其中运维的同学问我，你存储的数据size 和实际的数据 size 是不一样的，我回答那是mongodb 自带的数据压缩功能。...但后续的问题我模糊了,例如磁盘和内存的数据是否完全一致，压缩的比率是多少，等等。人无完人，我也不是DB 百科全书。不过好在还不是中年油腻大叔，模糊了那就learning 去。...这主要是根据CPU 磁盘的消耗,压缩，以及算法的复杂度等因素考虑。 首先要确认的是，磁盘存储的数据与在内存中的数据一定是不一样的，要不怎么还有压缩一说。...关于压缩比率的问题，其实没有一个具体的固定的比率这和存储的数据是有关的，下面有一个图，这是 percona 的一个 PPT 中曾经提到的压缩的比率还是比较高的 ?...所以在设计MONGODB 的时候，不能因为MONGODB 自带压缩功能 snappy，就可以随意的存储数据尤其是KEY 设计的不应该太长。因为在怎样你的数据在内存中是要打回原形的。
之前一直不懂那些主机提供商是如何限制和监测虚拟主机的资源消耗的 刚才发现，原来通过PS命令可以看到 ps –aux 就可以看到具体进程的占用情况了 可以用定时脚本来使用ps，检测进程情况，来监控虚拟主机
最近腾讯云有台服务器有几次登陆的时候和以前比稍微慢了点，就用 Xshell 连接上去看了一下 CPU 的占用情况，同时观察腾讯云服务器后台的 CPU 实时监测，二者结合起来看看目前这台云服务器的运行情况如何...监测 CPU 和内存占用可以用安全狗之类的软件客户端在本地电脑实现，那样同样需要安装服务器端，会占用一些资源；不爱安装软件或者偶尔才观察一次的可以看看下面手动的办法。...能够看到系统已经持续运行了 215 天，当前时刻 CPU 占用情况 23.4%，内存使用情况也是蛮好的。下面的列表还能看到是哪些用户占用了 CPU 和内存，及占用百分比。 ?...下拉还能看到内存监控、带宽监控、硬盘使用情况监控等等，数据很丰富详细，不过对于 Linux 主机搭建的普通网站来说，主要是 CPU 占用不能经常 100%，如果持续太高的话就要检查是哪个进程占用的，或者是否网站流量涨了需要升级配置...经过查看近 24 小时及 7 天 CPU 占用情况来看，总体来说这台腾讯云Linux 服务器的 CPU 占用及内存使用情况还都是蛮理想的。
1、为了接入不同通常会有中断控制器,不同硬件连接到中断控制器上,每个硬件的中断有一个中断编号IRQ。...2、当一个硬件中断发生时,CPU会根据中断编号查到对应的中断服务处理程序,将当前执行上下文压栈,并将程序计数器设为中断处理程序的地址。这样中断处理程序就抢到了CPU。...缓存一致性（cache coherence）问题 在单CPU系统中，存在多级的硬件缓存（hardware cache），一般来说会让处理器更快地执行程序。...带缓存的单CPU ? 两个有缓存的CPU共享内存 事实证明，多CPU的情况下缓存要复杂得多。 例如，假设一个运行在CPU 1上的程序从内存地址A读取数据。...这一普遍的问题称为缓存一致性（cache coherence）问题。
对于原子操作，需要使用CPU提供的“lock”指令，对于CPU乱序需使用CPU内存屏障。...不同CPU架构的一致性模型 注：LOAD为读操作，STORE为写操作。...7. x86-TSO x86-TSO是Intel推出的一种CPU内存一致性模型，特点是只有“Store Load”一种情况会重排序，也就是“Load”可以排（乱序）在“Store”的前面，因此不需要...其它的架构有： 1) NUMA（Non-Uniform Memory Access，非统一内存访问），基本特征是将CPU分成多个模型，每个模型多个CPU组成，具有独立的本地内存和I/O槽口等；...2) MPP（Massive Parallel Processing，海量并行处理结构），基本特征是由多个SMP服务器（每个SMP服务器称节点）通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源
一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32- - 4096KB。 L2 由于L1级高速缓存容量的限制，为了再次提高CPU的运算速度，在CPU外部放置一高速存 储器，即二级缓存。...0.2 缓存同步协议 多CPU读取同样的数据进行缓存，进行不同运算之后，最终写入主内存以哪个CPU为准 在这种高速缓存回写的场景下，有一个缓存一致性协议, 多数CPU厂商对它进行了实现。...对缓存中数据进行了改动，需要通知给其他CPU 这意味着，CPU处理要控制自己的读写操作，还要监听其他CPU发出的通知，从而保证最终 一致。...0.3 问题 缓存中的数据与主内存的数据并不是实时同步的，各CPU (或CPU核心)间缓存的数据也不是 实时同步。在同一个时间点，各CPU所看到同一内存地址的数据的值可能是不一致的。...Java编程语言内存模型 通过检查执行跟踪中的每个读操作，并根据某些规则检查该读操作观察到的写操作是否有效来工作。 只要程序的所有执行产生的结果都可以由内存模型预测。
cpu公用一个总线访问内存，每个cpu有自己的缓存，缓存相互独立，会由于缓存产生一致性问题，解决这种问题有很多协议，常见的是MESI协议，其定义了一些缓存读写操作需要遵循的规范。...Exclusive：只有本cpu有该内存的cache，而且和内存一致。本cpu的写操作会导致转到modified状态。...Invalid：一旦cache line进入这个状态，cpu读取数据必须发出总线事件，从内存读。通过扩展cpu数量可以提高这种架构性能，但是SMP服务器cpu利用率最好是2-4个cpu。...NUMA 非一致性内存访问架构：相对于SMP来讲，他是由多个cpu组成，每个cpu都有自己独立内存，总线，io等。...不同cpu之间可以通过互联模块进行通信交互，使得每个cpu都可以访问整个服务所有内存，当访问本地内存的效率远高于远程内存。
各CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access) 对SMP服务器进行扩展的方式包括增加内存...由于每个CPU必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源，因此随着CPU数量的增加，内存访问冲突将迅速增加，最终会造成CPU资源的浪费，使CPU性能的有效性大大降低。...NUMA服务器的基本特征是具有多个CPU模块，每个CPU模块由多个CPU(如4个)组成，并且具有独立的本地内存、I/O槽口等。 ?...2 三种体系架构之间的差异 2.1 NUMA、MPP、SMP之间性能的区别 NUMA的节点互联机制是在同一个物理服务器内部实现的，当某个CPU需要进行远地内存访问时，它必须等待，这也是NUMA服务器无法实现...所有处理器只能访问同一个物理存储器，因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问(UMA)结构体系，一致性意指无论在什么时候，处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。
我们在选择缓存策略进行时空转换的时候，必须明确我们要转换的时间和空间是否合理，是否能达到效果。...也就是服务器进程，会在每次读取缓存前，根据一些特征数据，快速的判断内存中的缓存和源数据内容，是否有不一致（是否脏）的地方，如果有不一致的地方，就自动清理这条数据的缓存。...一致性哈希策略是针对任何一个任务，看看这个任务所涉及读写的数据，是属于哪一片的，是否有某种可以缓存的特征，然后按这个数据的ID或者特征值，进行“一致性哈希”的计算，分担给对应的处理进程。...但是缺点是每个通信消息，都必须经过编码、解码、收包、发包这些过程，对处理延迟有一定的消耗。...所以有时候可以采用一些更简单，但可能承受一些不一致性的策略：对于读操作，每个节点的读都建立缓存，每次读都判断是否超过预设的读冷却时间x，超过则清理缓存从持久化重建；对于写操作，么个节点上都判断是否超过预设的写冷却时间
CPU缓存是位于CPU和内存之间的临时寄存器，它的容量不大，但交换速度高于内存，CPU把频繁交换的数据放在缓存中，以后需要的时候直接从缓存中读出，从而避免访问速度较慢的内存。...可以将动态内容缓存存储在磁盘上，磁盘空间大、廉价，可以存储大量的缓存文件，这是种比较容易部署的方法。 一个动态网页根据URL参数不同，会产生多种不同的结果，而每种结果都必须生成对应的缓存文件。...所以动态内容的缓存机制必须能够判断缓存何时失效，何时重新生成新的缓存。 为每个缓存标记一个过期时间，动态内容每次对缓存进行过期检查，这是种常见的缓存过期检查策略，当然方法有很多。...而memcached就是利用内存空间来保存缓存数据，减少了不必要的磁盘IO，另一方面，memcached在存储区中维护着对每个key的过期检查，一旦过期，memcached将自动删除过期的key，这种过期检查很方便...SSI技术可以在任何一款主流的Web服务器中找到相应的模块。一旦网页支持SSI，那么每次请求的时候服务器必须通读网页内容，查找include标签，这需要大量的CPU开销。
缓存穿透 缓存穿透：数据库中没有当前数据，Redis中当没有该数据(在Redis库中查不到对应的key) 解决方案：在Redis中添加key，设置value为空设置该缓存的时间短点。...该策略可以立即清除过期数据，对内存友好，但是会占用大量的CPU资源去处理过期数据，从而影响Redis的执行响应时间。 2.惰性过期：请求时会判断key是否过期，过期则删除。...该策略最大化地节省CPU资源，对内存不友好，导致大量Key没有再次被访问，占用大量内存。 3.定期过期：每隔一定的时间，会扫描数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。...该策略是前两者的折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。...Partition Tolerance(分区容错性)：发生网络分区时，需要继续服务，也必须保证数据的一致性。
，以此弥补服务器内存读写速度的效率问题； 处理器、高速缓存、主内存的交互关系如下： 当系统运行时，CPU执行计算的过程如下： 程序以及数据被加载到主内存 指令和数据被加载到CPU缓存 CPU执行指令，...总结： 内存屏障（Memory Barrier)是一个CPU指令，两个作用： 1.保证特定操作的执行顺序 2.保证某些变量的内存可见性 如果服务器是单核CPU，那么这些步骤不会有任何的问题，但是如果服务器是多核...为了解决这个问题，CPU制造商制定了一个规则：当一个CPU修改缓存中的字节时，服务器中其他CPU会被通知，它们的缓存将视为无效。...所以对于JMM定义的主内存，大部分时候可以对应堆内存、方法区等线程共享的区域，这里只是概念上对应，其实程序计数器、虚拟机栈等也有部分是放在主内存的，具体看虚拟机的设计。...一般重排序可以分为如下三种： 单线程环境里面确保程序最终执行结构和代码顺序执行的结果一致。处理器在进行重排序时必须要考虑指令之间的数据依赖性。
可以通过登录云服务器控制台，进入云服务器实例的详情页面，即可查询到该云服务器实例使用的密钥信息。 03 重启实例之后无法连接（登录），如何处理？ 这可能是由于你的服务器 CPU/内存负载过高导致的。...如果是业务进程占用了大量 CPU 或内存资源，建议分析业务程序是否有优化空间，进行优化或者 升级服务器配置。...如果是腾讯云组件进程占用了大量 CPU 或内存资源，请通过 在线支持 联系我们进行进一步定位处理。...域名所有者与证件信息不一致。请你核实域名所有者与提交的证件信息是否完全一致，如不一致，请你将信息修改一致后再次提交审核。 证明资料不清晰、不完整或者无法打开。请你提交格式正确、清晰完整的证件照片。...02 域名必须要备案吗？ 域名不是必须要备案，但需要进行实名认证，域名是否需要备案的场景如下： 需要备案： 域名指向托管于中国内地（大陆）服务器的网站需要完成备案。
功能 当一个服务进程在后端运行时（daemon），作为开发者我们关注的信息主要有以下几点： 服务进程是否正在运行，isalive 服务进程的内存使用率，是否存在未回收（释放）的内存 服务进程的cpu使用率...，在计算量大的情况下是否需要分片处理、延时处理 服务进程的实时响应时间和吞吐量 而作为一个运维人员，关注的不仅仅是node服务进程的相关信息，还包括物理主机的使用状况： 物理硬盘所剩存储空间 内存、cpu...之所以没有采用传统的数据库是由于读写表的性能，如为了防止多个进程同时写表造成冲突必须进行锁表等操作，而且读写硬盘的性能相对内存读写较低；之所以没有采用IPC+事件机制实现多进程通信，主要是由于node提供的...该节点与客户端的会话session相绑定，一旦会话超时或者连接断开，该节点就会消失，并触发对应事件，因此利用该种特性可以设置node服务的isalive（是否存活）功能。...每当对应工作进程的数据发生变化时则修改对应znode节点的数据，在具体实现中每个znode节点存储的是json数据，便于node端直接解析。
分段 首先，如果要让 CPU 通过切换来实现多个程序的同时运行，就必须在物理内存的基础上，将内存分段，从而实现多个进程所使用内存段的隔离，让两个进程即便使用相同的地址，实际上也访问到不同的物理内存。...与此同时，用来调度进程切换的操作系统的存在，就势必让整个系统中存在可共用的内存，那么，在进程跳转过程中，就必须要考虑内存是否可读写、可访问、权限、类型等等属性。...内存的分段与保护 — GDT 如图所示，内存通过全局描述符寄存器 GDTR 指向的全局描述符表 GDT 划分为了多个段，每个段对应 GDT 中一个描述符所记录的 32 位段基址 + 16 位段界限的组合...分页 通过 LDT 进行各进程内存的划分和隔离存在一些问题： 有限的内存上运行多个进程，每个进程使用的内存必须被限制在 LDT 描述的空间内，如果进程想要使用更多的内存显然就不可能了，而每个进程究竟能使用多大的内存是由操作系统创建...12、13 位，用于控制 IO 敏感指令的执行，具体参看下文介绍 同时，内存段分为一致代码段与非一致代码段： 非一致代码段 — CPL 必须等于 DPL 且 RPL 必须小于等于 DPL，才能通过 jmp
若要实现热迁移，那么外部共享存储服务器便是必不可少的，因为必须要保证源ESXi主机和目标ESXi主机都可访问虚拟机文件，所以在热迁移之前必须把虚拟机配置文件都迁移到外部共享存储之上。...ESXi主机 3、源ESXi主机将克隆期间发生改变的内存信息记录在内存对应图上（也有人成为心电图） 4、当虚拟机内存数据迁移到新ESXi主机后，源ESXi主机会使虚拟机处于静止状态，此时虚拟机无法提供服务...（仅仅一两秒钟而已），然后将内存对应图克隆到新ESXi主机。...静止状态所需要的时间极为短暂 5、新ESXi再根据内存对应图恢复内存数据，完成后两台ESXi主机对于这台虚拟机的内存就完全一致 6、最后在新ESXi主机运行该虚拟机，并在源ESXi主机中删除内存数据（自动删除...5、如果使用标准交换机，必须确保所有ESXi主机的端口组网络标签一致。 6、所有ESXi主机使用的CPU供应商必须一致（Intel或AMD） 案例环境： ?
NUMA将CPU和相近的内存配对组成节点，在每个NUMA节点里，CPU都有本地内存，访问距离短，性能好。...NUMA采用分组的形式，限制一个NUMA节点里面的CPU数量和内存大小，并使用缓存一致性内部连接总线将各个NUMA节点连接起来，如图2所示。...在服务器CPU日益增多和虚拟化普及的时代，NUMA更能适应高密度虚拟化环境的要求。 ? 图1 ? 图2 虚拟机NUMA拓扑映射 2 那么虚机是否能用到NUMA的特性呢？...Hyper-V为虚机提供虚拟NUMA节点，虚拟NUMA的拓扑结构及原理与物理机的NUMA拓扑及结构一致，虚拟CPU和虚机内存组合成虚拟NUMA节点，每个虚机的虚拟NUMA节点都映射到相关的物理CPU上，...图3 举个例子，物理机有两颗CPU，每颗CPU有20个逻辑核，因此该物理机一共有40个逻辑核和256GB内存，所以每个CPU逻辑核对应约6.4GB内存。
其中，在多核心的 CPU 里，每个核心都有各自的 L1/L2 Cache，而 L3 Cache 是所有核心共享使用的。...事实上，数据不光是只有读操作，还有写操作，那么如果数据写入 Cache 之后，内存与 Cache 相对应的数据将会不同，这种情况下 Cache 和内存数据都不一致了，于是我们肯定是要把 Cache 中的数据同步到内存里的...在这个方法里，写入前会先判断数据是否已经在 CPU Cache 里面了： 如果数据已经在 Cache 里面，先将数据更新到 Cache 里面，再写入到内存里面； 如果数据没有在 Cache 里面，就直接把数据更新到内存里面...）的，这个脏的标记代表这个时候，我们 CPU Cache 里面的这个 Cache Block 的数据和内存是不一致的，这种情况是不用把数据写到内存里的； 如果当发生写操作时，数据所对应的 Cache Block...，某个 CPU 核心里对数据的操作顺序，必须在其他核心看起来顺序是一样的，这个称为事务的串形化（Transaction Serialization）。
前言：众所周知，cpu，内存，磁盘是一个服务非常重要的三个核心资源，本章将介绍SQL Server 内部的内存结构和内存管理。...SQL Server数据库与NUMA NUMA（非一致性内存架构）是为了扩展主板性能。在多个CPU服务器上，为了避免共享内存总线成为瓶颈，NUMA为每个CPU都单独设置了内存控制器。...通常认为理想缓冲池大小与实际缓冲池大小是一致的。如果不一致存在两种情况，1. 业务的压力不够是的数据没有被缓存起来。2. 物理内存不足，不能再将用户数据放在缓冲池中。...从这些指标中可以判断实例的内存是否不够用。 控制台提供的“内存占用” 对应的是 Total Server Memory (KB) 指标。...控制台提供的“执行计划缓存命中率”对应的是Cache Hit Ratio 指标。 “内存占用“这个指标，在实例启动后经过一段时间的运行，会和云上购买的实例最大内存基本一致，不用过多担心。
随着云计算技术的发展，服务器多核多 NUMA 架构得到了广泛的使用，得益于芯片架构设计上的缓存一致性协议，数据的一致性在不同 CPU 上访问得到了保证，为此必须要通过 TLB flush 操作的方式，invalid...一、认识 TLB flush TLB 是一种内存高速缓存，用于存储虚拟内存到物理内存的最新映射关系，它是芯片内存管理单元(MMU) 的一部分，驻留在 CPU 和 CPU 缓存之间、CPU 缓存和主存之间或者不同级别的多级缓存之间...当一个进程访问某段物理地址空间时，会先从 TLB 缓存中查找是否存在保留了其虚拟到物理地址映射的 entry，匹配上的过程又称之为 TLB 命中，倘若内存访问过程中，因为访问内存权限的修改，内存的释放或者迁移...所以必须要刷新 TLB 缓存以保证内存地址映射的一致性，这个操作过程就叫做 TLB flush，TLB flush 的操作通常由 CPU 硬件单元 MMU 操作来完成。...如上图所示： 其中 V 部分代表 cache entry 的是否有效； tag 匹配虚拟地址，在访问内存时，通过该 tag 找到对应的 TLB entry; cache line 表示一路 cache,
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