抗衡,那么,我们从技术角度来说,swoole到底实现了什么,如果没有
Memory Manager(译为内存管理器)是 kubelet 内部的一个组件,旨在为 Guaranteed QoS 类型 pod 提供保证内存(和大页内存)分配功能,该特性提供了几种分配策略:
Memcached作为一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统,在各种需要缓存的场景都适用。因此,各大公司都需要程序员掌握使用Memcached,那么在面试中面试官会怎么考察应聘者对Memcached的掌握程度呢,今天来盘点一下常考Memcached面试题,希望可以帮助到有面试需求的小伙伴们。
在MongoDB中,加载各种依赖的lib到内存、管理客户端请求、元数据管理存储等工作都需要占用内存,但其实内存使用的大部分还是在存储引擎和客户端连接请求处理方面。
MySQL的NDB CLUSTER开发团队宣布NDB Cluster 8.0 正式发布。
Linux服务器运行一段时间后,由于其内存管理机制,会将暂时不用的内存转为buff/cache,这样在程序使用到这一部分数据时,能够很快的取出,从而提高系统的运行效率,所以这也正是Linux内存管理中非常出色的一点,所以乍一看内存剩余的非常少,但是在程序真正需要内存空间时,Linux会将缓存让出给程序使用,这样达到对内存的最充分利用,所以真正剩余的内存是free+buff/cache
MySQL查询缓存,query cache,是MySQL希望能提升查询性能的一个特性,它保存了客户端查询返回的完整结果,当新的客户端查询命中该缓存,MySQL会立即返回结果。
但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了。
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
Windows 11让你升级的最大好处之一就是,可以让你的PC更加流畅,当然他们也是确实为此努力了。
对于微软来说,Windows 11让你升级的最大好处之一就是,可以让你的PC更加流畅,当然他们也是确实为此努力了。
Oracle SGA (System Global Area) Oracle 系统全局区,包含实例的数据和控制信息,由所有服务进程和后台进程共享。
在本篇博文中,我们将了解什么是 Java 中的内存泄漏,以及关于 Java 内存泄漏场景的错误认知进行简要解析。
不同的业务,设计也不尽相同,但至少都一些共同的追求,比如性能。 做服务器开发很多年了,有时候被人问到,服务器性能是什么呢?各种服务器间拼得是什么呢? 简单的回答就是QPS,并发数,但有时候想想也许也不对。 QPS与并发数是针对同样的业务而言的,业务不同,相同的服务器能承受的压力也会不同。 性能,也许可以打个俗点的比方: 服务器就是一艘船,性能就是船的容量,开的速度,行得是否稳当。 该用的用,该省的省。能用内存就别用IO,CPU则能少用就少用,相同的QPS,CPU和内存用的少点的性能就要比用的多点好,同样,Q
swap空间有两种形式:一是交换分区,二是交换文件。总之对它的读写都是磁盘操作。 linux内存通过 virtual memory 虚拟内存来管理整个内存, 虚拟内存管理着物理内存,也管理着swap交换空间。 Swap分区,即交换区,Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
Wasm的进展将帮助我们构建更好、更安全、更具可移植性的应用程序,充分享受真正共享函数的好处。
Hadoop开源社区新技术层出不穷,大家可能对Map/Reduce(YARN)/Spark很熟悉,最近又新增了一个Flink,也是大有来头。 Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案,它支持批量和基于流的数据分析,且提供了基于Java和Scala的API。从Apache官方博客中得知,Flink已于近日升级成为Apache基金会的顶级项目。 从Flink官网得知,其具有如下主要
为进程分配内存的百分比,默认是50,vm.overcommit_memory = 2 的情况下生效
Memcached 是一个开源的 ,高性能的内存绶存软件 ,从名称上看 Mem 就是内存 的意思, 而 Cache 就是缓存的意思。 Memcached 的作用: 通过在事先规划好的 内存空间中临时绶存数据库中的各类数据, 以达到减少业务对数据库的直接高并 发访问, 从而达到提升数据库的访问性能, 加速网站集群动态应用服务的能力。
最近接触到很多面试相关的内容,所以就专门整理了以下,内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈。 后续会出专门的面试视频专题,欢迎关注。
最近在学习.NET的并行计算技术,学到一个服务器NUMA架构,NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会,AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱,英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比,至强5500采用了非一致性存储结构(NUMA),它在一块芯片上增加了向内存控制器的并行化访问路径增加非统一内存访问。可以看这篇文章
如果程序需要进行系统态级别的资源有关操作(如文件管理、进程控制、内存管理),就必须通过系统调用的方式向操作系统提出服务请求,并由操作系统代为完成。
管理内存的基本问题是知道什么时候保留它包含的数据,什么时候丢弃它,以便可以重用内存。这听起来很容易,但实际上是一个难题,它本身就是整个研究领域。在理想的世界中,大多数程序员都不必担心内存管理问题。不幸的是,在手动和自动内存管理中,不良的内存管理实践可以通过多种方式影响程序的健壮性和速度。
1、内核分类 内核(Kernel)在计算机科学中是操作系统最基本的部分,主要负责管理系统资源。 中文版维基百科上将内核分为四大类: 单内核(宏内核); 微内核; 混合内核; 外内核。 宏内核 宏内核(Monolithic kernel),是个很大的进程。它的内部又能够被分为若干模块(或是层次或其他)。但是在运行的时候,它是个单独的二进制大映象。其模块间的通讯是通过直接调用其他模块中的函数实现的,而不是消息传递。 宏内核结构在硬件之上定义了一个高阶的抽象界面,应用一组原语(或者叫系统调用)来实现操作系统的
Linux是一款强大的操作系统,被广泛应用于各种环境中本文将深入探讨Linux性能优化的多个方面,包括系统监控、进程管理、内存管理、磁盘I/O优化、网络性能优化等,并通过具体代码示例进行实践。
先从swap产生的原理来分析,由于linux内存管理比较复杂,下面以问答的方式列了一些重要的点,方便大家理解:
承接上一篇深受好评的文章:《【Java 大厂真实面试经历】我和阿里面试官的一次“邂逅”(附问题详解)》 。时隔 n 个月,又一篇根据读者投稿的《5 面阿里,终获 offer》改编的 “Java 大厂真实面试经历” 文章来啦!希望这样形式的文章,你们能够喜欢,也希望你们可以从这篇文章中切实学到东西。
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