Nginx才短短几年，就拿下了Web服务器大壁江山，众所周知，Nginx在处理大并发静态请求方面，效率明显高于Httpd，甚至能轻松解决C10K问题。
（2）此内存区域是唯一一个在 JAVA 虚拟机规范中没有规定任何 OutOfMemoryError 的区域。
我最近运维了一个网上的实时接口服务，最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。很明显是一个端口绑定冲突的问题，于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况，发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放，导致端口被占满（最高的时候6w+个），因此HttpClient建立连接的时候会出现申请端口冲突的情况。具体情况如下:
JMH is a Java harness for building, running, and analysing nano/micro/milli/macro benchmarks written in Java and other languages targetting the JVM. JMH是一种Java工具，用于构建、运行和分析用Java和其他针对JVM的语言编写的nano/micro/mili/macro基准测试。
我最近运维了一个网上的实时接口服务，最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。
我在凤巢团队独立搭建和运维的一个高流量的推广实况系统，是通过HttpClient 调用大搜的实况服务。最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。很明显是一个端口绑定冲突的问题，于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况，发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放，导致端口被占满（最高的时候6w+个），因此HttpClient建立连接的时候会出现申请端口冲突的情况。
作者 | zxcodestudy 来源 | https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/94592472 一. 事件背景 我最近运维了一个网上的实时接口服务，最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。 很明显是一个端口绑定冲突的问题，于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况，发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放，导致端口被占满（最高的时候6w+个），因此HttpCli
作者：zxcodestudy 原文：https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/94592472
在实际的故障排查、性能监控中，常常是操作系统的工具和Java虚拟机的工具结合使用。
1. 进程: 通俗理解一个运行起来的程序或者软件叫做进程 1.1 每次启动一个进程都需要向操作系统索要运行资源，让进程中的线程去执行对应的代码，进程是操作系统分配资源的基本单位 1.2 默认情况下一个进程只有一个线程，线程是依附在进程里面的， 没有进程就没有线程， 当在进程里面还可以创建多个线程 1.3 如何理解进程： 把进程想成现实生活中的公司，公司可以给员工提供办公资源(办公桌椅，办公电脑等资源)， 真正干活的是员工，所以员工可以想成线程，公司就是进程 2. 进程和线程的对比 2.1 进程是操作系统资源分配的基本单位，每启动一个进程都需要向操作系统索要运行资源，默认一个进程只有一个线程，线程是依附在进程里面的 2.2 线程是cpu调度的基本单位， 通过线程去执行进程中代码， 线程是执行代码的分支 2.3 多进程开发比单进程多线程开发稳定性要强，但是多进程开发比多线程开发资源开销要大 2.4 多进程开发某个进程死了不会影响其它进程的运行，但是多线程开发该进程死了那么这些线程都要进行销毁 并发: 任务数大于cpu的核数，多个任务轮流执行，由于cpu切换速度特别快，看起来像是一起运行，其实是假象。 并行: 任务数小于或者等于cpu的核数，那么多个任务是真正意义一起执行。 3. 进程、线程、协程 1.1 先有进程，然后进程可以创建线程，线程是依附在进程里面的， 线程里面可以包含多个协程 1.2 进程之间不共享全局变量，线程之间共享全局变量，但是要注意资源竞争的问题 1.3 多进程开发比单进程多线程开发稳定性要强，但是多进程开发比多线程开发资源开销要大 1.4 多线程开发线程之间执行是无序的，协程之间执行按照一定顺序交替执行 1.5 协程以后主要用在网络爬虫和网络请求，开辟一个协程大概需要5k空间，开辟一个线程需要512k空间， 开辟一个进程占用资源最多
Apache 2.0在性能上的改善最吸引人.在支持POSIX线程的Unix系统上,Apache可以通过不同的MPM运行在一种多进程与多线程相混合的模式下,增强部分配置的可扩充性能.相比于Apache 1.3,2.0版本做了大量的优化来提升处理能力和可伸缩性,并且大多数改进在默认状态下即可生效.但是在编译和运行时刻,2.0也有许多可以显著提高性能的选择.
通常， -Xms 和 -Xmx 设置成一样的，避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。因为当Heap不够用时，发生内存抖动，影响程序运行稳定性。
程序： 二进制文件，静态 /bin/date, /usr/sbin/httpd，/usr/sbin/sshd, /usr/local/nginx/sbin/nginx 。
prefork模式 这个多路处理模块(MPM)实现了一个非线程型的、预派生的web服务器，它的工作方式类似于Apache 1.3。它适合于没有线程安全库，需要避免线程兼容性问题的系统。它是要求将每个请求相互独立的情况下最好的MPM，这样若一个请求出现问题就不会影响到其他请求。
随着系统自身数据量的增长，访问量增加，系统的响应通常会越来越慢，或者是新的功能在性能上无法满足修去，这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程，涉及的方面有：硬件，操作系统，运行环境软件和应用本身。
.NET 运行时和库实现并发布几个 EventCounters，可用于识别和诊断各种性能问题。 通过本文，你可了解可用于监视这些计数器的提供程序及其描述。
Apache 2.X 支持插入式并行处理模块，称为多路处理模块（MPM）。在编译apache时必须选择也只能选择一个MPM，对类UNIX系统，有几个不同的MPM可供选择，它们会影响到apache的速度和可伸缩性。 Prefork MPM : 这个多路处理模块(MPM)实现了一个非线程型的、预派生的web服务器，它的工作方式类似于Apache 1.3。它适合于没有线程安全库，需要避免线程兼容性问题的系统。它是要求将每个请求相互独立的情况下最好的MPM，这样若一个请求出现问题就不会影响到其他请求。 这
为什么划分老年代和新生代，主要对象大小不一样，对象生命周期不一样。划分后，提供垃圾回收效率，节省资源，提升对象利用率等等。
线上有一个非常繁忙的服务的 JVM 进程 CPU 经常跑到 100% 以上，下面写了一下排查的过程。通过阅读这篇文章你会了解到下面这些知识。
可以看到一个OMS数据迁移工具它包含了很多的组件，有DBCat、Store、Connector、JDBCWriter、Checker 和 Supervisor 等，组件的各个功能这里就不copy官方的叙述了，毕竟有手就行。接下来说点官网上没有的。
本项目建立在《Linux高级开发基础》、《Java高级开发基础》、《web高级开发基础》学习的相关知识体系的基础上，以系统全面的应用所学知识为出发点，设计一个学生阶段的学习项目，让学生可以全面应用、巩固、提升阶段的学习内容，在项目实战的过程中将知识体系贯穿起来，融汇贯通，积累项目开发经验，并通过项目检验阶段的学习成果。
在《Java虚拟机规范》的规定里，除了程序计数器外，虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生 OutOfMemoryError 异常的可能。
在Linux系统中，内存管理是一个至关重要的方面，尤其在生产环境中，了解系统内存的使用情况可以帮助管理员优化系统性能，检测内存泄漏，合理分配资源，从而确保系统的稳定运行。本文将详细介绍在CentOS 7系统中如何使用常见的内存监控工具，如free、top、ps等，并深入探讨这些工具的各种参数和用法，以便读者能够全面掌握系统内存的监控与管理。
定时调度 作为MadPecker的后端开发人员，我们总会遇到这样的业务场景：每周同步一批数据；每半个小时检查一遍服务器运行状况；每天早上八点给用户发送一份包含今日待办事项的邮件，等等。
在上篇文章介绍 ContentResolver 时提到，外界（包括当前进程的其他组件）也无法直接访问 ContentProvider 的，而是需要通过ContentResolver来间接访问，主要分为 3 个步骤：
有时候碰到服务器CPU飙升或者程序卡死之类的问题，一般都不太好定位。这类bug一般都隐藏的比较深并且还可能是偶发性的，比较棘手。
系列文章：http://www.jianshu.com/p/594441fb9c9e
2. (判断题)【判断题】MapReduce编程模型中的map和reduce每个过程都由不同的计算机进行并行计算处理
可以看到现在运行着两个tomcat进程，一个进程的pid为1537，另一个pid为14177。
Linux系统中grep命令是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹 配的行打印出来。grep全称是Global Regular Expression Print，表示全局正则表达式版本，它的使用权限是所有用户。
Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面有多个哈希表节点,而每个哈希表节点保存了字典中的一个键值对（key-value）
一般来讲，CPU核心数和线程数的关系为核心数:线程数=1:1；但是如果使用了超线程技术，可以达到1:2甚至更多。
在我们使用的操作系统中为什么要有进程同步机制？我们的计算机系统刚开始是单道批处理系统，意思就是同一时间段内只能运行一个程序，这个程序运行完，才能运行另一个程序，这样就会导致运行效率太低，系统中的资源得不到充分的利用。这也是传统操作系统在进行业务处理的时候效率低下的主要原因，那么对于这种情况应该如何解决呢？这也是现在多道批处理系统出现的原因。
内存对齐简单来讲就是把一个数据存放到内存中，其内存的地址要与数据自己大小为整数倍。 处理器在执行指令去操作内存中的数据，这些数据通过地址来获取。 当一个数据所在的地址和它的大小对齐的时候，就说这个数据对齐了，否则就是没对齐。
最近在极客时间学习了倪朋飞老师的《Linux性能优化实战》专题，里面讲到了linux的平均负载这个概念。也就是load average。现在谈谈对平均负载的理解，并整理为笔记。
第七层：应用层 定义了用于在网络中进行通信和数据传输的接口 - 用户程式；提供标准服务，比如虚拟终端、文件以及任务的传输 和处理； 第六层：表示层 掩盖不同系统间的数据格式的不同性； 指定独立结构的数据传输格式； 数据的编码和解码；加密和解密；压缩和 解压缩 第五层：会话层 管理用户会话和对话； 控制用户间逻辑连接的建立和挂断；报告上一层发生的错误 第四层：传输层 管理网络中端到端的信息传送； 通过错误纠正和流控制机制提供可靠且有序的数据包传送； 提供面向无连接的数 据包的传送； 第三层：网络层 定义网络设备间如何传输数据； 根据唯一的网络设备地址路由数据包；提供流和拥塞控制以防止网络资源的损耗 第二层：数据链路层 定义操作通信连接的程序； 封装数据包为数据帧； 监测和纠正数据包传输错误 第一层：物理层 定义通过网络设备发送数据的物理方式； 作为网络媒介和设备间的接口；定义光学、电气以及机械特性。
Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器。它所在的位置通常是在反向代理（如 Nginx）或者 负载均衡（如 AWS ELB）和一个 web 应用（比如 Django 或者 Flask）之间。它是一个移植自Ruby的Unicorn项目的pre-fork worker模型，即支持eventlet也支持greenlet。 如果对Flask框架还有不清楚的地方，可以查看本文一分钟学会Flask框架的安装与快速使用 Gunicorn启动项目之后一定会有一个主进程Master和一个或者多个工作进程。工作进程的数量可以指定。工作进程是实际处理请求的进程。主进程是维护服务器的运行。
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。下面详细介绍它的使用方法。top是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止.比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU最“敏感”的任务列表.该命令可以按CPU使用.内存使用和执行时间对任务进行排序；而且该命令的很多特性都可以通过交互式命令或者在个人定制文件中进行设定.
当我们公司使用tomcat作为web应用服务器的规模越来越大,为保证Tomcat配置安全,防止信息泄露,恶意攻击以及配置的安全规范,特制定此Tomcat安全配置规范.本文章从别处转载并做了补充
Hello，你好呀，我是灰小猿，一个超会写bug的程序猿！ 今天是10.24程序员节🙊🙊🙊！ 我要把你的名字写进代码里🖥，因为我是浪漫的程序员🙊！ 我要把你种进我的头发里💻，因为我是浪漫的程序员🙊！ 我要把你编程键盘上的CV⌨️，因为我是浪漫的程序员🙊！ 我要把你new在对象里🖱，因为我是浪漫的程序员🙊！ 我还要我们的进程同步💾，因为我是浪漫的程序员🙊！ 那么身为一名浪漫的程序员，应该如何深入的实现进程同步嘞？今天就来和小猿一探究竟吧😇【文中1024程序员表情包大赏】！ 1 问题描述 1.1 为什么要有
虽然 Kotlin Collection 中的函数式 API 类似于 Java 8 Stream 中的 API。但是 Kotlin 的集合跟 Java 的集合并不一致。
两者区别：从上面的图中可以看出每个进程都会占用一定的内存，每个进程所占用的内存在操作系统中都是相互独立的，然后在线程当中，在同一块内存区域，每一个线程可以共享数据，所以线程之间的资源占用比较小
接上篇，做完了标准化及标准化管理以后，我们遇到的比较棘手的问题就是这么多的应用应该怎样高效发布，这就涉及到持续集成和发布的问题。原来的PHP工程，只要在一个PHP的文件里面把代码写好，把文件推送到服务器上，然后最新的PHP文件就可以直接运行起来了，不用做中间环节的管控，但是对于Java应用来说整个环节就没有这么简单了，Java文件涉及到编译、二方包、三方包依赖，然后编译打包后，将软件包发布到制定的机器上，然后还要重启Java进程，最新的文件才能得以执行，期间还会涉及服务的注册和下线问题等等。从整个过程来说，JAVA整个发布过程是要比PHP复杂很多的。所以我们为什么要去做持续集成，这个持续我的理解是说我们怎样能够把中间环节它的效率尽量提升，减少人为的干预，通过发布的自动化，提升开发和运维的效率。
可以随意使用任何熟悉的工具排查。只要问题能重现，排查就不会太难，最多就是把程序调试到各种框架源码，所以这也是为何面试都会问源码，不求都看过，但要有思路知道如何去看能解决问题。
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