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
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。
查看系统内存有很多方法，但主要的是用top命令和free 命令 当执行top命令看到结果，要怎么看呢？这里说明一下： Mem: 666666k total, 55555k used,并不是代表你的应用程序已经使用了55555k的内存,这55555k是包含了:应用程序内存 + 缓冲 + 缓存的内存的。 用free命令查看更直接： 下面是一个例子(单位是MB):
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。
top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
先来说说第一个问题：虚拟内存有什么作用？（如果你还不知道虚拟内存概念，可以看这篇：真棒！20 张图揭开内存管理的迷雾，瞬间豁然开朗）
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。
后端们最怕的事情之一就是服务器的负载突然飙升，这可能又意味着一个个夺目Call马上要打过来了。碰到这种情况怎么办，大家第一反应一定是登陆到服务器上，先敲一个top命令看看Load Average吧。今天这篇文章和大家说说怎么看这个“Load Average”。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当你的程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当你的程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数，当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的，而那些更加细致、专业的性能监测和调优，可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。 毕竟来说，系统性能监控本身就是个
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当你的程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数，当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的，而那些更加细致、专业的性能监测和调优，可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说，系统性能监控本身就是个大学
这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数，当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的，而那些更加细致、专业的性能监测和调优，可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说，系统性能监控本身就是个大学问。
统计信息区前五行是系统整体的统计信息。第一行是任务队列信息，同 uptime 命令的执行结果。其内容如下： top – 10:23:53 当前时间 up 1 day, 28 min, 系统运行时间 3 users, 当前登录用户数 load average: 1.70, 1.71, 1.47 系统负载，即任务队列的平均长度。 三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值。
在我们探究和优化Redis性能的过程中，「Redis内存碎片」是一个不可忽视的话题。
用了很久的Tomcat，没怎么看过它的优化，今天抽出时间研究了下，将内容记录下。 首先，是客户端访问tomcat的一个过程，如图所示： 图中间虚线框部分是 Apache基金下的服务器来做静态资源处理
1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
本文主要讨论I/O在底层是如何工作的。本文服务的读者，迫切希望了解Java I/O操作是在机器层面如何进行映射，以及应用运行时硬件都做了什么。假定你熟悉基本的I/O操作，比如通过Java I/O API读写文件。这些内容不在本文的讨论范围。
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问，
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
缓冲与缓冲的处理方式,是所有I/O操作的基础。术语“输入、输出”只对数据移入和移出缓存有意义。任何时候都要把它记在心中。通常，进程执行操作系统的I/O请求包括数据从缓冲区排出（写操作）和数据填充缓冲区（读操作）。这就是I/O的整体概念。在操作系统内部执行这些传输操作的机制可以非常复杂，但从概念上讲非常简单。我们将在文中用一小部分来讨论它。
本博文主要讨论I/O在底层是如何工作的。本文服务的读者，迫切希望了解Java I/O操作是在机器层面如何进行映射，以及应用运行时硬件都做了什么。假定你熟悉基本的I/O操作，比如通过Java I/O API读写文件。这些内容不在本文的讨论范围。
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。
本博文主要讨论I/O在底层是如何工作的。本文服务的读者，迫切希望了解Java I/O操作是在机器层面如何进行映射，以及应用运行时硬件都做了什么。 假定你熟悉基本的I/O操作，比如通过Java I/O API读写文件。这些内容不在本文的讨论范围。 缓存处理和内核vs用户空间 缓冲与缓冲的处理方式,是所有I/O操作的基础。术语“输入、输出”只对数据移入和移出缓存有意义。任何时候都要把它记在心中。 通常，进程执行操作系统的I/O请求包括数据从缓冲区排出（写操作）和数据填充缓冲区（读操作）。这就是I/O的整体概念
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？
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
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
共享内存是System V版本的最后一个进程间通信方式。共享内存，顾名思义就是允许两个不相关的进程访问同一个逻辑内存，共享内存是两个正在运行的进程之间共享和传递数据的一种非常有效的方式。不同进程之间共享的内存通常为同一段物理内存。进程可以将同一段物理内存连接到他们自己的地址空间中，所有的进程都可以访问共享内存中的地址。如果某个进程向共享内存写入数据，所做的改动将立即影响到可以访问同一段共享内存的任何其他进程。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
一、缓存是什么？ Cache 高速缓冲存储器，其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问。 位于速度相差较大的两种硬件/软件之间，用于协调两者数据传输速度差异的结构 二、缓存有哪几类？ 1、基于web应用的系统架构图 2、在系统架构中，不同层级之间为了加快访问速度，缓存都可以存在。 操作系统磁盘缓存->减少磁盘机械操作 数据库缓存->减少文件系统I/O 应用程序缓存->减少对数据库的查询 Web服务器缓存->减少应用服务器请求 客户端浏览器缓存->减少对网站的访问 三、操作系统缓存 1、文件系统提供的Dis
1、登录Terminal，执行：cat /proc/cpuinfo，就会显示出主机的CPU详细参数，如内核、频率、型号等等，以下是我Linux 系统主机的CPU：
作为一个计算机底层小白，在了解一个知识点的时候时常需要恶补很多基础知识。 本文记录在了解LMDB过程中接触的知识点。
在C和C++语言开发中，指针、内存一直是学习的重点。因为C语言作为一种偏底层的中低级语言，提供了大量的内存直接操作的方法，这一方面使程序的灵活度最大化，同时也为bug埋下很多隐患。 因此，无论如何，我们都要对内存有一个清晰的理解。 1、对内存的分配 ---- 32位操作系统支持4GB内存的连续访问，但通常把内存分为两个2GB的空间，每个进程在运行时最大可以使用2GB的私有内存（0x00000000—0x7FFFFFFF）。即理论上支持如下的大数组： char szBuffer[2*1024*1024*1
Vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中，使用最多的是这个，除了sysstat工具包外，这个工具能查看的系统资源最多。
在 Linux 系统（比如 CentOS/RadHat、Debian/Ubuntu）上配置 lnmp环境，通过探针查看物理内存使用率：
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，
这次分享是腾讯后端面经，面试接近 1 小时，问了非常多的问题，涵盖Linux、数据库、C++、操作系统、计算机网络。
很多企业用户和个人站长上云都使用宝塔面板，宝塔面板搭建云服务器使运维成本也直线下降，可随着网站流量的增长，高并发大流量的网站会出现加载缓慢，卡顿，甚至还会出现“该页面无法显示”的尴尬状况，有大预算的哥们可以选择升级高配置的服务器，预算少的朋友可以参考本篇文章，优化一下自己的网站。
linux内存管理卷帙浩繁，本文只能层层递进地带你领略冰山轮廓，通过本文你将了解到以下内容：
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