刚开始使用mongodb的时候,不太注意mongodb的内存使用,但通过查资料发现mongodb对内存的占用是巨大的,在本地测试服务器中,8G的内存居然被占用了45%.汗呀. 本文就来剖析一下mongodb对内存的具体使用方法,以及生产环境针对mongodb占大量内存的问题的解决. 先看一个MongoDB服务器的top命令结果 shell> top -p $(pidof mongod) Mem:  32872124k total, 30065320k used,  2806804k free, 

本文仅限于mongodb3.0.0(wiredtiger引擎) 一.mongodb内存使用 1.热数据 这一点是SQL和nosql之间的巨大差距,将热数据存在内存相当于自带cache,若wiredtigercache大小控制合理,此处内存性价比相当高. 2.索引 跟热数据同样 3.连接所消耗内存 这里算是与SQL基本相同的一部分 二.监控 1.wiredtigercache 2.mongodb所占用内存 3.mongodb读取数据与IO数据 三.优化 1.热数据 上面说此处占用内存为cache,

一.mongodb的监控 mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化. 查看当前是否开启profile功能用命令 db.getProfilingLevel()  返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部 开始profile功能为 db.setProfilingLevel(level);  #level等级,值同上 level为1的时候,慢命令默认值为100ms,更改为db.setProfilingLevel(level,slowms

公司在IDC机房的一台服务器上部署了MongoDB,由于所存储的业务数据比较重要,所以对MongoDB的监控显得尤为重要!Zabbix监控MongoDB性能的原理:通过echo "db.serverStatus()" | mongo admin 来查看mongodb的状态. Zabbix监控MongoDB性能,主要监控以下项目:- 内存使用情况- 连接数- 锁- 刷新写操作到磁盘- 每秒执行的查询,插入,删除,更新等操作次数- 每秒访问的索引次数,每秒命中索引的次数- MongoDB产

1.按照内存使用方式排序 top 之后使用 shift + m 那么top按照内存使用从大到小进行排列,使用 shift + P 表示按照CPU进行排序. bigfish 1118m 438m 30m S : bigfish 1706m 216m 61m S : bigfish 610m 138m 44m S :19.26 maxthon PR :进程优先级 NI :进程当前nice调整值 VIRT : 进程使用的虚拟内存数 RES : 进程使用的物理内存 SHR : 允许与其他进程共享的内存数

简易的内存监控系统 本文需要有一定的python和前端基础,如果没基础的,请关注我后续的基础教程系列博客 文章github源地址,还可以看到具体的代码,喜欢请在原链接右上角加个star 腾讯视频链接 录制中间网出问题了,重启了一下,所以有两部分 视频1 视频2 本文的目的在于,尽可能用简单的代码,让大家了解内存监控的原理 主题思路 获取内存信息 存储信息 展现 后续扩展 加主机名,monitor部署在多台机器,不直接插数据库 通过http请求的方式,一台机器起flask专门存数据monitor

linux内存监控 要明白docker容器内存是如何计算的,首先要明白linux中内存的相关概念. 使用free命令可以查看当前内存使用情况. [root@localhost ~]$ free total used free shared buffers cached Mem: 264420684 213853512 50567172 71822688 2095364 175733516 -/+ buffers/cache: 36024632 228396052 Swap: 16777212 1

WeTest 导读 目前iOS主流的内存监控工具是Instruments的Allocations,但只能用于开发阶段.本文介绍如何实现离线化的内存监控工具,用于App上线后发现内存问题. FOOM(Foreground Out Of Memory),是指App在前台因消耗内存过多引起系统强杀.对用户而言,表现跟crash一样.Facebook早在2015年8月提出FOOM检测办法,大致原理是排除各种情况后,剩余的情况是FOOM,具体链接:https://code.facebook.com/pos

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一直运行的docker容器显示内存已经耗尽,并且容器内存耗尽也没出现重启情况,通过后台查看发现进程没有占用多少内存.内存的监控使用的是cadvisor,计算方式也是使用cadvisor的页面计算方式,所以决定对docker的内存计算做下研究. docker version: Client: Version: 1.12.6 API version: 1.24 Go version: go1.6.4 Git commit: 78d1802 Built: Tue Jan 10 20:20:01 201

转自:http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/50282593 前言 最近在运维我们部门的hadoop集群时,发现了很多Job OOM的现象,因为在机器上可以用命令进行查看,full gc比较严重.我们都知道,full gc带来的后果是比较大的,会"stop the world"的,一旦你的full gc elapsed time超过几分钟,那么其他的活动都得暂停这么多时间.所以Full gc一旦出现并且异常,一

Redis有自己的内存分配器,当key-value对象被移除时,Redis不会马上向操作系统释放其占用内存.redis之所以这样的设计有两个原因. OS可能会将释放内存交换到虚拟内存,但OS的虚拟内存又是物理文件,其IO读写效率较低,从而影响Redis性能表现 OS的虚拟内存换入换出是基于Page机制,同一Page内的部分数据对象被释放,但其他数据对象依然被其他应用使用中,导致在该Page内的Redis对象没有被释放 而Redis作者应该是考虑到以上问题,不希望Redis由此降低性能,所以在设计

本文的目的在于,尽可能用简单的代码,让大家了解内存监控的原理,及思想.更容易去理解Nagios.Zabbix.Ganglia监控原理,文章最后还有视频教程链接哦,从零敲出来的全过程 思路分为下面几块: 1.获取内存监控信息 2.存储监控信息 3.数据展现 4.后续扩展 1.加主机名,monitor部署在多台机器,不直接插入数据库 2. 增加CPU,Disk监控 3. 通过HTTP请求的方式,启用一个单独的Flask专门存储monitor数据 第一步:获取内存信息 我们通过读取 /proc/mem

JVM内存监控主要在稳定性压测期间,监控应用服务器内存泄露等问题: [JVM远程监控设置] 1.打开WAS控制台:https://ip:port/ibm/console/login.do 2.进入路径:应用程序服务器 > Server_Name > 进程定义> Java 虚拟机 3.在通用JVM参数中开启远程访问,并设置远程访问端口为1099 -Djavax.management.builder.initial= -Dcom.sun.management.jmxremote.authen

本文来自微信开发团队yangyang的技术分享. 一.前言 FOOM(Foreground Out Of Memory),是指App在前台因消耗内存过多引起系统强杀.对用户而言,表现跟crash一样.Facebook早在2015年8月提出FOOM检测办法,大致原理是排除各种情况后,剩余的情况是FOOM,具体链接:https://code.facebook.com/posts/1146930688654547/reducing-fooms-in-the-facebook-ios-app/. 微信自

在工具实现的过程中,遇到了内存爆了的问题,部分模型的规模可以达到10的100次方方甚至1000次方.(工具的主要算法涉及到了递归,递归深度会很深,所以也用到了ulimit修改栈空间来缓解爆栈的问题,治标不治本.)有一个循环,这个循环迭代16次,但是可能程序在某一次迭代过程中,已经耗光了内存,再申请空间的时候,出现异常,导致将整个进程杀死.而我的想法是,当某一个迭代过程中,出现无法再申请内存的情况,就输出内存申请失败的提示信息,并跳过它,进行下一次的迭代,而不是将整个进程kill. 解决方法:创建

golang 内存监控 - 简书 https://www.jianshu.com/p/38dc129b6870

overview MongoDB使用的是内存映射存储引擎,即Memory Mapped Storage Engine,简称MMAP.MMAP可以把磁盘文件的一部分或全部内容直接映射到内存,这样文件中的信息位置就会在内存中有对应的地址空间,这时对文件的读写可以直接用指针来做,而不需要read/write函数了,但这并不代表将文件map到物理内存,只有访问到这块数据时才会被操作系统以Page的方式换到物理内存.mongodb将内存管理工作交给操作系统的虚拟内存管理器来完成,这样就大大简化了Mongo

背景: Open-Falcon 是小米运维部开源的一款互联网企业级监控系统解决方案,具体的安装和使用说明请见官网:http://open-falcon.org/,是一款比较全的监控.而且提供各种API,只需要把数据按照规定给出就能出图,以及报警.集群支持等等. 监控: 1) MySQL 收集信息脚本(mysql_monitor.py) #!/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- from __future__ import division impor

目前,MongoDB使用的是内存映射存储引擎,它会把磁盘IO操作转换成内存操作,如果是读操作,内存中的数据起到缓存的作用,如果是写操作,内存还可以把随机的写操作转换成顺序的写操作,总之可以大幅度提升性能.MongoDB并不干涉内存管理工作,而是把这些工作留给操作系统的虚拟缓存管理器去处理,这样的好处是简化了MongoDB的工作,但坏处是你没有方法很方便的控制MongoDB占多大内存,事实上MongoDB会占用所有能用的内存,所以最好不要把别的服务和MongoDB放一起. 有时候,即便MongoD

监控方式 命令行工具 mongostat命令 用途 用于mongod或者mongos操作类型统计,网络流量统计,当前并发数等统计 用法 mongostat options <sleeptime> 常用选项 --host <hostname><:port>, -h <hostname><:port> 连接主机名 --port <port> 连接端口 --username <username>, -u <username