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宝塔面板+云服务器内存经常爆满如何优化?

很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux...为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。...1、优化mysql内存占用 mysql服务通常是占用内存较高的服务之一,最消耗内存的,因此我们需要调整优化性能,点击mysql设置-性能调整。...3、卸载不需要的一些软件 以阿里云为例,阿里云服务器会自动运行阿里云盾。比如安装了多个版本的php,但是使用的却使用一个,则保留一个版本的即可,去掉多余的php。...5、启用流量控制方案,安装防火墙 网站被频繁的高并发访问也会带来高内存的占用,因此要注意屏蔽恶意访问,非正常的访问流量,避免服务器和网站被攻击导致高内存的占用。 ?

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    如何有效阻止 90% 服务器攻击

    前言 很多服务器时不时地被黑掉。因此,我决定编写一个简短的教程,向您展示如何轻松地保护您的Linux服务器。...这并不是一个全面的安全指南,但是它可以帮助你阻止几乎 90% 的流行后端攻击,如暴力破解登录尝试和 DDoS。 下面来介绍具体如何操作。 2....▐ 3.2 添加到服务器 使用以下命令将上面生成的公钥添加到服务器 ssh-copy-id username@remote_host 将 username 和 remote_host 替换成你自己服务器的真实用户名和服务器的...▐ 3.3 登录服务器 使用下面命令登录服务器 ssh username@remote_host 将 username 和 remote_host 替换成你自己服务器的真实用户名和服务器的IP地址,这一次不会提示输入密码...保持系统为最新时间 许多安全协议是利用服务器的系统时间来运行 cron 工作、日期日志和执行其他关键任务。 如果服务器的系统时间不正确,可能会对你的服务器产生负面影响。

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    为什么服务器内存硬件上的黑色颗粒这么多?

    之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒,今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。 各位从事服务器端开发的同学天天都在开发代码,代码都需要内存。确实了解一下服务器内存硬件是挺有有必要的。...所以我特地找来了一个服务器内存条来。下图是一个 32 GB 服务器内存条的正面和反面图。 可见服务器内存上有很多的黑色颗粒,相比下面的台式机内存颗粒要多很多。...在服务器应用中,处理的一般都是非常重要的计算,可能是一些推荐计算,也可能是一笔订单交易,对出错的容忍度是很低的。另外一台服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年。...服务器一般采用的是 RDIMM(带寄存器双列直插模块)或者 LRDIMM(低负载双列直插内存模块)。无论是 RDIMM 还是 LRDIMM,都比普通的内存要多一个带寄存器的时钟驱动器(RCD)模块。...简单总结一下,服务器内存硬件上颗粒数量更多的原因有3个 需要 ECC 功能,需要比普通内存多 1/8 的颗粒数来支持 ECC 需要 RCD 模块降低地址等控制信号干扰影响,将单条容量做到更大 需要 DB

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    服务器经常被ddos攻击怎么办?

    服务器经常被ddos攻击怎么办?...攻击者并不直接攻击目标服务IP,而是通过伪造被攻击者的IP向全球特殊的服务器发请求报文,这些特殊的服务器会将数倍于请求报文的数据包发送到那个被攻击的IP。DDoS攻击是间接形成的。...在加上负载均衡方案后,链接请求被均衡分配到各个服务器上,减少单个服务器的负担,整个服务器系统可以处理每秒上千万甚至更多的服务请求,用户访问速度也会加快。 2....4.在自己的服务器端也可以做一些配置,比如在nginx服务器上做基于ip的频次限限制,也能起到一些作用。...2.准备多个服务器做反向代理(配置可以不高,能运行nginx就行,最好是那种空路由时间短的),每个反向代理服务器都指向主服务器节点,都绑定一个二级域名,都挂上不同的cdn。

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    Java---线程多(工作内存)和内存模型(主内存)分析

    JLS(Java语言规范)定义了一个统一的内存管理模型JMM(Java Memory Model)   Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存中,此处的主内存仅仅是虚拟机内存的一部分,而虚拟机内存也仅仅是计算机物理内存的一部分...Java内存模型分为主内存,和工作内存。主内存是所有的线程所共享的,工作内存是每个线程自己有一个,不是共享的。   ...每条线程还有自己的工作内存,线程的工作内存中保存了被该线程使用到的变量的主内存副本拷贝。线程对变量的所有操作(读取、赋值),都必须在工作内存中进行,而不能直接读写主内存中的变量。...不同线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量,线程间变量值的传递均需要通过主内存来完成,线程、主内存、工作内存三者之间的交互关系如下图: ?...read(读取):作用于主内存变量,把一个变量值从主内存传输到线程的工作内存中,以便随后的load动作使用 load(载入):作用于工作内存的变量,它把read操作从主内存中得到的变量值放入工作内存的变量副本中

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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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    面试中经常问到的 长连接&短连接,你了解的多吗?

    大家在面试中,经常会被面试官提问到,你知道长连接与短连接区别吗?想必一些人肯定也不知道。那么知道的人又能给面试官表达的全面吗?...首先说一下TCP/IP详解上讲到的TCP保活功能,保活功能主要为服务器应用提供,服务器应用希望知道客户主机是否崩溃,从而可以代表客户使用资源。...如果客户已经消失,使得服务器上保留一个半开放的连接,而服务器又在等待来自客户端的数据,则服务器将应远等待客户端的数据,保证功能就是试图在服务器端检测到这种半开放的连接。...服务器总共发送10个这样的探测 ,每个间隔75秒。如果服务器没有收到一个响应,它就认为客户主机已经关闭并终止连接。 客户主机崩溃并已经重新启动。...服务器将收到一个对其保证探测的响应,这个响应是一个复位,使得服务器终止这个连接。 客户机正常运行,但是服务器不可达,这种情况与2类似,TCP能发现的就是没有收到探查的响应。

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    Pandas使用技巧:如何将运行内存占用降低90%!

    数据科学博客 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程:仅需进行简单的数据类型转换,就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%,机器之心对本教程进行了编译介绍...在这篇文章中,我们将了解 pandas 的内存使用,以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。...为了更好地理解如何减少内存用量,让我们看看 pandas 是如何将数据存储在内存中的。...通过首先读入 dataframe,然后在这个过程中迭代以减少内存占用,我们了解了每种优化方法可以带来的内存减省量。但是正如我们前面提到的一样,我们往往没有足够的内存来表示数据集中的所有值。...总结和下一步 我们已经了解了 pandas 使用不同数据类型的方法,然后我们使用这种知识将一个 pandas dataframe 的内存用量减少了近 90%,而且也仅使用了一些简单的技术: 将数值列向下转换成更高效的类型

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    谁动了我的内存,揭秘 OOM 崩溃下降 90% 的秘密

    最近一直在做内存和 ANR 相关的优化,接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化,以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。...虚拟内存和物理内存堆内存☼ Java 堆内存溢出 • 分配的内存到达 Java 堆的上限 • 可用内存很多,因为内存碎片化,没有足够的连续段的空间分配 • 对象的单次分配或者多次分配累计过大,...这篇文章我们重点介绍 虚拟内存和物理内存,下篇文章将会介绍堆内存, 堆内存是程序在运行过程中为对象分配内存的区域,它也属于虚拟内存的范围。...虚拟内存和物理内存介绍虚拟内存之前,我们需要先介绍物理内存,物理内存就是实实在在的内存(即内存条),如果应用直接对物理内存操作,会存在很多问题:安全问题,应用之间的内存空间没有隔离,会导致应用 A 可以修改应用...B 的内存数据,这是非常不安全的内存空间利用率低,应用对内存的使用会出现内存碎片化的问题,即使还有很多内存可以用,但是没有足够的连续段的内存分配,而导致崩溃效率低,多个应用同时对物理内存进行读取和写入时

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    【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

    本文我们讨论pandas的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少dataframe近90%的内存占用。...由此我们可以进一步了解我们应该如何减少内存占用,下面我们来看一看pandas如何在内存中存储数据。...由于不同类型的数据是分开存放的,我们将检查不同数据类型的内存使用情况,我们先看看各数据类型的平均内存使用量: 由于不同类型的数据是分开存放的,我们将检查不同数据类型的内存使用情况,我们先看看各数据类型的平均内存使用量...由于一个指针占用1字节,因此每一个字符串占用的内存量与它在Python中单独存储所占用的内存量相等。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型,并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%,仅仅只用了一点简单的技巧: 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型

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