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    查看是哪个软件占用了指定的端口

    背景 有时候某个端口被占用,导致我们想要的软件运行不了。这时候就要找出是什么软件占用,及如何杀死后台对应程序。...列出所有正在监听的端口,并筛选出80端口的相关信息查看端口是否被监听 id_seq@linux:/www/server/mysql/bin$ sudo ss -tuln | grep :3306 tcp6...NAME mysqld 3762 mysql 44u IPv6 40222 0t0 TCP *:mysql (LISTEN) 使用 ps aux | grep httpd 命令来查看所有正在运行的...httpd 进程的详细信息,包括进程ID(PID)、父进程ID(PPID)、CPU利用率、内存使用情况等。...我公众号的技术文章,都是亲自校验过的。至少可以保证在发文的一段时间,不会过时。如果你在实操过程中,有遇到问题,可以在同名公众号留言,免费解答,相互学习,相互成长^v^

    23010

    Linux中查看进程占用内存的情况

    Linux中查看某个进程占用内存的情况,执行如下命令即可,将其中的[pid]替换成相应进程的PID号: cat /proc/[pid]/status 说明 /proc/[pid]/status中所保存的信息除了内存信息...,还包括进程IDs、信号等信息,此处暂时只介绍内存相关的信息。...字段 说明 VmPeak 进程所使用的虚拟内存的峰值 VmSize 进程当前使用的虚拟内存的大小 VmLck 已经锁住的物理内存的大小(锁住的物理内存不能交换到硬盘) VmHWM 进程所使用的物理内存的峰值...VmRSS 进程当前使用的物理内存的大小 VmData 进程占用的数据段大小 VmStk 进程占用的栈大小 VmExe 进程占用的代码段大小(不包括库) VmLib 进程所加载的动态库所占用的内存大小...(可能与其它进程共享) VmPTE 进程占用的页表大小(交换表项数量) VmSwap 进程所使用的交换区的大小 举例 显示进程cron的内存信息,通过pidof cron获取进程ID,或者通过ps -

    8.4K10

    如何查看 PowerBI 数据模型到底占用了多少内存

    很多伙伴问起,如何查看 Power BI 数据模型到底会占用多少内存,这的确是个问题。本文对此做出简单说明。...大家都知道 Power BI 会对数据进行类似压缩的存放,这就导致数据模型占用内存的空间其实是动态的。本文先来揭示这个过程,再给出查看内存占用的方法。...很显然,把书全部铺开的话,会占用很大很大的桌子。 Power BI 是这样工作的: 打开 Power BI 后,会读入硬盘的压缩好的数据,就是一个整齐的书架的书,放在内存里,内存就是桌子。...如何判断什么样的计算列或者度量值会导致物化的发生呢? 这需要一定的 DAX 高级知识。...一般我们以这个标准来查看数据模型的大小,并应该保证内存至少是这个大小的 2 倍左右。 我们可以通过 DAX Studio 来解决这个问题。

    4.3K10

    如何优化Python占用的内存

    概述 如果程序处理的数据比较多、比较复杂,那么在程序运行的时候,会占用大量的内存,当内存占用到达一定的数值,程序就有可能被操作系统终止,特别是在限制程序所使用的内存大小的场景,更容易发生问题。...>>> ob = {'x':1, 'y':2, 'z':3} >>> x = ob['x'] >>> ob['y'] = y 查看以下ob这个对象占用的内存大小: >>> print(sys.getsizeof...(ob)) 240 简单的三个整数,占用的内存还真不少,想象以下,如果有大量的这样的数据要存储,会占用更大的内存。...__weakref__(弱引用)可以查看这个文档, 对象的__dict__中存储了一些self.xxx的一些东西。...__new__(cls, (x, y, z)) 此类的所有实例都具有与元组相同的内存占用。

    1.9K20

    如何释放Python占用的内存?

    两者的优缺点对比: 深拷贝拷贝程度高,将原数据复制到新的内存空间中。改变拷贝后的内容不影响原数据内容。但是深拷贝耗时长,且占用内存空间。 浅拷贝拷贝程度低,只复制原数据的地址。...其实是将副本的地址指向原数据地址。修改副本内容,是通过当前地址指向原数据地址,去修改。所以修改副本内容会影响到原数据内容。但是浅拷贝耗时短,占用内存空间少。...只有在第3步调用时,才会占用内存资源,这样就使得在第5步时候,能够迅速释放内存。...您可以使用memory_allocated()和max_memory_allocated()监视张量占用的内存,并使用memory_cached()和 max_memory_cached()监视由缓存分配器管理的内存...但是,被张量占用的GPU内存不会被释放,因此它不能增加PyTorch可用的GPU内存量。 如果您的GPU内存在Python退出后仍未释放,那么很可能某些Python子进程仍然存在。

    2.1K10
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