https://blog.csdn.net/educast/article/details/79166553?utm_source=blogxgwz0 今天对服务器进行压测,模拟的请求量到4万次/分的时候,进程的CPU占用就已经达到400%了(也就是把四个核都占到100%).其实模拟的请求数据都是单一的,不会因为BUG的原因导致CPU过高.怀疑是代码里的STL用得过多,加之ttserver和memcached大量的读操作——大量的小内存分配可能带来全局的锁竞争,从而可能使得CPU过高. 之前听说

前言 我在 Kioskcached(1)之 Memcached & Redis & Kioskcached 性能测试对比 中找到的一个问题是 malloc,对于一个内存型数据库,很容易理解,当数据量不断增大的过程中,我们势必需要大量的malloc内存,但是如果malloc不给力,性能就会受到影响.glibc中使用ptmalloc作为默认的内存分配器,但是还有一些性能更好的第三方工具,例如 TCMalloc, jemalloc ,本篇博客就是我使用TCMalloc替换掉ptmalloc之后做

这段时间比较闲,研究下内存管理,从官方文档开始啃起<TCMalloc : Thread-Caching Malloc>. 1.动机 TCMalloc要比glibc 2.3的malloc(可以从一个叫作ptmalloc2的独立库获得)和其他我测试过的malloc都快.ptmalloc在一台2.8GHz的P4机器上执行一次小对象malloc及free大约需要300纳秒,而TCMalloc的版本同样的操作大约只需要50纳秒.malloc版本的速度是至关重要的,因为如果malloc不够快,应用程序的作

本文由博主(SunboyL)原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xsln/p/Introduction_TcMalloc.html 介绍: TcMalloc(Thread-CachingMalloc)是google-perftools工具中的一个内存管理库,与标准的glibc库中malloc相比,TcMalloc在内存分配的效率和速度上要高很多,可以提升高并发情况下的性能,降低系统的负载. TcMalloc比glibc的malloc具有更高的效率.如在主频为2.8

TcMalloc(Thread-CachingMalloc)是google-perftools工具中的一个内存管理库,与标准的glibc库中malloc相比,TcMalloc在内存分配的效率和速度上要高很多,可以提升高并发情况下的性能,降低系统的负载. Google-perftools项目的网址为:http://code.google.com/p/google-perftools/,该项目包括TcMalloc.heap-checker.heap-profiler和cpu-profiler共4个组

前面三篇译文<TCMalloc:线程缓冲的Malloc>.<使用TCMalloc的堆栈检查>.<使用TCMalloc进行堆栈分析>介绍了TCMalloc的基本原理,以及堆栈分析和检查工具,TCMalloc优点很多,比glibc 2.3的malloc快.自带的堆栈工具可以轻松找出内存瓶颈和内存泄漏,给服务器开发指明了一条新的道路. 1.下载 google-perftools:http://code.google.com/p/google-perftools/gperfto

在前一篇译文<TCMalloc:线程缓冲的Malloc>详细讲解了TCMalloc的工作原理和特点,今天翻译<heap-checking using tcmalloc>,了解Tcmalloc堆栈检查. 1.自动的内存泄漏检查 这篇技术文档描述了如何使用C++程序来检查堆栈.这种能力对于自动的内存泄漏检测非常有用. 1.1 链接堆栈检查器 你可以对任何链接了tcmalloc的程序进行堆栈检查,并且不需要重新编译. 为了抓住所有的内存泄漏,tcmalloc必须被链接到你的可执行程序中.

TCMalloc 安装和使用 Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 20th, 2014 前面三篇译文<TCMalloc:线程缓冲的Malloc>.<使用TCMalloc的堆栈检查>.<使用TCMalloc进行堆栈分析>介绍了TCMalloc的基本原理,以及堆栈分析和检查工具,TCMalloc长处非常多.比glibc

AspectJ基于注解的使用 AspectJ简介 AspectJ是一个基于Java语言的AOP框架,一般 其主要用途:自定义开发 一般情况下spring自动生成代理,要配置aop, 首先确定目标类,aspectj 切入点表达式,需要导入jar包 spring-framework-3.0.2.RELEASE-dependencies\org.aspectj\com.springsource.org.aspectj.weaver\1.6.8.RELEASE 除了以上这个关键包,还有spring所需的

之前已经写过一篇关于class的动态替换博客,今天我们来介绍一下如何用springloaded进行jar&class的动态替换. 首先说一下实验过程,结合了目前我正在做的项目,这个项目是一个前置系统,分别对接银联和核心系统.项目一开始由一个jar包组成,逻辑上可以分为3层:分发层,业务处理层,dao层(数据库操作相关),所有的class文件最后都在jar包中,运行时,只要启动这个jar包就行了,它是一个进程,会启动一个监听端口用来接收银联发送过来的报文. 这样做的缺点:后期你要修改代码,哪怕只有

首先, 我们要知道,TP5已经不支持绝对路径访问样式文件啦!所以我们不必去花时间去找使用$_SERVER来获取 手册位置:模板->内置标签->资源文件加载 方法一: 过程: 1.首先在模块下添加config.php配置文件 2.例如,我们需要加载某css文件,该文件的位置为: 那么在模块下的自定义config.php中输入数据: dirname($_SERVER['SCRIPT_NAME']) 表示获取当前脚本路径 $_SERVER['SCRIPT_NAME'] 或者直接在index.php中

import pandas as pd import numpy as np # merge合并 ,类似于Excel中的vlookup df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'C': ['C0', '

TCMalloc 全称为 Thread-Caching Malloc,是谷歌的开源工具 google-perftools 的成员,它可以 在内存分配效率和速度上高很多,可以很大程度提高服务器在高并发情况下的性能.从而降低系统 的负载. 1.   安装 libunwind 库,libunwind-0.99-alpha.tar.gz tar zxvf libunwind-0.99-alpha.tar.gz cd libunwind-0.99-alpha CFLAGS=-fPIC ./configur

Redis安装与调试 Redis安装与调试linux版本:64位CentOS 6.5 Redis版本:2.8.17  (更新到2014年10月31日) Redis官网:http://redis.io/ Redis常用命令:http://redis.io/commands 1.安装Redis # wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.17.tar.gz # tar xzf redis-2.8.17.tar.gz # cd redis-2.

一. 综述 读一个软件的源码,首先要弄懂软件是用作干什么的,那memcached和redis是干啥的?众所周知,数据一般会放在数据库中,但是查询数据会相对比较慢,特别是用户很多时,频繁的查询,需要耗费大量的时间.怎么办呢?数据放在哪里查询快?那肯定是内存中.memcached和redis就是将数据存储在内存中,按照key-value的方式查询,可以大幅度提高效率.所以一般它们都用做缓存服务器,缓存常用的数据,需要查询的时候,直接从它们那儿获取,减少查询数据库的次数,提高查询效率. 二. 服务方式

一些caffe错误 训练时很快梯度爆炸,loss猛增至nan 如果找不到数据上的原因的话,可以怀疑caffe框架有问题,换用其它版本试试.比如我遇到的问题是在训练时使用了Accuracy层,而该层的实现代码在某次更新中GPU代码存在bug,复用了其它层的变量导致对loss的计算产生了影响.训练时去掉accuracy层就好了,测试时使用该层不受影响,或者使用这里的补丁https://github.com/BVLC/caffe/pull/5987 . Check failed: error == c

原文链接:http://www.tuicool.com/articles/qUBNZva Memcached 与 Redis ,作为近些年最常用的缓存服务器,相信大家对它们再熟悉不过了.前两年还在学校时,我曾经读过它们的主要源码,如今写篇笔记从个人角度简单对比一下它们的实现方式,权当做复习,有理解错误之处,欢迎指正. 文中使用的架构类的图片大多来自于网络,有部分图与最新实现有出入,文中已经指出. 一. 综述 读一个软件的源码,首先要弄懂软件是用作干什么的,那memcached和redis是干啥的

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由Super发表于云+社区专栏 memcached和redis,作为近些年最常用的缓存服务器,相信大家对它们再熟悉不过了.前两年还在学校时,我曾经读过它们的主要源码,如今写篇笔记从个人角度简单对比一下它们的实现方式,权当做复习,有理解错误之处,欢迎指正. 文中使用的架构类的图片大多来自于网络,有部分图与最新实现有出入,文中已经指出. 一. 综述 读一个软件的源码,首先要弄懂软件是用作干什么的,那memcached和redis是干啥的

Linux的虚拟内存管理有几个关键概念: Linux 虚拟地址空间如何分布?malloc和free是如何分配和释放内存?如何查看堆内内存的碎片情况?既然堆内内存brk和sbrk不能直接释放,为什么不全部使用 mmap 来分配,munmap直接释放呢 ? Linux 的虚拟内存管理有几个关键概念: 1.每个进程都有独立的虚拟地址空间,进程访问的虚拟地址并不是真正的物理地址: 2.虚拟地址可通过每个进程上的页表(在每个进程的内核虚拟地址空间)与物理地址进行映射,获得真正物理地址: 3.如果虚拟地址对

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