1、某分行部署的某台服务器内存占用过高,导致死机； 2、代码层面检查暂未发现问题，服务器硬重启持续一段时间后（3-5天）再次占满。
常用 free free -k # 以KB为单位 free -m # 以MB为单位 free -g # 以GB为单位 free -h # 人类可读 输出 total used free shared buffers cached Mem 3856200 3321044 535156 251096 232084 1406376 -/+ buffers/cache 1682584 2173616 Swap 3999740 482480 3517260 total
vmstat是Virtual Meomory Statistics（虚拟内存统计）的缩写，可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动进行监控。是对系统的整体情况进行统计，不足之处是无法对某个进程进行深入分析。
在Linux系统中，我们经常用free命令来查看系统内存的使用状态。在一个RHEL6的系统上，free命令的显示内容大概是这样一个状态：
最近线上环境上出现了一个问题， k8s集群环境Pod中的tomcat容器运行一段时间后直接被killd，但有时一切看起来正常，不能准确判断在什么时机出现被Killd问题。
Linux长时间使用会导致cache缓存占用过大，甚至拖累CPU的使用率，可以通过命令手动释放Linux内存，详细教程如下：
本文介绍linux内存机制、虚拟内存swap、buffer/cache释放等原理及实操。
编辑手记：很多人都认为，Linux中buffers和cached所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。但真的是这样么？今天我们重新来认识。 作者介绍 邹立巍 Linux系
我们知道，直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多，因此，我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成，而内存是有限的，这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。 物理内存就是系统硬件提供的内存大小，是真正的内存，相对于物理内存，在linux下还有一个虚拟内存的概念，虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略，它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存，用作虚拟内存的磁盘空间被称为交换空间（Swap Space）。 作为物理内存的扩展，linux会在物理内存不足时，使用交换分区的虚拟内存，更详细的说，就是内核会将暂时不用的内存块信息写到交换空间，这样以来，物理内存得到了释放，这块内存就可以用于其它目的，当需要用到原始的内容时，这些信息会被重新从交换空间读入物理内存。 Linux的内存管理采取的是分页存取机制，为了保证物理内存能得到充分的利用，内核会在适当的时候将物理内存中不经常使用的数据块自动交换到虚拟内存中，而将经常使用的信息保留到物理内存。
线上集群后端某台Web服务器例行检查时，我观察到+buffers/cache值（即Linux内存的实际使用情况）一直都是5365左右，就算停掉Nginx+FastCGI程序和其它程序也是一样，考虑到这台机器经常在使用rsync+inotify，肯定会存在着频繁存取文件的情况。而Linux系统有一个特性：在Linux下频繁存取文件时，就会占用物理内存。当程序结束时并不会自动释放被占用的内存，而是一直作为Cache存在。实际上内核结束一个程序后，它是会释放内存的，但是内核并没有立刻将这部分收集到free当中，而是存在在cached或者buffer当中，提高系统的io效率，cache和buffered的内存是由内核进行动态的配置管理，如果系统的free大小不够的时候，系统会自动释放cache buffer的内存给程序使用（因此如果是看到used很多，来手动释放内存其实是不需要的，我前面的文章及书籍其实也说明了我们应该如何观察Linux系统的实际内存使用情况，这里就不再多描述了）。
在 Linux 系统（比如 CentOS/RadHat、Debian/Ubuntu）上配置 lnmp环境，通过探针查看物理内存使用率：
在疫情期间，小编不得不待在家中远程办公。但变的是办公方式，不变的是美创运维的7*24小时不间断支持。
linux内存管理卷帙浩繁，本文只能层层递进地带你领略冰山轮廓，通过本文你将了解到以下内容：
Docker长期运行导致Linux内存buff/caches占用过高，这个问题很常见，但是我们是无法控制Docker自己对pagecache的处理机制的。
我们知道，直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多，因此，我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成，而内存是有限的，这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。
在Linux的内存分配机制中，优先使用物理内存，当物理内存还有空闲时(还够用)，不会释放其占用内存，就算占用内存的程序已经被关闭了，该程序所占用的内存用来做缓存使用，对于开启过的程序、或是读取刚存取过得数据会比较快。
对于精通 CURD 的业务同学，内存管理好像离我们很远，但这个知识点虽然冷门（估计很多人学完根本就没机会用上）但绝对是基础中的基础。
Linux内存清理：绝大多数情况下都不需要此操作，因为cache的内存在需要的时候是可以自动释放的～
Linux下的vmstat（英文全称：Virtual Meomory Statistics），虚拟内存统计的缩写，可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动、I/O等系统整体运行状态进行监控。
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具，可以展现给定时间间隔的服务器的状态值，包括服务器的CPU使用率，MEM内存使用，VMSwap虚拟内存交换情况，IO读写情况。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。
Linux上创建进程据说消耗很少，这个一直是Linux的特点，于是就专门测试Linux创建进程的极限，测试代码如下:
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Linux服务器运行一段时间后，由于其内存管理机制，会将暂时不用的内存转为buff/cache，这样在程序使用到这一部分数据时，能够很快的取出，从而提高系统的运行效率，所以这也正是Linux内存管理中非常出色的一点，所以乍一看内存剩余的非常少，但是在程序真正需要内存空间时，Linux会将缓存让出给程序使用，这样达到对内存的最充分利用，所以真正剩余的内存是free+buff/cache
内存的管理和优化是系统性能优化的一个重要部分，内存资源的充足与否直接影响应用系统的使用性能。在进行内存优化之前，一定要熟悉Linux的内存管理机制，这里我们重点探讨如何通过系统命令监控Linux系统的内存使用状况。
设计的目的就是当上面提到的+buffers/cache表示的可用内存都已使用完，新的读写请求过来后，会把内存中的部分数据写入磁盘，从而把磁盘的部分空间当做虚拟内存来使用。
2 在aof重写期间，不要对aof进行追加：no-appendfsync-on-rewrite=yes
本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化： 1. 配置内存，cpu HBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。 其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的，所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版，JVM推荐用Sun
虚拟内存是一种操作系统提供的机制，用于将每个进程分配的独立的虚拟地址空间映射到实际的物理内存地址空间上。通过使用虚拟内存，操作系统可以有效地解决多个应用程序直接操作物理内存可能引发的冲突问题。
理解硬件访问内存的原理,MMU和页表；澄清Linux内核ZONE，buddy，slab管理；澄清用户空间malloc与内核关系，Lazy分配机制；澄清进程的内存消耗的vss,rss,pss,uss概念；澄清内存耗尽的OOM行为；澄清文件背景页面与匿名页，page cache与swap；澄清内存的回收、dirty page的写回，以及一些内存管理/proc/sys/vm sysctl配置的幕后原理；DMA和cache一致性，IOMMU等;给出一些内存相关的调试和优化方法；消除网上各种免费资料的各种误解。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-vmstat.html
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在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。
我在多年的工程生涯中发现很多工程师碰到一个共性的问题：Linux工程师很多，甚至有很多有多年工作经验，但是对一些关键概念的理解非常模糊，比如不理解CPU、内存资源等的真正分布，具体的工作机制，这使得他们对很多问题的分析都摸不到方向。比如进程的调度延时是多少？Linux能否硬实时？多核下多线程如何执行？系统的内存究竟耗到哪里去了？我写的应用程序究竟耗了多少内存？什么是内存泄漏，如何判定内存是否真的泄漏？CPU速度、内存大小和系统性能的关联究竟是什么？内存和I/O存在着怎样的千丝万缕的联系？
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令，看下面的一个输出
本文提供了一种轻巧的内存泄漏测试方法及其python实现，该方法在Lenovo Bamboo系统的验收测试活动中得到过诸多检验，是一种易用有效的内存泄漏测试方法。
Grafana Tanka 是 Kubernetes 集群的配置工具，由 Jsonnet 数据模板语言实现。
本文涉及的硬件平台是X86，如果是其他平台的话，如ARM，是会使用到MMU，但是没有使用到分段机制； 最近在学习Linux内核，读到《深入理解Linux内核》的内存寻址一章。原本以为自己对分段分页机制已经理解了，结果发现其实是一知半解。于是，查找了很多资料，最终理顺了内存寻址的知识。现在把我的理解记录下来，希望对内核学习者有一定帮助，也希望大家指出错误之处。
在linux系统环境的测试开发过程中，我们常常需要评估系统性能，尤其在性能测试工作中，我们需要通过系统资源的监控，从而分析定位系统的性能瓶颈。
free命令用于显示系统内存使用情况，包括物理内存（Physical Memory）、虚拟内存（Swap Memory）、共享内存（Shared Memory）以及内核使用的缓冲（Buffers）与缓存（Cached）大小。在Linux系统监控的工具中，free命令是最经常使用的命令之一。
对这段时间redis性能调优做一个记录。 1、单进程单线程 redis是单进程单线程实现的，如果你没有特殊的配置，redis内部默认是FIFO排队，即你对redis的访问都是要在redis进行排队，先
大家好，今天跟大家就CPU、磁盘、网络及内存方面的问题，聊聊如何排查和调优。 CPU过高，怎么排查问题 linux内存 磁盘IO 网络IO java 应用内存泄漏和频繁 GC java 线程问题排查 常用 jvm 启动参数调优 linux CPU 过高，怎么排查问题
如果程序直接引用物理地址，可能导致内存只能使用一个程序。因为其他程序也运行的话，可能会直接占用前一个程序的物理地址。
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