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shell脚本实现监控服务器mysql,解决服务器内存不足自动关闭mysql问题

这个问题困扰许久了,因为我的阿里云服务器只有500M和1G内存,往往在网站访问量大的时候就会导致服务器的apache进程过多之后导致mysql服务被自动关闭。 其网站表现就会是数据库无法连接。...之前尝试使用swap做交换区让服务器内存加大到2G,问题出现的频率就低了。...但是偶尔还是会在大并发的访问下导致内存不足,so,做了一个脚本,能够自动监控服务器mysql 的状态,如果发现进程关闭就自动重启。 首先检测和重启的shell脚本代码如下: #!...,然后运行这个脚本 sh mysql-listen.sh 然后看是否有信息说明服务器已经正在运行mysql且提供一个进程号。...原创文章,转载请注明: 转载自URl-team 本文链接地址: shell脚本实现监控服务器mysql,解决服务器内存不足自动关闭mysql问题 Related posts: linux下free查看内存命令详细解析

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    解读

    的大小只与对象的结构有关,与对象的实际内容无关。也就是说,无论字符串的长度有多少,内容是什么,浅的大小始终是24字节。...如上图A的保留集应为AC,B的保留集为DE 深(Retained Heap) 深是指对象的保留集中所有的对象的浅大小之和。 注意:浅指对象本身占用的内存,不包括其内部引用对象的大小。...一个对象的深指只能通过该对象访问到的(直接或间接)所有对象的浅之和,即对象被回收后,可以释放的真实空间。  ...A的深大小即为AC浅大小之和 对象的实际大小 这里,对象的实际大小定义为一个对象所能触及的所有对象的浅大小之和,也就是通常意义上我们说的对象大小。...那么对象A的浅大小只是A本身,不含C和D,而A的实际大小为A、C、D三者之和。而A的深大小为A与D之和,由于对象C还可以通过对象B访问到,因此不在对象A的深范围内。

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    前言 ,顾名思义,是长得像个草堆一样的数据结构。但在计算机存储里面,一般使用数组来表示。 按照的性质区分,可分为大顶,小顶。 大顶:所有的parent节点值都要大于其child节点。...对于某个节点,如果不满足的性质,需要这个节点加一调整。...建立大顶后,将大顶顶元素与末尾元素进行交换,然后再调整交换后的顶,不过此时的大小减一,最后位置元素不可参与调整范围里。如此反复。...make_heap() 用给定的数据建立一个,默认大顶,小顶要设置比较函数,保证最大值在所给范围的最前面,其他值的位置不确定 push_heap() 往中压入一个元素 pop_heap() 排出顶元素...用原数组建成一个小顶,之后取顶最小的两个元素,相加后再加入到中,一直到这个小顶顶大于给定的K。

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    我们在很多情况下都听到“”这个计算机术语,那么“”到底是什么呢?...在数据结构中,是一种数据结构,具体一点,最常用的就是二叉, 二叉就是一棵完全二叉树(以下简称),我们可以利用这种数据结构来完成一些任务,典型的例子:堆排序就是利用来实现的一种高效的排序方式。...这是一个很重要的规律,对的操作基本上是基于这个规律来进行的 Ok,接下来我们看两个新概念:最小堆和最大堆。 最小堆:顶元素小于的任何一个直接子节点。...最大堆:顶元素大于的任何一个直接子节点。 注意: ①中任一子树亦是。...这里提示一下堆排序:每一次取出顶元素,然后把的最后一个元素提到顶,然后调用对应的建立最小(最大)的方法来维护这个,不断重复,直到整个为空。

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    的定义: 的由来:要从优先队列说起,优先队列的定义:一般的队列取出的值是先进先出,是按入队顺序去出的。那么优先队列则是按照元素的优先权的大小,比如总是取出一组数据中的最大数。...如下: 最好的办法就是完全二叉树来实现优先队列,我们知道完全二叉树最好的存储方式就是数组,而不是链表,可以说是集结了完全二叉树和搜索二叉树的特点。...的主要函数有如下: 其中最重要的函数就是插入和删除函数,本来我想自己给这几个函数写出来,写一个自己的算法,时间有限,直接放上课程的标准代码,以后有时间我在自己去写出来。...typedef struct HNode *Heap; /* 的类型定义 */ struct HNode {     ElementType *Data; /* 存储元素的数组 */     int...Size;          /* 中当前元素个数 */     int Capacity;      /* 的最大容量 */ }; typedef Heap MaxHeap; /* 最大堆 */

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    # # 什么是(Heap)是一个可以被看成近似完全二叉树的数组。 是一个完全二叉树。完全二叉树要求,除了最后一层,其他层的节点个数都是满的,最后一层的节点都靠左排列。...中每一个节点的值都必须大于等于(或小于等于)其子树中每个节点的值。 可以分为大顶和小顶。 对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的,叫作 “大顶”。...对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的,叫作 “小顶”。 # 如何实现 完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。...常见的操作: HEAPIFY 建:把一个乱序的数组变成堆结构的数组,时间复杂度为 O (n) 。...和优先级队列非常相似:往优先级队列中插入一个元素,就相当于往中插入一个元素;从优先级队列中取出优先级最高的元素,就相当于取出顶元素。

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    的实现 类型的创建 的物理结构本质上是顺序存储的,是线性的。但在逻辑上不是线性的,是完全二叉树的这种逻辑储存结构。 的这个数据结构,里面的成员包括一维数组,数组的容量,数组元素的个数。...这里我们用的向上调整算法。...对于删除头的数据,我们是把尾的数据覆盖头,元素个数减1,然后用的向下调整算法,进一步调整成堆。...创建成堆 升序——建大堆 顶一定是最大的,那么我们每一次把顶的元素和尾的数据进行交换,那么最后一个元素为最大的元素,最后再次调整成堆的形式,这样依次可以得到次大的,最后的最后得到一个升序的数组...降序——建小堆 顶一定是最小的,那么我们每一次把顶的元素和尾的数据进行交换,那么最后一个元素为最小的元素,最后再次调整成堆的形式,这样依次可以得到次小的,最后的最后得到一个降序的数组。

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    1.是一种常见的数据结构,通常用于实现优先队列等应用。...数组表示: 可以通过数组来表示,通过数组下标之间的关系实现的父子关系。...的操作: 主要支持两种基本操作:插入(Insert)和删除(Delete)。插入操作将新元素添加到中,而删除操作通常删除中的最大或最小元素,然后重新调整堆以保持的性质。...的应用: 广泛应用于各种算法和数据结构中。优先队列就是的一种应用,它能够以 O(log n) 的时间复杂度实现插入和删除最大或最小元素的操作。 堆排序: 堆排序是一种使用的排序算法。...建(Heapify): 在建阶段,我们将无序数组构建成一个二叉。通常采用自底向上的方式,从最后一个非叶子节点开始,逐步向上调整,保持的性质。

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    jvm 内浅析

    外快还是内快 普遍的说法是外内存会快一些,原因主要有: 直接内存 可以禁掉GC 在java进行IO读写的时候 java的bytes需要做一个copy copy到c的bytes 直接内存没有这一步...(注意这个copy不是 用户态和内核态的那个,java是-Xmx指定的,C是jvm的) 外内存优势在 IO 操作上,对于网络 IO,使用 Socket 发送数据时,能够节省内存到外内存的数据拷贝...clean方法,通过这个方法可以手动进行外内存回收,是外内存回收的关键。...final主要的区别体现在gc上的处理: Strong类型,也就是正常使用的类型,不需要显示定义,只要没有任何引用就可以回收 SoftReference类型,如果一个对象只剩下一个soft引用,在jvm内存不足的时候会将这个对象进行回收...上面我们知道,在申请内存不足时会进行System.gc,既然要调用System.gc,那肯定是想通过触发一次gc操作来回收外内存,不过我想先说的是外内存不会对gc造成什么影响(这里的System.gc

    1.4K20

    linux内存不足导致tomcat宕机

    情况,正常运行的服务器,突然tomcat不能访问了 因为服务器的内存是2g的,所以就怀疑是内存不够了,所导致 开始排查 ps -ef|grep tomcat 显示tomcat已经不在运行了 free...-m 查看内存,当时那台机器free,只有77了,这张图是后在自己电脑上截的 grep "Out of memory" /var/log/messages 查看系统日志,显示内存不足,杀死了一个java...这是由于Linux 内核有个机制叫OOM killer(Out Of Memory killer),,当系统内存不足的时候,out_of_memory()被触发,然后调用select_bad_process...程序 ps -ef|grep 6021 查看到6021是一个java程序 cat /proc/PID/oom_score 可以看到mysql的oom分数为63,java程序的oom分数为37 如何使内存不足时...(不推荐,如果是保护进程发生了内存泄漏,而又无法被系统杀死,可能会导致系统崩溃) 推荐优化系统,提高服务器配置 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/163649

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