C语言使用 malloc函数动态在堆上分配内存。malloc根据字节数的参数。如果无法分配内存,该函数将返回指向已分配内存的指针或 NULL 指针。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
%us:表示用户空间程序的cpu使用率(没有通过nice调度) %sy:表示系统空间的cpu使用率,主要是内核程序。 %ni:表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率。 %id:空闲cpu %wa:cpu运行时在等待io的时间 %hi:cpu处理硬中断的数量 %si:cpu处理软中断的数量 %st:被虚拟机偷走的cpu 注:99.0 id,表示空闲CPU,即CPU未使用率,100%-99.0%=1%,即系统的cpu使用率为1%。
嵌入式Linux中文站消息,Linux系统的Swap分区,即交换区,Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样,系统总是在物理内存不够时,才进行Swap交换。其实,Swap的调整对Linux服务器,特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap,有时可以越过系统性能瓶颈,节省系统升级费用。
所谓假死现象,是指 Linux 内核 Alive,但是其上的某个或所有操作的响应变得很慢的现象。
linux下查询进程占用的内存方法总结,假设现在有一个「php-cgi」的进程 ,进程id为「25282」。现在想要查询该进程占用的内存大小。linux命令行下有很多的工具进行查看,现总结常见的几种方式。
为什么选择Linux?因为Linux能让你掌握你所做的一切! 为什么痛恨Windows?因为Windows让你不知道自己在做什么! 这就是我喜欢Linux的原因。只要我愿意,我可以将底层的系统运行机制看得清清楚楚,可以掌握一切。而Windows尽管界面漂亮,却让你总也猜不透她心里想什么。我不喜欢若即若离的感觉。 如果你一看到这个标题就觉得头疼,或者对Linux的内部技术根本不关心,那么,我劝你一句:别用Linux了。你只是在追赶潮流,并不是真心喜欢它。Linux的确没有Windows好用,可它比Windows“结实”。如果你对Linux的稳定性感兴趣,特别是想把Linux作为网站服务器的话,那就请看看下文吧! Swap,即交换区,除了安装Linux的时候,有多少人关心过它呢?其实,Swap的调整对Linux服务器,特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap,有时可以越过系统性能瓶颈,节省系统升级费用。 本文内容包括: Swap基本原理 突破128M Swap限制 Swap配置对性能的影响 Swap性能监视 有关Swap操作的系统命令 Swap基本原理 Swap的原理是一个较复杂的问题,需要大量的篇幅来说明。在这里只作简单的介绍,在以后的文章中将和大家详细讨论Swap实现的细节。 众所周知,现代操作系统都实现了“虚拟内存”这一技术,不但在功能上突破了物理内存的限制,使程序可以操纵大于实际物理内存的空间,更重要的是,“虚拟内存”是隔离每个进程的安全保护网,使每个进程都不受其它程序的干扰。 Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样,系统总是在物理内存不够时,才进行Swap交换。 计算机用户会经常遇这种现象。例如,在使用Windows系统时,可以同时运行多个程序,当你切换到一个很长时间没有理会的程序时,会听到硬盘“哗哗”直响。这是因为这个程序的内存被那些频繁运行的程序给“偷走”了,放到了Swap区中。因此,一旦此程序被放置到前端,它就会从Swap区取回自己的数据,将其放进内存,然后接着运行。 需要说明一点,并不是所有从物理内存中交换出来的数据都会被放到Swap中(如果这样的话,Swap就会不堪重负),有相当一部分数据被直接交换到文件系统。例如,有的程序会打开一些文件,对文件进行读写(其实每个程序都至少要打开一个文件,那就是运行程序本身),当需要将这些程序的内存空间交换出去时,就没有必要将文件部分的数据放到Swap空间中了,而可以直接将其放到文件里去。如果是读文件操作,那么内存数据被直接释放,不需要交换出来,因为下次需要时,可直接从文件系统恢复;如果是写文件,只需要将变化的数据保存到文件中,以便恢复。但是那些用malloc和new函数生成的对象的数据则不同,它们需要Swap空间,因为它们在文件系统中没有相应的“储备”文件,因此被称作“匿名”(Anonymous)内存数据。这类数据还包括堆栈中的一些状态和变量数据等。所以说,Swap空间是“匿名”数据的交换空间。 突破128M Swap限制 经常看到有些Linux(国内汉化版)安装手册上有这样的说明:Swap空间不能超过128M。为什么会有这种说法?在说明“128M”这个数字的来历之前,先给问题一个回答:现在根本不存在128M的限制!现在的限制是2G! Swap空间是分页的,每一页的大小和内存页的大小一样,方便Swap空间和内存之间的数据交换。旧版本的Linux实现Swap空间时,用Swap空间的第一页作为所有Swap空间页的一个“位映射”(Bit map)。这就是说第一页的每一位,都对应着一页Swap空间。如果这一位是1,表示此页Swap可用;如果是0,表示此页是坏块,不能使用。这么说来,第一个Swap映射位应该是0,因为,第一页Swap是映射页。另外,最后10个映射位也被占用,用来表示Swap的版本(原来的版本是Swap_space ,现在的版本是swapspace2)。那么,如果说一页的大小为s,这种Swap的实现方法共能管理“8 * ( s - 10 ) - 1”个Swap页。对于i386系统来说s=4096,则空间大小共为133890048,如果认为1 MB=2^20 Byte的话,大小正好为128M。 之所以这样来实现Swap空间的管理,是要防止Swap空间中有坏块。如果系统检查到Swap中有坏块,则在相应的位映射上标记上0,表示此页不可用。这样在使用Swap时,不至于用到坏块,而使系统产生错误。
Linux下的vmstat(英文全称:Virtual Meomory Statistics),虚拟内存统计的缩写,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动、I/O等系统整体运行状态进行监控。
Redis是非常经典优秀的内存数据库,其拥有非常高的性能;其单机实例在数据结构设计良好,实例健康的情况下能达到10w左右的OPS
1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
一、CPU 良好状态指标 CPU利用率:User Time <= 70%,System Time <= 35%,User Time + System Time <= 70%。 上下文切换:与CPU利用
1.生产者压力测试 [shsxt@hadoop002 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop002:9092,hadoop003:9092,hadoop004:9092 100000 records sent, 31486.146096 records/sec (3.00 MB/sec), 1374.63 ms avg latency, 1699.00 ms max latency, 1469 ms 50th, 1666 ms 95th, 1694 ms 99th, 1698 ms 99.9th.
我们之前在生产环境上遇到过很多起由操作系统的某些特征引起的性能抖动案例,其中 THP 作案次数较多,因此本文将和大家分享 THP 引起性能抖动的原因、典型的现象,分析方法等,在文章的最后给出使用THP 时的配置建议及关闭方法。
最近遇到了机器特别卡,请求发到服务器收不到响应的情况,总结了下 vmstat 定位系统性能问题的用法
我并不期望成为一个专家级的 DBA,但是,在我优化 MySQL 时,我推崇 80/20 原则,明确说就是通过简单的调整一些配置,你可以压榨出高达 80% 的性能提升。尤其是在服务器资源越来越便宜的当下。 警告 没有两个数据库或者应用程序是完全相同的。这里假设我们要调整的数据库是为一个“典型”的 Web 网站服务的,优先考虑的是快速查询、良好的用户体验以及处理大量的流量。 在你对服务器进行优化之前,请做好数据库备份! 1、 使用 InnoDB 存储引擎 如果你还在使用 MyISAM 存储引擎,那么是时候转换到
长时间的 GC 停顿对应用程序是不利的,它会影响服务的 SLA,进而导致糟糕的用户体验,并对核心应用程序的服务造成严重损害。因此,在本文中,我列出了导致长时间 GC 停顿的关键原因以及解决这些问题的可能的解决方案。
如果你不改变 MySQL 的缺省配置,你的服务器的性能就像题图的坏在一档的法拉利一样 “虎落平阳被犬欺” … 我并不期望成为一个专家级的 DBA,但是,在我优化 MySQL 时,我推崇 80/20 原则,明确说就是通过简单的调整一些配置,你可以压榨出高达 80% 的性能提升。尤其是在服务器资源越来越便宜的当下。 警告 1.没有两个数据库或者应用程序是完全相同的。这里假设我们要调整的数据库是 为一个“典型”的 Web 网站服务的,优先考虑的是快速查询、良好的用户体验以及处理大量的流量。 2.在你对服务
我并不期望成为一个专家级的 DBA,但是,在我优化 MySQL 时,我推崇 80/20 原则,明确说就是通过简单的调整一些配置,你可以压榨出高达 80% 的性能提升。尤其是在服务器资源越来越便宜的当下。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
最近查看云服务器的 CPU 记录,在后半夜的时候总有一段时间飙升到 80%~100%,想来那个时间是各种蜘蛛来访的时段,也就造成了服务器负载飙升的现象。刚好看到了明月登陆博客发了一篇云服务器开启 SWAP 分区的教程,就拿来试试,看看效果如何。 检查了一下默认云服务器没有启用 SWAP 分区。 我这里创建 1G 的 SWAP 分区。 打开 XSHELL 连接到 VPS,输入一下命令: dd if=/dev/zero of=/mnt/swapfile bs=1MB count=1024 把刚才创建的文件做成
某用户4G内存的2008R2机器,经常内存跑满,但是一点也不卡,就是感觉很奇怪,任务管理器里显示的内存加一起也没多少,怎么就快满了呢?需要定位原因
最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了,登录到后台后偶尔会出牛顿的情况,一开始怀疑是Swap不够导致的,于是给VPS主机增加了几个G的Swap,观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了!
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。
greenplum 常用的配置参数 1、参数列表 2、参数含义解释 greenplum 常用的配置参数 1、参数列表 # cat /etc/sysctl.conf kernel.shmmax = 1800000000000 kernel.shmmni = 8192 kernel.shmall = 1800000000000 kernel.sem = 1000 10240000 400 10240 kernel.sysrq = 1 kernel.core_uses_pid = 1 kernel.msgmn
避免应用程序内存不足错误的最简单方法之一是为服务器添加一些Swap空间。Swap分区在系统的物理内存不够用的时候,把物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap分区中,等到那些程序要运行时,再从Swap分区中恢复保存的数据到内存中。 在本教程中,我们将介绍如何将为Ubuntu 18.04服务器添加Swap分区。没有服务器的同学,我们建议您使用腾讯云免费的开发者实验室进行试验。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
在计算虚拟化大致可分为CPU虚拟化、内存虚拟化、I/O虚拟化,本期我们来聊聊内存虚拟化技术。在物理服务器中可以根据不同的计算需求配置不同容量的内存,如最常见的是配置256G以及512G。在虚拟化环境中这些内存会分配给不同的虚机使用。
使用腾讯云服务器也有一段时间了,不过由于对Linux知识了解的比较少,加上服务器稳定性一直都比较好的,所以便很少去折腾服务器。直到最近,站点时常打不开,查了很久的原因,才发现是内存不够导致的~
Linux系统的Swap分区,即交换分区,通常也称为虚拟内存,Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样,系统总是在物理内存不够时,才进行Swap交换。其实,Swap的调整对Linux服务器,特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap,有时可以越过系统性能瓶颈,节省系统升级费用。
swap空间有两种形式:一是交换分区,二是交换文件。总之对它的读写都是磁盘操作。 linux内存通过 virtual memory 虚拟内存来管理整个内存, 虚拟内存管理着物理内存,也管理着swap交换空间。 Swap分区,即交换区,Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到
内存: 大脑中的记忆区块,将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方,以供CPU进行判断。
操作系统和网络面试整个面试 60%,剩下40%是 Java+项目的内容(读者的技术栈是 Java 方向)。
虚拟内存是为了满足物理内存不足采用的策略,利用磁盘空间虚拟出一块逻辑内存,用作虚拟内存的空间也就是交换分区。作为物理内存的扩展,Linux会在物理内存不足时,使用交换分区的逻辑内存,内核会把暂时不用的内存块信息写到交换空间,这样物理内存就得到了释放,这块儿内存就可以用于其他目的,而需要用到这些内容的时候,这些信息就会被重新从交换分区读入物理内存。Linux的内存管理采用的是分页存取机制,为了保证物理内存得到充分的利用,内核会在适当的时间把物理内存中不经常使用的数据块儿自动交换到虚拟内存中,而将充分使用的信息保留到物理内存中。
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
事故现象: 机房一台服务器运行一段时间后,突然发现系统资源即将被耗尽! 1)top命令查看一下系统的cpu ram swap的使用情况 由上图分析,可以看出 1--共有602个进程,但其中有601个进
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
当我们物理内存小的时候,会出现OOM,然后服务自动死掉的情况。因为物理内存大小是固定的,有没有其他好的办法来解决呢?这里我们可以适当调整Linux的虚拟内存来协作。
公司更换了新的服务器,需要把原先的gitlab迁移到新的服务器上. 1.迁移准备工作和思路:从a服务器迁移到b服务器,由于Gitlab自身的兼容性问题,高版本的Gitlab无法恢复低版本备份的数据,需要注意在b服务器部署和a服务器一样版本的gitlab,部署好环境后开始备份和数据迁移.关于gitlab服务器部署请参考我的 另一遍文章:http://www.cnblogs.com/wenwei-blog/p/5861450.html 查看gitlab版本的命令: gitlab-rake gitlab:e
1、打开服务器的控制面板。可以通过开始菜单或在搜索框内运行命令"control"来打开控制面板。
---- 简要 作为了一个服务端开发人员而言,不仅有强大的内功而且也需要对一些工具和运维方面的知识。Linux毋容置疑是每一个后端开发人员必须熟悉或者精通的“大法“之一。随着自己的成长和技术的沉淀,会发现自己对Linux的认识依然停留在一个初级阶段。”发愤图强“必须解决这个根本问题。 Linux 杂记 虚拟机网络类型 先从linux安装说起吧,先来看一下虚拟机的网络连接方式的选择。我们先看一下VMmare网络类型:NAT、Bridged和Host Only NAT(Network Address Tra
垃圾回收器帮助你管理应用程序内存的分配和释放,自动内存管理可避免内存泄漏,或者重复释放内存。
无论是 windows 系统还是 linux 操作系统,在硬盘上都有一块虚拟内存的空间。 无论你使用的是哪个系统,都存在一个问题,那就是到底虚拟内存的空间需要多大呢?虚拟内存又是什么呢? 本文就来详细介绍一下。
1.参数的含义 -vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M -vmargs 说明后面是VM的参数,所以后面的其实都是JVM的参数了 -Xms128m JVM初始分配的堆内存 -Xmx512m JVM最大允许分配的堆内存,按需分配 -XX:PermSize=64M JVM初始分配的非堆内存 -XX:MaxPermSize=128M JVM最大允许分配的非堆内存,按需分配
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
最近有项目需要用到 Mysql8.0 ,但是腾讯云轻量服务器的4G内存,实际可用只有3600多M,在编译安装 Mysql8.0 的时候会 Kill 掉安装进程,导致安装失败。
RocketMQ 的主从同步机制如下: A. 首先启动Master并在指定端口监听; B. 客户端启动,主动连接Master,建立TCP连接; C. 客户端以每隔5s的间隔时间向服务端拉取消息,如果是第一次拉取的话,先获取本地commitlog文件中最大的偏移量,以该偏移量向服务端拉取消息; D. 服务端解析请求,并返回一批数据给客户端; E. 客户端收到一批消息后,将消息写入本地commitlog文件中,然后向Master汇报拉取进度,并更新下一次待拉取偏移量; F. 然后重复第3步;
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