一、理论部分知识 1、HDFS ：Hadoop DIstributed File System简写。 易于扩展的分布式文件系统运行在大量普通廉价机器上（成本低） ，提供容错的机制（可靠性高）2、HDFS优点： 高容错性适合大数据批处理（移动计算不移动数据、数据位置暴露给计算框架、存储量大、百万规模以上的文件数量、10k节点规模）流式文件访问（一次写入，多次读取，保证数据一致性）构建成本低、安全可靠
# 如何实现Java容器内存使用率很高
## 一、整体流程
为了实现Java容器内存使用率很高，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 监控Java应用程序的内存使用情况 |
| 2 | 识别内存使用率高的容器 |
| 3 | 分析容器的内存使用情况 |
| 4 | 优化容器的内存使用 |
| 5 | 重新监控容器的内存使用情况，并评估
原创
2023-08-13 12:42:14
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用户在使用 MySQL 实例时，会遇到空间使用告警甚至超过实例限额被锁定的情况。在 RDS 控制台的实例基本信息中，即会出现如下信息：本文将介绍造成空间使用率过高的常见原因及其相应的解决方法。对于MySQL 5.6版本的实例，升级实例规格和存储空间后即可解锁实例，关于如何升级实例配置，请参见变更配置。常见原因造成 MySQL 实例空间使用率过高，主要有如下四种原因：Binlog 文件占用高。数据文
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2023-06-21 22:48:15
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# MySQL的CPU使用率很低但是内存使用率很高
在使用MySQL数据库时，我们可能会遇到CPU使用率较低但内存使用率较高的情况。这种情况可能会导致数据库性能下降，影响应用程序的正常运行。本文将探讨这个问题的原因，并提供一些解决方案。
## 问题的原因
MySQL的CPU使用率低但内存使用率高可能有以下几个原因：
1. 数据库连接过多：如果数据库连接数较多，每个连接都会占用一定的内存资源
原创
2023-08-15 17:55:08
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从2006年的java6 到现在java7无论是性能或其它方面都有了很大的改进，我们没有理由不在使用Java7,我个人也认为java7在内存方面比java6优秀. 这使我有对java6和java7及es
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2024-03-19 16:52:49
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Linux支持多种硬件体系结构，因此Linux必须采用通用的方法来描述内存，以方便对内存进行管理。为此，Linux有了内存节点、内存区、页框的概念，这些概念也是一目了然的。
内存节点：主要依据CPU访问代价的不同而划分。多CPU下环境下，本地内存和远端内存就是不同的节点。即使在单CPU环境下，访问所有内存的代价都是一样的，Linux内核依然存在内存节点的概念，只不过只有一个内存节点而已
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2024-10-21 19:44:57
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参数对比 Core i5-10600K发布于2020年4月30日，采用14纳米工艺，拥有6核12线程，搭载12MB智能，标准运行频率为4.1GHz，最高运行频率为4.8GHz，功耗为125W，官方建议价格为288.00 - $298.00美元。 Core i5-13600K发布于2022年9月27日，采用10纳米工艺，拥有6个大核，8个小核，共20线程，二级缓存为20MB，三级缓存为24MB，标准
# 如何查看Hadoop节点使用率信息
## 1. 流程
下面是一份查看Hadoop节点使用率信息的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 登录到Hadoop集群的主节点 |
| 2 | 打开Hadoop的Web界面 |
| 3 | 导航到节点监视器页面 |
| 4 | 查看节点使用率信息 |
## 2. 操作步骤
### 步骤1：登录到Hadoo
原创
2024-05-11 05:25:12
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CPU使用率的概念CPU使用率是单位时间内CPU的使用情况，以百分比的方式展示。Linux是一个多任务的操作系统，将每个CPU的时间划分为很短的时间片，再通过调度器轮流分配给各个任务，为了维护CPU时间，Linux通过事先定义的节拍率，内核中用HZ表示，触发时间中断，并使用全局变量Jiffies记录开机以来的节拍数。每发生了一次中断，节拍数Jiffies就加1. 节拍率HZ是内核的配置选项，可以设
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2024-06-12 22:27:40
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集群架构内存使用率的问题经常困扰着云计算和大数据相关的应用系统。在过去的几年中，随着企业数字化转型的快速推进，集群的使用频率不断增加，导致内存资源的管理显得尤为重要。本博文将围绕“集群架构内存使用率”这一主题，从多个维度进行分析和解决。
### 背景描述
根据业内调研，截止2023年，约有80%的企业在其 IT 环境中实现了多种集群架构。随着应用程序和服务的复杂性增加，内存使用率成为了集群性能
Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。 针对以下几个问题来深入的学习 1
# 如何实现 Java 应用磁盘使用率监测
对于刚入行的小白来说，监测 Java 应用的磁盘使用率是一项重要的技能。本篇文章将为你提供一个详细的流程与代码示例，帮助你实现这一目标。
## 流程概述
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 |
原创
2024-08-18 05:17:37
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处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢，CPU 100%，以及Full GC次数过多的问题。当然，这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢，并且有大量的报警。本文主要针对系统运行缓慢这一问题，提供该问题的排查思路，从而定位出问题的代码点，进而提供解决该问题的思路。对于线上系统突然产生的运行缓慢问题，如果该问题导致线上系统不可用，那么首先需要做的就是，导出jstack和内存信息，然后
Kafka在性能优化方面做了哪些举措，这个问题也是Kafka面试的时候的常见问题，面试官问你这个问题也不算刁难你。在网上也有很多相关的文章开讲解这个问题，比如之前各大公众号转载的“为什么Kafka这么快？”，这些文章我看了，写的不错，问题在于只是罗列了部分的要领，没有全部的详述出来。本文所罗列的要领会比你们网上搜寻到的都多，如果你在看完本篇文章之后，在面试的时候遇到相关问题，相信你一定能让面试官眼
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2024-07-18 17:11:08
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原来的一个老产品要做redesign，原来的蓝牙芯片是CSR的BC63B239A04。要换成TI的。上网查了一下，这个芯片的官网资料已经查不到了，只是还在出货。这是一颗蓝牙2.1+EDR的芯片，CSR也是被高通收购了，查了一下相关资料：2015年8月13号，全球最大智能手机芯片供应商高通正式宣布以24亿美元完成对英国芯片制造商CSR公司的收购，收购完成后，CSR的间接全资子公司——Cambridg
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2024-09-18 15:05:41
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1、Redis集群方案比较哨兵模式在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况高可用集群模式redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用
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2023-08-08 08:48:20
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作者简介向晨，携程资深数据库工程师；布莱德，携程技术专家；皓月，携程技术培训生；一、背景携程自2013年开始使用Redis，旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能，可储存key的多样化上有着显著的优势，2017年开始，Memcached全部下线，全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个，数据量达到百TB规模。作为Redis的
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2024-08-27 17:54:08
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你好，我是 Cone面试的时候是不是经常面试官被问到一个问题：有了解过虚拟内存吗？那你详细讲讲你了解的虚拟内存吧。我在去年秋招的时候也经常被问题这个问题，那么今天好好来和你一起研究探究这个操作系统的内存管理。下面就通过一个例子，带你进入操作系统内存管理的世界。首先，假设我们的内存空间有 64MB，现在我需要运行三个程序，其中程序 A 运行时需要占用的大小为 32MB，程序 B 运行时占用的大小为
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2024-08-06 21:05:57
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# Redis集群中查找引起个别节点内存使用率过高的key
## 流程图
```mermaid
journey
title 查找引起个别节点内存使用率过高的key
section 开始
开发者 -> 小白: 介绍问题
end
section 步骤
小白 -> 开发者: 获取redis集群信息
小白 -> 开发者
原创
2024-03-15 05:58:11
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一个对象实例占用了多少字节，消耗了多少内存？这样的问题在c或c++里使用sizeof()方法就可以得到明确答案，在java里好像没有这样的方法（java一样可以实现），不过通过jmap工具倒是可以查看出一个对象的占用内存的大小，这里介绍一种通过分析java代码计算内存使用情况的方法。注意，一下讨论的情况都是基于32位机，不适用用64位机，JVM是sun的HotSpot，不同的虚拟机实现
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2024-07-24 15:20:54
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