一个简单的 Task 不会消耗多少时间,但如果你不合适地将 Task 转为同步等待,那么也可能很快耗尽线程池的所有资源,出现类似死锁的情况. 本文将以一个最简单的例子说明如何出现以及避免这样的问题. 本文内容 耗时的 Task.Run 最简复现代码 原因 解决 更多死锁问题 耗时的 Task.Run 谁都不会认为 Task.Run(() => 1) 这个异步任务执行会消耗多少时间. 但实际上,如果你的代码写得不清真,它真的能消耗大量的时间,这种时间消耗有点像死锁. 下图分别是 7 个这样的任务.

Linux磁盘空间被未知资源耗尽 在linux中,当我们使用rm在linux上删除了大文件,但是如果有进程打开了这个大文件,却没有关闭这个文件的句柄,那么linux内核还是不会释放这个文件的磁盘空间,最后造成磁盘空间占用100%,整个系统无法正常运行.这种情况下,通过df和du命令查找的磁盘空间,两者是无法匹配的,可能df显示磁盘100%,而du查找目录的磁盘容量占用却很小. 遇到这种情况,基本可以断定是某些大文件被某些程序占用了,并且这些大文件已经被删除了,但是对应的文件句柄没有被某些程序关闭

// ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[]{"applicationContext.xml","spring-xxxxx.xml"}); // BeanFactory factory = (BeanFactory)context; // MonitorServer ce = (MonitorServer) factory.getBean("m

释放 Linux 系统预留的硬盘空间  大多数文件系统都会保留一部分空间留作紧急情况时用(比如硬盘空间满了),这样能保证有些关键应用(比如数据库)在硬盘满的时候有点余地,不致于马上就 crash,给监控系统和管理员一点时间去察觉.不过有时候这部分预留的硬盘空间不用的话有点浪费.如何释放这部分系统预留的空间呢? 在 Linux ext2/ext3/ext4 文件系统上通常默认预留5%的硬盘空间,如果硬盘是 4TB 的话就意味着有 200GB 的空间就这样浪费了,我们可以通过 tune2fs 来改变

系列目录 本篇将介绍如何使用kubelet处理资源耗尽的情况 当可用的计算机资源非常低的时候,kubelet仍然要保证节点的稳定性.当处理不可压缩的计算机资源(比如内存或磁盘空间)时,这尤其重要,当这些资源被耗尽时,节点将变得不稳定 驱离策略 kubelet会积极的监视并阻止可用计算机资源耗尽.这种情况下,kubelet会终止一个或者多个pod来重新取回耗尽的资源,当kubelet终止一个pod时,它将会终止pod的所有容器并把PodPhase设置为Failed 驱离信号 kubelet支持基于

1 inodes介绍 Linux系统下文件数据储存在"块"中,文件的元信息,例如文件的创建者.文件的创建日期.文件的大小等.这种储存文件元信息的区域就叫做inode,中文译名为"索引节点". inode也占用硬盘空间,硬盘格式化的时候,操作系统自动将硬盘分成两个区域.一个是数据区,存放文件数据:另一个是inode区(inode table),存放inode所包含的信息. 每个inode节点的大小,一般是128字节或256字节.inode节点的总数,在格式化时就给定,

  在linux中,当我们使用rm在linux上删除了大文件,但是如果有进程打开了这个大文件,却没有关闭这个文件的句柄,那么linux内核还是不会释放这个文件的磁盘空间,最后造成磁盘空间占用100%,整个系统无法正常运行.这种情况下,通过df和du命令查找的磁盘空间,两者是无法匹配的,可能df显示磁盘100%,而du查找目录的磁盘容量占用却很小. 遇到这种情况,基本可以断定是某些大文件被某些程序占用了,并且这些大文件已经被删除了,但是对应的文件句柄没有被某些程序关闭,造成内核无法回收这些文件占用

中午的时候,我们生产上的某个数据库,cpu一直居高不下 通过例如以下的sql语句,我们查看当时数据库的等待,争用的情况: select s.SID, s.SERIAL#, 'kill -9 ' || p.SPID, s.MACHINE, s.OSUSER, s.PROGRAM, s.USERNAME, s.last_call_et, a.SQL_ID, s.LOGON_TIME, a.SQL_TEXT, a.SQL_FULLTEXT, w.EVENT, a.DISK_READS, a.BUFFE

报错的原因是 inotify 跟踪的文件数量超出了系统设置的上限值,要是这个问题不经常出现可以使用临时解决方法,或者写入配置文件来永久解决. 临时解决方法: # 查看 inotify 的相关配置 $ sysctl fs.inotify fs.inotify.max_queued_events = 16384 fs.inotify.max_user_instances = 128 fs.inotify.max_user_watches = 8192 # 临时修改配置(重启后会恢复) $ sudo

Linux系统中,当我们使用rm在Linux上删除了大文件,但是如果有进程打开了这个大文件,却没有关闭这个文件的句柄, 那么Linux内核还是不会释放这个文件的磁盘空间,最后造成磁盘空间占用100%,整个系统无法正常运行. 通过df和du命令查找的磁盘空间,两者是无法匹配的,可能df显示磁盘100%,而du查找目录的磁盘容量占用却很小. 遇到这种情况基本断定,某些大文件被某些进程占用,导致内核不能释放空间,不能更新磁盘显示, 但是磁盘目录又占用,更新完成,显示不一致.因为文件删除后,而占用该文件

for i in {1..10}; do echo $i; ls > $i.log; done for i in $(seq 1 10); do echo $i; done 以上为for循环的使用. for i in ./*; do echo $i; find $i | wc -l; done 查找路径下文件最多的目录. ls | xargs -n 1000 rm -rf 分批选项有时特别有用,例如脚本规定每次只能传递三个参数,有时候grep或者rm -rf文件数量特别多的时候会提示参数列表过长

一. 故障现象 部分机顶盒用户出现大面积登录APP时,界面停留在登陆页面,无反应. 二. 现象初步分析 本次问题出现时,所有AAA出现了异常流量波动,在AAA异常流量段期间接到用户故障报障.此时主要表现在LVS集群显示真实的EPG 服务器不停的被踢出集群和加入(UP/DOWN),导致了用户调度到EPG后出现了异常显示. AAA异常流量图 三. 问题排查过程 接到故障后第一时间对AAA/EPG后台日志进行了查看,发现用户接入认证和响应都正常,观察到EPG 的LVS集群中有服务器的inactive连

1.功能说明 Spring提供了Async注解来实现方法的异步调用. 即当调用Async标识的方法时,调用线程不会等待被调用方法执行完成即返回继续执行以下操作,而被调用的方法则会启动一个独立线程来执行此方法. 这种异步执行的方式通常用于处理接口中不需要返回给用户的数据处理.比如当注册的时候,只需要将用户信息返回用户,而关于信息的保存操作可以使用异步执行. Spring提供了Scheduled注解来实现定时任务的功能. 在异步方法和定时任务功能中都是开发这自己定义需要执行的方法,然后交给Sprin

转自:星辰的<Unity3D占用内存太大的解决方法> 最近网友通过网站搜索Unity3D在手机及其他平台下占用内存太大. 这里写下关于Unity3D对于内存的管理与优化. Unity3D 里有两种动态加载机制:一个是Resources.Load,另外一个通过AssetBundle,其实两者区别不大. Resources.Load就是从一个缺省打进程序包里的AssetBundle里加载资源,而一般AssetBundle文件需要你自己创建,运行时 动态加载,可以指定路径和来源的. 其实场景里所有静

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文主要讲述在standalone cluster部署模式下,Spark Application在整个运行期间,资源(主要是cpu core和内存)的申请与释放. 构成Standalone cluster部署模式的四大组成部件如下图所示,分别为Master, worker, executor和driver,它们各自运行于独立的JVM进程. 从资源管理的角度来说 Master  掌管整个cluster的资源,主要是指cpu core和memory,但Ma

摘自<Python Cookbook> 4.6 任务 序列中的子序列可能是序列,子序列的子项仍有可能是序列,以此类推,则序列嵌套可以达到任意的深度.需要循环遍历一个序列,将其所有的子序列展开成一个单一的,只具有基本子序列的序列.(一个基本子项或者原子,可以是任何非序列的对象-或者说叶子,假如你认为序列是一棵树) 解决方案 我们需要能够判断哪些我们正在处理的子项是需要被展开的,那些是原子.为了获得通用性,我们使用了一个断定来作为参数,由它来判断子项是否可以展开.(断定[predicate]是一个

任何使用yield语句的函数都称为生成器.调用生成器函数将创建一个对象,该对象通过连续调用next()方法(在python3中是__next__())生成结果序列. next()调用使生成器函数一直运行到下一条yield语句为止.此时next()将返回值传递给yield,而且函数将暂时中止执行.再次调用next()时,函数将继续执行yield之后的语句.此过程持续到函数返回为止. 通常不会在生成器上直接调用next()方法,而是在for语句.sum()或一些使用序列的其他操作中使用它. 生成器函

漏洞说明: 用一张GIF图片就可导致服务器发生崩溃直至宕机,在现实中非常容易利用. 影响版本: PHP 5 < 5.6.33 PHP 7.0 < 7.0.27 PHP 7.1 < 7.1.13 PHP 7.2 < 7.2.1 漏洞细节: 漏洞存在于文件ext/gd/libgd/gdgifin.c中,其中在LWZReadByte_函数中存在一个循环(while-loop): do { sd->firstcode = sd->oldcode = GetCode(fd, &a

一.Linux control groups 简介     Linux CGroup全称Linux Control Group, 是Linux内核的一个功能,用来限制,控制与分离一个进程组群的资源(如CPU.内存.磁盘输入输出等).这个项目最早是由Google的工程师在2006年发起(主要是Paul Menage和Rohit Seth),最早的名称为进程容器(process containers).在2007年时,因为在Linux内核中,容器(container)这个名词太过广泛,为避免混乱,被

Docker容器CPU.memory资源限制 https://www.cnblogs.com/zhuochong/p/9728383.html 处理事项内容等 这一块内容感觉 不清楚.. 背景 在使用 docker 运行容器时,默认的情况下,docker没有对容器进行硬件资源的限制,当一台主机上运行几百个容器,这些容器虽然互相隔离,但是底层却使用着相同的 CPU.内存和磁盘资源.如果不对容器使用的资源进行限制,那么容器之间会互相影响,小的来说会导致容器资源使用不公平:大的来说,可能会导致主机和集

背景 在使用 docker 运行容器时,默认的情况下,docker没有对容器进行硬件资源的限制,当一台主机上运行几百个容器,这些容器虽然互相隔离,但是底层却使用着相同的 CPU.内存和磁盘资源.如果不对容器使用的资源进行限制,那么容器之间会互相影响,小的来说会导致容器资源使用不公平:大的来说,可能会导致主机和集群资源耗尽,服务完全不可用. docker 作为容器的管理者,自然提供了控制容器资源的功能.正如使用内核的 namespace 来做容器之间的隔离,docker 也是通过内核的 cgrou