作者简介 刘韬,云和恩墨中间件服务交付团队专家 Java开发出身,10年WebLogic相关开发、运维工作经验,熟悉SOA、现代业务系统架构中各层组件,尤其擅长故障处理、性能优化等工作。 故障案例一 系统环境: RHEL 6.8 64-bit(glibc 2.12)、Sun JDK 6u45 64-bit、WLS 10.3.6 故障现象: 这里引用一下客户当时发邮件时提出的问题描述吧。 下面pid 6287 weblogic进程占用7.6G的物理内存,之前只占用5G内存。我发现只有系统有空余的内存,就会被j
熟悉java多线程的朋友一定十分了解java的线程池,jdk中的核心实现类为java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。大家可能了解到它的原理,甚至看过它的源码;但是就像我一样,大家可能对它的作用存在误解。现在问题来了,jdk为什么要提供java线程池?使用java线程池对于每次都创建一个新Thread有什么优势?
ZGC 启用Large Pages 是一种对应用高性能的折中(吞吐量、低延迟及启动时间),但是却不会带来明显的弊端。除了在应用启动上需要稍微复杂的配置,所需要的系统相关root权限需要手动进行配置。
uC/os内存管理机制为内存块形式,用户申请内存是需要自己指定内存区内内存块数和内存块大小,看起来很灵活,实际上很不方便,需要使用者记住内存块大小,自己维护内存区,给使用者增加了负担。
在之前的这四篇文章中,笔者详细的为大家介绍了 slab 内存池的整体架构演化过程,随后基于这个演化过程,介绍了整个 slab alloactor 体系的创建,内存分配,内存释放以及销毁等相关复杂流程在内核中的实现。
在Redis中,一个字符串最大512MB,一个二级数据结构(例如hash、list、set、zset)可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素,但实际中如果下面两种情况,我就会认为它是bigkey。
众所周知,程序需要加载到物理内存才能运行,多核时代会出现多个进程同时操作同一物理地址的情况,进而造成混乱和程序崩溃。计算机当中很多问题的解决都是通过引入中间层,为解决物理内存使用问题,虚拟内存作为中间层进入了操作系统,从此,程序不在直接操作物理内存,只能看到虚拟内存,通过虚拟内存,非常优雅的将进程环境隔离开来,每个进程都拥有自己独立的虚拟地址空间,且所有进程地址空间范围完全一致,也给编程带来了很大的便利,同时也提高了物理内存的使用率,可同时运行更多的进程。
引用一句经典的话:“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制,它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
此文章记录了我在VM虚拟机上安装tomcat,并部署webApp,因为我这个项目的是在windows server2003下运行的,所以自己没事研究一下如何部署到linux上面,我用的是 CentOS 6.8 ,附上下载地址
一、JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小。 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对象 年老代(Tenured):年轻代中经过垃圾回收没有回收掉的对象将被Cop
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。
如何做系统性能优化 性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次
性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次的优化主要从以下两
作为过来人,我发现很多程序猿新手,在编写代码的时候,特别喜欢定义很多独立的全局变量,而不是把这些变量封装到一个结构体中,主要原因是图方便,但是要知道,这其实是一个不好的习惯,而且会降低整体代码的性能。
在学习Oracle内存结构的时候,发现一个问题:我的虚拟机Oracle环境参数文件中设置的sga_target=960M,但是在启动数据库时候,显示分配的Total System Global Area为1002127360 bytes(955.7M),那么问题就来了,为什么会不一致?相差的4.3M去干什么了?
RAIDZ vs RAID本质区别 📷 传统RAID访问,如果出现坏块,上层应用也会读取到坏块 📷 ZFS的RAIDZ访问,如果出现坏块,通过内部机制构造完整块给应用 📷 ZFS存储池 设计用来管理物理设备,就像管理linux内核的虚拟内存一样 存储池内所有文件系统共享存储空间 存储池是由一颗树组成,叶子节点是物理磁盘设备,非叶子节点是逻辑设备(逻辑设备是按照mirror/raid-1或者其他存储模式通过叶子节点的物理设备构建起来的逻辑设备 📷 ZFS内核架构 📷 VFS:Linux内核的虚拟文件系统
该文介绍了JVM的内存模型,包括堆、栈、方法区、运行时常量池等。
在一次系统上线后,我们发现某几个节点在长时间运行后会出现内存持续飙升的问题,导致的结果就是Kubernetes集群的这个节点会把所在的Pod进行驱逐OOM;如果调度到同样问题的节点上,也会出现Pod一直起不来的问题。我们尝试了杀死Pod后手动调度的办法(label),当然也可以排除调度节点。但是在一段时间后还会复现,我们通过监控系统也排查了这段时间的流量情况,但应该和内存持续占用没有关联,这时我们意识到这可能是程序的问题。
正如我们所知,NGINX采用了异步、事件驱动的方法来处理连接。这种处理方式无需(像使用传统架构的服务器一样)为每个请求创建额外的专用进程或者线程,而是在一个工作进程中处理多个连接和请求。为此,NGINX工作在非阻塞的socket模式下,并使用了epoll 和 kqueue这样有效的方法。
定长内存池就是一个固定内存申请或释放大小的内存池,其特点是:①性能达到极致。②不需要考虑内存碎片问题。
运营push发送数量较大,发送时间密集,同一时间段调用baixin发送push的数量几十万上百万不等。
其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小。
博主整理了 2022 年最新、最全的 Java 面试题,题目涉及 Java 基础、集合、多线程、IO、分布式、Spring全家桶、MyBatis、Dubbo、缓存、消息队列、Linux…等等。
libcopp很早就实现完成了v2版本,现在迁移进atsf4g-co/tree/sample_solution以后也把v2分支正式并入了主干。原来的版本切出到v1分支并且停止维护了。
我并不期望成为一个专家级的 DBA,但是,在我优化 MySQL 时,我推崇 80/20 原则,明确说就是通过简单的调整一些配置,你可以压榨出高达 80% 的性能提升。尤其是在服务器资源越来越便宜的当下。
注:本文是从众多面试者的面试经验中整理而来,其中不少是本人出的一些题目,网络资源众多,如有雷同,纯属巧合!禁止一切形式的碰瓷行为!未经允许禁止一切形式的转载和复制,如有违反则追究其法律责任!
上一篇博客详细分析了GlusterFS之内存池的实现技术,今天我们看看GlusterFS是怎么使用这个技术的。 第一步:分配和初始化: cli进程在初始化的过程中会涉及到内存池的建立和初始化,具体涉及到内存池初始化的代码如下(在cli.c文件中的glusterfs_ctx_defaults_init函数): [cpp] /* frame_mem_pool size 112 * 64 */ pool->frame_mem_pool = mem_pool_new (call_fram
金三银四虽然早就结束,但想找工作的小伙伴依旧很多,很对小伙伴已经开始储备技术,准备秋招面试了。 为了帮助小伙伴更好的应对面试,我拉来十几个大佬,汇总一线大厂的情况,给你整了一套超全的面试资料: 1658页Java面试突击核心讲包含的知识点也是比较广比较多的:java基础、JVM、多线程、MySQL、spring、springboot、springcloud、dubbo、mybatis、redis、网络IO、Linux、MQ、zookeeper、netty、大数据、算法、项目、设计模式等等;刷完这一套高质量题集,下一个金九银十妥妥的~
在Linux中,伙伴系统是以页为单位分配内存。但是现实中很多时候却以字节为单位,不然申请10Bytes内存还要给1页的话就太浪费了。slab分配器就是为小内存分配而生的。slab分配器分配内存以Byte为单位。但是slab分配器并没有脱离伙伴系统,而是基于伙伴系统分配的大内存进一步细分成小内存分配。
前言:tomcat一度是web容器的标准,但是tomcat的并发量却只有200-400之间,即使现在有了aio模式,也没有提升太多。所以现在大部分都是使用netty作为高性能服务器框架,在dubbo,
本文介绍了多线程和并发的基本概念,以及常见的多线程服务器方案,如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景,并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
作者:ninetyhe,腾讯 CDG 后台开发工程师 本文详细描述如何实现:目前手上可用的资源仅剩一个 16 核剩余 4-8G 内存的机器,单点完成在 1 个小时内千万级别 feed 流数据 flush 操作(主要包括:读数据,计算综合得分,淘汰低分数据,并更新最新得分,回写缓存和数据库)。 背景 目前工作负责的一款产品增加了综合得分序的 Feed 流排序方式:需要每天把(将近 1000W 数据量)的 feed 流信息进行算分计算更新后回写到数据层。手上的批跑物理机器是 16 核(因为混部,无法独享 CPU
Netty3出现了太多的内存垃圾,创建了过多对象,在大的服务端压力下会表现比较糟糕,做了太多的内存拷贝,在堆上创建对象,堆缓冲区,当往socket写内容时就需要做内存拷贝,拷贝到直接内存,然后交给socket所以做了太多内存拷贝。
最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是决心开始解决问题,解放我的时间和精力(我可不想经常出问题,然后人工重启,费力费时)。
用过哪些current包下的类(CountDownLatch CyclicBarrier Semaphore)
图中,0xC0000000开始的最高1G空间是内核地址空间,剩下3G空间是用户态空间。用户态空间从上到下依次为stack栈(向下增长)、mmap(匿名文件映射区)、Heap堆(向上增长)、bss数据段、数据段、只读代码段。
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。
一个[合格的]Oracle DBA在安装数据库的时候,通常都会按要求关闭NUMA(MOS:Disable NUMA At OS Level (Doc ID 2193586.1)),因为启用NUMA会导致CPU彪高,性能很差(MOS:High CPU Usage when NUMA enabled (Doc ID 953733.1))。也许是这类问题太多,从Oracle 11gR2开始,默认就关闭了NUMA特性,因为NUMA的使用比较苛刻,要结合硬件、操作系统和Oracle版本(MOS:Oracle NUMA Usage Recommendation (Doc ID 759565.1))以及应用程序。稍有不对,努力白费,所以乖乖的关掉NUMA,是比较正确的事情。
程序员是一项技术工种,个人的技术水平决定薪资。 程序员需要在面试的过程中展示自己的技术水平,通过有说服力的表现拿到自己理想的薪资。 面试中,面试题是招聘方对应聘方技术水平考核的重要方式。 为了帮助
内存池(Memery Pool)技术是在真正使用内存之前,先申请分配一定数量的、大小相等(一般情况下)的内存块留作备用。当有新的内存需求时,就从内存池中分出一部分内存块,若内存块不够再继续申请新的内存。这样做的一个显著优点是尽量避免了内存碎片,使得内存分配效率得到提升。 不仅在用户态应用程序中被广泛使用,同时在Linux内核也被广泛使用,在内核中有不少地方内存分配不允许失败。作为一个在这些情况下确保分配的方式,内核开发者创建了一个已知为内存池(或者是 "mempool" )的抽象,内核中内存池真实地只是相
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程,因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能,而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os,因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑。
前面已经将所有的硬件驱动实现,验证了硬件功能。但是每一个硬件都是单独测试的,而且并不完善。下一步,我们需要对各个驱动进行整合完善。在整合之前,需要做一些基础工作。其中之一就是实现内存管理。什么叫内存管理呢?为什么要做内存管理?前面我们已经大概了解了程序中的变量现在我们复习一下:局部变量、全局变量。
有时我们需要在 Linux 内核中预留一部分内存空间用作特殊用途(给安全模块使用,给其它处理器使用,或是给特定的驱动程序使用等),在 Device Tree 中有提供两种方法对预留内存进行配置:memreserve 和 reserved-memory。
下面继续分析线程池如何管理运行线程,其实就一句话,维护一个线程队列,然后对这个线程队列进行存取操作
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