笔记本:联想E46G 当前bios版本:25CN32WW 内存:DDR3 133 4G × 2 问题:bios信息显示8G,win7和ubuntu 在64位下使用情况仅4G 准备工作1:bios版本和内存检查方法或工具 开机按 F2 键 进bios,核实bios版本和内存信息,或者登录联想官方网站安装<在线检查工具> 准备工作2:os下内存检测方法 1: win7下,右键点击计算机=>属性,内存方面显示 8G/(使用情况:2.93G) 2:ubuntu下,lshw -short | gr

Minimum server memory与Maximum server memory是SQL Server下配置实例级别最大和最小可用内存(注意不等于物理内存)的服务器配置选项.它们是管理SQL Server内存的途径之一. Minimum server memory与Maximum server memory Minimum server memory(MB): 最小服务器内存.一旦超过这个线就不会再把内存换回去.但是也不是说SQL Server一启动马上就申请这么多的内存. Maximum

一.前言 dubbo 作为分布式服务框架支持丰富的配置和扩展方式,其中包括:通讯协议.并发控制.多版本服务.结果缓存.泛化引用\实现.回声测试.上下文信息.事件通知.路由规则(可用于实现读写分离)等多方面内容,官方User Guide(http://alibaba.github.io/dubbo-doc-static/Home-zh.htm)中已经包含了非常详细的解释和使用说明,不再重复描述.参照之前的博文<基于开源Dubbo分布式RPC服务框架的部署整合>(http://www.cnblog

一.前言 非关系型数据库(NoSQL = Not Only SQL)的产品非常多,常见的有Memcached.Redis.MongoDB等优秀开源项目,相关概念和资料网上也非常丰富,不再重复描述,本文主要引入Memcached和Redis与淘宝开源Tair分布式存储进行对比测试,由于各自适用场景不同,且每个产品的可配置参数繁多,涉及缓存策略.分布算法.序列化方式.数据压缩技术.通信方式.并发.超时等诸多方面因素,都会对测试结果产生影响,单纯的性能对比存在非常多的局限性和不合理性,所以不能作为任何

数据库内存设置: 项目 数据关系 单位 系统CPU n 个 物理内存Memory 假设4G物理内存 4*1024 MB memory_target 0.5*4*1024 0.5*Memory sga_target 0.6*0.5*4*1024 0.6*memory_target db_cache_size 0.6*0.6*0.5*4*1024 0.6*sga_target shared_pool_size 32*n MB log_buffer sga_max_size >=sga_target

作者:fengsh998 原文地址:http://blog.csdn.net/fengsh998/article/details/29606137 转载请注明出处 假设认为文章对你有所帮助,请通过留言或关注微信公众帐号fengsh998来支持我,谢谢! swift扩展了非常多功能和属性,有些也比較奇P.仅仅有慢慢学习,通过经验慢慢总结了. 以下将初步学习一下类的写法. 码工,最大爱好就是看码,而不是文字,太枯燥. // // computer.swift // swiftDemo // // C

最近上线一个hadoop离线处理项目,因为在低配置(8G,4核)的时候装的CDH,后来集群配置(64G,16核)上来了,但许多参数不会自动修改,需要自己调整,处理过程中遇到的配置问题记录下. 1.hive 跑任务的时候发现reduce任务个数特别多,后来发现这个参数被改成64M了,改成1G就好了. hadoop推测的reduce个数基本上是用输入数据的大小除以这个参数得出来的. set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1G 2.yan 每个map,red

cpu.cfs_period_us specifies a period of time in microseconds (µs, represented here as "us") for how regularly a cgroup's access to CPU resources should be reallocated. If tasks in a cgroup should be able to access a single CPU for 0.2 seconds ou

本文分为两部分:"带参数的函数"和 "带修饰的函数". 浏览这篇博客前请先阅读: [NX二次开发]NX内部函数,查找内部函数的方法 带参数的函数: bool AMX__action_list_has_visible_items(struct AMX__action_list_s *)struct AMX__action_s * AMX__ask_action_by_accelerator(int,char const *)struct AMX__action_ite

起因是我们的集群应用(3台机器)新版本测试过程中,一般的JVM内存占用 都在1G左右, 但在运行了一段时间后,慢慢升到了4G, 这是一个明显不正常的现象. 定位 过程: 1.先在该机器上按照步骤尝试重现现场,当发生问题后打开一台机器上JDK的jvisualvm观察JVM内存占用情况,这时明显看到GC很密集,锯齿线很密,几乎压在一起.之后随着时间增加, Heap曲线缓步上升. 这时怀疑是哪里的代码出现了死循环, 产生了大量的垃圾对象频繁被GC. JVM启动的主要参数为-Xms1024M -Xmx1

在free命令中有个参数l,它表示 show detailed low and high memory statistics.其实最先是对High Memory总是为零有些不解(Linux是64为).其实更不解的是关于low memory.high memory.那么关于low memory和high memory是怎么一回事呢?如下截图所示: 一直对这个概念不解,直到看到关于linux kernel里的high memory 这篇文章.下面文字全部摘自这篇文章: 今天有人问我linux ker

//如何在32位程序中突破地址空间4G的限制 //首先要获得内存中锁定页的权限 #define _WIN32_WINNT 0x0501 //xp系统 #include <windows.h> #include <iostream> using std::cout; using std::endl; BOOL AWESetLockPagesPrivilege( HANDLE hProcess, BOOL Enable ) { HANDLE Token = NULL; BOOL Res

目录 . 简介 . 进程虚拟地址空间 . 内存映射的原理 . 数据结构 . 对区域的操作 . 地址空间 . 内存映射 . 反向映射 .堆的管理 . 缺页异常的处理 . 用户空间缺页异常的校正 . 内核缺页异常 . 在内核和用户空间之间复制数据 1. 简介 用户层进程的虚拟地址空间是Linux的一个重要抽象,它向每个运行进程提供了同样的系统视图,这使得多个进程可以同时运行,而不会干扰到其他进程内存中的内容,此外,它容许使用各种高级的程序设计技术,如内存映射,学习虚拟内存,同样需要考察可用物理内存中

目录 . 内存使用情况分析 . 内存泄漏(memory leak) . Valgrind使用 1. 内存使用情况分析 0x1: 系统总内存的分析 可以从proc目录下的meminfo文件了解到当前系统内存的使用情况汇总,其中可用的物理内存 = memfree + buffers + cached当memfree不够时,内核会通过回写机制(pdflush线程)把cached和buffered内存回写到后备存储器,从而释放相关内存供进程使用,或者通过手动方式显式释放cache内存:echo 3 >

问题说明:在一台zabbix被监控服务器上(64位centos6.8系统,64G内容)启动zabbix_agent,发现进程无法启动,10050端口没有起来! 启动zabbix_agent进程没有报错,但10050端口没有正常启动起来.[root@ctl ~]# /usr/local/zabbix/sbin/zabbix_agentd[root@ctl ~]# ps -ef|grep zabbix_agentroot 27506 27360 0 11:07 pts/5 00:00:00 grep

目录 . 引言 . 页表 . 结构化内存管理 . 物理内存的管理 . SLAB分配器 . 处理器高速缓存和TLB控制 . 内存管理的概念 . 内存覆盖与内存交换 . 内存连续分配管理方式 . 内存非连续分配管理方式 . 虚拟内存的概念.特征及其实现 . 请求分页管理方式实现虚拟内存 . 页面置换算法 . 页面分配策略 . 页面抖动和工作集 . 缺页异常的处理 . 堆与内存管理 0. 引言 有两种类型的计算机,分别以不同的方法管理物理内存 . UMA计算机(一致内存访问 uniform memor

近日在升级wordpress 3.2.1和若干插件的过程中,发现了一个wordpress的错误:Allowed memory size of XXX bytes exhausted Fatal error: Allowed memory size of 25165824 bytes exhausted (tried to allocate 150 bytes) in [Blog root path]/wp-includes/pomo/mo.php on line 206   通过搜索网络和请教牛

主流存储引擎: Innodb:推荐使用,主力引擎,使用99%以上的场景 Tokudb:高速写入使用,日用量大量写入eg:500G可压缩为50G.适用于访问日志的写入,相对MYISAM有事务性,相对于INnodb有很好的压缩性. Inforbbright/InFiniDB,OLAP环境:劣势的存储引擎,主要运用在OLAP场景中,InFiniDB社区版可以支持队形计算. Memory:根据需要使用,速度快,不支持并发 Federated:跨网络使用的一个引擎(默认不激活) Ndbcluster:my

http://www.jb51.net/article/58726.htm 今天发现网站有点慢,发现mysql日志中提示mysqld-nt: Out of memory (Needed 1677720 bytes),经排查是由于最近调整了mysql的一些参数导致,以为内存大就不怕了,32位系统真心内容利用率很低,据说不超过4G,我们的32G内存真浪费了,以后还是使用win2008 r2或centos系统做服务器吧.废话不多说下面为大家分享下解决方法: 因为mysql版本不同可能配置略有区别,主要

tomcat memory leak解决方案 这种问题在开发中经常会碰到的,看看前辈的总结经验 Tomcat内存溢出的原因  在生产环境中tomcat内存设置不好很容易出现内存溢出.造成内存溢出是不一样的,当然处理方式也不一样.  这里根据平时遇到的情况和相关资料进行一个总结.常见的一般会有下面三种情况:  1.OutOfMemoryError: Java heap space  2.OutOfMemoryError: PermGen space  3.OutOfMemoryError: una

rzsz不能大于4G,securefx传5.2G没有问题, 查看系统限制: $ulimit -acore file size          (blocks, -c) 0data seg size           (kbytes, -d) unlimitedscheduling priority             (-e) 0file size               (blocks, -f) unlimitedpending signals                 (-