python指定cpu使用率,与内存占用率 """ runing.py -c 2 -t 0.01 -m 1000 -c cpu核数,不加-c参数为最大核数 -t cpu运算频率时间,间隔,越小占用越高 -m 内存占用,1000MB """ import sys import time from time import clock import argparse from multiprocessing import Process from mu

python读写文件的api都很简单,一不留神就容易踩"坑".笔者记录一次踩坑历程,并且给了一些总结,希望到大家在使用python的过程之中,能够避免一些可能产生隐患的代码. 1.read()与readlines(): 随手搜索python读写文件的教程,很经常看到read()与readlines()这对函数.所以我们会常常看到如下代码: with open(file_path, 'rb') as f: sha1Obj.update(f.read()) or with open(fil

psutil是一个跨平台库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理.它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps.top.lsof.netstat.ifconfig.who.df.kill.free.nice.ionice.iostat.iotop.uptime.pidof.tty.taskset.pmap等.目前支持32位和64位的Li

先说结论: 在使用多线程时,不要使用threadpool,应该使用threading, 尤其是数据量大的情况.因为threadpool会导致严重的内存占用问题! 对比threading和threadpool的内存占用 # coding=utf-8 import time import os import psutil import json import threadpool import threading class TEST(object): # 获取数据,使用yield, 每次返回一个l

1.内存占用 对于智能手机而言,内存大小是固定的:因此,如果单个app的内存占用越小,手机上可以安装运行的app就越多:或者说app的内存占用越小,在手机上运行就会越流畅.所以说,内存占用的大小,也是考量app性能的一个重要指标 2.原理说明 对于一个app,我们可以关注它在3种状态下的内存占用情况: 空负荷————app已经在后台运行,但是用户没有使用: 中负荷————app在前台运行,用户进行了少量操作: 满负荷————用户持续频繁大量操作,app接近饱和状态运行. 然而,除了第一种情况,其

原地址:http://www.unity蛮牛.com/home.php?mod=space&uid=1801&do=blog&id=756 Texture图片空间和内存占用分析.由于U3D并没有很好的诠释对于图片的处理方式,所以很多人一直对于图集的大小和内存的占用情况都不了解.在此对于U3D的图片问题做一个实际数据的分析.此前的项目都会存在这样或者那样的打包后包大小与内存占用情况的问题,所以这次所以彻彻底底得分析下U3D对于Texture的处理方式.程序里的内存优化请参考<U

到目前为止,还没有做明确的优化工作.只是做了初始化选择工作,比如说:JVM部署模型.JVM运行环境.收集哪些垃圾回收器的信息以及需要遵守垃圾回收原则.这一步将介绍如何评估应用需要的内存大小以及Java堆大小.首先需要判断出应用存活的数据的大小,存活数据的大小是决定配置应用需要的Java堆大小的重要条件,也能够决定是否需要重新审视一下应用的内存需求或者修改应用程序以满足内存需求.    注意:存活数据是指,应用处于稳定运行状态下,在Java堆里面长期存活的对象.换一句话说,就是应用在稳定运行的状态

1.降低redis内存占用的优点 1.有助于减少创建快照和加载快照所用的时间 2.提升载入AOF文件和重写AOF文件时的效率 3.缩短从服务器进行同步所需的时间 4.无需添加额外的硬件就可以让redis存贮更多的数据 2.短结构 Redis为列表.集合.散列.有序集合提供了一组配置选项,这些选项可以让redis以更节约的方式存储较短的结构. 2.1.ziplist压缩列表(列表.散列.有续集和) 通常情况下使用的存储方式 当列表.散列.有序集合的长度较短或者体积较小的时候,redis将会采用一种

最近遇到一个奇葩内存问题,跟了三四天,把Windbg玩熟了,所以打算分享下. 症状简介 我们团队的DEV开发环境只有一台4核16G的win2012r2. 这台服务器上装了SqlServer.TFS(项目管理.远程Git库.CI.生成代理).两个系统的整套DEV环境(六七个iis站点和八九个win服务), 还有其他一些辅助服务什么的,总之负担相对较重,内存占用经常10个G以上. 现象是经常报内存不足(平常明明还剩余至少5个G的内存). 然后我们发现有个iis站点不对劲,是一个为电商平台后台管理系统

最近遇到一个奇葩内存问题,跟了三四天,把Windbg玩熟了,所以打算分享下. 症状简介 我们团队的DEV开发环境只有一台4核16G的win2012r2.这台服务器上装了SqlServer.TFS(项目管理.远程Git库.CI.生成代理).两个系统的整套DEV环境(六七个iis站点和八九个win服务),还有其他一些辅助服务什么的,总之负担相对较重,内存占用经常10个G以上. 现象是经常报内存不足(平常明明还剩余至少5个G的内存).然后我们发现有个iis站点不对劲,是一个为电商平台后台管理系统提供a

1. 问题简介 最近产品发布大版本补丁更新,一商超客户升级后,反馈系统经常奔溃,导致超市的收银系统无法正常收银,现场排队付款的顾客更是抱怨声声.为了缓解现场的情况, 客户都是手动回收IIS应用程序池才能解决. 这样的后果是很严重的,接到反馈,第一时间想到的是加内存吧,这样最快.但是客户从8G-->16G-->32G,只是延长了每次奔溃的时间,但是并没有解决系统卡顿的问题.到这里,也基本猜测了问题所在了,肯定是什么东西一直在吃内存且得不到释放.这种问题,也就只能打Dump分析了. 2. 打Dum

目录 1 JDK 工具的使用 2 查看 GC 日志信息 3 添加 JMS 远程监控 Tomcat是一款常用的Web容器, 它是运行在 JVM(Java Virtual Machine) 中的一个Java进程. 本文以Tomcat为例, 借助一些JDK的工具对Tomcat在运行过程中的内存占用情况进行监控, 为优化提供数据支撑. 1 JDK 工具的使用 JDK自带的工具位于${JAVA_HOME}/bin/目录下. JConsole 可以简单明了地查看到内存的使用情况, 线程的状态, 当前加载的类

本文由云+社区发表 作者:工程师小熊 摘要:我们在使用mariadb的时候发现有时候不能启动起来,在使用过程中mariadb占用的内存很大,在这里学习下mariadb与内存相关的配置项,对mariadb进行调优. 查询最高内存占用 使用以下命令可以知道mysql的配置使用多少 RAM SELECT ( @@key_buffer_size + @@query_cache_size + @@innodb_buffer_pool_size + @@innodb_additional_mem_pool_

一.python中的变量及引用 1.1 python中的不可变类型: 数字(num).字符串(str).元组(tuple).布尔值(bool<True,False>) 接下来我们讲完后你就懂了为什么它们是不可变对象了. 都知道python中一切都是对象,而变量就是这些对象的引用,什么意思呢 综合表述: 变量是一个系统表的元素,拥有指向对象的连接的空间 对象是被分配的一块内存,存储其所代表的值 引用是自动形成的从变量到对象的指针 特别注意: 类型属于对象,不是变量 >>> c

全文拷贝自:http://blog.csdn.net/BaishanCloud/article/details/76422782 问题定位过程解读 gdb-python:搞清楚python程序在做什么 首先确定python在做什么,是否有大内存消耗任务正在运行,或出现死锁等异常行为. 从gdb-7开始,gdb支持用python实现gdb扩展,可以像调试c程序一样,用gdb对python程序检查线程.调用栈等:且可同时打印python代码和内部c代码的调用栈. 这对于定位是python代码问题还是

1.  /proc/pid/status 可以查看进程相关的详细信息,当内存异常时可查看 参考:http://blog.csdn.net/beckdon/article/details/48491909 2. top -p 进程号 实时查看进程相关内存 3. 内存调试 参考:http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/73128353 memory_profiler  查看函数中各行代码的内存增长 guppy  查看python对象占用的堆内存大小

查看php-fpm的内存占用 1.查看php-fpm的进程个数 ps -ef |grep "php-fpm"|grep "pool"|wc -l 2.查看每个php-fpm占用的内存大小 ps -ylC php-fpm --sort:rss 3.查看PHP-FPM在你的机器上的平均内存占用 ps --no-headers -o "rss,cmd" -C php-fpm | awk '{ sum+=$1 } END { printf ("

在写大型程序时候的一大挑战是如何保证最少的内存使用率.但是在Python中的内存管理是比较简单的.Python显示分配内存,使用引用计数系统管理对象,当指向某一个对象的引用数变为 0 的时候,该对象所占的内存就会被释放.理论上听起来很不错,也很简单,但是在实践中,我们需要知道一些Python内存管理的知识从而让程序在运行过程中能够更加高效地使用内存.其中一个方面我们需要知道的是基本的Python对象所占空间的大小,另一方面我们需要知道的是Python在内部到底是如何管理内存的. 基本对象 一个

from:https://www.cnblogs.com/cxjchen/archive/2013/03/30/2990548.html Linux下没有直接可以调用系统函数知道CPU占用和内存占用.那么如何知道CPU和内存信息呢.只有通过proc伪文件系统来实现. proc伪文件就不介绍了,只说其中4个文件.一个是/proc/stat,/proc/meminfo,/proc/<pid>/status,/proc/<pid>/stat 摘自:http://www.blogjava.

本章主要内容   1.短结构( short structure) 2.分片结构( shared structure) 3.打包存储二进制位和字节   本章将介绍3种非常有价值的降低Redis内存占用的方法. 降低Redis的内存占用有助于减少创建快照和加载快照所需的时间. 提升载入AOF文件和重写AOF文件时的效率. 缩短从服务器进行同步所需的时间①,并且能让Redis存储更多的数据而无需添加额外的硬件.   本章首先会介绍如何 1.使用Redis的短数据结构来更高效地表示数据. 2.接着会介绍