很多朋友在购买云服务器之前都会搜服务器一般用几核才够用，因为服务器现在配置很多。低到1核2G、2核4G。高到16核32G、32核64G。甚至某些云服务器可以做到256核5120G这种神奇配置。那么购买云服务器时如何选择cpu与内存搭配？出现资源不足时应如何排查原因呢？
https://bloggceasy.files.wordpress.com/2015/05/outofmemoryerror2.pdf
1. Java 堆空间 发生频率：5颗星 造成原因 无法在 Java 堆中分配对象 吞吐量增加 应用程序无意中保存了对象引用，对象无法被 GC 回收 应用程序过度使用 finalizer。finalizer 对象不能被 GC 立刻回收。finalizer 由结束队列服务的守护线程调用，有时 finalizer 线程的处理能力无法跟上结束队列的增长 解决方案 单位对应：GB -> G, g；MB -> M, m；KB -> K, k 使用 -Xmx 增加堆大小 修复应用程序中的内存泄漏 2. GC 开销
这篇文章主要是对java程序运行在JVM上可能产生内存溢出（OOM）的情况进行整理…
我们知道redis的底层是用c语言来编写的，但是，数据结构确没有直接套用C的结构，而是根据redis的定位自建了一套数据结构。
原文标题：You Should Be Aware of These 10 Most Prevalent MySQL Mistakes，作者: mark dc
Redis是一个key-vakue存储系统，支持五种存储结构：String,Hash,List,Set,Sorted Set。与memcached一样为了保证效率，将数据储存在内存中。区别的是Redis会周期的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的文件中，并在此基础上实现了主从同步。
前几天在群里有个朋友问到max_allowed_packet被自动重置的问题，于是打算写个文章来描述下，因为遇到这个问题的人不少，但是提到的解决方案几乎没有。
在一台总物理内存125G的服务器上，修改mysql的innodb_buffer_pool_size为64G后，启动报错，截图如下：
CPU占用率突然飙升是技术人员常遇到的一个棘手问题，它是一个与具体技术无关的普遍挑战。
在启动一个Springboot工程时，抛出一项“Cannot allocate memory”异常，很明显，是因为内存分配原因导致的OOM异常导致JVM宕掉。跟随log，查看JVM hs_err_pid24442.log文件。
添加一些交换空间是提高服务器响应能力和防止应用程序内存不足错误的最简单方法之一。在本教程中，我们将介绍如何将交换文件添加到Ubuntu 16.04服务器中。
最近我们的商城系统出现了一个线上问题，用户访问商城首页的时候要差不多20秒，才返回数据，可以说卡爆了。
本文介绍性能测试方案最后一部分性能分析与调优。性能测试结果分析与调优是性能测试中的一个重要部分，同时也是一个难点。不同的软件系统，不同的性能指标，结果分析方法都是不一样的。
Sync Framework 是一个功能完善的同步平台，实现了应用程序、服务和设备的协作和脱机访问。Sync Framework 提供了一些可支持在脱机状态下漫游、共享数据和获取数据的技术和工具。通过使用 Sync Framework，开发人员可以构建同步生态系统，通过在任意网络上使用任意协议，将任意应用程序与任意存储区中的数据集成在一起。 本文档涵盖所有 Sync Framework 组件，包括以下组件： 核心组件 数据库同步提供程序（在以前的版本中称为 Sync Services for ADO.N
Tomcat 在启动时需要分配一定的内存资源，如果分配的内存不足，可能会导致启动失败或闪退。
一、磁盘 1、告警：Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
在自己虚拟机（centos7）上装了 Gitlab-ce，就是社区版的 Gitlab，版本是 13.0+
在连接Oracel数据库时，每隔一段时间就会出现：ORA-12518：监听程序无法分发客户机连接，如图
提高服务器响应速度和防止应用程序内存不足错误的最简单方法之一是添加一些交换空间。 在本指南中，我们将介绍如何将交换文件添加到Ubuntu 16.04服务器。
雪花算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。雪花算法SnowFlake生成唯一ID
使服务器响应更快，并防止应用程序中出现内存不足错误的最简单方法之一是添加一些swap空间。Swap是存储驱动器上的一个区域，操作系统可以在该区域临时存储无法再保存在内存中的数据。
针对以Java主导的企业级应用开发，Java虚拟机是整个项目架构的灵魂所在。只有弄清楚其内存分配及垃圾回收机制才能够在项目建设活动过程中游刃而余，无论是基于当前流行的微服务体系（以Spring家族的 Spring Cloud或以Ali家族的Dubbo）or 即将（已经）流行的服务网格体系。
在当今的高科技环境下，生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时，可能会对企业的运营产生重大影响，包括客户满意度下降，工作效率降低，甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题，我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因，并掌握有效的诊断和处理方法。
在Java应用程序开发中，OutOfMemoryError（OOM）是一个令人头痛的问题。当JVM中的内存无法满足应用程序的需求时，就会抛出这个错误。本文将深入探讨OOM的三大场景：堆内存溢出、方法区内存溢出和栈内存溢出，并分析它们的原因，提供相应的实战解决方案。
在请求达到后端之后，对需要进行缓存的接口，会先去 Redis 中找有无数据，没有的话会继续走正常的业务流程，然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份，下次相同请求进来后，就可以直接从 Redis中 拿到数据。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
Apache Tomcat 是一个广泛使用的开源Java Servlet容器，但在使用过程中，有时可能会遇到Tomcat启动后立即退出的问题。本文将分析这个问题的常见原因，并提供解决方案，同时分享一些配置技巧和预防措施。
Serial 是一款用于新生代的单线程收集器，采用复制算法进行垃圾收集。Serial 进行垃圾收集时，不仅只用一条线程执行垃圾收集工作，它在收集的同时，所有的用户线程必须暂停（Stop The World）。
在高并发的应用场景中，前端需要更快的渲染速度，而后端不仅需要更快的接口速度，而且还需要保证数据的一致性。
PS：Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据
工作机制：每隔一段时间，就把内存中的数据保存到硬盘上的指定文件中。对应产生的数据文件为dump.rdb
很多年以前，当我还是一个开发菜鸟的时候，觉得写代码是很牛逼并且很关键的事情，当听到有人说做一个项目或者开发一个系统，代码的编写工作只占其中30%的工作量时，当时的我对此说法嗤之以鼻，感觉开发工作受到了侮辱。后来，自己开始做技术leader、项目经理、做架构，慢慢认识到软件开发是一个系统工程，代码编写真的只是其中的一环，而且如果代码写不好测试不到位的话，那就是噩梦的开始。经历过多次噩梦洗礼之后，认清一个现实：CRUD，Ctrl c，Ctrl v，这不是高科技。开发与测试/运营/业务，不是对立关系，而应该相辅相成，如果开发人员对代码抱有敬畏之心，明白每行代码会带来什么样的系统行为，对测试/运营/业务抱有开放包容的心态，对他们的挑刺当成一种鞭策和挑战，写出更加“美丽”的代码，那这样的开发人员将是任何公司的财富。
早上6点，我不得不开始处理“叫醒”我的一些问题。因为当这些问题发生的时候，我的手机铃声响了。昏睡中的我非常不情愿地拿起了手机，检查我是否疯狂到将叫醒闹钟设在了早上5点。原来是监控系统发现一个Plumbr服务死掉了。
Netflix的云数据工程团队运行各种JVM应用程序，包括诸如Cassandra和Elasticsearch之类的流行数据存储。尽管我们大多数集群在分配给它们的内存下都能稳定运行，但有时“死亡查询”或数据存储区本身的错误将导致内存使用失控，这可能触发垃圾回收（GC）循环甚至运行JVM内存不足。
最近在学习Redis相关知识，看了阿里的redis开发规范，以及Redis开发与运维这本书。分使用规范、有坑的命令、项目实战操作、运维配置四个方向，整理了使用Redis的21个注意点，希望对大家有帮助，一起学习哈
前几天在网上冲浪的时候发现了一个比较成熟的开源中间件——Canal。在了解了它的工作原理和使用场景后，顿时产生了浓厚的兴趣。本着好记性不如烂笔头的原则，阿Q对 Canal 的原理进行了梳理、对环境进行了搭建，具体步骤见这篇文章：原理+配置+实战，Canal一套带走
背景描述 某项目结构图如下(前端交互式体验及对象存储为主，Redis 及 rds 负载较小没有画出)： web1 和 web2 是两个 Apache，publisher1 和 publisher2 是
Elasticsearch的内存架构主要分为两大部分：堆内存（On-Heap）和堆外内存（Off-Heap）。这两部分内存各有其用途和管理策略，共同支撑着Elasticsearch的高性能和可扩展性。
Elasticsearch，这个家伙我就不用过多介绍了吧，简称ES，这可不是js里面的es语法也不是阿里云里面的es云服务器，Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
如果十年前，有人会给您软件，然后要求您找出它在所有可用的操作系统和浏览器上是否正常运行，那么您将只使用一种可用的方法。使用操作系统，浏览器和浏览器版本的每种可能的组合设置数十台计算机，然后执行软件测试。但是随着技术和软件的进步，这项任务已被简化为突飞猛进。虚拟化是一种允许您在本地化平台上测试软件的技术。
Redis，全称：Remote Dictionary Server，是一个基于内存的高性能key-value数据库，是应用服务提高效率和性能必不可少的一部分，因为当前大部分的应用都离不开Redis，所以学习并熟练Redis操作已经成为一个必不可少的技能。当然，面试中，Redis也深受面试官喜爱，下面就为大家整理汇总Redis的高频面试题，希望能给乡亲们一点帮助。
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