ERROR 1040(HY000): Too many connections:DB连接池里已有太多连接,不能再和你建立新连接。
epoll简介 epoll 是Linux内核中的一种可扩展IO事件处理机制,最早在 Linux 2.5.44内核中引入,可被用于代替POSIX select 和 poll 系统调用,并且在具有大量应用程序请求时能够获得较好的性能( 此时被监视的文件描述符数目非常大,与旧的 select 和 poll 系统调用完成操作所需 O(n) 不同, epoll能在O(1)时间内完成操作,所以性能相当高),epoll 与 FreeBSD的kqueue类似,都向用户空间提供了自己的文件描述符来进行操作。 [cpp]
IO 多路复用是 Linux 并发处理的一种技术,epoll 是目前常用的一种方式。
相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练,将内存OOM问题定位三板斧分享出来,希望对大家也有帮助。 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 不妨设服务进程PID为10765(没错,就是CPU占用高的那个倒霉的进程《线上服务CPU100%问题快速定位实战》)
从23:35到次日早上07:30, 偶尔收到10.205.1.26/10.205.1.27服务器报警: 告警06:57:30 on 10.205.0.1.26 项目: Zabbix agent on 10.205.1.26 is unreachable for 5 minutes 详情:Agent ping:Down (1)
进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 在刚刚结束的 PyCon2014 上海站,来自七牛云存储的 Python 高级工程师许智翔带来了关于 Python 的分享《Python中的进程、线程、协程、同步、异步、回调》。 一、上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术。 不过首先说明一点术语。当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态。通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪
QMQ(Qunar Message Queue)诞生于去哪儿网,初版基于MySQL存储。随着集团业务系统越发倚重消息解耦上下游,业务量的上涨随之带来消息量的增长,MySQL作为存储的瓶颈也越发明显。
系统的默认属性是会将最近的读请求时间记录到文件系统的元数据里,这样一次读请求会产生至少一次写请求,在很多场景下,这种特性没有应用价值,所以可以关掉来减少IO开销
1.概述 在实际工作中会经常遇到一些bug,有些就需要用到文件句柄,文件描述符等概念,比如报错: too many open files, 如果你对相关知识一无所知,那么debug起来将会异常痛苦。在Linux操作系统中,文件句柄(包括Socket句柄)、打开文件、文件指针、文件描述符的概念比较绕,而且windows的文件句柄又与此有何关联和区别?这一系列的问题是我们不得不面对的。 这里先笼统的将一下自己对上面的问题的一些理解: 句柄,熟悉Windows编程的人知道:句柄是Windows用来标识被应用程序
相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。 并且,在linux/posix_types.h头文件有这样的声明: #define __FD_SETSIZE 1024 表示select最多同时监听1024个fd,当然,可以通过修改头文件再重编译内核来扩大这个数目,但这似乎并不治本。
Linux的核心思想之一就是”一切皆文件”。即Linux中所有的内容都是以文件的形式保存和管理的,它为不同类型的文件提供了统一的操作接口,对于不同类型的文件,我们都可以使用fopen()/fclose()/fwrite()/fread()等对这些文件进行读写处理。在Linux中,普通文件、目录、链接文件、字符设备、块设备以及网络套接字等等都以文件的形式存在。
在.Net Core应用开发中,调用第三方接口也是常有的事情,HttpClient使用人数、使用频率算是最高的一种了,在.Net Core中,HttpClient的使用方式随着版本的升级也发生了一些变化,本次就讲解一下Asp.Net Core2.1前后使用的两种方式。
公司的主打产品是一款跨平台的 App,我的部门负责为它提供底层的 sdk 用于数据传输,我负责的是 Adnroid 端的 sdk 开发。
不论你是否关注,Java Web应用都或多或少的使用了线程池来处理请求。线程池的实现细节可能会被忽视,但是有关于线程池的使用和调优迟早是需要了解的。本文主要介绍Java线程池的使用和如何正确的配置线程池。
服务器上部署了Java服务,出现了OutOfMemoryError,问题应该如何定位? 解决思路 Java服务OOM,最常见的原因为: 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存 某一个对象
在linux的网络编程中,非常长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。 相比于select,epoll最大的优点在于它不会随着监听fd数目的增长而减少效率。由于在内核中的select实现中,它是採用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。而且,在linux/posix_types.h头文件有这种声明:
什么是epoll epoll是什么?按照man手册的说法:是为处理大批量句柄而作了改进的poll。当然,这不是2.6内核才有的,它是在2.5.44内核中被引进的(epoll(4) is a new API introduced in Linux kernel 2.5.44),它几乎具备了之前所说的一切优点,被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。 epoll的相关系统调用 epoll只有epoll_create,epoll_ctl,epoll_wait 3个系统调用。 1. int ep
当程序进行IO时,如果数据尚未准备好,那么IO将处于阻塞状态。当某个进程有多个打开的文件,比如socket,那么其后的所有准备好读写的文件将受到阻塞的影响而不能操作。不借助线程,单一进程无法在同一时间服务多个文件描述符。非阻挡式IO可以作为一个解决方案,但是效率并不高。首先进程需要不断发IO请求,其次,如果程序可以休眠,让出CPU将提高效率。多任务式IO是在其中任何一个文件描述符就绪时收到通知,此时IO将不会受到阻挡,其余时间处于休眠状态,将CPU资源让给别的进程。
需求背景: 后台业务逻辑类服务,其实现通常都会依赖其他外部服务,比如存储,或者其他的逻辑server。 有一类比较典型的问题: 假设主调方A是同步处理模型,有一个关键路径是访问B服务。 当被调服务B延迟很高时,主调方A的进程会挂起等待,导致后来的A请求也无法及时处理,从而影响整个A服务的处理能力。甚至出现A服务不可用。 当然,比较理想的是B出现过载或者故障时,A的服务能力能够降到和B同等的服务能力,而非不可用。 因此,部门会定期进行容灾演习,也期望能够验证到各个服务的"最差服务能力"。即验证被调出现较高延迟
在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前,我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。
蓝牙是一种短距的无线通讯技术,可实现固定设备、移动设备之间的数据交换。可以说蓝牙是当今世界上,最受欢迎和使用最为广泛的无线技术之一。随着物联网的快速发展,蓝牙技术也加速了其发展步伐以适应不断增长的市场和用户需求。蓝牙特别兴趣小组(SIG)正不断努力提高蓝牙的传输速度,以让蓝牙技术更好的融合于各种物联网设备当中。
select函数监控3类文件描述符,调用select函数后会阻塞,直到描述符fd准备就绪(有数据可读、可写、异常)或者超时,函数便返回。 当select函数返回后,可通过遍历描述符集合,找到就绪的描述符。
你知道你的 K8s 集群在你没使用的时候在做什么吗?谁与他建立 TCP 了通信?他调用了谁?通过使用 k8spacket 和 Grafana,我们可以可视化集群中的 TCP 流量,这样可以了解工作负载是如何相互通信。检查建立了多少连接,交换了多少字节,以及这些连接处于活动状态的时间。
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大量TimeoutException,说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询,超出redis服务能力,再次尝试连接的客户端,redis 服务节点直接拒绝,抛出错误。
欢迎支持笔者新作:《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》和《RabbitMQ实战指南》,同时欢迎关注笔者的微信公众号:朱小厮的博客。
因此,业界也出现了一系列其他分布式存储系统,最常见的是HDFS、GlusterFS和Openstack Swift。
epoll是select/poll的强化版,都是多路复用的函数,epoll有了很大的改进。 epoll的功能 1、支持监听大数目的socket描述符 一个进程内,select能打开的fd是有限制的,有宏FD_SETSIZE设置,默认值是1024.z在某些时候,这个数值是远远不够用的。解决方法有两种,已是修改宏然后再重新编译内核,但与此同时会引起网络效率的下降;二是使用多进程来解决,但是创建多个进程是有代价的,而且进程间数据同步没有多线程间方便。而epoll没有这个限制,它所支持的最大FD上限远远大于
在curl 一个 spring boot 应用接口的时候,出现这个情况,看着启动ok,但是出现如下提示
表示当每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时,允许发送到队列的数据包的最大数目。通常默认128。可以调至512以上。
除了释放不再被引用的对象外,垃圾收集器还要处理堆碎块。新的对象分配了空间,不再被引用的对象被释放,所以堆内存的空闲位置介于活动的对象之间。请求分配新对象时可能不得不增大堆空间的大小,虽然可以使用的总空闲空间是足够的。这是因为,堆中没有连续的空闲空间放得下新的对象。
JVM对象访问解析 对象访问过程的内存情况 public void function(){ Object obj = new Object(); } function方法被执行的时候,JVM在JVM栈中为function创建一个栈帧,用于存放function在运行过程中的一些信息。 Object obj被执行时,JVM在function方法对应的栈帧中的本地变量表中创建Object类型的引用obj。 new Object()被执行时,JVM在堆内存中创建一块Object类型的、包含实例数据值
概述 Selector是NIO中实现I/O多路复用的关键类。Selector实现了通过一个线程管理多个Channel,从而管理多个网络连接的目的。 Channel代表这一个网络连接通道,我们可以将Channel注册到Selector中以实现Selector对其的管理。一个Channel可以注册到多个不同的Selector中。 当Channel注册到Selector后会返回一个SelectionKey对象,该SelectionKey对象则代表这这个Channel和它注册的Selector间的关系。并且Se
很多人感冒发烧的时候,往往会模仿神农氏尝百草的路子:先尝尝抗病毒的药,再试试抗细菌的药,甭管家里有什么药挨个试,什么中药西药,瞎猫总会碰上死耗子,如此做法自然是不可取的,正确的做法应该是去医院验个血,确诊后再对症下药。
迭代器(Iterator)是 Python 以及其他各种编程语言中的一个非常常见且重要,但又充满着神秘感的概念。无论是 Python 的基础内置函数,还是各类高级话题,都处处可见迭代器的身影。
1.对象的创建 虚拟机遇到一条new指令时,首先会去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。如果没有,则必须先进行相应的类的加载。
在 Linux 平台上运行的进程都会从系统资源申请一定数量的句柄,而且系统控制了进程能够申请的最大句柄数量。用户程序如果不及时释放无用的句柄,将会引起句柄泄露,从而可能造成申请资源失败,导致系统文件句柄用光连接不能建立。本文主要介绍Linux下如何查看和修改进程打开的文件句柄数,避免这类问题的发生。
这几天xx病毒在成都又开始抬头了。响应国家号召,成都市民从9月1日起开始居家,并开始了三天三检。相信大家已经知道了,就是这边的核酸登记系统崩溃了。
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写队列任务在每次循环中都调用taskYIELD()。taskYIELD()通知调度器立即进行任务切换,而不必等到当前任务的时间片耗尽。某个任务调用taskYIELD()等效于其自愿放弃运行态。由于本例中两个写队列任务具有相同的任务优先级,所以一旦其中一个任务调用了taskYIELD(),另一个任务将会得到执行 — 调用taskYIELD()的任务转移到就绪态,同时另一个任务进入运行态。这样就可以使得这两个任务轮翻地往队列发送数据。
Linux平台上传统的I/O复用模型有select和poll模型,但二者在解决大量并发请示时却表现不佳。与select/poll相比,epoll的优点体现在以下三个方面:
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题,当时业务感觉到卡顿,并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加,部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见,系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的,MySQL在运行环境中并不是孤立存在的,它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节,今天想和大家分享下,都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响,我们又如何进行分析。
| 导语 企鹅FM近几个版本的外网Crash出现很多OutOfMemory(以下简称OOM)问题,Crash的堆栈都在Thread::start方法上。该文详细分析了发生原因。 ---- 有两种栈: 出现次数最多的一种,称之为 堆栈A。 java.lang.OutOfMemoryError: pthread_create (1040KB stack) failed: Out of memory java.lang.Thread.nativeCreate(Native Method)
你好,我是 somenzz,可以叫我征哥,今天看到了一个很好的面试问题,分享给你。
在Windows上创建进程是一件很容易的事,但是在管理上就不那么方便了,主要体现在下面几个方面: 1. 各个进程的地址空间是独立的,想要在进程间共享资源比较麻烦 2. 进程间可能相互依赖,在进程间需要进行同步时比较麻烦 3. 在服务器上可能会出现一个进程创建一大堆进程来共同为客户服务,这组进程在逻辑上应该属于同一组进程 为了方便的管理同组的进程,Windows上提供了一个进程池来管理这样一组进程,在VC中将这个进程池叫做作业对象。它主要用来限制池中内存的一些属性,比如占用内存数,占用CPU周期,进程间的优先级,同时提供了一个同时关闭池中所有进程的方法。下面来说明它的主要用法
所以,对 server 端,通过增加内存、修改最大文件描述符个数等参数,单机最大并发 TCP 连接数超过 10 万, 甚至上百万是没问题的。
Linux系统内核是C语言编写的,所以,Linux系统开发可能会和很多系统API打交道,需要掌握C语言基础,C语言是Linux最基础的开发语言,当然也可以用C++。一般做与系统交互的模块时,用C语言多一些,做上层业务应用时,为了开发效率,会使用C++来开发,毕竟C++是面向对象的开发语言,适合大型项目的开发,方便模块化,代码复用率高。
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