注：本文分析基于3.10.0-693.el7内核版本，即CentOS 7.4 1、关于drop_caches 通常在内存不足时，我们习惯通过echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 的方式手动清理系统缓存， [root@localhost ~]# free -m total
https://www.cnblogs.com/the-tops/p/8798630.html 暂时目前的环境处理方法比较简单： 在root用户下添加计划任务： */10 * * * * sync;echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches; 每十分钟执行一次，先将脏数据写回
问题描述 使用Python连接Azure Redis服务，因为在代码中使用的是Django-redis组件，所以通过如下的配置连接到Azure Redis服务： CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "
https://blog.51cto.com/ghostwritten/5344917 文章目录 1. ubuntu安装bcc 2. centos安装bcc 3. cachestat 缓存统计 4. cachetop 缓存命中 5. filtop 跟踪内核中文件的
Cache aside 旁路缓存,旁路缓存操作逻辑是查询缓存,如果不存在那么就读取数据库并更新到缓存当中. 如果是更新数据库,那么操作完数据库后,删除缓存. 注意旁路缓存,缓存中的内容是不做更新操作的,只有写入和删除操作. 问题 1.请求1查询不到缓存,查询数据库.请求2更新数据,删除缓存,请求1写
Cache和Buffer的区别 磁盘是一个块设备，可以划分为不同的分区；在分区之上再创建文件系统，挂载到某个目录，之后才可以在这个目录中读写文件。Linux 中“一切皆文件”，我们平时查看的“文件”是普通文件，磁盘是块设备文件，我们可以通过执行 “ls -l <路径>” 查看它们的区别： $ ls
Guava Cache、EVCache、Tair、Aerospike 是不同类型的缓存解决方案，它们各有特点和应用场景。下面我会逐一分析这些缓存系统的优势、应用场景，并提供一些基本的代码示例。
现在手机游戏的常规更新方案都是在启动时下载所有资源更新，游戏质量高的、用户粘性大的有底气，先安装2个G，启动再更新2个G，文件小了玩家还觉得品质不行不想玩。 最近在做微信、抖音小游戏，使用他们提供的资源缓存方案，现在要转成Android APP, 也想用这种边下边玩的机制把首包做小。 其实很简单，直
https://juejin.cn/post/6844903601786060808 0 问题描述 一个应用在运行一段时间后，随着访问量不断增加，突然处理能力下降。但是从流量，jstack，gc上看基本正常。感觉好像突然从 “健康状态” 进入了 “虚弱状态”。 1 排查问题 在JVM日志里，可以发现
http://www.nndssk.com/yjwt/134491jN6VSY.html Write Through和Write Back Write Through和Write Back是阵列卡Cache的两种使用方式，也称为透写和回写。当选用write through方式时，系统的写磁盘操作并不
《CPU Cache Line伪共享问题的总结和分析》 以下文章来源于小林coding ，作者小林coding Table of Contents CPU Cache 有多快？ CPU Cache 的数据结构和读取过程是什么样的？ 如何写出让 CPU 跑得更快的代码？ 总结 前言 代码都是由 CPU
在RAC环境中，和全局调整缓存相关的最常见的等待事件无非就是：global cache cr request，global cache busy和equeue 在XX电信做了一次数据库巡检中发现，spreport中的top 5 wait events中出现了global cache cr reque
最近，Oracle的产品管理总监在Oracle数据库内幕中介绍了True Cache。 原文链接如下： https://blogs.oracle.com/database/post/introducing-oracle-true-cache 由于这篇文章比较火爆，我们国内已经有很多的数据库爱好者完整
https://www.jianshu.com/p/b064274536ed 本文主要研究一下jvm的Code Cache Code Cache JVM生成的native code存放的内存空间称之为Code Cache；JIT编译、JNI等都会编译代码到native code，其中JIT生成的na
https://www.cnblogs.com/jmcui/p/8410560.html 一、概述 缓存（Caching）可以存储经常会用到的信息，这样每次需要的时候，这些信息都是立即可用的。 常用的缓存数据库： Redis 使用内存存储（in-memory）的非关系数据库，字符串、列表、集合、散列
内存缓存 高速缓存（英语：cache，英语发音：/kæʃ/ kash [1][2][3]，简称缓存），其原始意义是指访问速度比一般随机存取存储器（RAM）快的一种RAM，通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。 原理 Cache一词来源于1967年的一篇电子工程期刊
https://www.modb.pro/db/34028 环境： Oracle 11gr2 + dataguard 512GB内存 + 128核cpu + 高性能存储服务器 uname -an Linux dbhost 2.6.18-238.el5 #1 SMP Sun Dec 19 14:22:
https://www.modb.pro/db/251381 01 现象 社区小伙伴最近在为 Kylin 4 开发 Soft Affinity + Local Cache 的性能测试过程中，遇到了压测场景下查询响应时间不稳定问题， RT 随着时间变化较大，现象如下： 同样的 SQL （只是参数不同）
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02101103793043210063-1-1.html 引言 软件开发人员往往期望计算机硬件拥有无限容量、零访问延迟、无限带宽以及便宜的内存，但是现实却是内存容量越大，相应的访问时间越长；内存访问速度越快，价格也更
