https://www.linuxjournal.com/article/6345 利用Linux文件系统内存cache来提高性能 本地磁盘文件->socket发送,4步骤数据流向: hard driver -> kernel space ---- [DMA copy] kernel space -> user space ---- [CPU copy] user space -> kernel space ---- [CPU copy] kernel space -> pr

转自 http://www.ha97.com/4337.html PS:前天有童鞋问我,为啥我的Linux系统没运行多少程序,显示的可用内存这么少?其实Linux与Win的内存管理不同,会尽量缓存内存以提高读写性能,通常叫做Cache Memory. 有时候你会发现没有什么程序在运行,但是使用top或free命令看到可用内存free项会很少,此时查看系统的 /proc/meminfo 文件,会发现有一项 Cached Memory: 输入cat /proc/meminfo查看:MemTotal:

转自:https://www.cnblogs.com/madsnotes/articles/5740495.html 频繁的文件访问会导致系统的Cache使用量大增.例如:在使用grep从很多文件中搜索特定数据串的时候,发现内存使用迅速提高,主要是cache的使用占用了相当多的内存.在使用下面命令的时候忽视了文件的数量和文件大小,导致cache突增. # grep -e "dst_string" ./* 大家在使用shell编程的时候一定要注意通配符的使用,这里尤其提醒大家就是星号(*

http://www.ha97.com/4337.html PS:前天有童鞋问我,为啥我的Linux系统没运行多少程序,显示的可用内存这么少?其实Linux与Win的内存管理不同,会尽量缓存内存以提高读写性能,通常叫做Cache Memory. 有时候你会发现没有什么程序在运行,但是使用top或free命令看到可用内存free项会很少,此时查看系统的 /proc/meminfo 文件,会发现有一项 Cached Memory: 输入cat /proc/meminfo查看:MemTotal: 16

Linux内核中内存cache的实现 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-127037-id-2919545.html   本文档的Copyleft归yfydz所有,使用GPL发布,可以自由拷贝,转载,转载时请保持文档的完整性, 严禁用于任何商业用途.msn: yfydz_no1@hotmail.com来源:http://yfydz.cublog.cn 1. 前言 kmem_cache是Linux内核提供的快速内存缓冲接口,这些内存块要求是大小相同的,因为分配出的内

Q.业务场景内为什么要使用内存cache? A.为了利用内存cache的优点, 解决业务场景内的缺陷 Q.内存cache的优点和缺点 A.优点: 内存读写速度比磁盘块 缺点: 内存空间有限, 内存单价比硬盘贵, 内存掉电会导致数据丢失 由此可知,内存cache是为了解决速度的问题 Q.内存cache适用于哪些业务场景? A. 如果cache只负责读,它适合以下场景 a.cache 静态数据, 将静态数据加载至内存,提高读速 b.cache 可接受延迟的动态数据, 即后端db修改了数据后, 业务不

总有很多朋友对于Linux的内存管理有疑问,之前一篇linux下的内存管理方式似乎也没能清除大家的疑虑.而在新版核心中,似乎对这个问题提供了新的解决方法,特转出来给大家参考一下.最后,还附上我对这方法的意见,欢迎各位一同讨论. 当在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching.这个问题,貌似有不少人在问,不过都没有看到有什么很好解决的办法.那么我来谈谈这个问题. 一.通常情况 先来说说free命令: # free -m total

查询linux系统中空闲内存/内存使用状态查看/剩余内存查看 如何计算内存的使用量及空闲量 物理已用内存 = 实际已用内存 - 缓冲 - 缓存              =  24752  - 2839 - 15049 物理空闲内存 = 总物理内存 - 实际已用内存 + 缓冲 + 缓存              =  32073   -  24752  + 2839 + 15049 应用程序可用空闲内存 = 总物理内存 - 实际已用内存 =  32073  - 24752 应用程序已用内存 =

在 Linux 系统中,我们经常用 free 命令来查看系统内存的使用状态.在一个 RHEL6 的系统上,free 命令的显示内容大概是这样一个状态:   [root@tencent64 ~]# free total used free shared buffers cached Mem: 132256952 72571772 59685180 0 1762632 53034704 -/+ buffers/cache: 17774436 114482516 Swap: 2101192 508 2

一.写Shell脚本 mkdir -p /var/script/ vim /var/script/freemem.sh 写入以下Shell脚本: #!/bin/bash # 当前已使用的内存大小 used=`free -m | awk 'NR==2' | awk '{print $3}'` # 当前剩余的内存大小 free=`free -m | awk 'NR==2' | awk '{print $4}'` echo "===========================" >

发现cache中占用大量内存,无free内存可用 使用如下命令清理: syncsysctl -w vm.drop_caches=1 转自:http://blog.csdn.net/sky_qing/article/details/8988461

JMM 相关文档: Java Language Specification Chapter 17 The JSR-133 Cookbook for Compiler Writers - Doug Lea's Using JDK 9 Memory Order Modes - Doug Lea's 内存屏障,CPU 与内存模型相关: Weak vs. Strong Memory Models Memory Barriers: a Hardware View for Software Hackers

 内存缓存的出现是解决,设备之间的读写速度的差异! 00.linux缓存解释 /proc/sys/vm/drop_caches (since Linux 2.6.16)Writing to this file causes the kernel to drop clean caches,dentries and inodes from memory, causing that memory to become free sync   //fist act!!!To free pagecache,

14 InnoDB存储引擎 14 InnoDB存储引擎 14.1 InnoDB说明 14.1.1 InnoDB作为默认存储引擎 14.1.1.1 存储引擎的趋势 14.1.1.2 InnoDB变成默认存储引擎之后 14.1.1.3 InnoDB表好处 14.1.1.4 InnoDB表最佳实践 14.1.1.5 InnoDB表提升 14.1.1.6 InnoDB作为默认存储引擎测试 14.1.1.7 验证InnoDB是默认存储引擎 14.1.2 检查InnoDB可用 14.1.3 关闭InnoDB

本文首先引出消息中间件通常需要解决哪些问题,在解决这些问题当中会遇到什么困难,Apache RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的分布式消息中间件否可以解决,规范中如何定义这些问题.然后本文将介绍RocketMQ的架构设计,以期让读者快速了解RocketMQ. 消息中间件需要解决哪些问题? Publish/Subscribe 发布订阅是消息中间件的最基本功能,也是相对于传统RPC通信而言.在此不再详述. Message Priority 规范中描述的优先级是指在一个消息队列中,每条

目录 一.引言 二.介绍 三.Rocketmq关键概念 1.主题与标签 2.发送与订阅群组 3.Broker与NameServer 4.广播消费与集群消费 5.消息队列 6.集群方式 7.顺序消息 8.数据存储结构 四.所有消息中间件 涉及的业务问题(随便看看) 1.Publish/Subscribe 发布订阅 2.Message Priority 消息优先级 3.Message Order 消息有序 4.Message Filter 消息过滤 5.Message Persistence 消息持

使用消息中间件可以解决高并发,那是因为消息中间件可以将消息缓存到队列之中. 但是 当消息 过多的时候,几万,几十万...消息中间件也可能会宕机,所以我们可以对消息中间件进行集群,在之前的activemq中 activemq支持jms规范,点对点 发布订阅 消息模型,但是不支持分布式 (不支持集群) ,或者说集群比较麻烦 需要用到zk,activemq消息堆积能力没rocetmq消息堆积能力强  每年的双11 都是经过了验证的 但是 rocetmq 就支持分布式,集群.它的消息队列缓存的消息 比a

一．了解RocketMQ? rocketMQ是阿里开源的一款十分优秀的消息队列,rocketMQ具有很多其他消息队列不具有的特性,更重要的是rocketMQ是用java开发的学习成本较低,并且经历了双11的数据洪峰的考验.rocketMQ已经加入了apache,成为apache的顶级项目,最近阿里的另一款开源项目dubbo也重新开始维护. 阿里在RocketMQ 项目基础上衍生的项目如下: com.taobao.metaq v3.0 = RocketMQ + 淘宝个性化需求为淘宝应用提供消息服务

RocketMQ是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件,目前已经捐赠给Apache基金会,并于2016年11月成为 Apache 孵化项目. 中间件是一类连接软件组件和应用的计算机软件,它包括一组服务.以便于运行在一台或多台机器上的多个软件通过网络进行交互. 中间件技术所提供的互操作性,推动了分布式体系架构的演进,该架构通常用于支持并简化那些复杂的分布式应用程序,它包括web服务器.事务监控器和消息队列软件. 中间件(middleware)是基础软件的一大类,属于可复用软件的范畴.顾名思义

消息中间件需要解决哪些问题? Publish/Subscribe 发布订阅是消息中间件的最基本功能,也是相对于传统RPC通信而言. Message Priority 规范中描述的优先级是指在一个消息队列中,每条消息都有不同的优先级,一般用整数来描述,优先级高的消息先投递,如果消息完全在一个内存队列中,那么在投递前可以按照优先级排序,令优先级高的先投递.由于RocketMQ所有消息都是持久化的,所以如果按照优先级来排序,开销会非常大,因此RocketMQ没有特意支持消息优先级,但是可以通过变通的方