在 Linux 系统中,我们经常用 free 命令来查看系统内存的使用状态。在个 RHEL6 的系统上,free 命令的显示内容大概是这样一个状态: 这里的默认显示单位是 kb,我的服务器是 128
编辑手记:很多人都认为,Linux中buffers和cached所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。但真的是这样么?今天我们重新来认识。 作者介绍 邹立巍 Linux系
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在Linux系统下,我们一般不需要去释放内存,因为系统已经将内存管理的很好。但是凡事也有例外,有的时候内存会被缓存占用掉,导致系统使用SWAP空间影响性能,例如当你在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching。,此时就需要执行释放内存(清理缓存)的操作了。
线上集群后端某台Web服务器例行检查时,我观察到+buffers/cache值(即Linux内存的实际使用情况)一直都是5365左右,就算停掉Nginx+FastCGI程序和其它程序也是一样,考虑到这台机器经常在使用rsync+inotify,肯定会存在着频繁存取文件的情况。而Linux系统有一个特性:在Linux下频繁存取文件时,就会占用物理内存。当程序结束时并不会自动释放被占用的内存,而是一直作为Cache存在。实际上内核结束一个程序后,它是会释放内存的,但是内核并没有立刻将这部分收集到free当中,而是存在在cached或者buffer当中,提高系统的io效率,cache和buffered的内存是由内核进行动态的配置管理,如果系统的free大小不够的时候,系统会自动释放cache buffer的内存给程序使用(因此如果是看到used很多,来手动释放内存其实是不需要的,我前面的文章及书籍其实也说明了我们应该如何观察Linux系统的实际内存使用情况,这里就不再多描述了)。
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:
以前我对这块认识很模糊,而且还有错误的认识;今天由我同事提醒,所以我决定来好好的缕缕这块的关系。
drop_caches的值可以是0-3之间的数字,代表不同的含义: 0:不释放(系统默认值) 1:释放页缓存 2:释放dentries和inodes 3:释放所有缓存
我们知道,直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多,因此,我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成,而内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。 物理内存就是系统硬件提供的内存大小,是真正的内存,相对于物理内存,在linux下还有一个虚拟内存的概念,虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略,它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘空间被称为交换空间(Swap Space)。 作为物理内存的扩展,linux会在物理内存不足时,使用交换分区的虚拟内存,更详细的说,就是内核会将暂时不用的内存块信息写到交换空间,这样以来,物理内存得到了释放,这块内存就可以用于其它目的,当需要用到原始的内容时,这些信息会被重新从交换空间读入物理内存。 Linux的内存管理采取的是分页存取机制,为了保证物理内存能得到充分的利用,内核会在适当的时候将物理内存中不经常使用的数据块自动交换到虚拟内存中,而将经常使用的信息保留到物理内存。
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。
内存是计算机的重要资源,虽然今天大多数的服务对内存的需求都没有那么高,但是数据库以及 Hadoop 全家桶这些服务却是消耗内存的大户,它们在生产环境动辄占用 GB 和 TB 量级的内存来提升计算的速度,Linux 操作系统为了更好、更快地管理这些内存并降低开销引入了很多策略,我们今天要介绍的是 HugePages,也就是大页[^1]。
Linux释放内存的命令: sync echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该
今天查看两个月前上线的小项目,发现运行非常慢,而且增删改查失效了(吓我一大跳),急急忙忙的就开始了我的线上问题排查之路。
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理,从而出现 内存泄露(ML)、内存溢出(OOM)、内存空间占用过大 等问题,最终导致应用程序崩溃(Crash)
这两天我们的一个核心系统,一套集群,逐台开始报警,内容是内存占用超阈值。按说这应该是一个非常紧急且需要立即处理的报警,但实际是不是这样,待我们拨云见日。
最近一台 CentOS 服务器,发现内存无端损失了许多,free 和 ps 统计的结果相差十几个G,非常奇怪,后来Google了许久才搞明白。
Linux alarm 2.6.9-67.ELsmp #1 SMP Wed Nov 7 13:58:04 EST 2007 i686 i686 i386
本文介绍linux内存机制、虚拟内存swap、buffer/cache释放等原理及实操。
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 最近在维护一台CentOS服务器的时候,发现内存无端"损失"了许多,free和ps统计的结果相差十几个G,搞的我一度又以为遇到灵异事件了,后来Google了许久才搞明白,特此记录一下,以供日后查询。 虽然天天都在用Linux系统办公,其实对它的了解也不过尔尔。毕业几年才迈入"知道自己不知道"的境界,我觉得自己丝毫没有愧对万年吊车尾这个称号 :( 问题描述和初步调查 同事说有一台服务器的内存用光了,我连上去用free看了下,确实有点怪。 $ fr
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示。由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了?
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示。同时,由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
引言 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存
我们知道,直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多,因此,我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成,而内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。
JVM本质就是一个进程,因此其内存空间(也称之为运行时数据区,注意与JMM的区别)也有进程的一般特点。深入浅出 Java 中 JVM 内存管理,这篇参考下。
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;
在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。
在Linux的内存分配机制中,优先使用物理内存,当物理内存还有空闲时(还够用),不会释放其占用内存,就算占用内存的程序已经被关闭了,该程序所占用的内存用来做缓存使用,对于开启过的程序、或是读取刚存取过得数据会比较快。
对于DBA来说Linux比较让人头疼的一个地方是,它不会因为MySQL很重要就避免将分配给MySQL的地址空间映射到swap上。对于频繁进行读写操作的系统而言,数据看似在内存而实际上在磁盘是非常糟糕的,响应时间的增长很可能直接拖垮整个系统。这篇blog主要讲讲我们作为DBA,怎样尽量避免MySQL惨遭swap的毒手。 首先我们要了解点基础的东西,比如说为什么会产生swap。假设我们的物理内存是16G,swap是4G。如果MySQL本身已经占用了12G物理内存,而同时其他程序或者系统模块又需要6G内存,这时候操作系统就可能把MySQL所拥有的一部分地址空间映射到swap上去。 cp一个大文件,或用mysqldump导出一个很大的数据库的时候,文件系统往往会向Linux申请大量的内存作为cache,一不小心就会导致L使用swap。
在Linux系统中,我们经常用free命令来查看系统内存的使用状态。在一个RHEL6的系统上,free命令的显示内容大概是这样一个状态:
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,
上面提到的两种检验方法,实际上是不严谨的,比如函数不存在时,会出现相同的输出结 果。所以我们在使用时,需要开发人员合理判断当前的使用场景。
Linux服务器运行一段时间后,由于其内存管理机制,会将暂时不用的内存转为buff/cache,这样在程序使用到这一部分数据时,能够很快的取出,从而提高系统的运行效率,所以这也正是Linux内存管理中非常出色的一点,所以乍一看内存剩余的非常少,但是在程序真正需要内存空间时,Linux会将缓存让出给程序使用,这样达到对内存的最充分利用,所以真正剩余的内存是free+buff/cache
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出
一直以来 go 的 runtime 在释放内存返回到内核时,在 Linux 上使用的是 MADV_DONTNEED,虽然效率比较低,但是会让 RSS(resident set size 常驻内存集)数量下降得很快。不过在 go 1.12 里专门针对这个做了优化,runtime 在释放内存时,使用了更加高效的 MADV_FREE 而不是之前的 MADV_DONTNEED。具体可以参考这里:
如果 root 密码忘记了,grub 的密码也忘记了,可以进救援模式将 /mnt/sysimage/boot/grub/grub.conf 文件里密码那行删了即可,或者直接修改 shadow 文件,直接把 root 密码删了,即可以使用 root 进行空口令登录了。
在Linux系统中,内存管理是一个至关重要的方面,尤其在生产环境中,了解系统内存的使用情况可以帮助管理员优化系统性能,检测内存泄漏,合理分配资源,从而确保系统的稳定运行。本文将详细介绍在CentOS 7系统中如何使用常见的内存监控工具,如free、top、ps等,并深入探讨这些工具的各种参数和用法,以便读者能够全面掌握系统内存的监控与管理。
如果程序直接引用物理地址,可能导致内存只能使用一个程序。因为其他程序也运行的话,可能会直接占用前一个程序的物理地址。
之前在实习时,听了 OOM 的分享之后,就对 Linux 内核内存管理充满兴趣,但是这块知识非常庞大,没有一定积累,不敢写下,担心误人子弟,所以经过一个一段时间的积累,对内核内存有一定了解之后,今天才写下这篇文章记录,分享。
vmstat是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活动进行监控。是对系统的整体情况进行统计,不足之处是无法对某个进程进行深入分析。
本文主要分析 Linux 系统内存统计的一些指标以及进程角度内存使用监控的一些方法。
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
项目的扩容申请了一台机器,到手之后看一下机器的指标,看到内存使用情况是这样的。 1、查看内存 free $ free -h total used free shared buffers cached Mem: 125G 89G 36G 92K 212M 74G -/+ buffers/cache: 14G 111G Swap
目前大部分的操作系统和应用程序并不需要16EB( 2^64 )如此巨大的地址空间, 实现64位长的地址只会增加系统的复杂度和地址转换的成本, 带不来任何好处. 所以目前的x86-64架构CPU都遵循AMD的Canonical form, 即只有虚拟地址的最低48位才会在地址转换时被使用, 且任何虚拟地址的48位至63位必须与47位一致(sign extension). 也就是说, 总的虚拟地址空间为256TB( 2^48 )
内存 是操作系统非常重要的资源,操作系统要运行一个程序,必须先把程序代码段的指令和数据段的变量从硬盘加载到内存中,然后才能被运行。如下图所示:
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:
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