本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发，对服务器性能测试的参考标准进行了介绍，并对常见问题进行了答疑和问题溯源！
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
组件介绍 在iOS App中，有两种闪退是让人深恶痛绝的，一种是异常退出，另外一种是爆内存杀进程。前者已经有完备的工具协助定位分析，而后者却一直是业界的难以治愈的毒瘤。你是否遇到过线上App因为爆内存导致频繁闪退却又无法获得堆栈信息进行有效定位的困境？你是否费劲心思拿到JestsamEvent文件（系统爆内存日志）却依然束手无策？本文将介绍一款IOS爆内存分析利器，它可以以极其微小的代价让藏匿极深的爆内存罪魁祸首无处遁形——OOMDetector。 OOMDetector是手Q自研的IOS内存监控组件，腾讯
GDB，全称GNU Debugger，是一款开源、跨平台的源码级调试工具，尤其在Linux生态系统中占据着举足轻重的地位。GDB支持包括C、C++、Fortran、Ada、Objective-C、Go、D等多种编程语言，能够与GCC、Clang、LLVM等一系列主流编译器无缝集成。无论是针对桌面应用程序、服务器端服务，还是嵌入式系统，GDB都能以其强大的功能和灵活的交互方式，为开发者提供无与伦比的调试体验。
内存问题，脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思，就是脑袋运算空间太小，撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇，让人脑瓜疼的内存篇。其余参见：
来自五个不同国家政府的网络安全机构去年 12 月呼吁开发人员使用内存安全的编程语言。你准备好了吗？
一个windows系统下缓解帕鲁服务内存泄漏的方法；由于服务端的内存泄露，就算是16g的内存也有爆内存的时候。
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：
实现的功能,APP通过SmartConfig给Wi-Fi模块配网并绑定设备,然后通过MQTT远程控制开发板的继电器,
我的这个升级篇的代码适用于自己所有的带WIFI模块的开发板,升级功能实质上是通过MQTT把数据发给WIFI模块,然后模块进行保存和运行.
前几日早上打开邮箱收到一封监控报警邮件：某某 ip 服务器 CPU 负载较高，请研发尽快排查解决，发送时间正好是凌晨。
最近在维护公司线上的服务器，排查了一些问题，所以做一个总结。有一段时间，线上环境变得很卡，客户端请求很多都报超时，因为线上没有良好的apm监控，所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查，发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍，然后发现，memcache服务器（8核）负载很高，cpu一直在50%的左右，原因就是memcache服务器内存用完，导致内存的淘汰十分频繁，这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
负载均衡：在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后，如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限，动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用，则可以认为是网络瓶颈；
对于后端程序员，特别是 Java 程序员来讲，排查线上问题是不可避免的。各种 CPU 飚高，内存溢出，频繁 GC 等等，这些都是令人头疼的问题。 其实，不光是线上问题的排查，在实际的工作中，我们还会遇到很多其他的问题。给大家列举一下近期用户给我反馈的一些问题： 了解一点相关知识，但实际中没处理过 垃圾收集器过于复杂，不知道怎么用 JVM 参数太多，不知道如何选取最优配置 不知道云服务器上怎么调试 JVM 那么，遇到这些问题该如何解决呢？这里我给大家整理出了 JVM 调优的 5 条经验： 必须明确指定堆内存的
前几天生产环境需要做服务器的扩容，把原本64G的内存扩到了128G.然后调整了一些其他的kernel参数,在此基础上需要调整sga的大小，以便分配更多的缓存。 环境是11gR2的RAC环境，这时候rac有一个明显的优点就显现出来了，就是没有downtime。一个实例一个实例的改动，调整kernel,db参数都很方便管理。 所在的每个服务器只有一个oracle_home，各有两套rac环境在同一个unix账户下。所以我启停数据库的时候也是一套环境一套环境的来。反正节点也不多。 我先是按照要求把sga调整了一下
作为 Java 开发人员，我们熟悉我们的应用程序抛出 OutOfMemoryErrors 或我们的服务器监控工具抛出警报并抱怨 JVM 内存利用率高。
本篇博客是记录使用spring batch做数据迁移时时遇到的一个关键问题：数据迁移量大时如何保证内存。当我们在使用spring batch时，我们必须配置三个东西: reader，processor，和writer。
内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤：
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。
上一周我有幸观看了高级架构师李国讲师的直播，内容是关于 Java 内存问题排查和解决。
毕竟服务器的内存比较小，经常容易出现内存不足导致数据库退出等bug，so，除了设置swap缓冲区，最好的莫过于换成轻量级的服务器nginx，在那之前一些apache2服务器的优化也是比较必要的，so。
在调试软件时，工具非常重要。获取正确的工具，然后再调试时提取正确的信息。根据获取的正确的错误信息，可以找到问题的根源所在。找到问题根源所在，你就能够解决该错误了。
小型对象是被分配在小型对象堆SOH上的。SOH有3代，分别是：第0代，第1代，第2代。对象根据寿命向上移动。将新对象放在Gen 0上。当第0代充满时，.NET垃圾收集器会处理不需要的对象，并将其它内容移至第1代上，如果第1代充满了那么垃圾回收会再次运行处理不需要的对象，并将其它内容移至第2代上。那么当第2代充满时会发生垃圾回收完全运行。将清除不需要的第2代对象，并将第1代对象移动到第2代上，然后将第0代对象移动到第1代上，最后清除所有未引用内容。每次运行垃圾回收后会压缩受影响的堆，将仍然在使用的内存放置在一起。这种方法可以确保高效运行，并且耗时的压缩过程只在必要时发生。
在本篇博文中，我们将了解什么是 Java 中的内存泄漏，以及关于 Java 内存泄漏场景的错误认知进行简要解析。
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。
从小我就对Java有着深厚的感情，算下来有几十年的Java经验了。当年的Java还是Sun公司的，我有着多年的Servlet经验，CURD经验，在现在已经被自我革新，转而研究人生的哲学。罢了，不吹了。本文是关于Java故障排查的，属上篇。
本篇是 Android 内存优化的进阶篇，难度可以说达到了炼狱级别，建议对内存优化不是非常熟悉的仔细看看前篇文章： Android性能优化之内存优化，其中详细分析了以下几大模块：
小型.NET对象被分配到小型对象堆（SOH）上。其中有3种：第0代，第1代和第2代。对象根据其寿命向上移动。
H5性能分析 加载一个页面的过程 资源加载指标 prompt for unload:访问一个新页面时，旧页面卸载完成的时间 redirect:重定向，用户注销登陆时返回主页面和跳转到其它的网站等 app cache:检查缓存，是否打开 DNS(域名系统):DNS查询的时间，如果是长连接或者请求文件来自缓存等本地存储则返回fetchStart时间点 TCP:与服务器建立链接的时间 request:浏览器发起请求的时间 response:拿到第一个响应字节到最后一个响应字节的时间 processing
记得在大学的刚开始学习C/C++的时候，对于内存问题一点也没有关心过，其实也是关心比较少，知道后来才慢慢注意起来，当时排查是否有内存泄漏全靠手，去看看malloc和free或者new和delete是否对应起来，这也是一种比较简单的查询是否有内存泄漏的办法，后来老师提供了一种用程序来检测是否有内存泄漏，其实就是重载new和delete的方法。
来自 Grapl 的博客文章。在 Grapl，我们相信为了构建最好的防御系统，我们需要深入了解攻击者的行为。作为该目标的一部分，我们正在投资于进攻性安全研究。随时关注我们的博客，了解有关高风险漏洞、利用和高级威胁策略的新研究。
如果在加载类时内存不足，则它可能会静默失败，从而在数据库中留下无效的类。 稍后，如果您尝试调用或解析任何无效的类，则将在运行时引发ClassNotFoundException或NoClassDefFoundException实例。 如果要加载损坏的类文件，将会得到相同的例外。 应该执行以下操作：
最近在看百度PaddleNlp的模型，本着是骡子是马先拿出来溜溜的原则，于是根据指导安装了Paddle，下载了 短文本语义匹配的模型。
官方地址：https://github.com/alibaba/nacos/releases
我们知道使用Linux交换空间而不是 RAM（内存）会严重降低性能。那么，有人可能会问，既然我有足够多的可用内存，删除交换空间不是更好吗？简短的回答是不会。启用交换空间会带来性能优势，即使你有足够多的内存。 即使安装了足够多的服务器内存,你也会经常发现在长时间正常运行后会使用交换空间。请参阅以下来自具有大约一个月正常运行时间的实时聊天服务器的示例： total used free shared buff/cache available
随着互联网业务的快速发展，基础设施的可用性也越来越受到业界的关注。内存发生故障的故障率高、频次多、影响大，这些对于上层业务而言都是不能接受的。
“分段错误可能难以追踪。由于通常没有明确的错误消息，因此可能需要反复试验才能找出问题所在。我试了好久(•́へ•́╬)！大致总结了一下，给大家参考，如果还有其他情况，欢迎大家补充。”
Android应用大部分性能问题归根结底都会成为内存的问题，今天我们就先以Out of Memory（OOM）为起点介绍一下Android内存的原理以及排查内存问题的方法。
长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用就很可能发生内存泄漏，尽管短生命周期对象已经不再需要，但是因为长生命周期持有它的引用而导致不能被回收，这就是Java中内存泄漏的发生场景。
性能测试为保证软件质量起到重要作用，对于交易量较大的应用系统，性能测试更是一个必不可少的环节。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
TencentOS Server( 又名Tencent Linux 简称Tlinux) 是腾讯针对云的场景研发的 Linux 操作系统，提供了专门的功能特性和性能优化，为云服务器实例中的应用程序提供高性能，且更加安全可靠的运行环境。Tencent Linux 使用免费，在 CentOS（及发行版）上开发的应用程序可直接在 Tencent Linux 上运行，用户还可持续获得腾讯云的更新维护和技术支持。
不知道是公司网络广了就这样还是网络运维组不给力，网络总有问题，不是这边交换机脱网了，就是那边路由器坏了，还偶发地各种超时，而我们灵敏的服务探测服务总能准确地抓住偶现的小问题，给美好的工作加点料。
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。
安装 nacos 之前，需要在服务器上安装 zookeeper，这个是必须的，因为nacos 需要依赖 zookeeper；
对于后端程序员，特别是 Java 程序员来讲，排查线上问题是不可避免的。各种 CPU 飚高，内存溢出，频繁 GC 等等，这些都是令人头疼的问题。楼主同样也遇到过这些问题，那么，遇到这些问题该如何解决呢？
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话说在25年前，我刚刚开始从事软件开发。在工作中，我遇到一个叫Dave的朋友，他曾在一家大型保险公司工作过几年，他的工作重点是开发支持一个名为“个人人寿保险”的产品程序代码。比如人们向代表该公司代理商购买了个人人寿保险，Dave写的代码就在后台运行支撑着这条业务线的需求。 我和Dave讨论关于他最近完成的任务，他说最近的任务是移除在大型机上运行多年的个人人寿保险产品系列的“自修改代码（self modify code）“。 什么是自修改代码？维基百科上是这么说的： “自修改代码是在执行时改变自己命令的代
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