TSINGSEE青犀视频开发的视频平台都具备Windows和Linux的运行版本,可以根据需求自由选择。当遇到项目现场有流量较大的情况,大多数用户都比较担心对CPU的占用过大。在EasyGBS的一个现场,客户采用了高码流的摄像头级联到 EasyGBS 中,在运行中发现内存占用非常高,50 路被占用大概 3.021G,而正常是不应该占用这么多内存的。
在处理大型数据时,Redis 作为我们的非关系型数据库经常出现在解决方案之中。然而,在使用 Redis 的过程中,有一些问题可能会悄无声息地影响我们的系统性能,其中最具代表性的就是 Big Key 问题。
标题1: 60G的内存占用, 容器敢分配, 服务敢占用. 一个字:绝 标题2: 内存挤爆了. 竟然是因为… 标题3: 内存问题虐我们千百遍 标题4: 慎用BitMap, 小心玩爆你的内存.
做java开发以来,有一个问题一直萦绕在脑海,那就是java程序为什么会占用那么多的虚拟内存。之前也没有深究,因为服务器内存够大。但是最近用上了docker容器,每个容器基本上就几个GB的内存,内存占用过大的问题必须得解决了。
在Linux下经常会遇到buff/cache内存占用过多问题,尤其是使用云主机的时候最严重,由于很多是虚拟内存,因此如果buff/cache占用过大的,free空闲内存就很少,影响使用;
最近服务器到期等因素,进行了迁移。租了其它的外国厂商,但是由于资费问题,购买了1.5G 内存的服务器(现)。因为原本用惯了4G内存的服务器(原),现在压缩成这样,似乎不太能支持我的使用,囧!
最烦的事情,莫过于服务莫名其妙的重启,当你看到一个服务一天重启23次,你会是怎样的一个感觉,反正博主我快要摔电脑了。。。。
随着并发访问量的不断增加,Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时,它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此,本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结,并提供一些解决方案。
1. Key或Value的长度: 如果一个Key的长度或Value的长度超过一定阈值(比如10KB),则认为其为一个大Key。
为防止背题,大部分题目不设标准答案,重点考察面试者的基础知识和思维逻辑,答案的提示见后面。
StackOverflowError是Java虚拟机在一个线程的调用栈(也称为堆栈)深度超过限制时抛出的错误。在Java中,每个线程都有一个独立的调用栈,用于存储方法的调用和局部变量等信息。当递归方法无终止地调用自身或者调用栈中的方法链过长时,就会导致调用栈溢出,抛出StackOverflowError。栈的深度限制因虚拟机和操作系统而异,一般情况下在几千到几万个方法帧之间。
当数据库服务经常突然挂断,造成无法访问时我们能做什么?本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题,分析问题,最后解决问题的过程。
1、问题背景 近期,一位 Python 开发者遇到了一个棘手的问题,他在开发过程中编写了一个能够穷举生成具有一定特征的矩阵的递归函数。然而,这个函数在运行时会占用过多的内存,导致服务器内存不足而被终止。
Unity在UI开发方面提供了强大的功能,但在处理复杂UI的时候,性能问题常常成为开发者的痛点。本文将深入探讨UI性能瓶颈及其优化策略,涵盖减少Draw Call、批处理技术、内存优化、异步加载UI以及Profile工具的使用,希望能对大家有所帮助和启发~
异常现象:2019-1-21~2019-1-22测试环境的apollo频繁宕机,大概有4~5次。
内存问题往往是线上环境最容易导致的问题,因为其实对于程序来说,内存总是不够用的。而大多数我们在线上遇到的问题总是一个叫 OOM 的,导致这个问题的原因也有很多,今天我们就来看看,如何在线上定位或者排查这样的问题。
前段时间,看到这个BigKey的问题,因为理解的模糊不清的不太舒服,于是就有了下文的总结。
1、WKWebView 自诩拥有更快的加载速度,更低的内存占用,但实际上 WKWebView 是一个多进程组件,Network Loading 以及 UI Rendering 在其它进程中执行。初次适配 WKWebView 的时候,我们也惊讶于打开 WKWebView 后,App 进程内存消耗反而大幅下降,但是仔细观察会发现,Other Process 的内存占用会增加。在一些用 webGL 渲染的复杂页面,使用 WKWebView 总体的内存占用(App Process Memory + Other Pr
在Java编程中,OutOfMemoryError 是一种常见的致命错误,通常发生在JVM内存耗尽时。这类错误提示为:“OutOfMemoryError: Java heap space”,意味着程序尝试分配的内存超出了JVM可用的堆内存。本文将详细探讨OutOfMemoryError的成因、解决方案以及预防措施,帮助开发者理解和避免此类问题,从而提高代码的健壮性和可靠性。
运行时常量池(Runtime Constant Pool)是 Java 虚拟机中的一块内存区域,用于存储类文件中的常量数据以及符号引用。
总结起来,选择适合的数据结构可以在保证整体效率的同时,减少内存占用。此外,根据具体场景,可以采取各种优化策略来进一步降低内存使用。
在产品开发过程中 Crash 率是一个很重要的指标,也是一个团队中几乎所有的部门都应该关注或者去参与提升的一个指标,他不仅代表着整个产品的质量,也是一个团队整体技术能力的体现。更低的 Crash 率不但能让产品获得更好的用户口碑,在整个流程中也能让团队成员获得更多的成长,加深对 iOS 系统底层的理解,为今后的开发带了更大的帮助。
出处:kaito-kidd.com/2020/07/04/redis-best-practices/
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下:
今天我们来聊聊算法的空间复杂度,相比于时间复杂度,以空间复杂度出发的算法题相对不太多。重要性相对没那么大,但同样也是非常重要的基础知识,需要有一定的认知。
交换空间(Swap Space)是一种在计算机系统中用于暂存内存中未使用的数据的特殊磁盘空间。当物理内存(RAM)不足时,交换空间可以作为辅助内存使用,帮助系统处理内存压力。在某些情况下,添加额外的交换空间可以提高系统的性能和稳定性。本文将详细介绍如何在 Ubuntu 20.04 上添加交换空间。
Linux长时间使用会导致cache缓存占用过大,甚至拖累CPU的使用率,可以通过命令手动释放Linux内存,详细教程如下:
收到告警后,笔者先登录到告警机器中, top命令查看此时此刻的各个应用程序占用的内存大小, 这里其实有两个指标可以查看,
线上问题排查相比于coding,是一个低频的工作,很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候,往往是重要且紧急的,因此问题排查的效率,就显得尤为重要。有些线上问题,比较直观,比如磁盘使用率高、网络流量高这种,借助合适的工具很快能定位到原因;但对于一些复杂的问题,如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等,需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候,需要有正确的解题思路,并辅以合适的工具,才能高效地解决问题。
docker run -it --rm -m 100M --memory-swap -1 ubuntu-stress:latest /bin/bash
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)。
通过《重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache——优秀从何而来》一文,我们知道了Guava Cache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性,也一步步地学习了在项目中集成并使用Guava Cache进行缓存相关操作。Guava Cache作为一款优秀的本地缓存组件,其内部很多实现机制与设计策略,同样值得开发人员深入的掌握与借鉴。
官方地址:https://github.com/alibaba/nacos/releases
在大数据场景下,布隆过滤器是一种常用的数据结构,用于快速判断元素是否存在。而 Redis 则是一种流行的缓存和数据存储系统,广泛应用于互联网领域。
Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理,它本身是建立在Apache Hadoop之上。Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。
Redis 作为内存数据库,拥有非常高的性能,单个实例的 QPS 能够达到 10W 左右。
Redis通过使用字符串来存储和操纵二进制位数组,从而达到快速高效地处理位操作的目的。
项目中E端有一个订单导出的功能能(导出销售订单或者销售退单,导出列颇多,且必须满足实时数据)。我们使用POI导出数据,并且后端加了熔断措施,导出限流,大促期间导出开关控制。相对来说有了这些机制线上应用不会因为导出操作流量过大内存爆掉,也保证了应用安全稳定的运行,但是最近监控发现导出操作性能急剧下降(数据量已经超过3百万),先看看监控。
今天小麦苗给大家分享的是SYSTEM和SYSAUX表空间存储的内容有哪些区别?若SYSAUX表空间占用过大则应该如何处理?。
开发 和 运维 问题:在我的电脑上可以运行,版本更新,导致服务不可用!对于运维来说,考验十分的大
对于分布式系统而言,整个集群处理请求的效率和存储容量,往往取决于集群中响应最慢或存储增长最快的节点。所以在系统设计和容量规划时,我们尽量保障集群中各节点的“数据和请求分布均衡“。但在实际生产系统中,出现数据容量和请求倾斜(类似Data Skew)问题是比较常见的。
0x1 为什么要做Crash防护 在产品开发过程中Crash率是一个很重要的指标,也是一个团队中几乎所有的部门都应该关注或者去参与提升的一个指标,他不仅代表着整个产品的质量,也是一个团队整体技术能力的体现。更低的Crash率不但能让产品获得更好的用户口碑,在整个流程中也能让团队成员获得更多的成长,加深对iOS系统底层的理解,为今后的开发带了更大的帮助。 0x2 为什么要写这篇文章 起因也是因为自己的项目踩了FB的SDK的坑:2020.7.10,FB后台下发数据错误,导致大量使用FB SDK的App发生
如果向栈上声明的缓冲区中复制数据,但是复制到数据量又比缓冲区大的时候,就会发生栈溢出。在栈上声明的各种变量的位置紧临函数调用程序的返回地址。若用户输入的数据未经验证就传递给strcpy这样的函数,则会导致变量值被攻击者指定的值所改写或调用函数的返回地址将被攻击者选择的地址所覆盖,打乱程序正常运行流程,转而执行恶意代码。防范栈溢出的有效方法有:禁止栈执行,从而阻止攻击者植入恶意代码;编写安全可靠的代码,始终对输入的内容进行验证;利用编译器的边界检查实现栈保护。
【前言:无论是大数据从业人员还是Java从业人员,掌握Java高并发和多线程是必备技能之一。本文主要阐述Java并发包下的阻塞队列和并发容器,其实研读过大数据相关技术如Spark、Storm等源码的,会发现它们底层大多用到了Java并发队列、同步类容器、ReentrantLock等。建议大家结合本篇文章,仔细分析一下相关源码】
假设现有一组数据,最大的数据是1000,那么便会开一千个大小的空间,这种属于绝对映射,在极端的场景下,极易造成空间上的浪费,比如现在有5,99,88,1000,8888,452,635,82,777,555,只有10个数但是最大的数是8888因此要开8888大小的空间,剩余的空间全部都浪费了。
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
在Redis服务器中,数据库是由Redis数据结构和键值存储系统支持的。Redis服务器提供了多个数据库,每个数据库都是由唯一的一个数值标识符表示。默认情况下,Redis服务器提供16个数据库,标识符从0到15。
OOM(Out of Memory)是指内存不足的问题,通常会导致应用程序崩溃或挂起。在开发和运维中,OOM 是一种常见的问题。如何避免 OOM、如何快速定位和解决 OOM 问题,是 Web 应用开发和运维工程师需要掌握的重要技能。本文将介绍一次实际线上 OOM 问题,并分享相应的性能优化经验。
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