[转载]Linux缓存机制 来源:https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/96478405 linux下的缓存机制及清理buffer/cache/swap的方法梳理 缓存机制介绍 写的很好:https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5991604.html 在Linux系统中,为了提高文件系统性能,内核利用一部分物理内存分配出缓冲区,用于缓存系统操作和数据文件,当内核收到读写的请求时,内核先去缓存

linux下怎么清理缓存 free -m 命令可以查看内存使用情况                   sysctl 命令可以临时改变某个系统参数  如:sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1 是将forware参数临时改为1 当 service network restart后 失效. 我们在清理缓存前应该先 sync下 因为系统在操作的过程当中,会把你的操作到的文件资料先保存到buffer中去,因为怕你在操作的过程中因为断电等原因遗失数据,所以在你操作过程中会把文件资

1.安装  yum -y install nscd 2.配置文件: /etc/nscd.conf 3.缓存文件:缓存DB文件在/var/db/nscd下.可以通过nscd -g查看统计的信息 4.清除缓存:nscd -i passwd/group/hosts; service nscd restart:service nscd reload 5.nscd可以缓存服务passwd group hosts等,对应库为/etc/passwd, /etc/hosts 和 /etc/resolv.conf

清空Linux的缓存 sync > /proc/sys/vm/drop_caches > /proc/sys/vm/drop_caches > /proc/sys/vm/drop_caches

一般情况下不建议这么做, 如果你确定向的话还是可以的首先运行sync把未存盘的cache都写入磁盘,稍等片刻, 或者是直接运行sync 两遍 然后echo  1  试试应该大部分缓存可以释放 释放cache  memory内存: To free pagecache:echo 1 > /proc/sys/vm/drop_cachesTo free dentries and inodes:echo 2 > /proc/sys/vm/drop_cachesTo free pagecache, den

命令 #sync #echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 查看内存情况: # more /proc/meminfo Kernels 2.6.16 and newer provide a mechanism to have the kernel drop the page cache and/or inode and dentry caches on command, which can help free up a lot of memory. Now you ca

清理Linux缓存使用下面的命令 sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 需求与原理 下面介绍buffer与cache的差别: A buffer is something that has yet to be "written" to disk. A cache is something that has been "read" from the disk and stored for later use. buffer

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做

前言 混合式开发,在产品体验以及页面加载速度的体验上已经非比以往的.今日早读文章由@unclechen分享. 正文从这开始- 一.背景 现在的App开发,或多或少都会用到Hybrid模式,到了WebView这边,经常会加载一些js文件(例如和WebView用来Native通信的bridge.js),而这些js文件不会经常发生变化,所以我们希望js在WebView里面加载一次之后,如果js没有发生变化,下次就不用再发起网络请求去加载,从而减少流量和资源的占用.那么有什么方式可以达到这个目的呢?先得

在Windows下资源管理器查看内存使用的情况,如果使用率达到80%以上,再运行大程序就能感觉到系统不流畅了,因为在内存紧缺的情况下使用交换分区,频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能.而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时,会发现内存使用一直处于较高的水平,即使此时系统并没有运行多少软件.这正是Windows和Linux在内存管理上的区别,乍一看,Linux系统吃掉我们的内存(Linux ate my ram),但其实这也正是其内存管理的特点. free命令介绍 下面

在Windows下资源管理器查看内存使用的情况,如果使用率达到80%以上,再运行大程序就能感觉到系统不流畅了,因为在内存紧缺的情况下使用交换分区,频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能.而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时,会发现内存使用一直处于较高的水平,即使此时系统并没有运行多少软件.这正是Windows和Linux在内存管理上的区别,乍一看,Linux系统吃掉我们的内存(Linux ate my ram),但其实这也正是其内存管理的特点.free命令介绍下面为使

概述 记得在很早之前,我有写过一篇文章Android高效加载大图.多图解决方案,有效避免程序OOM,这篇文章是翻译自Android Doc的,其中防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术.但LruCache只是管理了内存中图片的存储与释放,如果图片从内存中被移除的话,那么又需要从网络上重新加载一次图片,这显然非常耗时.对此,Google又提供了一套硬盘缓存的解决方案:DiskLruCache(非Google官方编写,但获得官方认证).只可惜,Android Doc中并没有对Dis

From:http://os.51cto.com/art/201012/240726_all.htm 作者介绍:李洋(博客),博士毕业于中科院计算所.10多年来一直从事计算机网络信息安全研发工作,曾主持和参与多项国家重点项目以及信息安全系统和企业信息安全系统的研发工作.具有Linux系统应用.管理.安全及内核的研发经验,擅长网络安全技术.协议分析.Linux系统安全技术.Linux系统及网络管理.Linux内核开发等. 磁盘是Linux系统中一项非常重要的资源,如何对其进行有效的管理直接关系到整

这本书有两个关切点:系统内存(用户层)和性能优化. 这本书和Brendan Gregg的<Systems Performance>相比,无论是技术层次还是更高的理论都有较大差距.但是这不影响,快速花点时间简单过一遍. 然后在对<Systems Performance>进行详细的学习. 由于Ubuntu测试验证更合适,所以在Ubuntu(16.04)+Kernel(4.10.0)环境下做了下面的实验. 全书共9章:1~4章着重于内存的使用,尽量降低进程的内存使用量,定位和发现内存泄露

1.free 命令的选项 使用 free 命令查看服务器内存使用情况. free [-b|-k|-m|-g|-h] [-l] [-o] [-t] [-s delay] [-c count] [-V] (1)-b,-k,-m,-g 表示输出显示的单位为 bytes, KB, MB, or GB,不添加选项的话默认以 KB 为单位显示 (2)-h 以人类可读的方式显示,即后边会自动带上单位 (3)-l 显示详细的低内存和高内存统计信息(增加了 Low 和High 这两行显示) (4)-o  使用旧的

Windows和Linux对决(多进程多线程) https://blog.csdn.net/world_2015/article/details/44920467 太长了 还没看完.. 还是没太理解好呢.. 关于 windows 和 linux的东西 先放这里 晚上有时间仔细啃一下. 并行程序设计分为共享内存和消息驱动(其实就是分布式内存)两种, 共享内存:所有CPU共内存,所有CPU由一个操作系统控制的,例如Windows和Linux/UNIX,目前流行的多核.多CPU机器都是属于这种: 消息

linux驱动开发总结(一) 基础性总结 1, linux驱动一般分为3大类: * 字符设备 * 块设备 * 网络设备 2, 开发环境构建: * 交叉工具链构建 * NFS和tftp服务器安装 3, 驱动开发中设计到的硬件: * 数字电路知识 * ARM硬件知识 * 熟练使用万用表和示波器 * 看懂芯片手册和原理图 4, linux内核源代码目录结构: * arch/: arch子目录包括了所有和体系结构相关的核心代码.它的每一个子目录都代表一种支持的体系结构,例如i386就是关于intel c

1. cached主要负责缓存文件使用, 日志文件过大造成cached区内存增大把内存占用完 . Free中的buffer和cache:(它们都是占用内存):buffer : 作为buffer cache的内存,是块设备的读写缓冲区cache: 作为page cache的内存, 文件系统的cache如果 cache 的值很大,说明cache住的文件数很多. Linux 内存管理做了很多精心的设计,除了对dentry进行缓存(用于VFS,加速文件路径名到inode的转换),还采取了两种主要Cach

概述 记得在很早之前,我有写过一篇文章<Android高效加载大图.多图解决方案,有效避免程序OOM>,这篇文章是翻译自Android Doc的,其中防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术.但LruCache只是管理了内存中图片的存储与释放,如果图片从内存中被移除的话,那么又需要从网络上重新加载一次图片,这显然非常耗时.对此,Google又提供了一套硬盘缓存的解决方案:DiskLruCache(非Google官方编写,但获得官方认证).只可惜,Android Doc中并没有对

在测试虚拟机往分布式存储中写数据的最大性能时,做的一些系统修改 1.ext4文件系统在SSD硬盘是最快的 2.查看当前系统支持的IO调度算法 dmesg | grep -i scheduler 3.查看当前系统的I/O调度算法 cat /sys/block/sdb/queue/scheduler 4.IO的算法修改成noop,操作系统本身不做处理,让SSD本身处理(临时的,想要永久生效修改内核/boot/grub/menu.lst的参数elevator=调度程序名) echo noop > /s