说个案例:一台Apache服务器,由于其MaxClients参数设置过大,并且恰好又碰到访问量激增,结果内存被耗光,从而引发SWAP,进而负载攀升,最终导致宕机。
安装 nacos 之前,需要在服务器上安装 zookeeper,这个是必须的,因为nacos 需要依赖 zookeeper;
以前 MySQL 的 join 算法只有 nested loop 这一种,在 MySQL8 中推出了一种新的算法 hash join,比 nested loop 更加高效。
在一台总物理内存125G的服务器上,修改mysql的innodb_buffer_pool_size为64G后,启动报错,截图如下:
不过考虑到如何安全使用 Redis 也是这个比较基础的东西,新手如果配置不当,很容易造成线上的 Redis 服务处于「裸跑」状态,被黑客恶意攻击,导致 Redis 服务不可用,进而导致依赖 Redis 服务的 Session、缓存、队列、分布式锁等业务功能瘫痪,造成严重的生产事故,所以在深入探索 Redis 底层原理和集群构建之前,学院君准备给大家插播下 Redis 的安全使用。
公司业务的不断发展,紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁,从而不可避免地带来了线上事故的增多,因此需要对服务器到应用的全方位监控,提前预警。
对crash的数据库进行故障分析并不是一件快乐的事情,尤其是 MySQL 的日志中没有提供 crash 原因的情形。比如当 MySQL 内存耗尽。在 2012年 Peter Zaitsev 写了一篇文章 分析MySQL如何使用内存
我们知道使用Linux交换空间而不是 RAM(内存)会严重降低性能。那么,有人可能会问,既然我有足够多的可用内存,删除交换空间不是更好吗?简短的回答是不会。启用交换空间会带来性能优势,即使你有足够多的内存。 即使安装了足够多的服务器内存,你也会经常发现在长时间正常运行后会使用交换空间。请参阅以下来自具有大约一个月正常运行时间的实时聊天服务器的示例: total used free shared buff/cache available
database > tablespaces > pages > rows > columns
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内存数据库系统在磁盘上维护备份,以提供持久性并防止易失性。有些数据库只在内存中存储数据,没有任何持久性保证。
文章转载自:https://www.cnblogs.com/pengdonglin137/p/3315124.html
从最初的JDBC手动连接数据库,到后来的ORM框架如iBATIS,再到数据库连接池如C3P0,技术的进步和互联网的发展速度是非常惊人的。现在层出不穷的各种中间件和脚手架,都是为了提高开发效率,降低开发难度,让开发者能够更专注于业务逻辑的实现。
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。
给你两个整数 memory1 和 memory2 分别表示两个内存条剩余可用内存的位数。 现在有一个程序每秒递增的速度消耗着内存。
送分题 面试官:有操作过Linux吗? 我:有的呀 面试官:我想查看内存的使用情况该用什么命令 我:free 或者 top 面试官:那你说一下用free命令都可以看到啥信息 我:那,如下图所示 可以看
在本文中,我将向您展示如何使用新版本的MySQL(5.7+),以及如何更容易地解决 MySQL内存分配中出现的问题。
以前我对这块认识很模糊,而且还有错误的认识;今天由我同事提醒,所以我决定来好好的缕缕这块的关系。
InnoDB用一块内存区域做I/O缓存池,该缓存池不仅用来缓存InnoDB的索引块,而且也用来缓存InnoDB的数据块。
本文详细介绍了Linux系统中的free命令的使用方法以及关键参数的含义,这可能是你见过的关于free命令最详细的一篇文章了,绝对值得你收藏。
本文由马哥教育面授班25期学员推荐,转载自互联网,作者为Alli,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 本文详细介绍了Linux系统中的free命令的使用方法以及关键参数的含义,这可能是你见过的关于free命令最详细的一篇文章了,绝对值得你收藏。 free命令显示了Linux系统中物理内存、交换分区的使用统计信息。 指标说明 使用free命令查看内存信息,最重要的是理解当前系统的可用内存并不是直接看 free 字段就可以看出来的,应该参考的是 可用内存 = free
爱可生开源社区的 DTLE ,自开源起一直定位于一款针对 MySQL 使用特点、支持多种使用场景的数据传输组件,希望能够解决当前 MySQL 应用中保障数据传输质量、能够适配复杂场景、提供多样功能的问题。
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题,还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
php7 推出已经有几年了,一直以性能数倍于 php5 系列而闻名。魏艾斯博客平时使用 lnmp1.4 的默认安装选项,也就是 php5.5.38 版本,之前不求速度快,但求稳定。最近开始着手升级到 php7 版本,目的是让 VPS 运行速度提升和资源占用有一定下降。为了留个记录方便查找,以及给大家分享,就把这次 lnmp1.4 环境升级 php5.5 到 php7 的过程写出来,希望对你有帮助。 升级操作之前,老魏搜索了一下,网络上没有这方面详细的教程,对老鸟来说其实很简单,对于新手来说,老魏感觉还是需要
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
Appnode除宝塔面板外又一强大面板,功能上比宝塔全面一点,可能界面稍微复杂了一些没有宝塔简介,不过熟悉熟悉就好了,对新手也是十分的友好的。重度使用更不用说了!
环境准备 自建MySQL环境主机 主机:iZbp1e*****krn92qrx0Z 内网ip: 10.26.254.217 客户端ecs主机 主机:iZbp1e6*****zkrn92qrwzZ 内网ip: 10.24.236.231 说明 说明:mysql的account的组成为’user’@’host’ 常见问题分析 ERROR 1045 (28000) 现象描述 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'testcon'@'10.24.236.231' (
内存超分,是指分配给虚拟机的内存总和大于实际可用的物理内存总数。这样做的前提是,虚拟机操作系统里的内存不可能一直处于用满的状态。
如果存在,需要和业务侧沟通是否可以清理。回收站的表清理后,发现分区表数量减少,但是创建表依旧报错。
关闭服务器端编译,sql语句在客户端编译好再发送给服务器端。如果为true,sql会采用占位符方式发送。
上一篇文章【源码剖析】- Spark 新旧内存管理方案(上)介绍了旧的内存管理方案以及其实现类 StaticMemoryManager 是如何工作的,本文将通过介绍 UnifiedMemoryManager 来介绍新内存管理方案(以下统称为新方案)。
决定一个水桶容量的,是最短的一块板子,MySQL也不例外,MySQL服务器的性能受制于整个系统的磁盘大小、可用内存、CPU资源,网络带宽等等,这其中,最常见的两个性能瓶颈因素是CPU和IO资源。
内存 是操作系统非常重要的资源,操作系统要运行一个程序,必须先把程序代码段的指令和数据段的变量从硬盘加载到内存中,然后才能被运行。如下图所示:
有张表,里面有300多万数据, 使用select count(1) from table 查询的时候要好几分钟,查过资料后添加了innodb_buffer_pool_size参数,然后就1秒就查出来了。
**内存临时表排序:**在MySQL中,使用InnoDB引擎执行排序操作时,当处理的数据量较小,可以在内存中完成排序时,MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下,MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果,这样可以快速地对数据进行排序,提高查询效率。
Memory Manager(译为内存管理器)是 kubelet 内部的一个组件,旨在为 Guaranteed QoS 类型 pod 提供保证内存(和大页内存)分配功能,该特性提供了几种分配策略:
<% double total = (Runtime.getRuntime().totalMemory()) / (1024.0 * 1024); double max = (Runtime.getRuntime().maxMemory()) / (1024.0 * 1024); double free = (Runtime.getRuntime().freeMemory()) / (1024.0 * 1024); out.pr
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 前几天和一位前同事F总聊天,他现在是某互联网公司的技术负责人。 当问到他们对候选人数据库方面的要求时,他特别激动,说道:发现很多面试者,尽管工作年限很长,但是对 MySQL 的一些细节,却研究的非常浅。只会简单的增删查改、关联、聚合语句。对于一些索引、锁、事务、体系结构等原理性的内容,或者复制,高可用等实战型内容,都了解很少。 但是,F总说,根据以往经验,往往生产环境 MySQL 出问题的原因,就是部分人对一些数据库上的细节把握不够。 比如: 慢查询导致
OpenHarmony是面向全场景泛终端设备的操作系统,终端设备内存性能的强弱会直接影响用户的体验。终端设备的内存差异很大,对于内存比较小的终端设备,内存优化方案无疑是增强内存性能、提升用户体验的关键。针对传统内存方案及管理机制的不足,OpenHarmony构建了一套完善的内存解决方案——ESWAP。
ollama是专为在Docker容器中部署LLM而设计的,简化了部署和管理流程,目前它支持的模型如下:
最近在使用 Windows 照片查看器打开一个 jpg 文件的时候异常 Windows 照片查看器无法显示此图片,因为计算机上的可用内存可能不足。请关闭一些目前没有使用的程序或者释放部分硬盘空间(如果硬盘几乎已满),然后重试
关于Prithvi Prithvi是一款针对安全审计活动的安全报告生成工具,该工具专为安全审计活动设计,可以帮助广大研究人员以自动化的形式申城安全审计报告。 使用的技术 1、前端:Angularjs; 2、数据库:MySQL; 3、后端:NodeJS(ExpressJS); 功能介绍 该工具的使用非常简单,它可以给广大研究人员提供下列功能: 1、支持添加OWASP类型以及详细建议; 2、支持添加多个项目并单独进行处理; 3、支持通过概念验证在不同项目上添加多个安全漏洞;
Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎,内存管理方案是其非常重要的模块。作为使用者的我们,搞清楚 Spark 是如何管理内存的,对我们编码、调试及优化过程会有很大帮助。本文之所以取名为 "Spark 新旧内存管理方案剖析" 是因为在 Spark 1.6 中引入了新的内存管理方案,加之当前很多公司还在使用 1.6 以前的版本,所以本文会对这两种方案进行剖析。
a). 进程使用的物理内存: find /proc/ -maxdepth 1 -iname "[0-9]*" | xargs -I{} cat {}/smaps | grep Pss: | awk '{s+=$2}END{print s}' b). slab分配占用的内存,采用slab机制主要是解决申请时候浪费page的问题,这一部分的内存并不是application 所占用的,所以要单独列出来, 可以在meminfo 中查看到其占用空间以及可回收空间大小. c). pagetable在虚拟地址到物理地址的转换中发挥着关键的作用,所以也不属于application占用的内存,属于系统所用,所以也单独列出来. 其大小随着内存的变大而变大,可以在meminfo 中找到占用的大小. d). free的内存,这一部分内存是从system的角度看,依然是free的,也就是说这一部分内存还没有被system 进行接管. e). cache/buffer内存的大小,这一部分可以在meminfo 中找到,这里主要是 application 的所使用的cache/buffer. f). 其他原因导致的内存gap, 在下面的示例中,上述所述的6种内存的总和大于实际的总内存,这是因为 shmem 是被application使用的,所以在计算进程使用的物理内存的时候,已经包含了shmem,而cache又计算了一次,因此最后的结果应该是减去SHMEM, 这样 和总内存相比,还有5497KB的gap .那么这个gap 到底应该是available的,还是算作used的,不得而知,那么因为这个gap 不大,所以对于内存的使用状况统计,我们可以暂且忽略该gap, 所以我们可以有如下的公式作为一个参考: total = free + cache + buffer + process_used_via_pss + slab + pagetables - shmem
InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型,各有优缺点,视具体应用而定。基本 的差别为:
众所周知,Android的手机上的信息大部分都是可以通过代码获取的,比如说爱奇艺的离线储存功能上有一个最大储存大小/剩余储存大小的功能。
宿主机物理内存 - 系统保留内存4GB - N个虚拟机物理内存 - (N个虚拟机 * 2GB虚拟机管理内存)
之前在讲述 GC 分代回收的时候,我们只是了解了一下 SOH(Small Object Heap) 相关的内存回收行为,实际上,在进行 Gen 2 GC(也称为 full GC)时, GC 流程同样会回收 LOH(Large Object Heap)的内存,只是在方式方法上, LOH 的内存回收和 SOH 的内存回收有很大不同.
第九章 操作系统和硬件优化 Mysql服务器性能受制于系统最薄弱的环节,磁盘大小,可用内存,cpu资源网络以及连接他们的组件,都会限制住Mysql的性能。 mysql中一方面的缺陷常常会将压力施加在另一个系统之上。例如没有内存的时候,可能会刷出缓存来腾出空间,这时候会导致io过高,所以再发现问题的时候,要尽量注意深沉次的问题。 低延时收益于更快的cpu,高吞吐收益于更多的cpu。 mysql还有很多后台工作,那些工作也能受益于多cpu。 备库更多需要io而不是cpu,因为主库备份到备库会使串行任务。 cpu
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