遇到问题:正常情况获取的网页源码可以通过正则表达式快速匹配到内容,,但是如果出现问题,没有匹配到的内容,正则就会一直回溯,导致内存激增,一直循坏查找. 解决思路:  一.如果能够有特殊内容可以标记,满足标记再正则,不匹配则不正则,避免一直回溯 二.可以设置timeout的函数,如果运行超过多少时间则强制结束(下面给出了示例) 用threading.Timer的方法,通过start->sleep->cancel的形式,实现强制结束函数的调用 import threading import tim

go中提供了pprof包来做代码的性能监控,在两个地方有包: net/http/pprof runtime/pprof 其实net/http/pprof中只是使用runtime/pprof包来进行封装了一下,并在http端口上暴露出来. 使用 net/http/pprof 做WEB服务器的性能监控 如果你的go程序是用http包启动的web服务器,想要查看自己的web服务器的状态.这个时候就可以选择net/http/pprof.    import _ "net/http/pprof"

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

线上kafka与storm的空载情况下负载都比较高, kafka达到122%, storm平均负载达到, 20%,  当前是通过Ambari下管理kafka的, a. 先停止s5的kafka进程.b. 开启s5 上kafka的jmx远程监控, kafka的启动命令为: source /usr/hdp/current/kafka-broker/config/kafka-env.sh ; /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka start , kafka 的s

目录 python 速记正则使用(转) 正则表达式语法 字符与字符类 量词 组与捕获 断言与标记 条件匹配 正则表达式的标志 Python正则表达式模块 四大功能 两种方法 常用方法 匹配对象的属性与方法 总结 title: python 速记正则使用(转) date: 2019/1/31 19:52:52 toc: true --- python 速记正则使用(转) 原文链接 http://www.cnblogs.com/greatfish/p/7572131.html 这里只做备份 正则表达

mapdb是什么 mapdb是一个快速.易用的嵌入式java数据库,主要提供map和set形式的数据存储,使用起来就像是在操作java本身的map,set, mapdb可以提供内存级别和磁盘级别的缓存,MapDB 提供了并发的 TreeMap 和 HashMap ,使用基于磁盘的存储.快速.可伸缩性以及易用,它提供了基于磁盘或者堆外(off- heap允许Java直接操作内存空间, 类似于C的malloc和free)存储的并发的Maps.Sets.Queues.MapDB的前身是JDBM,已经有

[20190402]对比_mutex_wait_scheme不同模式cpu消耗.txt --//前几天做了sql语句在mutexes上的探究.今天对比不同_mutex_wait_scheme模式cpu消耗. 1.环境:SYS@book> @ hide mutexNAME                DESCRIPTION        DEFAULT_VALUE SESSION_VALUE SYSTEM_VALUE------------------- ------------------ -

在压测过程中,有时候cpu会飙升,造成这种现象的原因很多, 可能是gc造成的,也可能是某个方法造成的, 如果从找对应的方法入手,下面简单罗列下步骤: 1.top,获取pid 下面cpu消耗90%左右 2.top -Hp pid,获取cpu切片时间最多的tid 32209cpu切片时间最多 3.printf "%x\n" tid,转换为16进制 4.jstack pid |grep tid -A 20,获取这个tid的线程栈信息 下图表示是打日志消耗cpu多 优化方案:打印日志改为单线程

其他 MBeans 希望监控 Hibernate 和 Hazelcast(仅针对 Confluence 数据中心)你需要在你的 setenv.sh / setenv.bat 文件中添加下面的内容. set CATALINA_OPTS=-Dconfluence.hazelcast.jmx.enable=true %CATALINA_OPTS% set CATALINA_OPTS=-Dconfluence.hibernate.jmx.enable=true %CATALINA_OPTS% 这个修改将

在Linux系统中, CPU 主要用于中断,内核以及用户进程的任务处理,优先级为 中断 > 内核 > 用户进程.在CPU消耗分析中,我们还经常遇到下面几个概念. 上下文切换         每个CPU在同一时间只能执行一个线程, Linux 中线程是抢占式调度的. 也就是说每个线程分配一定的执行时间,当到达执行时间,线程中有IO阻塞或者高优先级线程要执行时,Linux将切换执行的线程,在切换时要存储目前线程的的执行状态,并恢复要执行的线程的状态,这个过程就称为上下文切换.在java 应用程序中

一. python的正则 python的正则模块re,是其内置模块,可以直接导入,即import re.python的正则和其他应用的正则及其相似,有其他基础的话,学起来还是比较简单的. 二. 正则前r说明 由于正则式的规则也是由一个字符串定义的,而在正则式中大量使用转义字符 ’/’ ,如果不用 raw 字符串,则在需要写一个 ’/’ 的地方,你必须得写成 ’//’, 那么在要从目标字符串中匹配一个 ’/’ 的时候,你就得写上 4 个 ’/’ 成为 ’////’ !这当然很麻烦,也不直观,所以一

1)输入top ,按enter键,即可查看服务器内存消耗情况 注意:其中PID表示进程号 :%cpu表示cpu消耗情况:%M表示内存消耗情况:通常在做性能测试的时候用到该命令: 默认为实时刷新:按s键可以设置刷新间隔

目录 谁在消耗cpu? 祸首是谁? 用户 IO等待 产生影响 如何减少CPU消耗? 减少等待 减少计算 升级cpu 谁在消耗cpu? 用户+系统+IO等待+软硬中断+空闲 祸首是谁? 用户 用户空间CPU消耗,各种逻辑运算 正在进行大量tps 函数/排序/类型转化/逻辑IO访问... 用户空间消耗大量cpu,产生的系统调用是什么?那些函数使用了cpu周期? 参考Linux 性能优化解析 MySQL 几种调式分析利器 IO等待 等待IO请求的完成 此时CPU实际上空闲 如vmstat中的wa 很高

Python 手机号正则匹配 # -*- coding:utf-8 -*- import re def is_phone(phone): phone_pat = re.compile('^(13\d|14[5|7]|15\d|166|17[3|6|7]|18\d)\d{8}$') res = re.search(phone_pat, phone) if not res: return False return True

一.现象  /pinter/case/cpu?type=1   使用google的gjson.tojson性能较差    type=2 使用性能好的阿里巴巴的fastjson库 压测过程中,发现应用服务器的CPU使用率比较高(>80%): 两种情况: 1.接口的性能非常好,比如响应时间<10ms,tps很高,此时CPU使用率高是正常的,不需要优化 2.接口性能不好,比如响应时间>200ms,tps很低,此时需要考虑优化 二.CPU消耗高可能的原因 1.使用了复杂的算法,比如加密.解密 2

CPU消耗,跟踪定位理论与实践 一．性能指标之资源指标定位方案 1.打tprof报告方法 抓取perfpmr文件 60秒. perfpmr.sh 60 从结果文件中取出tprof.sum 或直接抓取tprof tprof –uskejzlt –x sleep 60 2.分析思路 首先看是Kernel.User.Shared Library中的那个方面占比消耗高.例如,如果是share lib占比比较高,则找到对应的share lib分页,查看具体哪个lib占用CPU高,再查看这个特定的lib中哪

本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills 这是我的系列文章「Python实用秘技」的第6期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会,每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧. 作为系列第6期,我们即将学习的是:一行代码分析Python代码行级别内存消耗. 很多情况下,我们需要对已经写好的Python程序的内存消耗进行优化,但是一段代码在运行过程中的内存消耗是动态

Python GIL(Global Interpreter Lock(全局解释器锁)) 1:进程里面多个线程,线程 共享A=10 2:Python解释器,A改完值之后会传回进程容器,为了防止A和B同时修改A的值引起的错误,加入锁,能保证A修改时,B和C不能修改 3:通过C语言调用底层命令与操作系统进行交互,然后OS再和硬件进行交互 什么是CPU密集型.IO密集型 IO密集型(I/O bound): 指的是系统的CPU性能相对硬盘.内存要好很多,此时,系统运作,大部分状况是CPU在等IO(硬盘/内

我们使用jdk自带的jstack来分析.当linux出现cpu被java程序消耗过高时,以下过程说不定可以帮上你的忙: 1.top查找出哪个进程消耗的cpu高 21125 co_ad2    18   0 1817m 776m 9712 S  3.3  4.9  12:03.24 java                                                                                           5284 co_ad    

#第一个python实例:监控cpu #/bin/bash/env Python from __future__ import print_function from collections import OrderedDict import pprint def CPUinfo(): ''' Return the information in /proc/CPUinfo as a dictionary in the following format: CPU_info['proc0']={..

一,在centos linux 上查看进程占用cpu过高 top  shift+h 查看哪个进程程消耗最高     二,查看JAVA进程中哪个线程消耗最高   2.1 导出java运行的线程信息   jstack 进程id(jps查看) jstack 进程id > ps.txt jstack -l 进程id (窗口打印)     //另外还有一种方式   如果启动方式如下: nohup java -classpath conf/:my.jar com.tank.manClass>./log.o