http://blog.csdn.net/loongshawn/article/details/51086876 https://rocketmq.incubator.apache.org/docs/simple-example/

经常有人问配置mysql时该如何估算内存的消耗.那么该使用什么公式来计算呢? 关心内存怎么使用的原因是可以理解的.如果配置mysql服务器使用太少的内存会导致性能不是最优的;如果配置了太多的内存则会导致崩溃,无法执行查询或者导致交换操作严重变慢.在现在的32位平台下,仍有可能把所有的地址空间都用完了,因此需要监视着. 话虽如此,但我并不觉得找到什么可以计算内存使用的秘诀公式就能很好地解决这个问题.原因有--如今这个公式已经很复杂了,更重要的是,通过它计算得到的值只是"理论可能"并不是真

背景 环境:openshift3.11 开发反映部署在容器中的java应用内存持续增长,只升不降,具体为: java应用部署在容器中,配置的jvm参数为-Xms1024m -Xmx1024m,容器memory request为1G, memory limit为4G,通过openshift的Pod metrics监控发现,应用消耗内存达到99%(只剩下3M),但是Pod处于Running状态,没有发生OOM,Pod容器java进程正常接收出了请求.增加容器memory limit至8G,内存依然消

本文由荒原之梦原创,原文链接:http://zhaokaifeng.com/?p=653 什么是php-fpm: php-fpm即FastCGI进程管理器,用于控制php的内存和进程等. 操作环境: CentOS 7 问题检查: 首先查看php进程总数: pstree|grep php-fpm 回显: |-php-fpm---20*[php-fpm] 根据回显信息可知,查询时有20个php-fpm进程. 也可以通过下面的命令列出消耗内存最多的前50个进程: ps auxw|head -1;ps

rocketmq官方文档 RocketMQ 的默认内存占用非常高,调整RocketMQ的内存目前我所知道的有两个方面: MQ的启动脚本可以调整内存mqbroker和mqnamesrv的配置可以调整内存启动脚本的内存调整启动脚本可以配置MQ整体内存大小,有两个启动脚本,runbroker.sh 和runserver.sh. 找到runserver.sh和runbroker.sh,编辑,然后重新启动broker JAVA_OPT=”${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx2

Redis所有的数据都存在内存中,相对于廉价的硬盘,内存资源还是比较昂贵的,因此如何高效利用redis内存变得非常重要. 内存消耗分析 管理内存的原理和方法 内存优化技巧 一.内存消耗 理解redis内存,首先要掌握redis内存消耗在哪些方面.有些内存消耗是必不可少的,而有些可以通过参数调整和合理使用来规避内存浪费. 1.1 内存使用统计 首先需要了解redis自身使用内存的统计数据,可通过执行info memory命令来获取内存相关指标 used_memory                

在Linux中,有很多命令或工具查看内存使用情况,今天我们来看看如何查看进程消耗.占用的内存情况,Linux的内存管理和相关概念要比Windows复杂一些.在此之前,我们需要了解一下Linux系统下面有关内存的专用名词和专业术语概念: 物理内存和虚拟内存 物理内存:就是系统硬件提供的内存大小,是真正的内存,一般叫做内存条.也叫随机存取存储器(random access memory,RAM)又称作"随机存储器",是与CPU直接交换数据的内部存储器,也叫主存(内存). 虚拟内存:相对于物

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本

本文内容 环境 演示 下载 Demo 环境 Windows 2008 R2 64 位 Eclipse ADT V22.6.2,Android 4.4.3 SAMSUNG GT-I9008L,Android OS 2.2.2 演示 缩略图能减少手机内存的消耗.网络上的资源一般对手机来说,大了点,把图片解码,减少其尺寸,从而减少手机内存的消耗. 本文采用的歌曲列表是 Android_Music_Demo_json_h_array.xml 文件,虽然文件后缀名是 .xml,但内部其实是 JSON 格式

工作中接到DBA报障某台服务器 跑一些大的数据,服务器就无法远程连接,报错,抓过日志叫DELL工程师检测也没问题,系统也重装过, 现在些一些较大的数据就会报如 图错误,由于服务器远在异地城市IDC机房,ssh也无法登录,于是使用iDRAC 远程管理卡连接到该台机器,通过控制台连接到服务器,看到如下图报错: 1.内存占用量:dd过程内核会用大量内存作为磁盘数据的缓存,由于写入8.5T:2.从设备来看,内存主要消耗在buff中:3.dd if=/dev/zero of=/data$i/test bs

*博客搬家:初版发布于 2017/08/12 18:32    原博客地址:https://my.oschina.net/sunqinwen/blog/1507171 Redis内存消耗分析 注:本文默认读者已初步学会使用redis了. 首先我们通过info命令查看相关指标,其中几个memory的重要指标整理出来如下: 属性 解释 used_memory redis内部存储的所有数据的内存总占用量(自身内存+对象内存+缓冲内存) used_memory_ress redis进程占用的总物理内存

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多.所以,监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要. 内存使用统计 通过 info memory 命令可以获得 Redis 内存相关的指标.较为重要的指标和解释如下所示: 属性名 属性说明 used_memory Redis 分配器分配的内存总量,也就是内部存储的所有数据内存占用量 usedmemoryhuman 以可读的格式返回 used

最新:Redis内存--三个重要的缓冲区 最新:Redis内存--内存消耗(内存都去哪了?) 最新:Redis持久化--如何选择合适的持久化方式 最新:Redis持久化--AOF日志 更多文章... Reids作为一个基于内存的数据库,内存是否能够高效合理的利用至关重要!从价格上来讲,我们从某宝或某东上可以看到内存条的价格要比普通的机械硬盘贵上十几倍,就算是是固态硬盘也要贵上不少,从性能上来说,内存占用过高同样会引起Reids响应变慢,从高可用上来说,内存过大可能会会引起部分数据丢失,故障恢复变

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

一.为了快速了解rockmq,先搭建一个简单的单机版的rocketmq,前期准备:1.CentOS 7.6 64位(阿里云)(4G内存) 2.jdk1.8 3.maven 3.5.4 4.直接从官网上面下载rockmq源码(下载地址:http://rocketmq.apache.org/release_notes/release-notes-4.4.0/) 二.部署 1.将rocketmq-all-4.4.0-bin-release.zip上传到linux服务器上面/usr/local/rock

本文来自于腾讯优测公众号(wxutest),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/806TiugiSJvFI7fH6eVA5w 作者:腾讯TMQ专项测试团队 导语 最近小优听说,隔壁的腾讯TMQ团队出了一本新书--<移动App性能评测与优化>,便借阅了一本,读完感觉写得确实很赞.这本书体系化地介绍了移动应用性能评测与优化的方方面面,如内存,电量,流畅度,导航,网络优化和安装包瘦身等,强烈推荐大家阅读~ 小优从书中摘取了第一章 "越用越

本文来自于腾讯优测公众号(wxutest),未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s/1_FKMbi1enpcKMqto-o_FQ 作者:腾讯TMQ专项测试团队 导语 最近小优听说,隔壁的腾讯TMQ团队出了一本新书--<移动App性能评测与优化>,便借阅了一本来读,读完感觉写得确实很赞.这本书体系化地介绍了移动应用性能评测与优化的方方面面,如内存,电量,流畅度,导航,网络优化和安装包瘦身等,强烈推荐大家阅读~ 小优从书中摘取了第一章 "越用

Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域.这些区域的用途各不相同,同时也依据着各自的执行规则,独立的创建和销毁数据. 虚拟机内存的划分,如图所示: 线程之间互相独立的区域有: 虚拟机栈 .本地方法栈.程序计数器 线程可以共享数据的区域: 方法区 .堆 每个区域的作用分别如下: 程序计数器 Program Counter Register: 众所周知,虚拟机处理多线程时,是通过轮流的切换线程,来获取cpu的执行机会的.在虚拟机执行程序的过程中,当线程执行

JVM内存模型和性能优化 JVM内存模型优点 内置基于内存的并发模型:      多线程机制 同步锁Synchronization 大量线程安全型库包支持 基于内存的并发机制,粒度灵活控制,灵活度高于数据库锁. 多核并行计算模型 基于线程的异步模型. JVM性能的人为问题 关键原因是:没有正确处理好对象的生命周期. 需要从需求中找出存在自然边界的业务对象,将其对应落实到内存中,成为内存模型In-memory Domain Model. 有大小边界限制的内存是缓存,没有永远使用不完的内存,缓存=“

JVM内存模型优点 内置基于内存的并发模型:      多线程机制 同步锁Synchronization 大量线程安全型库包支持 基于内存的并发机制,粒度灵活控制,灵活度高于数据库锁. 多核并行计算模型 基于线程的异步模型. JVM性能的人为问题 关键原因是:没有正确处理好对象的生命周期. 需要从需求中找出存在自然边界的业务对象,将其对应落实到内存中,成为内存模型In-memory Domain Model. 有大小边界限制的内存是缓存,没有永远使用不完的内存,缓存=“有边界的”内存. 缓存是D