当一个程序需要处理成千上万的object时,为object选择合适的数据结构减少内存的占用量就成了一个很重要的问题。 毕竟一台服务器的内存终究还是有限的。本文就是要简述在不同的数据结构下,一个单独的object的占用多大的空间,从而得出减少程序内存占用量的方案。
-a: 显示所有文件系统信息,包括系统特有的 /proc、/sysfs 等文件系统;
在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU、GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误。本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 如何判断JVM是否存在内存问题呢?判断JVM垃圾回收是否正常?一般的top指令基本上满足不了这样的需求,因为它主要监控的是总体的系统资源,很难定位到java应用程序。 Jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。全称“Java Virtual Machine statistics monitoring tool”,它位于java的bin目录下,主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控,包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。可见,Jstat是轻量级的、专门针对JVM的工具,非常适用。jstat工具特别强大,有众多的可选项,详细查看堆内各个部分的使用量,以及加载类的数量。使用时,需加上查看进程的进程id,和所选参数。
与unix上的ps类似,用来显示本地的java进程,可以查看本地运行着几个java程序,并显示他们的进程号。
linux文件颜色的含义:蓝色代表目录 绿色代表可执行文件 红色表示压缩文件 浅蓝色表示链接文件 灰 色表示其他文件 红色闪烁表示链接的文件有问题了 黄色表示设备文件:
jstat的用法 出处:http://www.51testing.com/?uid-77492-action-viewspace-itemid-203728 用以判断JVM是否存在内存问题呢?
当程序执行过程中RAM中有大量对象处于活动状态时,可能会出现内存问题,特别是在对可用内存总量有限制的情况下。
用以判断JVM是否存在内存问题呢?如何判断JVM垃圾回收是否正常?一般的top指令基本上满足不了这样的需求,因为它主要监控的是总体的系统资源,很难定位到java应用程序。
前言 对于JVM的性能监控,主要注意以下关键参数,通过jdk自带的命令行工具,即可查看相关参数,从而分析系统或目标服务程序中存在的性能瓶颈 jps JVM Process Status Tool的缩写,JVM进程状况工具。 主要功能: 列出正在运行的java进程,并显示执行主类的名称及进程在本地JVM中的ID。 与ps命令相似,可以查看java进程ID(LVMID)。 使用方法: jps [options][hostid] [options]:-q: 只输出LVMID -m: 输出JVM启动时传给主类的方
在上一篇文章中,我们通过代码运行结果,查看到JVM的堆内存逻辑上分区是三部分,物理上分区是2部分,以及是新生代分区三部分,占比分布是8/1/1。而且我们还通过代码和堆JVM参数配置,制造出了OOM异常。下面我们就来分析GC回收器的日志信息。
收到告警后,笔者先登录到告警机器中, top命令查看此时此刻的各个应用程序占用的内存大小, 这里其实有两个指标可以查看,
大家好,我是 Peter,昨天群里有小伙伴咨询page cache的问题,看到网上有篇不错的文章,分享给大家。如果大家有想看的内容,欢迎给我留言。
PHP的unset()函数用来清除、销毁变量,不用的变量,我们可以用unset()将它销毁。但是某些时候,用unset()却无法达到销毁变量占用的内存!
Elasticsearch( ES )是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎,在日志分析(主要应用场景)、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用,几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。
一、HyperLogLog概述 HyperLogLog并不是一种新的数据结构(实际类型为字符串类型),而是一种基数算法,通过HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成独立总数的统计,数据集可以是IP、Email、ID等 HyperLogLog提供了3个命令:pfadd、pfcount、pfmerge 二、添加(pfadd) pfadd key element [element …] pfadd用于向HyperLogLog添加元素,如果添加成功返回1 例如:下面向一个名为2016_06_06:u
PS:两个可视化工具命令可以实现工具,让大家看的更加直观,并不是没有这些工具不行,而是有了这些工具更加方便。
大概就是,进程写文件(使用缓冲 IO)过程中,写一半的时候,进程发生了崩溃,会丢失数据吗?
早晨刚到公司,收到同事推送的一条生产机器磁盘使用率<90%的告警,我们的机器部署了日志清理脚本一般仅保存2~3天的日志,其他都会上传到ES,通过ELK模式管理。按理说,不应该是日志太大,但机器上能占用磁盘的除了一些服务安装包也只有日志了,遂开始排查。
非常强大的监视jvm内存工具。可用来查看堆内各个部分的使用量,以及载入类的数量。使用时,需指定java进程号。一般使用 -gcutil 查看gc情况。
前不久,刚使用组里的一台服务器,这台服务器平时用的人不多, 没有严格的管理机制,大家都使用同一个用户名进行远程连接,人人都有sudo权限。我因为对Linux不是非常熟悉,使用管理员权限下执行了一个删除文件的操作(sudo rm-rf),直接把系统搞崩,差点给全组造成难以估量的损失,从删库到跑路差点在我身上上演。。
按大写O再按k再敲回车,然后使用R就可以以cpu占用量进行查看了!下面贴出top的技巧命令:
很久没有更新博客了,最近马三比较忙,一直在处理游戏中优化相关的事务。我们的游戏自从开发以来一直没有做过比较系统的性能优化,最近因为各种原因需要对游戏进行优化,其他同事都有开发任务,因此性能优化的任务就落在了马三身上,说实话马三在性能优化方面也没有太多的经验,都是不断地咨询前辈并且结合网上的资料摸着石头过河。本篇博客中马三就和大家分享一些优化过程中的心得体会,顺便记录一下方便自己日后查阅。
作者 | Mark Nelson、Peter Nagy 策划 | 田晓旭 Peter Nagy 和我在 2020 年 8 月的甲骨文 Groundbreakers Tour 2020 LATAM 大会上发表一篇论文,题为《Go Java, Go!》。我们在本文中提出一个问题:“Java 微服务能像 Go 一样快吗?”为此,我们创建了一系列微服务并进行了基准测试,并在会议上展示了我们的成果。但其中还有不少可以探索的空间,因此我们决定将在本文中进一步探讨。 1背景介绍 我们希望通过实验了解 Java 微服务在运
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-buff-cache.html
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 周翔 注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理
Java的安装包自带了很多优秀的工具,善用这些工具对于监控和调试Java程序非常有帮助。常用工具如下:
容器(docker、k8s)的兴起是否意味着 Java 在跨服务器优势上不再明显?Java 虚拟机的存在是否会放大 Java 的运行性能问题?这颗在后端领域常青树的 Java 是否真的要走下坡路了?
Rocky Linux 8.4 现已正式发布。Rocky Linux 是一个社区版的企业操作系统,旨在与 Red Hat Enterprise Linux 8.4 实现 100% 的 bug-for-bug 兼容。官方表示,由于这是 Rocky Linux 的第一个版本,所以发布说明只反映了各版本之间上游功能的变化。且不支持从 Rocky Linux 8.3 RC1、Rocky Linux 8.4 RC1 或任何其他候选版本迁移到 Rocky Linux 8.4。
在Java和Android编程中,我们经常使用类似ArrayList,HashMap等这些容器。这些容器少则存储几条,多则上千甚至更多。作为性能调优的一部分,容器调优往往被我们忽略,本文将尝试探索阐述一些关于容器调优中的扩容问题。虽然以Java为例,但是也同样适用于其他编程语言。
比如,多年前曹大写过的一篇文章[1]讲过,在做活动时线上涌入的大流量把 goroutine 数抬升了不少,流量恢复之后 goroutine 数也没降下来,导致 GC 的压力升高,总体的 CPU 消耗也较平时上升了 2 个点左右。
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析,浪尖在这里给出以下建议。 一,存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统(例如Hadoop文件系统或HBase)中读取输入数据,所以将其尽可能靠近该系统很重要。所以,有如下建议: 1,如果可能,在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点,同时配置好Spark和hadoop的内存使用,避免相互干扰(对于hadoop,
这个错误主要是由于linux自盘占用太多造成的 进如linux根目录,执行 df -h,查看磁盘占用量
HyperLogLog并不是一种新的数据结构(实际类型是字符串类型),而是一种计数算法。而是一种基数算法。
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析,在这里给出以下建议。主要译自官网
本文主要介绍了Android开发中的图片加载库和内存优化问题。作者提供了一些建议,例如使用Glide和Picasso等库来加载图片,以及使用对象池来优化内存使用。同时,作者还分享了如何避免内存泄漏的方法,以及降低图片质量以节省内存的技巧。
Kubernetes Scheduler是负责Pod调度的重要功能模块,Kubernetes Scheduler在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能,“承上”是指它负责接收Controller Manager创建的新Pod,为其调度至目标Node;“启下”是指调度完成后,目标Node上的kubelet服务进程接管后继工作,负责Pod接下来生命周期。
每次聊起性能测试,最后的终结话题就是怎么做优化。其实在Java的复杂项目中都会有内存不足问题、内存泄露问题、线程死锁问题、CPU问题。这些问题功能测试或者是小压力的情况下有可能并不明显,很容易被忽视。但是到了生产环境,问题就暴露了,各种非功能bug会让你头疼不已。
Peter Nagy 和我在 2020 年 8 月的甲骨文 Groundbreakers Tour 2020 LATAM 大会上发表一篇论文,题为《Go Java, Go!》。我们在本文中提出一个问题:“Java 微服务能像 Go 一样快吗?”为此,我们创建了一系列微服务并进行了基准测试,并在会议上展示了我们的成果。但其中还有不少可以探索的空间,因此我们决定将在本文中进一步探讨。
ssh root@172.26.117.243 ps aux|grep kol.|awk '{print $2}'|xargs kill
企业无论是已经使用了开源日志收集工具,还是准备选择一款或多款工具,都有必要了解日志收集工具的关键要求。这些要求包括:高数据吞吐量、可靠性、可扩展性、灵活性、安全性以及资源(CPU和内存)消耗等。本文讨论了市面上流行的几款日志收集工具(包括 Logstash、Fluentd、Fluent Bit 和 Vector)及其主要特点。
Flutter 1.12 是 1.9.x 的版本在经历 6 次 hotfix 之后,才带来的 stable 大版本更新。该版本解决了 4571 个报错,合并了 1905 份 pr,同时本次发布也是 Flutter 一年内的第五个稳定版本。
apache目前主要有两种模式:prefork模式和worker模式: 1)prefork模式(默认模式) prefork是Unix平台上的默认(缺省)MPM,使用多个子进程,每个子进程只有一个线程。每个进程在某个确定的时间只能维持一个连接,效率高,但内存占用量比较大。 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
今天给大家介绍一款类似沙盒的软件——Shadow Defender,以前也介绍过这么一个软件——影子系统,只是目前作者没有维护更新,存在着一些bug导致不好用。今天要介绍的这个和它非常相似,名称也极其的相同。如下:
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