在优化PHP的进程数的时候我们首先要了解我们服务器执行一个php使用的内存 1: 查询一个php占用的内存方法 pmap $(pgrep php-fpm | head -1) 我这里查询到的是 00002ba5d0bec000      4K rw-s-  /dev/zero (deleted) 00002ba5d0bed000      4K rw-s-  /dev/zero (deleted) 00007fffc568b000     80K rwx--    [ stack ] 00007

以前,不管是英特尔还是AMD的消费级平台支持内存容量大多都是64GB,这一现状被英特尔公司去年推出的第九代酷睿而改变.第九代酷睿最大支持128GB内存,虽然只是简单的提高了内存容量,对大多数电脑用户而言并不重要,但是这对电脑的发展来说却是一个十分重要的节点,标志着一个新时代的到来. 对大多数主流电脑用户来说,8GB的内存就已经够用,即使是重度游戏玩家16GB也可以满足游戏流畅运行的需要.目前主流的主板内存插槽都是4条,需要插满四条内存插槽的用户不是土豪就是对内存需求量很大的专业用户.由于受内存条

网上的朋友提供的,仅供参考. [NDBD DEFAULT] NoOfReplicas= 2 DataMemory=20G IndexMemory=5G MaxNoOfConcurrentTransactions=8192 MaxNoOfConcurrentOperations=100000 MaxNoOfLocalOperations=110000 NoOfFragmentLogFiles=128 TimeBetweenLocalCheckpoints=6 FragmentLogFileSize

Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB,对于任何一个现实业务来说,这个设置都太小了.如果你正在使用这个默认堆内存配置,你的集群配置可能会很快发生问题. 这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存(下面就说内存好了),最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量.服务进程在启动时候会读取这个变量,并相应的设置堆的大小.设置命令如下: export ES_HEAP_SIZE=10g 此外,你也可以通过命令行参数的形式,在程序启动的时候把内存大小传递给它: ./b

1. 问题简介 最近产品发布大版本补丁更新,一商超客户升级后,反馈系统经常奔溃,导致超市的收银系统无法正常收银,现场排队付款的顾客更是抱怨声声.为了缓解现场的情况, 客户都是手动回收IIS应用程序池才能解决. 这样的后果是很严重的,接到反馈,第一时间想到的是加内存吧,这样最快.但是客户从8G-->16G-->32G,只是延长了每次奔溃的时间,但是并没有解决系统卡顿的问题.到这里,也基本猜测了问题所在了,肯定是什么东西一直在吃内存且得不到释放.这种问题,也就只能打Dump分析了. 2. 打Dum

原转载:https://blog.csdn.net/cp_panda_5/article/details/79613870 正文内容: 对于JVM的内存写过的文章已经有点多了,而且有点烂了,不过说那么多大多数在解决OOM的情况,于此,本文就只阐述这个内容,携带一些分析和理解和部分扩展内容,也就是JVM宕机中的一些问题,OK,下面说下OOM的常见情况: 第一类内存溢出,也是大家认为最多,第一反应认为是的内存溢出,就是堆栈溢出: 那什么样的情况就是堆栈溢出呢?当你看到下面的关键字的时候它就是堆栈溢出

Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的“高墙”,墙外面的人想进去,墙里面的人却想出来. 3.1 概述 说起垃圾收集(Garbage Collection,GC),大部分人都把这项技术当做Java语言的伴生产物.事实上,GC的历史比Java久远,1960年诞生于MIT的Lisp是第一门真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言.当Lisp还在胚胎时期时,人们就在思考GC需要完成的3件事情: 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 如何回收? 经过半个多世纪的发展,目前内存的动态分

3.5.垃圾收集器 如果说收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现.Java虚拟机规范中对垃圾收集器应该如何实现并没有任何规定,因此不同的厂商.不同版本的虚拟机所提供的垃圾收集器都可能会有很大差别,并且一般都会提供参数供用户根据自己的应用特点和要求组合出各个年代所使用的收集器.这里讨论的收集器基于JDK 1.7 Update 14之后的HotSpot虚拟机(在这个版本中正式提供了商用的G1收集器,之前G1仍处于实验状态) 展示了7种作用于不同分代的收集器,如果两个收集器之

预留一半内存给Lucene使用 一个常见的问题是配置堆太大.你有一个64 GB的机器,觉得JVM内存越大越好,想给Elasticsearch所有64 GB的内存. 当然,内存对于Elasticsearch来说绝对是重要的,用于更多的内存数据提供更快的操作.而且还有一个内存消耗大户-Lucene Lucene的设计目的是把底层OS里的数据缓存到内存中.Lucene的段是分别存储到单个文件中的,这些文件都是不会变化的,所以很利于缓存,同时操作系统也会把这些段文件缓存起来,以便更快的访问. Lucen

0.引言 在规划ES部署的时候,会涉及到data node的分配堆内存大小,而Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB,对于任何一个业务部署来说,这个都太小了. 设置Heap Size的方式有两种,现将参考文献[1]摘录如下: 1)  指定ES_HEAP_SIZE环境变量.服务进程在启动时候会读取这个变量,并相应的设置堆的大小. export ES_HEAP_SIZE=10g 2) 命令行参数的形式,在程序启动的时候把内存大小传递给它 ./bin/elasticsearch -Xm

Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB,对于任何一个业务部署来说,这个都太小了.如果你正在使用这些默认堆内存配置,你的集群配置可能有点问题. 这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存(下面就说内存好了),最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量.服务进程在启动时候会读取这个变量,并相应的设置堆的大小.举例,你可以用下面的命令设置它 export ES_HEAP_SIZE=10g 此外,你也可以通过命令行参数的形式,在程序启动的时候把内存大小传递给它:

Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB,对于任何一个现实业务来说,这个设置都太小了.如果你正在使用这个默认堆内存配置,你的集群配置可能会很快发生问题.这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存(下面就说内存好了),最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量.服务进程在启动时候会读取这个变量,并相应的设置堆的大小.设置命令如下: export ES_HEAP_SIZE=10g 此外,你也可以通过命令行参数的形式,在程序启动的时候把内存大小传递给它: ./bi

mongodb 3.2配置内存缓存大小为MB/MongoDB 3.x内存限制配置 转载自勤奋的小青蛙 mongodb占用内存非常高,这是因为官方为了提升存储的效率,设计就这么设计的. 但是大部分的个人开发者所购买的服务器内存并没有那么大,所以,我们需要配置下MongoDB的内存缓存大小,不然mongodb会占用非常多. 官方的配置缓存项处文档是这么解释的: WiredTiger Options --wiredTigerCacheSizeGB number New in version 3.0.

转载自勤奋的小青蛙 mongodb占用内存非常高,这是因为官方为了提升存储的效率,设计就这么设计的. 但是大部分的个人开发者所购买的服务器内存并没有那么大,所以,我们需要配置下MongoDB的内存缓存大小,不然mongodb会占用非常多. 官方的配置缓存项处文档是这么解释的: WiredTiger Options --wiredTigerCacheSizeGB number New in version 3.0. Defines the maximum size of the internal

对于JVM的内存写过的文章已经有点多了,而且有点烂了,不过说那么多大多数在解决OOM的情况,于此,本文就只阐述这个内容,携带一些分析和理解和部分扩展内容,也就是JVM宕机中的一些问题,OK,下面说下OOM的常见情况: 第一类内存溢出,也是大家认为最多,第一反应认为是的内存溢出,就是堆栈溢出: 那什么样的情况就是堆栈溢出呢?当你看到下面的关键字的时候它就是堆栈溢出了: java.lang.OutOfMemoryError: ......java heap space..... 也就是当你看到hea

参考链接: https://blog.csdn.net/miyatang/article/details/54881547 https://blog.csdn.net/wyzxg/article/details/7700394?utm_source=copy https://blog.csdn.net/qq_27529917/article/details/78454947 http://www.cnblogs.com/zyzloner/p/6727676.html http://www.ywn

在最近一个项目中,在项目发布之后,发现系统中有内存泄漏问题.表象是堆内存随着系统的运行时间缓慢增长,一直没有办法通过gc来回收,最终于导致堆内存耗尽,内存溢出.开始是怀疑ThreadLocal的问题,因为在项目中,大量使用了线程的ThreadLocal保存线程上下文信息,在正常情况下,在线程开始的时候设置线程变量,在线程结束的时候,需要清除线程上下文信息,如果线程变量没有清除,会导致线程中保存的对象无法释放. 从这个正常的情况来看,假设没有清除线程上下文变量,那么在线程结束的时候(线程销毁),线

ss -atu| awk '/^tcp/{++S[$2]} END {for(a in S) print a,S[a]}' ps up pid (RSS:实际内存大小,长驻内存) ps o pid,comm,minflt,majflt pid (依次是次页中断,主页中断) 页中断:分配内存的过程叫页中断 主页中断来自swap,(主页中断太多会影响性能) 次页中断来自内存 页错误:重新建立物理内存与虚拟内存的对应关系 vm.swappiness rhel-7(30%) 100 倾向与swap 0倾

在前面的注入代码的章节中,我们利用了VirtualAllocEx来在对方的进程开辟了一块内存,并且将代码复制进对方进程的内存里面,从而执行那段内存的代码,但是这里有一个问题,就是代码不是执行在我们进程内的,所以我们无法像在本进程编程那样直接利用返回值或者传入指针来获取计算结果,这个时候我们可能需要到很多通讯手段,但是这样将会让我们的注入代码变得非常复杂,所以我自己想了一个方法,就是利用VirtualAllocEx开辟的内存区域来进行通讯 整体的步骤是这样的: 1.在对方的内存开始一块内存, 2.

在Hadoop2.0中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container. 这样可以精简MapReduce, 使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. 如下图所示 YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装. 目前

32位Windows7上8G内存使用感受+xp 32位下使用8G内存 博客分类: Windows XPWindowsIE企业应用软件测试  我推荐做开发的朋友:赶快加入8G的行列吧....呵呵..超爽...速度超快...基本没有等待的概念...深有体会... 为什么要使用8G内存?在国内外各大论坛上,这都是一个有争议的问题.问题的反方论据非常充分: 除了少数专业领域,大多数应用程序不会需要超过1G的内存. 游戏使用的内存最多也是2G而已. 8G内存不便宜,不如花在显卡上. 升级到8G后没有什么明