内存free值很低意味着内存达到瓶颈了吗？...在我们日常工作中，可能会发现free的值（空闲）越来越低，我们会直观的认为内存耗尽，到达瓶颈了，其实，这只是Linux的为了提高文件读取的性能的内存使用机制罢了。...也就是说，当空闲内存低于一个特定的阈值时，内核的守护进程就会进行内存块回收，那我们如何判断内存达到瓶颈呢？...这个时候添加物理内存是唯一的解决办法，所以很多互联网公司并不需要开启swap，直接加内存即可，那关闭swap分区的情况下，如何查看内存瓶颈呢，首先我们在free -m的情况下（如下图），buff/cache...同时查看/proc/meminfo,我们看到dirty那一行持续上涨，则内存已经出现瓶颈； ?
如下图所示： mmap的作用，在应用这一层，是让你把文件的某一段，当作内存一样来访问。将文件映射到物理内存，将进程虚拟空间映射到那块内存。...这样，进程不仅能像访问内存一样读写文件，多个进程映射同一文件，还能保证虚拟空间映射到同一块物理内存，达到内存共享的作用。...（物理内存），因此完全可以分配远远大于物理内存大小的虚拟空间（例如 16G 内存主机分配 1000G 的 mmap 内存空间）； mmap 负责映射文件逻辑上一段连续的数据（物理上可以不连续存储）映射为连续内存...，例如从磁盘到内存，从内存到网卡； 用户空间的 mmap file 使用虚拟内存，实际上并不占据物理内存，只有在内核空间的 kernel buffer cache 才占据实际的物理内存； mmap()...3.避免只读操作时的 swap 操作 虚拟内存带来了种种好处，但是一个最大的问题在于所有进程的虚拟内存大小总和可能大于物理内存总大小，因此当操作系统物理内存不够用时，就会把一部分内存 swap 到磁盘上
数据库的性能瓶颈分析也是需要拿出具体的数据来的，否则单纯的说谁比谁性能强弱，都是没有说服力和根据的。关于内存数据库和磁盘数据库的性能对比也是如此。...内存数据库通过读取内存中的数据来实现读写加速，磁盘数据库通过硬盘IO实现数据读写。Linux平台提供了专门的工具来时先磁盘IO性能的获取，该工具为hdparm，本文就该工具的使用做一个详细的介绍。
因为系统反复写日志不成功，导致内核频繁的上下文切换；因为tcp连接故障导致的系统频繁中断 解决问题 1：调整tcp的keepalive时间，从1200加到了3000 2：增加tcp缓冲和内存共享 3：日志问题开发暂时不想解决
今天问到了 HashMap 没回答好 再总结一下 只总结我没有注意的部分 并不完整
Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck pri...
回答技巧 • “分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。...服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）---〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）---〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等） 注：如果面试官的问题是一个场景假设...一般系统的瓶颈 硬件上的性能瓶颈： 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题，分为服务器硬件瓶颈、网络瓶颈（对局域网一般可以不考虑）、服务器操作系统瓶颈（参数配置）、中间件瓶颈（参数配置、数据库...应用软件上的性能瓶颈： 一般指的是应用服务器、web 服务器等应用软件，还包括数据库系统。 例如：中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理，造成的瓶颈。...例如，在进行性能测试，出现物理内存不足时，虚拟内存设置也不合理，虚拟内存的交换效率就会大大降低，从而导致行为的响应时间大大增加，这时认为操作系统上出现性能瓶颈。
Data URI是一个富有争议的特性。即使在最有经验的前端开发者眼中，也会形成对 data URI 截然不同的看法：有人认为它是性能优化神器，有人认为它已经落后...
No 操作系统控制的写回：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。...3、重写是直接把当前内存的数据生成对应命令，并不需要读取老的AOF文件，最后通过 rename 完成文件的替换工作。 2.3. AOF重写发生条件。...因为fork子进程时，子进程是会拷贝父进程的页表，即虚实映射关系，但是fork不会把所有的内存数据都copy到子进程，只会copy一部分有用的数据到子进程中。...所以fork在复制内存页的时候会大量的消耗CPU资源，如果复制的内存页越大，fork阻塞的时间就会越久。拷贝内存页完成，子进程与父进程指向相同的内存地址，这个时候就会放开主进程的阻塞,对外提供操作。...，就证明你的子进程内存开销比较大，因为它会写内存副本，造成很大的内存开销； 升级硬件，比如使用更好的CPU，从机械硬盘换成SSD； 总的来说，没有好不好，只有是否合适。
OutOfMemoryError / Cannot allocate memory 表明Java应用遭遇内存分配失败，需关注内存泄漏或过度消耗，及时调整JVM堆大小或优化内存使用。...监控内存使用：定期检查内存使用情况，适时调整JVM参数，避免OutOfMemoryError影响测试进程。...3.2 内存占用 内存监控的重要性：内存是检测内存泄漏的直接指标，尤其是Java应用中的虚拟内存泄漏。压力测试后内存能否有效回收是判断泄漏的关键。...GC行为观察：频繁的Full GC后内存无法释放至基线水平，且压力解除后内存占用持续高位，强烈暗示内存泄漏的存在，需立即排查。...性能调优：根据发现的瓶颈点，采取相应优化措施，如优化算法减少CPU负载，内存泄露修复，使用SSD改善I/O性能，增加网络带宽或优化数据传输策略。
虽然我不是一个很好的组长，但也见过不少五年工作三年经验情况的同学，他们在遇到瓶颈期时候的迷茫与无措。...毕竟自己算过来人，写一下对初级前端怎么样突破瓶颈期的一些理解与思考，希望能对部分同学有些启发跟帮助，也欢迎留言讨论。...什么是瓶颈期 初级前端的定义一般工作经验是 1 - 3 年，注意是 1 - 3 的工作经验而不是工作年限。...那么这个时候就是初级前端遇到的瓶颈期了。或者说这是任何一个阶段的研发都会遇到的一个瓶颈期。 减少无效的工作 什么样的工作是无效（没有效率）的？
在混沌工程中数据库调用延迟中详细的介绍了混沌工程的原则以及混沌工程实验的方法论和核心思考点，以及混沌工程需要解决的问题，下面使用混沌工程的方式来模拟系统资源，主要是模拟当系统的CPU和内存都出现负载的情况下...，那么这个时候系统资源出现瓶颈的情况下，云服务器中部署的服务这个时候如何来进行很好的切换到新的服务实例。...内存负载实验 内存负载和CPU的负载基本是一样的场景和实验的目的，所以下面直接模拟内存的高负载，实验模拟内存高负载命令如下： [root@k8s-node1 ~]# blade create...： 如上所示，系统资源中内存资源处于高负载的情况。...如上通过混沌工程的工具实验了CPU，内存以及网络丢包的异常情况，这些情况都是需要在服务端测试下稳定性测试需要考虑的一部分，需要思考在出现这些问题的时候解决的方案和解决的思路是什么。
训练性能提升不明显； 增加ps数，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加ps数时，训练性能提升不明显； 可能原因： 与ps和worker的分布情况强相关： 目前的调度策略，主要根据服务器的cpu和内存使用情况进行均衡调度...，尽量使得集群中每台服务器的cpu和内存使用率相当。...K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈？可能网络上的或者是HDFS本身的配置，需要通过HDFS集群的监控来进一步排查。...两种场景下同样的worker number和ps number，整个tensorflow cluster消耗的cpu和内存差别很小。
通常我们称之为“瓶颈期”。如果你已经看完了我的几十篇 Python 系列教程，搞懂了里面说的各种知识点，却仍然无法自己写出一个完整的程序。那么恭喜你，你已来到编程学习的瓶颈。 ?...和其他学习者交流、向老手请教、参与各种项目自然也对突破瓶颈有很大的帮助。但这些都建立在一定的代码量基础上。你连代码都还没有写熟练，如何能和其他人愉快地交谈？...遭遇瓶颈，心态很重要，最大的敌人是你自己。只要你持之以恒，总归是在进步，总有跨出瓶颈的时候。不要觉得已经做了很多好像也没什么提升就开始自我怀疑，也不要看见别人比你牛逼还比你努力就失去信心。...至于多久才能突破瓶颈，那就不好说了。不同的天赋，不同的努力，结果都不一样。你只能尽力而为。 ?...当你坚持不下去的时候，再坚持一下 另外，当某天突破瓶颈豁然开朗之后，也不要天真地认为从此就海阔天空，走上编程巅峰了。编程之路这才刚刚开始，前方还有无数的坑在等着你呢。 ?
他认为，尽管在过去五年取得了相当大的成就，但深度学习可能正面临瓶颈期，多伦多大学教授杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），即深度学习之父父，也有这种观点。
我认为程序员到了成熟阶段后，如果还想要向优秀阶段发展，一定会遇到这个瓶颈的，穿过这个瓶颈就会走进另一片开阔的前景，穿不过则会停留在原地止步不前。...1、技术瓶颈 技术上的瓶颈是很明显的，主要表现在，对学习缺乏热情，对技术缺乏钻研，对新技术发展缺乏了解等三个主要方面。...2、工作上瓶颈 程序员在工作上也存在向上的瓶颈。...3、收入上瓶颈 说到底程序员最大得瓶颈在于收入上的瓶颈，虽然经过多年的努力奋斗，收入也有了一定得提高，有的甚至达到了社会平均收入的中上水平。...但是程序员的预期和实际收入的反差是程序员内心最大的烦恼，因此，增加收入或大幅度增加收入是程序员无法突破得瓶颈。 面对收入瓶颈，程序员应该调整心态，光靠埋怨是绝对无用的。
深度学习是近年来人工智能热潮的原因，它的出现在很多方面都作出了突破，包括在图像、NLP以及语音等领域都有很多问题取得很大的突破，但它目前也存在一些问题和瓶颈需要解决。...面对深度学习的三大瓶颈，Yuille教授给出两条应对之道：靠组合模型培养泛化能力，用组合数据测试潜在的故障。 观点发表之后，引发不少的共鸣。...Reddit网友评论道，以Yuille教授的背景，他比别人更清楚在深度学习在计算机视觉领域现状如何，为什么出现瓶颈。...深度学习的三大瓶颈 Yuille指出，深度学习虽然优于其他技术，但它不是通用的，经过数年的发展，它的瓶颈已经凸显出来，主要有三个： 需要大量标注数据 深度学习能够实现的前提是大量经过标注的数据，这使得计算机视觉领域的研究人员倾向于在数据资源丰富的领域搞研究...三、对抗样本是深度学习的问题，但不是深度学习的瓶颈 我认为对抗样本虽然是深度学习的问题，但并不是深度学习的瓶颈。
sar是查看操作系统报告指标的各种工具中，最为普遍和方便的；它有两种用法；追溯过去的统计数据（默认）周期性的查看当前数据要判断系统瓶颈问题，有时需几个 sar 命令选项结合起来怀疑CPU存在瓶颈，可用...sar -u 和 sar -q 等来查看怀疑内存存在瓶颈，可用 sar -B、sar -r 和 sar -W 等来查看怀疑I/O存在瓶颈，可用 sar -b、sar -u 和 sar -d 等来查看追溯过去的统计数据默认情况下...：保证当前系统所需要的内存,即为了确保不溢出而需要的内存(RAM+swap)....sar 命令选项结合起来 怀疑CPU存在瓶颈，可用 sar -u 和 sar -q 等来查看 怀疑内存存在瓶颈，可用 sar -B、sar -r 和 sar -W 等来查看 怀疑I/O存在瓶颈，可用 sar...：保证当前系统所需要的内存,即为了确保不溢出而需要的内存(RAM+swap).
CPU，内存，硬盘等配置 4、数据库瓶颈，以ORACLE为例，SYS中默认的一些参数设置 5、应用程序本身瓶颈， 针对网络瓶颈，现在冒似很少，不过也不是没有，首先想一下如果有网络的阻塞...注：在某些多CPU系统中，该数据虽然本身并不大，但CPU之间的负载状况极不均衡，此时也应该视作系统产生了处理器方面的瓶颈. 2、排除内存因素，如果Processor %Processor Time计数器的值比较大...（内存不足时，有点进程会转移到硬盘上去运行，造成性能急剧下降，而且一个缺少内存的系统常常表现出很高的CPU利用率，因为它需要不断的扫描内存，将内存中的页面移到硬盘上。）...造成高CPU使用率的原因： 频繁执行程序，复杂运算操作，消耗CPU严重 数据库查询语句复杂，大量的 where 子句，order by， group by 排序等，CPU容易出现瓶颈 内存不足，IO磁盘问题使得...若几个值都比较大， 那么硬盘不是瓶颈。若数值持续超过80%，则可能是内存泄露。
看看有没有异常报警，如果初期还没有监控的情况我会按照下面步骤去看看系统层面有没有异常 1、我首先会去看看系统的平均负载，使用top或者htop命令查看,平均负载体现的是系统的一个整体情况，他应该是cpu、内存...磁盘性能的一个综合，一般是平均负载的值大于机器cpu的核数，这时候说明机器资源已经紧张了 2、平均负载高了以后，接下来就要看看具体是什么资源导致，我首先会在top中看cpu每个核的使用情况，如果占比很高，那瓶颈应该是...cpu,接下来就要看看是什么进程导致的 3、如果cpu没有问题，那接下来我会去看内存，首先是用free去查看内存的是用情况，但不直接看他剩余了多少，还要结合看看cache和buffer，然后再看看具体是什么进程占用了过高的内存...，我也是是用top去排序 4、内存没有问题的话就要去看磁盘了，磁盘我用iostat去查看，我遇到的磁盘问题比较少 5、还有就是带宽问题，一般会用iftop去查看流量情况，看看流量是否超过的机器给定的带宽...该参数从0到100，当该参数=0，表示只要有可能就尽力避免交换进程移出物理内存;该参数=100，这告诉内核疯狂的将数据移出物理内存移到swap缓存中。
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