使用虚拟机运行Linux图形桌面时,经常因为一个网页或者编译某个程序就导致虚拟机卡死,甚至影响主机使用.明明主机内存有8G,分配给虚拟机的内存也不少,为什么就这么卡顿.打开主机上的任务管理器查看发现磁盘占用百分百,原来是磁盘读写的锅.但是我就觉得特别好奇,为什么在虚拟机中打开一个网页会导致长时间的磁盘操作占有百分百,甚至把主机都卡死.   在查了许多资料后,有建议换成SSD的,有建议装双系统的,有建议用远程桌面的等等,尝试过几乎所有解决方案(除了换SSD和双系统),这些方案几乎都没有什么效果.最

http://storage.chinabyte.com/187/12494187_2.shtml 在上一篇<VMware的存储野心(上):软件定义.分布式DAS支持>中,我们分别讨论了"何谓软件定义的存储?vSphere哪些方面仍待提高?"和"VMware分布式存储:应用场景.VSA对比"两个小话题.本文继续来谈谈未来计划中的Virtual Volume(虚拟卷)和Virtual Flash(虚拟闪存). Virtual Volume:基于vmdk的细

ChinaByte比特网 http://storage.chinabyte.com/291/12477791_2.shtml 11月29日(文/黄亮)- SDN(软件定义的网络,Software Defined Network)一词可以说是最近的新热点,而上周在北京举办的vForum 2012大会分会场一的主题则是"软件定义数据中心".Data Center中涉及到各种领域的技术我并不都熟悉,因此还是主要关注存储方面. 何谓软件定义的存储?vSphere哪些方面仍待提高? 几个月前,笔

CentOS/Linux内存占用大,用Shell脚本自动定时清除/释放内存来自:互联网 时间:2020-03-22 阅读:114以下情况可能造成Linux内存占用过高服务配置存在直接分配错误,或隐性分配不合理等程序有BUG被恶意流量数据包攻击资源配置与流量不科学CentOS/Linux内存占用大,用Shell脚本自动定时清除/释放内存都会造成服务器内存占用过高,出现访问延迟高,速度慢甚至挂机的问题.想要根除这个问题最科学的方法:使用top等命令找出内存占用高的进程分析原因:程序BUG/服务配置不

将vmware存储中的虚拟机vmdk文件下载到本地,下载完成后,下载了2个vmdk文件 一份为:xx.vmdk (通常1KB左右)  一份为:xx-flat.vmdk (此为源文件正常大小)     导入到新的存储时候,需要按照以下方式上传,否则存储显示类型为文件,而不是虚拟磁盘文件. 1. 先上传xx.vmdk文件 2. 上传xx-flat.vmdk文件

1.首先查看磁盘占用情况 df -h Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on/dev/xvda1       20G   18G  621M  97% /tmpfs           3.9G  1.1M  3.9G   1% /dev/shm/dev/xvdb1      197G   19G  169G  10% /opt 2.然后在根目录下检索一下文件的占用情况 cd / du -sh * 3.再根据占用空间大的目录逐级查找 cd

1.1 Linux的php-fpm优化心得-php-fpm进程占用内存大和不释放内存问题 LNMP架构中PHP是运行在FastCGI模式下,按照官方的说法,php-cgi会在每个请求结束的时候会回收脚本使用的全部内存,但是并不会释放给操作系统,而是继续持有以应对下一次PHP请求.而php-fpm是FastCGI进程管理器,用于控制php的内存和进程等. 解决的办法就是通过php-fpm优化总的进程数和单个进程占用的内存,从而解决php-fpm进程占用内存大和不释放内存的问题. 1.1.1 分析判

VMware存储不仅仅是将LUN映射给物理服务器这么简单.VMware vSphere允许系统管理员在一个物理机上创建多个虚拟机. 潜在的hypervisor和vSphere ESXi,能够使guest虚拟机同时使用内部和外部存储设备.本文将会讨论在vSphere上构建SAN的基础以及管理员在部署共享SAN存储时的考虑因素. VMware存储:SAN基础 vSphere支持包括JBODs,硬件RAID阵列,SSD磁盘以及PCIe SSD卡在内的内部连接磁盘设备.但是,使用这些存储形式的一大不便在

float类型数字在计算机中用4个字节存储.遵循IEEE-754格式标准:    一个浮点数有2部分组成:底数m和指数e 底数部分 使用二进制数来表示此浮点数的实际值指数部分 占用8bit的二进制数,可表示数值范围为0-255 但是指数可正可负,所以,IEEE规定,此处算出的次方必须减去127才是真正的指数.    所以,float类型的指数可从-126到128 底数部分实际是占用24bit的一个值,但是最高位始终为1,所以,最高位省去不存储,在存储中占23bit    科学计数法. 格式:SE

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c++中最重要的就是类,那么给你一个类的对象,你知道它在内存中如何存储的吗?它占内存中多少个字节? 首先确定类的构成: 1,数据成员:可以是内置类型,类类型. 2,函数成员:虚函数,非虚函数 1)数据成员 内置类型对齐原则 内置类型就是常用的:char,short,long,int,float,double. 这些内置类型在类的对象中对齐方式,字节为单位(在c中结构体也是一样的) char          1 short          2 long            4 int    

目录 1 内存地址 2 内存空间   在学习C/C++编程语言时,免不了和内存打交道,在计算机中,我们存储有电影,文档,音乐等数据,这些数据在内存中是以什么形式存储的呢?下面做一下简单介绍. 本文是学习VIPler的博文关于内存地址和内存空间的理解之后整理的,感谢VIPler提供学习资源. 1 内存地址   我们经常在书上或者网络上看到4位和8位的内存地址表示方法,比如0x0001或者0x00000001,为什么会有这两种区别呢?   其实,这两种表示方法都是表示的编号为1的内存地址,都只是一个

不多说,直接上干货! float类型数字在计算机中用4个字节存储. 遵循IEEE-754格式标准: 一个浮点数有2部分组成:底数m和指数e (1)底数部分 使用二进制数来表示此浮点数的实际值 (2)指数部分 占用8bit的二进制数,可表示数值范围为0-255 但是指数可正可负,所以,IEEE规定,此处算出的次方必须减去127才是真正的指数. 所以,float类型的指数可从-126到128 底数部分实际是占用24bit的一个值,但是最高位始终为1,所以,最高位省去不存储,在存储中占23bit 科学

使用IBM SVC构建vSphere存储间集群 本文目的 本文描述利用IBM SVC来构建Vsphere 存储间集群 解决方案 什么是vMSC? vShpere存储间集群是一个针对VmwarevSpere环境的存储配置,并且经过了相关的验证,并且可以在指定的HCL上查看.对于所有支持vShpere存储集群的存储设备均可以在Vmware Storage Compatibility Guide上查看到. 什么是IBM SAN Volume Controller? IBM SVC节点间做拉远集群配置,

float类型数字在计算机中用4个字节存储.遵循IEEE-754格式标准: 一个浮点数有3部分组成: 符号部分,0 表示正,1表示负. 底数部分 使用二进制数来表示此浮点数的实际值,底数部分实际是占用24bit的一个值,但是最高位始终为1,所以,最高位省去不存储,在存储中占23bit科学计数法. 指数部分 占用8bit的二进制数,可表示数值范围为0-255. 但是指数可正可负,所以,IEEE规定,此处算出的次方必须减去127才是真正的指数.所以,float类型的指数可从-126到128. 所以格

----VMware VSAN beta版已经出来一段时间了,今天终于正式发布(同时VMware View 5.3.1也正是发布,在5.3的基础上增加了VSAN的支持) VSAN 产品主页 http://www.vmware.com/products/virtual-san/. 个人认为VMware VSAN可能是个颠覆性的产品,所以找时间在hol上试了一下.分享给大家. ----如果用一句话来形容VSAN的话,我想说的是配置更简单(存储其实真没必要搞得用起来那么复杂),硬件更便宜(节省50%

背景: ​ 公司在做一个项目,大概功能就是一个通行闸机的人脸识别系统,要经过门禁的人注册了之后,系统就会存储一张原始的图片在服务器的数据文件夹里面,包括了永久的存储和一些访客注册临时存储.一天周五的时候要使用df -h 查看根目录已经被占用98%,根目录挂载的分区有50G大小:当时显示的是还有3.8G可用,按照每个人脸产生的数据只有200K大小的话,根据每天通过的人流量计算也不会产生太多的数据. ​ 周一的时候,有电话打过来,说是系统不能正常使用了,想想可能是那个存储被占满了吧!登陆上去看,果然

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=2653550127&idx=1&sn=93f79e007d757a2ba887e8dc9e6c47f6&chksm=813a67b7b64deea1093304b21065d76073f0eb6e4b2923181211d0cb4159e1dc8c3104f7436b&scene=0&key=f9325dcb38245ddc7742d7cded4d4

随着大数据时代的到来,越来越多的网站.应用系统需要支撑海量数据存储,高并发.高可用.高可扩展性等特性要求. 传统的关系型数据库在应付这些已经显得力不从心,并暴露了许多难以克服的问题. 由此,各种各样的 NoSQL(Not Only SQL)数据库作为传统关系型数据的一个有力补充得到迅猛发展. 本文将分析传统数据库存在的一些问题,以及几大类 NoSQL 如何解决这些问题,希望给大家提供一些在不同业务场景下存储技术选型方面的参考. 传统数据库的缺点 传统的数据库有如下几个缺点: 大数据场景下 I/O

dom解析一开始就将文档所有内容装入内存,每个元素(标签)都作为一个element对象存储,形成对象树,缺点是对内存占用大,不能解析数据量很大的文档:优点是方便进行crud操作. sax解析,逐行解析文档,优点是解析速度快,对内存的占用小,方便对大文件进行解析,但是很难对文件进行修改操作,仅仅适合读取操作.

一.mysql相关知识    1. mysql优化方式            MYSQL 优化常用方法            mysql 性能优化方案      2.如何分库分表           参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e322ce70100zs9a.html           http://www.jb51.net/article/29771.htm 3. Mysql+如何做双机热备和负载均衡http://www.dewen.org/q/51