Tomcat有很多方面,我从内存.并发.缓存四个方面介绍优化方法.  ** 一.Tomcat内存优化 ** Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化,我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 java_OPTS 参数.  JAVA_OPTS参数说明  -server 启用jdk 的 server 版:  -Xms java虚拟机初始化时的最小内存:  -Xmx java虚拟机可使用的最大内存:  -XX: PermSize 内存永久保留区域  -XX:

前言 不知道大家看完前面一章关于CPU优化,是否受到相应的启发呢?如果遇到任何问题,可以留言和一起探讨这方面的问题.接下来我们介绍一些关于内存方面的知识.内存管理软件包括虚拟内存系统.地址转换.交换.换页和分配.与性能密切相关的内容包括:内存释放.空闲链表.页扫描.交换.进程地址空间和内存分配器.在Linux中,空闲链表通常由分配器消耗,如内核的slab分配器和SLUB,以及用户级分配器(glibc,linux系统)libmalloc.libumem和mtmalloc. slab: 内核slab

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.而在稳定性方面,搭配PCServer和Linux操作系统,同样能够满重要业务系统

一.  CPU 过高或死锁导致系统卡死 1. CPU占用过高 (1)开线程太多导致CPU占用过高,系统卡死 解决:优化应用层业务逻辑,有些业务不必开线程就不开 (2)频繁清缓存导致读spi-flash频繁,引起CPU过高 解决:在内核中文件系统部分进行处理,不去清缓存,然后在应用层用后台服务进程清缓存.这样可能导致系统内存不够用,这样就需要再对系统内存进行优化 2. CPU死锁 (1)Spinlock+死等导致死锁 (2)应用层pthread_mutex_lock死锁 3.  CPU过热导致系统

Linux堆内存管理深入分析(上半部) 作者:走位@阿里聚安全   0 前言 近年来,漏洞挖掘越来越火,各种漏洞挖掘.利用的分析文章层出不穷.从大方向来看,主要有基于栈溢出的漏洞利用和基于堆溢出的漏洞利用两种.国内关于栈溢出的资料相对较多,这里就不累述了,但是关于堆溢出的漏洞利用资料就很少了.鄙人以为主要是堆溢出漏洞的门槛较高,需要先吃透相应操作系统的堆内存管理机制,而这部分内容一直是一个难点.因此本系列文章主要从Linux系统堆内存管理机制出发,逐步介绍诸如基本堆溢出漏洞.基于unlink的堆

问题: [root@dbserver01 zx_epp_db]# free -m total used free shared buffers cached Mem: 15953 14706 1246 0 39 12687 -/+ buffers/cache: 1979 13973 Swap: 8015 27 7988 -----------------------------------------------------------------------------------------

http://blog.chinaunix.net/uid-7530389-id-2050116.html 由于各种的I/O负载情形各异,Linux系统中文件系统的缺省配置一般来说都比较中庸,强调普遍适用性.然而在特定应用下,这种配置往往在I/O性能方面不能达到最优.因此,如果应用对I/O性能要求较高,除了采用性能更高的硬件(如磁盘.HBA卡.CPU.MEM等)外,我们还可以通过对文件系统进行性能调优,来获得更高的I/O性能提升.总的来说,主要可以从三个方面来做工作: 1.Disk相关参数调优

Linux内核socket优化项 vi /etc/sysctl.confnet.core.netdev_max_backlog = 30000  每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时,允许送到队列的数据包的最大数目 net.core.somaxconn = 262144   用来限制监听(LISTEN)队列最大数据包的数量,超过这个数量就会导致链接超时或者触发重传机制 net.core.rmem_default = 8388608    接收套接字缓冲区大小的默认值(以字节为单

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

Linux的内存回收和交换 版权声明: 本文章内容在非商业使用前提下可无需授权任意转载.发布. 转载.发布请务必注明作者和其微博.微信公众号地址,以便读者询问问题和甄误反馈,共同进步. 微博ID:orroz 微信公众号:Linux系统技术 前言 Linux的swap相关部分代码从2.6早期版本到现在的4.6版本在细节之处已经有不少变化.本文讨论的swap基于Linux 4.4内核代码.Linux内存管理是一套非常复杂的系统,而swap只是其中一个很小的处理逻辑.希望本文能让读者了解Linux对s

原文作者博客:转载请注明本文出自大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! ANDROID内存优化(大汇总——上) 写在最前: 本文的思路主要借鉴了2014年AnDevCon开发者大会的一个演讲PPT,加上把网上搜集的各种内存零散知识点进行汇总.挑选.简化后整理而成. 所以我将本文定义为一个工具类的文章,如果你在ANDROID开发中遇到关于内存问题,或者马上要参加面试,或者就是单纯的学习或复习一下内存相关知识,都欢迎阅读.(本文最后我会尽量列出所参

(上半部) 作者:走位@阿里聚安全 前言 近年来,漏洞挖掘越来越火,各种漏洞挖掘.利用的分析文章层出不穷.从大方向来看,主要有基于栈溢出的漏洞利用和基于堆溢出的漏洞利用两种.国内关于栈溢出的资料相对较多,这里就不累述了,但是关于堆溢出的漏洞利用资料就很少了.鄙人以为主要是堆溢出漏洞的门槛较高,需要先吃透相应操作系统的堆内存管理机制,而这部分内容一直是一个难点.因此本系列文章主要从Linux系统堆内存管理机制出发,逐步介绍诸如基本堆溢出漏洞.基于unlink的堆溢出漏洞利用.double free

转自:https://dzone.com/articles/spring-boot-memory-performance It has sometimes been suggested that Spring and Spring Boot are “heavyweight”, perhaps just because they allow apps to punch above their weight, providing a lot of features for not very muc

http://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2011/09/06/2168721.htmlhttps://www.kernel.org/doc/Documentation/vm/ 内存设置参数位置:[root@server1 vm]# pwd/proc/sys/vm [root@server1 vm]# lsblock_dump                 extfrag_threshold           memory_failure_recovery 

如何为linux释放内存和缓存_华陌飞尘_新浪博客 如何为linux释放内存和缓存    (2011-10-20 10:49:01)        标签:    linux    swap    mem    内存    缓存    性能    释放    优化    it        分类: 华陌网开发维护 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,此时就需要执行释放内存(清理缓

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢

以下为个人学习Redis的备忘录--内存优化 1.随时查看info memory,了解内存使用状况:127.0.0.1:6379> info memory# Memoryused_memory:2314624 //(字节单位形式)used_memory_human:2.21M //Redis已分配的内存总量(易读单位形式)used_memory_rss:1282048used_memory_rss_human:1.22M //操作系统为Redis进程分配的内存总量used_memory_peak

Linux系统内存占用90%以上--解决方法   首先要明确一个问题:Linux系统内存占用90%以上,是否属于正常范围?网上有详细的解释,这属于正常现象~~~    www.2cto.com   Linux/Unix系统管理内存的方式和windows是不一样的,即便是一个负载很小的linux,跑几天后,内存占用量也将达到90%以上,即便无人访问,这个数字是完全正常的.但是,这个内存占用量不会达到100%的,每天夜里系统都会执行/etc/cron.daily进行内存优化.    Linux/Un

内存管理子系统可能是linux内核中最为复杂的一个子系统,其支持的功能需求众多,如页面映射.页面分配.页面回收.页面交换.冷热页面.紧急页面.页面碎片管理.页面缓存.页面统计等,而且对性能也有很高的要求.本文从内存管理硬件架构.地址空间划分和内存管理软件架构三个方面入手,尝试对内存管理的软硬件架构做一些宏观上的分析总结. 内存管理硬件架构 因为内存管理是内核最为核心的一个功能,针对内存管理性能优化,除了软件优化,硬件架构也做了很多的优化设计.下图是一个目前主流处理器上的存储器层次结构设计方案.

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/2MsEAR9pQfMr1Sfs7cPdWQ 导语 智能手机发展到今天已经有十几个年头,手机的软硬件都已经发生了翻天覆地的变化,特别是Android阵营,从一开始的一两百M到今天动辄4G,6G内存.然而大部分的开发者观看下自己的异常上报系统,还是会发现各种内存问题仍然层出不穷,各种OOM为crash率贡献不少.Android开发发展到今天也是已经比较成

  前言 在 Android开发中,性能优化策略十分重要 本文主要讲解性能优化中的内存优化,希望你们会喜欢 目录   1. 定义 优化处理 应用程序的内存使用.空间占用 2. 作用 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) 3. 储备知识:Android 内存管理机制 3.1 简介   下面,将针对回收 进程.对象 .变量的内存分配 & 回收进行详细讲解 3.2 针对进程的内存策略 a.