一般我们的开发同学们都知道自己机器的CPU是几核、内存是多大。但是对于CPU内部对程序性能影响较大的缓存却是一知半解。有些开发同学都是计算机的缓存有L1、L2、L3，但是再详细一点的问题，可能就很少有同学能答的完整了。如果下面这几个问题你能脱口而出，请跳过本节。例如：
linux下 CPU,内存查看： /proc/cpuinfo /proc/meminfo 查看CPU核数： cat /proc/cpuinfo|grep 'processor'|wc -l 查看cpu具体： cat /proc/cpuinfo|grep 'model name' 查看内存： cat /proc/meminfo|grep 'MemTotal' cat /proc/meminfo|grep 'MemFree' vmstate 1 100 free -g 查看linux系统各个目录路径可用硬盘空间
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参数address既可以是寄存器地址，也可以是内存地址，所以以上工具也可以用于内存查看、修改。
Android 应用开发大家都知道可以通过DDMS来查看应用程序进程占用的内存大小；然而Native 内存并不能在虚拟堆上看到；Android系统基于Linux,这样的话其具备Linux的大多数特性；在Linux当中有不少方法可以查看进程占用的内存，可以采用图形界面工具，也可以采用命令，具体如何查看这边就不介绍了。 Android Native 内存查看： 1.首先需要确保你的PC上装了adb工具；不同平台安装相应的版本。 2.adb shell 然后通过ps 命令查看手机上的进程。
归根结底，长得好，无论男女，怎么都是对的，长得不好看，大概就是万般皆罪。——烽火戏诸侯《剑来》
在用户的视角里，每个进程都有自己独立的地址空间，A进程的4GB和B进程4GB是完全独立不相关的，他们看到的都是操作系统虚拟出来的地址空间。但是呢，虚拟地址最终还是要落在实际内存的物理地址上进行操作的。操作系统就会通过页表的机制来实现进程的虚拟地址到物理地址的翻译工作。其中每一页的大小都是固定的。这一段我不想介绍的太过于详细，对这个概念不熟悉的同学回去翻一下操作系统的教材。
最近有同学问我：为什么你的《从0写x86 Linux操作系统课程》选择了bochs，而不是qemu？他认为bochs更加好用，很多资料上都写了用该软件。其实我也是经过不断地对比和尝试后，选择使用qemu。
在计算机的组件中，内存是非常重要的存在。在做性能测试的过程中，针对内存的监控也是非常核心的一类指标项。在一些场景的沟通中，发现大家对于内存的理解可能存在一些偏差。本文结合笔者的经验，对内存做一些基础知识的汇总。
1、动态跟踪工具DTrace:https://blog.csdn.net/fishmai/article/details/72858261 2、在取得数据之前就把事情理论化是一个严重的错误 3、IOPS：每秒发生输入输出的次数 吞吐量：数据传输速度 响应时间： 一次操作完成的时间 延迟：等待时间 使用率 饱和度 瓶颈 工作负荷 缓存 SUT：system under test 4、网络延迟的三部分：DNS延迟 TCP连接延迟 TCP数据传输延迟 5、系统各种延迟
最近经常因为服务器的内存不足导致网站崩溃，现在采用swap稍微好些，不过为了增强性能，还是来学习一下free内存查看命令的分析方式吧。
CentOS 7 之前，使用 service 命令来管理服务，7 之后使用 systemctl 命令来管理服务。 软件包安装的服务单元存储在 /usr/lib/systemd/system/
通过向游戏中注入一段特殊的汇编代码，实现自动获取动态地址，省略找基址的麻烦。该方法适用于游戏基址层数过多无法直接获取到基址，游戏根本无法找到基址。
Spring Boot Admin（SBA）是一个开源的社区项目，用于管理和监控 Spring Boot 应用程序。应用程序可以通过 http 的方式，或 Spring Cloud 服务发现机制注册到 SBA 中，然后就可以实现对 Spring Boot 项目的可视化管理和查看了。
说到监控CPU，目前主要是监控CPU的使用率，以及每一个进程占用CPU资源，Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
时隔近4个月，北京时间2020-07-28深夜，IntelliJ IDEA再迎更新，这是2020年的第二个里程碑版本。
前面章节，我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中，由于数据库本身的性能局限，就必须要对前台的应用进行一些优化，来降低数据库的访问压力。
系列回顾 在前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法一文中我介绍了系统性能优化的理论做了一个概括的介绍，也简单的介绍了性能优化的过程及相关的技术关注点或者说是做法。 本文将基于系统架构与程序设计两方面入手，介绍系统架构与性能优化方向一种技术实践：缓存技术与ORM缓存查询。 缓存介绍 前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法我在系统优化的理论依据中简单的提到了CPU中的调整缓存操作系统中内存管理的分页和分段
例如Desktop Manager，Another，Web版可以选择Redis Insight。
从远古开始，人类为了摆脱对时间的恐惧和对生活更高的追求，开始慢慢地进化和改进自己的工具，并且寻求人和人之间的合作，开始形成分工，分工使人能够在有限的时间内并行地完成相关的业务工作，从而慢慢形成了一个树状的架构。由于要更好地完成分工，制定分工的人（架构师）开始开始深入到实际工作中识别问题、分析问题，抽象出这些工作的个性和共性，从中将核心生命周期识别出来，将非核心的工作按照流程分派给不同角色来处理。这些组织内角色的分工又按照切分的原则，使人能够责权对等并且解决相关人在时间和空间上的负载过重。从而使这种架构在组织
mysql执行查询语句之前，把查询语句同查询缓存中的语句进行比较，且是按字节比较，仅完全一致才被认为相同。如下，这两条语句被视为不同的查询
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。
工欲善其事必先利其器，想要玩溜数据库，不妨去试试本文安利的 5 款开源的数据库管理工具。除了流行的 SQL 类数据库——MySQL、PostgreSQL 之外，文档型数据库 MongoDB、内存数据库 Redis 的管理工具也在列表之中。
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
数据库管理工具，对于后端程序员使用的频率非常高。市面上的可视化工具大多数都是收费的。最近大叔在逛开源网站时候发现了一个特别好用的数据库管理工具Beekeeper Studio，界面非常炫酷，推荐给大家！
vim /etc/ssh/sshd_config 去掉22的注释.添加新的端口 Port 4365 重启sshd服务 测试是否可以连接 测试无问题 注释掉22端口(安全性)
mysql本质上是基于C(mysql)S(mysqld)模式的一种网络服务。因此可以看到特定的端口号。
查看服务 ps -ef | grep service* httpd服务 #服务状态 service httpd status #停止服务 service httpd stop #启动服务 service httpd start #重启服务 service httpd restart 查看进程，内存使用情况，按M按内存查看，按P按cpu使用查看 top 查看端口占用 netstat -tunlp | grep 80
内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。 引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
Beekeeper Studio 是一款开源的 SQL 编辑器和数据库管理工具,支持如下数据库。 SQLite MySQL MariaDB Postgres CockroachDB SQL Server Amazon Redshift 📷 📷 📷 GitHub数据 11.6k stars 85 watching 607 forks 开源地址:https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio 功能特点 安全连接。除了正常的连接，也可以使用 SSL 加密连
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OutOfMemoryError 异常： 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(OOM)异常的可能。
centos中发现自己的进程消耗内存极少，但是系统的空闲内存确实没了，其实是CentOS为了提高效率，把部分使用过的文件缓存到了内存里。这样的话如果不需要这样的文件性能，可以直接释放来缓解内存压力。 检测命令： top 内存查看 shift+m 排序 解决： sync echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 再用top检测即可
运行时计划选择(RTPC)是一个配置选项，它允许SQL优化器利用运行时(查询执行时)的离群值信息。运行时计划选择是系统范围的SQL配置选项。
Beekeeper Studio 是一款开源的 SQL 编辑器和数据库管理工具，支持 MySQL、Postgres、SQLite、SQL Server 等数据库，采用 Vue.js 开发构建的，是一款非常轻量级的、简单易用的 SQL 客户端。可用于 Linux、Mac 和 Windows 平台，Beekeeper Studio 社区版是 GPL 许可的，因此它是可以免费使用的，此外也提供了一些更多高级功能的付费版本，不过对于一般开发者来说社区版完全足够使用了。
1 为什么要进行性能优化 1.1 哪些情况需要进行性能优化 其实关于性能优化的主题，网上已经讨论很多次，这里谈一下我的理解，那么其实核心就是2个点： 服务一直高负载，业务增长需要经常扩容 架构不能满足业务发展，需要重构，与此同时需要进行服务的压测&性能优化 1.2 性能优化的一般步骤 准备阶段：发现系统性能问题，明确优化方向 分析阶段：通过各种工具和手段，初步定位瓶颈点 调优阶段：根据定位到的瓶颈点，进行性能调优 测试阶段：实际验证调优效果，如果不能满足期望要求，那么可能需要重复2-3步骤（如果还不行可能
前言 标题没有看错，真的是让我写个 bug！ 刚接到这个需求时我内心没有丝毫波澜，甚至还有点激动。这可是我特长啊；终于可以光明正大的写 bug 了?。 先来看看具体是要干啥吧，其实主要就是要让一些负载
GC Roots到对象之间有可达路径，垃圾回收机制就不会清除这些对象，在对象数量达到最大堆容积限制就会产生内存溢出。 设置堆最小值参数-Xms和最大值参数-Xmx；设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数在内存溢出时Dump出当前内存堆转储快照。 以下代码会出现堆区的OOE：
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常，注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
前言 标题没有看错，真的是让我写个 bug！ 刚接到这个需求时我内心没有丝毫波澜，甚至还有点激动。这可是我特长啊；终于可以光明正大的写 bug 了🙄。 先来看看具体是要干啥吧，其实主要就是要让一些负载很低的服务器额外消耗一些内存、CPU 等资源（至于背景就不多说了），让它的负载可以提高一些。 JVM 内存分配回顾 于是我刷刷一把梭的就把代码写好了，大概如下： 📷 写完之后我就在想一个问题，代码中的 mem 对象在方法执行完之后会不会被立即回收呢？我想肯定会有一部分人认为就是在方法执行完之后回收。 我也正儿八
由于0xb在内存地址中不明显，我们修改它让它成为一个特征值，修改x0的值我们可以发现内存地址是从地往高处写的
图示一个4核CPU，有三个级别的缓存，分为是L1 Cache（一级缓存）、L2 Cache（二级缓存）、L3 Cache（三级缓存）
我们做 IT 行业的，工作始终绕不开数据库，所以，一款得心应手的、好用实用的数据库管理软件也是至关重要的。前面也推荐了不少有收费、开源的软件，大家可以点击文末 Tools 专栏查看，好不好用，只能看使用者的使用习惯与适合不适合。
在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中，Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序，一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群，该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说，Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
创建数据库目录: MongoDB的数据存储在data目录的db目录下，但是这个目录在安装过程不会自动创建，所以你需要手动创建data目录，并在data目录中创建db目录。
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