一个页面里面引入了大量小图片，单张大小约十几KB，网站文本主体显示较快，但整个页面打开的速度很慢，浏览器F12控制台上看大多都是排队从服务器下载图片，加载图片。
一台服务器报警了，内存占用过高，奇怪的是集群里其它的服务器都没问题。不过从以往的经验来看：每一个匪夷所思的问题背后，都隐藏着一个啼笑皆非的答案。
占用cpu过高的线程有两个，其中一个是打印异常日志的（会new 对象），还有gc线程
不知道大家有没有注意到，在22.10.31 21点之后，凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面：
1、某分行部署的某台服务器内存占用过高,导致死机； 2、代码层面检查暂未发现问题，服务器硬重启持续一段时间后（3-5天）再次占满。
服务器内存占用过高导致数据库服务关闭，网站无法登陆的错误详解-制作swap交换区加大内存
EasyNVR视频边缘计算网关的视频能力非常的灵活和丰富，包括网络视频设备的探测、设备协议接入、视频转码、音频转码、设备在线监测、定时快照、流媒体录像、跨平台支撑、视频直播与分发、录像接口与回放等。EasyNVR也提供了各种接口，便于用户的二次开发与集成。
使用 top 指令，服务器中 CPU 和 内存的使用情况，-H 可以按 CPU 使用率降序，-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源，对 Java 服务造成影响。
我们的视频流媒体服务器诸如支持国标协议的EasyGBS、支持RTSP协议的EasyNVR流媒体平台，这些平台在做研发的时候，我们都做了快照界面，让用户观看的界面更加直观。
TSINGSEE青犀视频经过几年的发展，积累了不少项目客户。一个月前，有个老客户旧版本的EasyNVR升级至新版本，升级后使用过程中会不时出现CPU占用过高的现象。
在服务器运维过程中，经常需要对服务器的各种资源进行监控，例如：CPU的负载监控，磁盘的使用率监控，进程数目监控等等，以在系统出现异常时及时报警，通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
java TestLinuxDemo
最近发现好像我们视频平台新版本升级过后，有不少用户使用过程中都发现了CPU占用过高的现象。上期TSINGSEE青犀视频讲过EasyGBS播放H.265编码如何降低CPU，这次要讲的是EasyNVR平台怎么处理CPU占用过高的问题。
EasyCVR可支持多协议、多类型设备接入，平台可在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、智能分析等。平台采用可视化设计，可支持监测CPU使用、服务器内存、带宽、网络运行环境、设备状态等数据。
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。
Python 网络编程中的线程主要用于实现多客户端同时连接服务器的功能。在网络编程中，多线程服务器编程可以提高服务器的并发性能和吞吐量，能够更好地满足大规模网络应用的需求。
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成，所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机，这只是软件部分。
很多web服务会选用Apache作为服务器软件。但对于物理内存不是很大的服务器来说，会有一个问题，就是Apache长时间运行，httpd进程会越来越大，占用过高内存。最终导致服务变慢，甚至系统无法运行。这个问题可以采用如下方式
问题： 公司gitlab地址访问报错502，连接所部署服务器执行top命令发现gitlab相关服务其中两个进程占用cpu一直在90%以上 思路： 一般地，资源占用过高，可以粗略地优化一下，但是效果确实非常的明显的。这里，主要是通过资源占用，然后将过高消耗资源的进程给禁用掉，并且结合官方提供的一些默认信息来调配。 解决办法： 主要调整的是限制内存的使用，调整postgresql的缓存以及进程，关闭prometheus监控。
服务器随着运行时间的增加，占用内存会逐渐增加。如果服务器内存小，就很容易出现内存占满，系统变慢，甚至是卡死的情况。一个办法是增加物理内存，但这涉及到费用、停机、开机箱等。这里有一个处理方案，可供借鉴。效果好的话，可以不用买内存条了哈哈。
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）。
在高清化、智能化和网联化的需求下，5G、人工智能、云计算等信息技术快速发展带动用途单一的安防系统功能走向多元化，并开始与电信、交通、建筑、物业等多领域进行融合，进入泛安防时代。
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。
如果CPU风扇散热不好,会导致CPU温度太高,使CPU自动降频,从而使CPU的性能降低。总之高温时CPU会自动将降低工作效率。
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍，今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟，并没有太多的经验和扎实的基础，所以有错误的地方希望大家指出。
在这篇文章中，我们将深入探讨Redis支持的数据类型以及如何解决大Key问题。通过了解Redis的数据类型以及相应的使用场景，我们可以更好地利用Redis的特性来满足各种数据存储需求。
在性能测试中最重要有两个指标，一个是资源指标，是指应用服务对服务器系统资源占用，包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现，如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
EasyCVR平台支持多类型设备、多协议方式接入，包括市场主流标准协议国标GB/T28181、RTMP、RTSP/Onvif协议等，以及厂家私有协议，如海康SDK、大华SDK、海康Ehome等。平台可将接入的流媒体进行处理及分发，分发的视频格式包括RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等。
CPU使用率（%processor time）,在80%±5%范围内波动为宜。过低，则服务器CPU利用率不高；过高，则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
最近看牛客网发现了CPU 100% 怎么办这个问题，这个问题的重点是定位和解决，会用到Linux和java的的很多命令，所以写篇博客记录和总结一下。
Django 作为 Python著名的Web框架，相信很多人都在用，自己工作中也有项目项目在用，而在最近几天的使用中发现，部署Django程序的服务器出现了内存问题，现象就是运行一段时间之后，内存占用非常高，最终会把服务器的内存耗尽，对于Python项目出现内存问题，自己之前处理过一次，所以并没有第一次解决时的慌张，自己之前把解决方法也整理了博客：https://www.cnblogs.com/zhaof/p/10031945.html
上一篇文章中，我们介绍了常见的缓存架构。 常见缓存架构 — 穿透型缓存与旁路型缓存
pm、pm.max_children、pm.start_servers、pm.min_spare_servers、pm.max_spare_servers。
在常见的面试的过程中，面试官都会问你一下常用的的linux命令，如果一上的来就说一些 cd.. , cp ls , vi, mkdir, rm -rf 什么的是没错的但是这些常用的命令说出去就显示不出你的优势，但凡是用过linux的都会这几个常用的命令，所以要突出自己的优势可以了解一些更深入的linux命令。
【大型网站技术架构笔记】系列是阅读《大型网站技术架构核心原理与实践》一书的一些笔记，记录了原书的一些重要内容以及我的个人理解。其中很多内容网上都能找得到。其实整本书，我最赞同的是作者阐述的网站架构的价值观——“业务成就技术，而不是相反”。在没有业务场景的时候就一味追逐架构，为技术而技术，或者一上来就想要设计出一个可以适用所有场景的解决方案，是不理智的。我们有的时候可能会陷入技术的怪圈而忘了考虑业务本身。我曾经看到的一句我很喜欢的话，在这边也与诸君分享：好的架构都是进化来的，不是设计来的。
前几个月换了一个新工作，Windows端完全转入了Linux服务器端，语言也彻底变成了C，偶尔夹杂着C++。对于我来说，之前的Vxworks，Qt,VS之类的IDE之下的调试定位也完全都没用了，最近一直在做提测项目，对问题定位，查找问题也有了一定的了解。 在这简单说一下，最近的定位调试命令。
a. on-CPU：执行中，执行中的时间通常又分为用户态时间user和系统态时间sys。
腾讯云服务器内存占用过高，安装的是centos7系统，准备对centos7释放内存，发现使用yum清理缓存与释放内存非常的方便，先使用free -m命令来查看centos7系统剩余了多少内存，准备清理掉，如下：
redis适合放一些频繁使用，比较热的数据，因为是放在内存中，读写速度都非常快，一般会应用在下面一些场景，排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
使用free命令可以查看系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。
在Redis中，经常会遇到各种原因的阻塞，最终导致Redis超时。可以毫不夸张的说，阻塞，是使用Redis的噩梦，每个人都会遇到。
首先通过我们内部搭建的日志平台发现我们线上环境一个java应用有大量的http接口请求超时，登录linux服务器查看网络环境没有问题，判断是应用自身运行异常，重启应用后发现异常还在，开始查找问题。
定义：平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，和 CPU 使用率并没有直接关系。换言之，要计算 CPU 负载的值，只考虑正在运行或等待分配 CPU 时间的进程。不考虑正常的休眠过程（休眠状态），僵尸或停止的过程。
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。
继昨天服务器上应用 CPU占用过高 后面该应用宕掉了以后 java 一次CPU占用过高问题的排查及解决
在Linux系统中，经常会因为负载过高导致各种性能问题。那么如何进行排查，其实是有迹可循，而且模式固定。
在实际开发过程中，有些 Java 程序在本地或者在服务器上都可以运行的较正常，但是运行较长一段时间后，可能会出现资源占用率较高的情况，例如 CPU 或 内存占用率较高等情况，以至于发生内存溢出，进程假死等的情况。这些问题发生的原因，往往是那些易忽略的编程规范导致的。下面描述一个定位开发环境上资源占用率较高问题的流程。
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