修改/proc/sys/vm/drop_caches,释放Slab占用的cache内存空间(参考drop_caches的官方文档): Writing to this will cause the kernel to drop clean caches, dentries and inodes from memory, causing that memory to become free. To free pagecache: * echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches

2. 查看 Linux 服务器的内存使用情况 liuqian@ubuntu:~$ free -m total used free shared buffers cached Mem: 1983 1865 117 12 72 316 -/+ buffers/cache: 1476 506 Swap: 1020 50 970 -m 表示以M个字节来显示内容,以整数数值来取舍,可以去掉 -m 来查看具体值. 上述结果中详细说明如下: total:内存总数 used:已经使用的内存数 free:空闲的内

什么是 Glances? Glances 是一个由 Python 编写,使用 psutil 库来从系统抓取信息的基于 curses 开发的跨平台命令行系统监视工具. 通过 Glances,我们可以监视 CPU,平均负载,内存,网络流量,磁盘 I/O,其他处理器 和 文件系统 空间的利用情况. Glances 是一个用来监视 GNU/Linux 和 FreeBSD 操作系统的 GPL 授权的自由软件. Glances 同时也提供了很多实用的选项. 其中我们能够在配置文件见到的一项主要的功能就是设置

linux服务器使用Jenkins+gradle+git打apk包,遇到的错误Gradle build daemon disappeared unexpectedly (it may have been killed or may have crashed),如图所示 问题产生原因:linux服务器可用内存太小,Android项目编译时恰恰又比较耗内存,所以在编译中内存不足,gradle报错 查看内存命令:free -lh

目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件).glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控. 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写. Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的.可免费获得的.

1.显示物理CPU个数:cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq | wc -1 2.显示每个物理CPU中的core的个数(即核数):cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq 3.显示逻辑CPU的个数:cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -1 物理CPU个数 X 核数 =逻辑CPU的个数(如

作者: 大圆那些事 | 文章可以转载,请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息 网址: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2013/12/17/drop-caches-under-linux-system-2.html 前一篇文章里已经描述了具体遇到的问题及一些解决方法.但是还有些疑问点没有搞清楚,进一步学习了Linux系统下内存的分配使用机制,这里有两个资料讲的比较全面: Where is the memory going? Memory wa

一个服务器,最重要的资源之一就是内存,内存够不够用,是直接关系到系统性能的关键所在. 本文介绍如何查看Linux服务器内存使用情况, 1.free命令 free -m [root@localhost ~]# free -m             total       used       free     shared    buffers     cached Mem:          1526        182       1344          0         16  

一个服务器,最重要的资源之一就是内存,内存够不够用,是直接关系到系统性能的关键所在. 本文介绍如何查看Linux服务器内存使用情况, 1.free命令 free -m [root@localhost ~]# free -m            total       used       free     shared    buffers     cachedMem:          1526        182       1344          0         16    

今天将一个项目部署到linux服务器上,结果tomcat在启动运行到一定时间后就报错.根据以往的经验,查了一些资料,终于解决了该问题并顺便解决了生产环境中的get方式中文传递乱码问题. tomcat启动内存溢出问题 SEVERE: A child container failed during start java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space at java.util.

pom.xml jar 包支持 <dependency> <groupId>com.jcraft</groupId> <artifactId>jsch</artifactId> <version>0.1.53</version> </dependency> 代码: package com.spring.bean.annotation; import java.io.BufferedReader; import

[本文出自天外归云的博客园] 网上搜,东拼西凑,组装了一个可以查Linux服务器CPU使用率.内存使用率.磁盘空间占用率.负载情况的python脚本. 脚本内容如下: # -*- coding:utf-8 -*- - import os, time last_worktime=0 last_idletime=0 def get_cpu(): global last_worktime, last_idletime f=open("/proc/stat","r") li

从网上查了很多资料.总算把linux下的内存和cpu个数搞清楚了.个人觉得使用linux系统的朋友都应该了解下.先公布如下,如有错误,请反馈给我.谢谢!! Linux系统/服务器能够支持的最大内存和CPU数. Intel X86 .最大CPU数: 32(包括逻辑CPU).最大内存: 64GB.最大文件大小: 8TB.最大文件系统大小(ext3): 16TB.最大每个进程的虚拟地址空间: 4GB   AMD 64/EM64T .最大CPU数: 64.最大内存: 128GB.最大文件大小: 8TB.

https://github.com/alibaba/p3c/blob/master/阿里巴巴Java开发手册(详尽版).pdf 2. [推荐]调大服务器所支持的最大文件句柄数(File Descriptor,简写为 fd). 说明:主流操作系统的设计是将 TCP/UDP 连接采用与文件一样的方式去管理,即一个连接对 应于一个 fd.主流的 linux 服务器默认所支持最大 fd 数量为 1024,当并发连接数很大时很 阿里巴巴 Java 开发手册 34/38 容易因为 fd 不足而出现“ope

工作中有一台服务器为物理机,重启后IP就变掉了,影响到了使用,于是将服务器上的IP配置为静态方式,问题得以解决,具体如下: 1.登陆Linux服务器,cd /etc/sysconfig/network-script(文件夹名字可能略有不同) 2.找到对应网卡的IP地址的配置文件,vim ifcfg-enp2s0 3.修改文件中的BOOTPROTO为static,并且在配置文件末尾追加如下四项: IPADDR=XXX.XXX.XXX.XXX(需要静态化的IPv4地址) GATEWAY=XXX.XX

linux 服务器内存占用统计  原文: https://www.cnblogs.com/eaglediao/p/6641811.html 当前内存占用率的计算,是根据top命令显示的Mem.used除以Mem.total得到. Mem.total:表示总物理内存. Mem.used: 表示内核控制的内存数,除了应用程序使用的内存外,还包括缓存. Mem.used =  应用程序使用内存  + Mem.buffers + Mem.cached Linux的内存管理机制,会尽可能缓存一些数据,就算

在Linux服务器上使用Jmeter进行压测的时候,遇到了一个错误: 根据这里的提示: Java HotSpot(TM) -Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(, ) failed; error=) # # There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue. # Native memory allocation (mmap) failed t

前言 正常情况下我们选择使用 Redis 就是为了提升查询速度,然而让人意外的是,Redis 当中却有一种比较有意思的数据结构,这种数据结构通过牺牲部分读写速度来达到节省内存的目的,这就是 ziplist(压缩列表),Redis 为什么要这么做呢?难道真的是觉得自己的速度太快了,牺牲一点速度也不影响吗? 什么是压缩列表 ziplist 是为了节省内存而设计出来的一种数据结构.ziplist 是由一系列特殊编码组成的连续内存块的顺序型数据结构,一个 ziplist 可以包含任意多个 entry,而

Linux服务器内存池技术是如何实现的

脚本内容如下 #!/bin/bash #磁盘超过百分之80发送邮件告警 DISK_USED=`df -T |sed -n "2p" |awk '{print ($4/$3)*100}'` DISK_percentage=80 if [ `expr "$DISK_USED > $DISK_percentage"` ] then echo "$HOSTNAME服务器当前硬盘使用率为$DISK_USED%" | mail -s "服务器