首先用free工具检查一下内存的使用情况: $ free -m total used free shared buff/cache available Mem: 15884 207 573 145 15103 15179 Swap: 0 0 0 第一部分Mem行: total 内存总数 used 已经使用的内存数 free 空闲的内存数 shared 当前已经废弃不用 buffers Buffer 缓存内存数 cached Page 缓存内存数 关系:total = used + free 第二

1.使用命令:df -lk 或 df -hl 发现果然有个磁盘已满 2.使用命令:du --max-depth=1 -h  查找大文件,发现/home文件夹下有17G的东西,因为我的apache是装在/home下的,肯定是网站运行的日志文件占用的空间 3.进入apache下的logs目录 使用命令:ls -lht 查看文件的大小,果然有个8.6G文件,删除即可. 4.再使用命令:df -lk 然后启动apache和nginx没有问题,解决.

由于项目原因需要定期检查磁盘空间占用情况,常用检查命令如下: 1.查看磁盘空间大小 df -lh 2.查看对应文件大小 du --max-depth=1 -h / 于一日发现在使用Flume + Kafka进行数据同步时,某一局点数据无法进行消费,通过df -lh查看发现系统空间满了,如下: /dev/xvda1       20G  20G  0G  100% / 然后,通过du --max-depth=1 -h / 查询对应的大文件,发现此目录下文件占用了2.3G的空间.通过各种方法找,都找

1.请描述下linux 系统的开机启动过程开机加电BIOS自检———–>MBR引导———–>grub引导菜单———–>加载内核———–>启动init进程———–>读取inittab文件———–>启动mingetty进程———–>登录系统 2.权威DNS和递归DNS含义,智能DNS的实现原理权威DNS是经上一级授权对域名进行解析的DNS服务器,同时它可以把解析授权转授给其他服务器: 递归DNS负责接受用户对任何域名的查询,并返回结果给用户,它可以缓存结果避免用户再向

1. 查看系统运行内存 free -m free -g(Gb查看) cat /proc/meminfo 2. 查看硬盘大小 df -hl

在上一篇文章中我们了解到Android系统启动应用的时候,会首先加载AndroidManifest.xml清单文件中的一系列信息,在清单文件中如果不指定<application></application>标签中的name属性值,会默认使用android.app.Application作为应用程序加载类,其生命周期与应用程序生命周期是一致的.那么到底应用程序有怎样的生命周期,在不同的生命周期有哪些调用方法可以使用?这章将详细介绍. 生命周期 应用实例化 首先要知道,一个应用程序,有

首先纪念一下今天的股票大跌抓个图,虽然我自己损失不是很大,但是应该大多人都损失不小.也可能有人会继续跳楼,也可能是股市一个新的转折点来了. 接着还是重点关注自己写代码优化的主题吧.软件系统当访问量不大.数据量不大时.程序写得好与坏的差别,但是每天有上万人使用时那代码写得好与坏就差别很大了. 优化前的系统运行内存使用情况 优化后的系统运行内存使用情况 接近有200M内存的节约,心情大好.虽然现在内存很大.服务器上的内存也足够用,但是也要写出精密的代码出来.每行代码都是精心写出来的才能保证长期维护完

1. 打开360软件管家,找一个软件"蚂蚁U盘启动"下载,下载好以后打开,电脑上插入U盘,我们制作一个启动U盘备用! 图片图片 按提示制作好启动盘后,保管好U盘. 找一个系统下载网站 "XP系统下载,Win7旗舰版下载,WindowsXP系统,Ghost xp sp3,Windows7-系统吧 复制引号里面这个进入搜索. 我选择了雨林木风的win732位系统,不是说雨林木风怎么怎么好,就喜欢这名字,感觉特飘逸.用迅雷高速下载,更改一下保存路径,要直接下载到D盘.win7系统运

javascipt被称作前端的灵魂,没法灵活运用它,你的前端就只是一具行死走肉.大多初学者能顺利度过div+css,然后倒在了js怀抱,即时跨过了这一关,也只是会用,其底层原理一概不知.小编这就带大家从最底层的原理讲起,相信看完本篇,你对js一定会有更深刻的认识. 浏览器是前端最基本的展示工具.当我们打开浏览器,电脑系统运行内存比就会给它分配一定的空间(假设100M),随着我们打开的页面越来越多,浏览器所使用的空间也就越来越多,超过分配的空间,就会出现卡顿,甚至卡死.而我们打开的每一个页面,也就

借鉴:大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990) 一.内存溢出(OOM--out of memory) (1)内存溢出引发的问题展现: 1.程序卡顿,响应速度慢(内存占用高时JVM虚拟机会频繁触发GC) 2.莫名消失(当你的程序所占内存越大,它在后台的时候就越可能被干掉.反之内存占用越小,在后台存在的时间就越长) 3.直接崩溃(OutOfMemoryError) (2)内存溢出的原因 因为app的每个进程或者每个虚拟机有个最大内存限制,如果申请的内存资源超过这

注意:本节代码基于<第七章 企业项目开发--本地缓存guava cache> 1.本地缓存的问题 本地缓存速度一开始高于分布式缓存,但是随着其缓存数量的增加,所占内存越来越大,系统运行内存越来越小,最后系统会被拖慢(这一点与第二点联系起来) 本地缓存存于本机,其缓存数量与大小受本机内存大小限制 本地缓存存于本机,其他机器的访问不到这样的缓存 解决方案:分布式缓存 Jboss cache:缓存还存于本机,但是会同步更新到其他机器(解决了第三个问题,解决不了第一和第二个问题),如果缓存机器数量很多

IO模型 解决IO问题的方式方法 问题是:IO操作阻塞程序执行 解决的也仅仅是网络IO操作   一般数据传输经历的两个阶段,如图: IO阻塞模型分类: 阻塞IO 非阻塞IO 多路复用IO 异步IO(爬虫阶段) 信号驱动IO(了解) 1.阻塞IO模型 socket模块默认是阻塞的,一个读操作流程如下: 问题: 同一时间只能服务一个客户端 解决办法: 1. 多线程 优点:如果并发量不高,效率是较高的,因为每个客户端都有单独线程来处理 缺点:不可能无限的开启线程,线程也需要占用资源 2. 多进程 优点

Volley下载主要应用于下载文本数据和图片数据两个方向,下面分别介绍: 一.使用Volley开启下载,首先要做的是导包和添加权限: (1)在build.gradle文件中导入依赖包:compile 'eu.the4thfloor.volley:com.android.volley:2015.05.28': (2)在清单文件中添加访问网络权限,读.写外存权限: 二.文本内容上传下载步骤: (1)创建RequestQueue对象,用于发送请求的请求队列:同时创建StringRequest对象,用于

KBEngine 是国内开源的游戏服务器引擎,据说参考了 Bigworld 的架构:网上能找到的开源游戏服务器引擎很少,网易的 Pomelo 是用 Node.js 来实现的,现在还是觉得 C/C++ 更熟悉些,就先从这个开始理解游戏服务器开发吧. 有用链接 <KBEngine 官网> <KBEngine 服务器端架构> <KBEngine 论坛> <Bigworld 服务器编程指导> 建议加入 QQ 群,里面有一些比较好的共享资料 需要理清的问题 带着问题来

转载出处:http://blog.csdn.net/feifei884431/article/details/51429829 背景介绍 代码实现及结果 小问题  ResourceExhaustedError的原因及解决方式 Saver()进行模型存储及恢复 再说一下DL的运行时间吧 小结 优质资源分享 背景介绍 做这件事的初衷有二: ①做完入门级的,自然要进阶一下. ②之前做到的准确率只有92%,据说进阶版可以把准确率做到99.2% 步骤还是参考TensorFlow的中文教程,自然没有上次那么

1.数据库设计 数据库设计的重要性: 减少冗余,提高性能.易维护 数据库设计的步骤: 1.收集信息.标识对象.标识属性.标识关系(一对一.一对多.多对一.多对多) E-R图: 属性:定义实体的性质.实体的特征 实体:数据项(属性)的集合 关联:实体之间相互连接的方式 简单理解一下就可以了 数据库规范化: 第一范式(1NF): 每列都应该是原子性的,五重复的域 第二范式(2NF): 在第一范式的基础上属性完全依赖于主键 第三范式(3NF): 第三范式要求各列与主键列直接相关 T-SQL语句创建和管

 文章出处:http://developer.android.com/training/articles/memory.html#YourApp Random-access memory(RAM)在任何软件开发环境都是稀有资源,在移动操作系统物理内存有限的情况下将显得更加珍贵.虽然Android的Dalvik虚拟机优化了内存回收机制,但我们也要关注你的app的内存分配合和释放 为了垃圾回收器能回收你系统的内存,你应该避免引起内存泄露(通常由全局成员hold了对象引用),而且要在合适的时间点(如生

前言 每一种该语言在某些极限情况下的表现一般都不太一样,那么我常用的Java语言,在达到100万个并发连接情况下,会怎么样呢,有些好奇,更有些期盼. 这次使用经常使用的顺手的netty NIO框架(netty-3.6.5.Final),封装的很好,接口很全面,就像它现在的域名 netty.io,专注于网络IO. 整个过程没有什么技术含量,浅显分析过就更显得有些枯燥无聊,准备好,硬着头皮吧. 测试服务器配置 运行在VMWare Workstation 9中,64位Centos 6.2系统,分配14

有个WAS集成,其中一台因为linux系统异常需要重新安装,于是服务器停了:一会现场提报ERP系统访问不了. 查看了另外一个server后台日志,有一批webcontainer进程挂起,明显服务死了.停掉服务,重启服务,启动一会后, 查看后台日志,发现日志不刷新,死在那里不动,最后就是上面的webcontainer进程挂起. 一开始以为dmgr,app server,node 的问题,全部重启,问题依旧. 在df  -h 查看系统容量,都很正常:但有个mount一直不显示.(之前有过系统容量满了

前言 每一种该语言在某些极限情况下的表现一般都不太一样,那么我常用的Java语言,在达到100万个并发连接情况下,会怎么样呢,有些好奇,更有些期盼.这次使用经常使用的顺手的netty NIO框架(netty-3.6.5.Final),封装的很好,接口很全面,就像它现在的域名 netty.io,专注于网络IO.整个过程没有什么技术含量,浅显分析过就更显得有些枯燥无聊,准备好,硬着头皮吧. 测试服务器配置 运行在VMWare Workstation 9中,64位Centos 6.2系统,分配14.9

1.CentOS6与Centos 7启动流程 4.运行级别C6&C7 0 关机 1 单用户模式 (超级权限 必须面对实体硬件) 2 暂未使用 3 字符界面(黑框) 4 暂未使用 5 图形界面 6 重启 0 6 关机 重启 3 5 字符 图形 2 4 没有使用 1 单用户 | System V init运行级别 | systemd目标名称 | 作用 | | --- | --- | --- | | 0 | runlevel.target,poweroff.target | 关机 | | 1 | ru