一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
Redis变慢排查的上一篇,我们是基于Redis命令为入口,比如命令使用不得当,bigkey问题,以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的,认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
在做redis内存清理时我们会关注redis的实时内存占用,即通过info memory命令查看内存使用情况:
redis 作为一个内存型数据库,在使用中常常会遇到的问题就是内存碎片的问题。 redis 并没有维护自己的内存池,而是直接通过操作系统中 malloc 族的各个函数来实现在堆内存上的动态分配和释放,这就增加了 redis 对内存管理的复杂度,尤其是在频繁插入数据和删除数据的场景下, 操作系统堆内存中会造成大量碎片,导致实际占用的系统内存远大于 redis 本身所需要占用的内存,从而造成资源的浪费。 本文我们就来看看如何去处理这个问题。
公司某业务使用的Redis集群是自建的,前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。 老集群共有 350W key,占用内存 8.8 G,DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移,于是提前删除了这两百万key。 删除key后发现redis内存竟然几乎无变化,350W key删除了两百万,怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了?通过比对数据发现,计划被删除的数据确实已经删除了。 为什么删除了两百万key,内存未释放呢?这个问题一直困扰着我,通过查阅资料终于弄明白了。
我们知道物理内存是以页为单位进行管理的,每个内存页大小默认是4K(大页除外)。申请物理内存时,一般都是按顺序分配的,但释放内存的行为是随机的。随着系统运行时间变长后,将会出现以下情况:
赵金生,linux内核爱好者,就职于杭州某大型安防公司,担任Linux BSP软件工程师。对进程调度,内存管理有所了解。希望能通过对linux的学习,提升产品软件性能及稳定性。该文章为私人学习总结,不存在公司网络安全问题。
③ 引导内存分配器 : 页分配器 , 块分配器 , 不连续页分配器 , 连续内存分配器 , 每处理器内存分配器 ;
作为面试经历都很丰富的兄弟们,应该或多或少被问到或者自己亲身经历过这个问题,问题如下:
随着业务的发展, Redis集群内存使用量暴涨, 即使删除了部分数据, 内存占用量依然没有明显下降.
作为内存数据库,内存空间大小对于 Redis 来说是至关重要的。内存越多,意味着存储的数据也会越多。但是不知道你有没有遇到过这样的情况,明明空间很大,但是内存的使用却不是很理想。
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。
指分配给用户的内存空间中未被使用的部分。例如进程需要使用3K bytes物理内存,于是向系统申请了大小等于3Kbytes的内存,但是由于Linux内核伙伴系统算法最小颗粒是4K bytes,所以分配的是4Kbytes内存,那么其中1K bytes未被使用的内存就是内存内碎片。
JVM可以说是为了Java开发人员屏蔽了很多复杂性,让Java开发的变的更加简单,让开发人员更加关注业务而不必关心底层技术细节,这些复杂性包括内存管理,垃圾回收,跨平台等,今天我们主要看看JVM的垃圾回收机制是怎么运行的,希望能够帮到大家,
对象是否存活: ①.引用计数算法: 描述:每个对象有一个引用计数属性,新增一个引用时计数加1,引用释放时计数减1,计数为0时可以回收. 优势:简单高效 缺点:对于循环引用的对象无法回收(两个对象相互引用) ----------------------------------- ②.可达性分析算法: 描述:GC的时候首先会根据一系列可以被定义为GC Roots的对象作为起始点依次往下搜索 这个搜索的路径即为引用链,若对象没有被引用链连接到GC Roots,则将标记为可清除(证明此对象是不可
Redis也是对外服务,所以Google四个黄金指标同样适用,还从延迟、流量、错误、饱和度分析Redis关键指标。
使用过 Redis 的同学应该都知道,它基于键值对(key-value)的内存数据库,所有数据存放在内存中,内存在 Redis 中扮演一个核心角色,所有的操作都是围绕它进行。
127.0.0.1:7001> config set activedefrag yes
当Redis中清理了大量的Key之后原先Redis申请的内存(used_memory_rss)将继续持有而不会释放,此时查看内存信息将会看到存在大量的内存碎片。那么,Redis的内存碎片可以清理么,该如何清理呢?
节点的内存碎片化严重,导致docker运行容器时,无法分到大的内存块,导致start docker失败。最终导致服务更新时,状态一直都是启动中
Redis 作为优秀的内存数据库,其拥有非常高的性能,单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右。但也正因此如此,当我们在使用 Redis 时,如果发现操作延迟变大的情况,就会与我们的预期不符。
作者:kevine 前言 在 Redis 的实际使用过程中,我们经常会面对以下的场景: 在 Redis 上执行同样的命令,为什么有时响应很快,有时却很慢; 为什么 Redis 执行 GET、SET、DEL 命令耗时也很久; 为什么我的 Redis 突然慢了一波,之后又恢复正常了; 为什么我的 Redis 稳定运行了很久,突然从某个时间点开始变慢了。 这时我们还是需要一个全面的排障流程,不能无厘头地进行优化;全面的排障流程可以帮助我们找到真正的根因和性能瓶颈,以及实施正确高效的优化方案。 这篇文章我们就从可能
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这时我们还是需要一个全面的排障流程,不能无厘头地进行优化;全面的排障流程可以帮助我们找到真正的根因和性能瓶颈,以及实施正确高效的优化方案
关于 Redis 的运维,我的经验仅限于安装、备份,而且还是最简单的利用一些面板工具。之前很多篇文章中我都强调过,我没有 Redis 的主从及分布式的真实项目经历。经历过的流量最大的项目也只是一台 Redis 实例就抗住了。毕竟 Redis 具有号称单机单实例写入 8万/秒 ,读取 11万/秒 的能力,咱们一般的项目根本达不到啊。而且即使机器性能有差异,减一半,甚至减三分之一,3万/秒 的读取和写入的系统咱也没接触过。(最大接触到的是 3000条数据/秒 写入 List 队列)
标记-清除分为标记和清除两个阶段,在标记阶段jvm会在需要回收的对象上面打上标记,标记阶段完成后,jvm开始执行清除动作,这个阶段会清除掉那些被标记的需要回收的对象。内存整理前后对比:黑色是存活对象,灰色是垃圾对象
Serial GC, 它是最古老的垃圾收集器, “Serial”体现在其收集工作是单线程的,并且在进行垃圾收集过程中,会进入臭名昭著的“Stop-The-World”状态。当然,其单线程设计也意味着精简的GC实现,无需维护复杂的数据结构,初始化也简单,所以一直是Client模式下JVM的默认选项。 从年代的角度,通常将其老年代实现单独称作Serial Old,它采用了标记-整理(Mark-Compact)算法,区别于新生代的复制算法。Serial GC的对应JVM参数是:-XX:+UseSerialGC
GC ROOT , 通过引用标记来识别哪些是垃圾 GC ROOT 范围 : 被栈中声明引用的,被方法区内静态变量声明引用的 等
上一节我们讲解分代和垃圾回收算法,这一节我们来讲解老年代重要的垃圾收集器:cms收集器。这一节的内容同样比较多。
我们之前在生产环境上遇到过很多起由操作系统的某些特征引起的性能抖动案例,其中 THP 作案次数较多,因此本文将和大家分享 THP 引起性能抖动的原因、典型的现象,分析方法等,在文章的最后给出使用THP 时的配置建议及关闭方法。
程序在垃圾回收上花费了98%的时间,却收集不会2%的空间。 假如不抛出GC overhead limit,会造成:
有一点需要注意的是:CMS并发GC不是“full GC”。HotSpot VM里对concurrent collection和full collection有明确的区分。所有带有“FullCollection”字样的VM参数都是跟真正的full GC相关,而跟CMS并发GC无关的,cms收集算法只是清理老年代。
缺点: 当Serial收集器想进行垃圾回收的时候,必须暂停用户的所有进程,即stop the world。
今天办了健身卡,顺带健身房待了一会。真是好家伙啊!这还是工作之后第一次去健身。这段时间比较忙,没有写什么文章,就简单分享一篇还没发的存货吧!
Python的垃圾回收机制有两种(也可以说一种:叫引用计数): 一是引用计数, 二是隔代回收.
作为一名Java程序员,我们每天都在程序里不停地去new对象,但是你知道这些被new出来的对象,最后是怎么被回收的吗?
原文:https://blog.markvincze.com/troubleshooting-high-memory-usage-with-asp-net-core-on-kubernetes/ 译文:https://www.csharpkit.com/2017-11-13_50283.html
通过 CONFIG SET maxmemory 100mb或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限制。当达到内存最大值,会触发内存淘汰策略删除数据。
这些算法没有好坏优劣之分 , 都有各自的 优势 和 弊端 , 都有各自的 使用场景 ; 一般的垃圾回收 , 都是几种垃圾回收算法结合起来一起使用 , 不同的场景下 , 使用不同的垃圾回收算法 ;
继续我们的配置文件的学习,上回我们已经学习完了整个 Redis 配置文件的前半部分,今天我们就向后半部分进发。这一部分的内容说实话有更多的内容是更偏门的,都不知道是干嘛用的。还是那句话,本着了解的态度,死磕也要过一遍,以后万一哪天用到了,再详细深入的研究也不迟。
垃圾收集机制是 Java 的招牌能力,极大地提高了开发效率。如今,垃圾收集几乎成为现代语言的标配,即使经过如此长时间的发展, Java 的垃圾收集机制仍然在不断的演进中,不同大小的设备、不同特征的应用场景,对垃圾收集提出了新的挑战,这当然也是面试的热点。
前面几篇文章都在介绍GC的工作原理,下面开始大家期待的垃圾回收器章节。一共有三篇:CMS、G1和ZGC。
说到压缩这个词,我们并不陌生,应该都能想到是降低占用空间,使同样的空间可以存放更多的东西,类似于我们平时常用的文件压缩,内存压缩同样也是为了节省内存。
(外部)内存碎片是一个历史悠久的 Linux 内核编程问题,随着系统的运行,页面被分配给各种任务,随着时间的推移内存会逐步碎片化,最终正常运行时间较长的繁忙系统可能只有很少的物理页面是连续的。由于 Linux 内核支持虚拟内存管理,物理内存碎片通常不是问题,因为在页表的帮助下,物理上分散的内存在虚拟地址空间仍然是连续的 (除非使用大页),但对于需要从内核线性映射区分配连续物理内存的需求来说就会变的非常困难,比如通过块分配器分配结构体对象 (在内核态很常见且频繁的操作),或对不支持 scatter/gather 模式的 DMA 缓冲器的操作等,会引起频繁的直接内存回收/规整,导致系统性能出现较大的波动,或分配失败 (在慢速内存分配路径会根据页面分配标志位执行不同的操作)。
标记复制 将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次使用其中的一块,这一块用完了就将还存活者的对象复制到另一块上面 (新生代)
JVM垃圾回收机制是java程序员必须要了解的知识,对于程序调优具有很大的帮助(同时也是大厂面试必问题)。
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