之前刚接触服务器的时候，我还不太会看自己使用资源的情况，直到我使用hisat2比对的时候把服务器的资源（线程）全占满了【Linux||你的服务器怎么一片绿？】，我才开始去了解。
享元模式 （Flyweight Pattern）运用共享技术来有效地支持大量细粒度对象的复用，以减少创建的对象的数量。
系统已经不能再分配出你所需要的空间，比如系统现在只有1G的空间，但是你偏偏要2个G空间，这就叫内存溢出 例子：一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出。
大多数情况是这样的，因为 CPU 可以提高运算速度。但这不是绝对的，假如我们的程序里有很多锁的概念，那就无法体现出多线程的多核性。那可能 CPU 的多少就不会有显著效果。一般遇到这种情况，许多公司会考虑把服务拆开。这就涉及到成本问题，也就是说增加 CPU 并不是最优解，我们还是需要考虑如何去优化锁。不过思考具体优化前我们可以先了解下池化技术。
某些对象或者数据没有利用价值了，但是由于某些原因占用着内存，无法被回收，就造成了内存泄漏。
事故现象： 机房一台服务器运行一段时间后，突然发现系统资源即将被耗尽！ 1）top命令查看一下系统的cpu ram swap的使用情况 由上图分析，可以看出 1--共有602个进程，但其中有601个进
Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？答案是：不会让他出现存满的情况，在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小，存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢，还有LRU算法进行淘汰，等等。。。接下来就跟着作者一起探讨，Redis的内存淘汰策略。
答案是：不会让它出现存满的情况，在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小，存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢，还有LRU算法进行淘汰，等等。。。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。Emule服务器与设置 2004-02-09 LifeNT lifent.5i6.net 点击: 3614
它是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常是指，保证系统能够同时并行化处理海量请求
最近这两天登陆服务器，发现用 wget 下载文件的时候提示“No space left on device”，而且连使用 tab 键进行补全时也会提示该错误。
普通的 JDBC 数据库连接使用 DriverManager 来获取，每次向数据库建立连接的时候都要将 Connection 加载到内存中，再验证 IP 地址，用户名和密码(得花费 0.05s～1s 的时间)。需要数据库连接的时候，就向数据库要求一个，执行完成后再断开连接。这样的方式将会消耗大量的资源和时间。数据库的连接资源并没有得到很好的重复利用.若同时有几百人甚至几千人在线，频繁地进行数据库连接操作将占用很多的系统资源，严重的甚至会造成服务器的崩溃。
相比于普通的功能测试，性能测试对测试工程师的技能要求更高，一般来说，也只有中高级测试工程师才会有机会做性能测试。
数据库连接池相关资料： 关于数据库连接池的使用，首先我们要明白我们为什么要用它，对应普通的数据库连接操作，通常会涉及到以下一些操作是比较耗时的： 网络通讯，涉及到网络延时及协议通讯 身份验证，涉及安全性检查 连接合法性检查，主要是检查所连接的数据库是否存在 并发控制机制 构造并初始化输出缓冲区 连接成功后的信息保存，日志存储 服务器性能 数据库配置优化 系统分配内存资源 1.JDBC数据库连接池的必要性 在使用开发基于数据库的web程序时，传统的模式基本是按以下步骤： 1. 在主程序（如s
版权所属：SO JSON在线解析 原文地址：https://www.sojson.com/blog/194.html 我网站不知道什么时候，开始内存飙升，从 Tomcat 启动后，初始内存占用4%~5% 左右，到20%、40% 最后服务器卡死，SSH都连不上服务器，不得不重启。但是我知道是我程序的问题。然后分析问题，解决问题。陆陆续续持续了一个多月，下面分享解决思路。 一、定位造成内存溢出可能存在的问题 io流操作文档没关闭流。 往一个静态集合变量里一直压栈。 连接没释放。 Java队列没消耗。 Eh
目录 学习目标 原理 分配 释放 代码 内存管理控制器 内存管理宏定义 内存管理数组 总结 ---- 学习目标 本节我们要来学习的是内存管理实验，主要用来解决的问题其实和C语言中数组遇到的问题类似，就是我们不知道到底需要多少内存，为了避免数组越界，我们只能定义一个很大的数组，但是在单片机这种“寸土寸金”的地方就很不现实了，所以我们必须引入C语言中的内存管理函数malloc和free了。 原理 我们采用的原理是分块式内存管理，主要就是通过内存管理表来得知哪些内存是空的
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。 内存泄露 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。 memory leak会最终会导致out of memory！ 内存溢出就是你要求分配的内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。 内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出！比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出. 以发生的方式来分类，内存泄漏可以分为4类： 1. 常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。 2. 偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境，偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。 3. 一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。 4. 隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序，需要运行几天，几周甚至几个月，不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以，我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。 从用户使用程序的角度来看，内存泄漏本身不会产生什么危害，作为一般的用户，根本感觉不到内存泄漏的存在。真正有危害的是内存泄漏的堆积，这会最终消耗尽系统所有的内存。从这个角度来说，一次性内存泄漏并没有什么危害，因为它不会堆积，而隐式内存泄漏危害性则非常大，因为较之于常发性和偶发性内存泄漏它更难被检测到
在启动应用时，发现应用一启动就挂掉，线程号一闪就没了，有点奇怪，查看一下错误日志。报了一个错: Invalid initial heap size: -Xms9g
我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。
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。
这个标题很吸引眼球实际上内容也应该很好玩. 问题的产生是最近我们在各个数据库进行数据库安装规范的事情,而在规范后,安装的第一台机器,进行压测就惨遭崩溃.
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
DHCP（DynamicHost ConfigurationProtocol，动态主机配置协议）通常被应用在大型的局域网络环境中，主要作用是集中的管理、分配IP地址，使网络环境中的主机动态的获得IP地址、Gateway地址、DNS服务器地址等信息，并能够提升地址的使用率。
来源：https://juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70
某日线上登录出现故障,排查日志发现HttpClient请求时随机分配到的端口被占用,导致第三方登录拉取信息时无法拉取成功,错误如下:
在Spring中@transactional注解，开启事务的时候，在使用方法调用的时候形成方法依次向下调用，
JVM调优是作为每一位Java程序员必备的技能。我们平时打代码一般很少接触到，只有真正部署过线上项目，并且遇到相应的非代码逻辑导致的问题时。为了更好地使用计算机的资源，我们有必要学习一下JVM调优。
通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小。
前端不仅要做页面展示层，还负责着数据交互的部分，不要等到后端人员做好工作了前端才开始对接，那样太被动了。
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一 种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
设计的目的就是当上面提到的+buffers/cache表示的可用内存都已使用完，新的读写请求过来后，会把内存中的部分数据写入磁盘，从而把磁盘的部分空间当做虚拟内存来使用。
很多前端都喜欢用 console.log 调试，先不谈调试效率怎么样，首先 console.log 有个致命的问题：会导致内存泄漏。
最近深感C++项目实践经验太少，所以想找个项目练练手，看到MySQL数据库连接池的项目时间比较短，代码行也还行，还能学到锁机制，多线程等，把之前听到的知识都实践一遍，何乐而不为呢！
上次给老公们说过了死循环cpu飙高的排查过程，今天就带着老公们看看堆内存溢出我们一般怎么排查的。
最近闲来无事发现一款免费的，号称使用智能语义分析算法的WAF（SafeLine，也叫雷池WAF）于是打算搭建试用一下 。
在持续集成和持续部署的技术栈中，Gitlab也是非常重要的部分，Gitlab主要应用于代码版本管理，不管是什么样的公司，都会应用到代码版本管理的部分。Gitlab它是基于Ruby On Rails开发的Git项目仓库，它的官方地址是:https://gitlab.com/，想深入了解的同学可以到Gitlab的官方去看它的doc的文档说明。在本文中主要今天主要介绍Gitlab环境的搭建，操作系统是Centos7.5（特别强调说明，如果是低配置的服务器，搭建Gitlab服务器后，启动Gitlab后，服务器的占用会被占用很多，所以需要特别的注意）。
单个应用程序 + 单个数据库这套基础开发套餐我相信每个人都经历过，甚至在初期它们还有可能部署在同一台服务器上。既然应用程序和数据库分属于两个不同的进程，所以这个问题本质上还是两个进程之间的通信问题。
普通的JDBC数据库连接使用 DriverManager 来获取，每次向数据库建立连接的时候都要将 Connection加载到内存中，再验证用户名和密码(得花费0.05s～1s的时间)。需要数据库连接的时候，就向数据库要求 一个，执行完成后再断开连接。这样的方式将会消耗大量的资源和时间。数据库的连接资源并没有得到很 好的重复利用。若同时有几百人甚至几千人在线，频繁的进行数据库连接操作将占用很多的系统资源，严 重的甚至会造成服务器的崩溃。
电脑系统使用时间长了都会变的卡顿，因为使用过程中产生大量的文件和垃圾，和硬盘读写过程中产生的碎片，一般使用一段时间电脑卡顿我们都会选择重装系统，但是对于某些朋友来说重装系统时一件很麻烦的事，因为许多软件需要重装，打印机之类的驱动也需要重装，需要花费大量的时间，那么电脑卡顿怎么不重装系统让电脑运行流畅呢？下面小编就教大家如何优化电脑系统，一起来学习吧。
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