背景 在有200W的任务需要取抓取的时候,目前采用的是线程池去抓取,最终导致内存暴涨. 原因 Threadpoolexcutor默认使用的是无界队列,如果消费任务的速度低于生产任务,那么会把生产任务无限添加到无界队列中.导致内存被占满 解决方案 修改无界队列为有界队列 import queue from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class ThreadPoolExecutor(ThreadPoolExecutor): ""

linux Java项目CPU内存占用高故障排查 top -Hp 进程号 显示进程中每个线程信息,配合jstack定位java线程运行情况 # 线程详情 jstack 线程PID # 查看堆内存中的对象的情况,如果有大量对象在持续被引用,没有被释放掉,就产生了内存泄露,要结合代码,把不用的对象释放掉 jmap -histo 线程PID # 查看堆的使用情况,各个堆空间的占用情况 jmap -heap # 查询进程id垃圾回收情况 jstat -gcutil 线程PID

1.win键+R键打开运行对话框框,输入gpedit.msc打开本地组策略编辑器(组策略):2.依次打开计算机配置-管理模板-Windows组件-Windows Defender:3.如果要关闭Windows defender,则将“关闭 Windows Defender”项设置为“已启用”即可.4.如果要保留Windows defender,只解决CPU占用和内存占用高的问题,则继续下列步骤:5.打开“实时保护”,将里面的“不论何时启动实时保护,都会启动进程扫描”这一配置项设置为“已禁用”(此

原文:SQLSERVER2008 内存占用高的处理方式 方法一: 方法二: 使用以下语句查找出什么语句占内存最高,针对占内存高的语句进行优化SELECT SS.SUM_EXECUTION_COUNT, T.TEXT, SS.SUM_TOTAL_ELAPSED_TIME, SS.SUM_TOTAL_WORKER_TIME, SS.SUM_TOTAL_LOGICAL_READS, SS.SUM_TOTAL_LOGICAL_WRITESFROM (SELECT S.PLAN_HANDLE, SUM(S

公司最近使用ElasticSearch作为数据报表汇总引擎.上线三个月累计数据800万,但是今天突然大面积出现查询超时,上服务器查看服务运行情况,发现cpu使用率高达300% mem 使用率也到了90%,下面记录了整个排查问题的过程 1.首先查看elastic cpu和mem占用情况 //首先查看所有进程 # top //找到对应的elasticserch运行的PID,查看占用内存比较高的线程,Ctrl+c 退出 #top -Hp 12345 //为了下面方便调用API,将elasticsear

下面通过模拟实例分析排查Java应用程序CPU和内存占用过高的过程.如果是Java面试,这2个问题在面试过程中出现的概率很高,所以我打算在这里好好总结一下. 1.Java CPU过高的问题排查 举个例子,如下: package com.classloading; public class Test { static class MyThread extends Thread { public void run() { // 死循环,消耗CPU int i = 0; while (true) {

以下为例子,判断计算机内存并释放程序内存. # coding=utf8 import time import psutil, gc, commands,os from logger_until import LoggerUntil from until import keep_circulating logger = LoggerUntil(name="Monitor").getlog(logfilename='Monitor.log', loglevel=2, add_StreamH

我的环境和硬件参数 说明:本篇所提到的方法在我的机器上经过设置是能明显改善卡顿的,但可能你的VS卡顿的原因不一定是本文所提到的,可以通过排除法找到问题所在. 我的环境和硬件参数: vs 2017 pro版本 win10 x64 pro版本 CPU:i5-6500 3.2GHZ ,没有SSD,显卡 1050Ti ,16G DDR4内存 没有显卡的机器 如果机器上没有独立显卡,是集显,取消以下 禁用- 基于客户端性能自动调整视觉体验,及子两项: 禁用-启用丰富的客户端视觉体验 禁用-如果可用xxx

https://www.cnblogs.com/srsrd/p/6962982.html 方法一: 方法二: 使用以下语句查找出什么语句占内存最高,针对占内存高的语句进行优化SELECT SS.SUM_EXECUTION_COUNT, T.TEXT,SS.SUM_TOTAL_ELAPSED_TIME AS '总和时间',SS.SUM_TOTAL_WORKER_TIME AS '执行耗时',SS.SUM_TOTAL_LOGICAL_READS AS '总和逻辑读数',SS.SUM_TOTAL_LO

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

查看CPU占用高的top15进程 | | 查看内存占用高的top15进程 | | 查看IO占用高的top15进程 ./ind_high_io_process.py 3 4 5.其中3表示间隔3秒获取一次数据.4表示获取读.写IO最高的前4个IO进程.5表示程序运行5次. #!/bin/python #-*- coding:utf-8 -*- # Filename: ind_high_io_process # Revision: 1.0 # Date: 2013-3-8 # Author: sim

Linux 内存 占用较高问题排查 niuhao307523005 2019-04-24 14:31:55 11087 收藏 11展开一 查看内存情况#按 k 查看 free #按兆M查看 free -m total:总计物理内存的大小.used:已使用多大.free:可用有多少.Shared:多个进程共享的内存总额.Buffers/cached:磁盘缓存的大小.#所以空闲内存=free+buffers+cached=total-used内存的使用情况cat /proc/meminfo 查看进程

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

在java虚拟机中,内存分为三个代:新生代(New), 老生代(Old).永久代(Perm) 新生代: 新建的对象都存放这里老生代:存放从新生代中迁移过来的生命周期较久的对象.新生代和老生代共同组成了堆内存永久代:非堆内存组成部分.主要加载的Class类级对象和class本身,method,field等等 如果出现java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space异常,说明堆内存不够原因有二: (1)Java虚拟机的堆内存设置不够,可以通过参数-Xms.-Xm

1      Win7系统较XP系统内存占用高: 由于xp系统属于轻量化的系统,而win7系统是一个重量型的系统,在两者的内存管理机制上有很大的区别,根据业界和微软对外的发布公告中可以看到,win7系统对内存的占用要远远大于XP系统,而这又会大大提升系统的性能.而这正是win7中新的内存管理技术:Superfetch 2      Window7系统的内存管理机制: Win7的内存管理使用新技术:Superfetch,Superfetch内存管理机制会将用户可能使用的应用程序页面利用内存可用空间

windows8/8.1,WIN10自带的安全软件Windows defender还不错,基本可以不用装其他杀毒软件了. 但是其进程Antimalware Service Executable 出现CPU使用率和占用大,困扰许多用户.网上的基本方法是关闭Windows defender,但是还得安装其他杀软,而且不能禁止其服务的启动(至少win10里是这样的,该服务管理中的选项都是灰色不可用的). 初步判断是Windows defender在后台执行扫描产生的CPU和内存占用居高不下的问题,有的

1.win7删除文件,文件夹或文件已在另一程序中打开:https://jingyan.baidu.com/article/e75057f2a41e88ebc91a8985.html 删除文件时,提示“操作无法完成,因为其中的文件夹或文件已在另一程序中打开”是我们经常遇到的状况,我们需要关闭正在调用改文件的进程之后才能正常删除该文件或文件夹,不过对于新手来说,从任务管理器中的那么多进程中找到对应的进程项不是件容易的事,很多人都习惯借助于第三方强制删除软件.其实在Win7系统下,遇到无法删除文件的情

windows8/8.1,WIN10自带的安全软件Windows defender还不错,基本可以不用装其他杀毒软件了. 但是其进程Antimalware Service Executable 出现CPU使用率和占用大,困扰许多用户.网上的基本方法是关闭Windows defender,但是还得安装其他杀软,而且不能禁止其服务的启动(至少win10里是这样的,该服务管理中的选项都是灰色不可用的). 初步判断是Windows defender在后台执行扫描产生的CPU和内存占用居高不下的问题,有的

症状: 打开 "这台电脑",加载缓慢.此时查看任务管理器,explorer内存可能飙升到几G.cpu也很高 创建和删除文件缓慢,删除单个文件也会出现进度条.此时查看任务管理器,会出现瞬间的内存飙升(1-3G左右),导致的短暂卡顿. 解决方法: 删除文件 %APPDATA%\Microsoft\Windows\Recent\AutomaticDestinations\f01b4d95cf55d32a.automaticDestinations-ms 问题解决了,不过找问题的方法还是更重要

用过GD库的同学可能都知道,使用imagecreatetruecolor()函数创建一个真彩色的画布是第一步.但是,如果画布的宽高超过平常的宽高,会带来极大的内存消耗.比如,一个9600×4800的画布,会带来190M的内存消耗.这时,如果服务器的free空间过小,就会导致内存耗尽,出现各种报错.本文旨在提供优化服务器时对大图片的处理方法. 首先,说下业务场景.我要对用户上传的图片进行裁剪,变成我想要的宽高比.注意,是2:1这种宽高比. 因为用的服务器内存总共只有512M,处理小图片时还好,但是