这个家伙很懒,啥也没有留下😋

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    虚拟机性能监控、故障处理工具

    概述故障处理工具工具分类工具类和工具模块jps:虚拟机进程状况工具jps参数jstat:虚拟机统计信息监视工具jstat参数jstat举例概述从实践的角度去认识虚拟机内存管理的世界给一个系统定位问题的时候,知识、经验是关键基础,数据是依据,工具是运用知识处理数据的手段。数据不限于异常堆栈、虚拟机运行

    垃圾收集器与内存分配策略

    概述对象已死引用计数法概述垃圾收集(Garbage Collection,GC)历史远比Java久远当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时,当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时,需要进行调节Java堆和方法区这2个区域有很明显的不确定性:一个接口的多个实现类需要的内存可能会不一样,一个方法所执行

    Java内存区域与内存溢出异常

    Java和C++之间因内存动态分配和垃圾收集技术的区别而不同概述运行时数据区域程序计数器Java虚拟机栈局部变量表栈异常:StackOverflowError、OutOfMemoryError本地方法栈Java堆回收内存的角度内存分配角度看堆扩展及异常:OutOfMemory方法区运行时常量池直接内

    Redis监控运维云平台 CacheCloud

    无论使用还是运维Redis,不要将其看作黑盒。当Redis达到了一定规模,这些命令会变得捉襟见肘,如果通过平台化的工具同意监控和管理将极大地提升开发和运维人员工作效率CacheCloud是什么现有问题部署成本实例碎片化监控、统计和管理不完善运维、经济成本CacheCloud功能主要功能快速部署Cac

    缓存设计

    缓存能够有效地加速应用的读写速度,同时也可以降低后端负载,对日常用用的开发至关重要缓存的收益和成本缓存的收益缓存的成本缓存的使用场景缓存更新策略缓存的收益和成本缓存的收益加速度写因为缓存通常是全内存的(Redis、Memcache),存储层通常读写性能不够强悍(MySQL),通过缓存的使用可以有效地

    集群

    Redis Cluster是Redis的分布式解决方案,有效地解决了Redis分布式方面的需求数据分布数据分布理论数据分布数据分布理论

    哨兵

    Redis主从模式下,主节点由于故障不能提供服务,需要人工将从节点晋升为主节点,同时还要通知应用方更新主节点地址,这样非常不利于应用。Redis的Redis Sentinel(哨兵)架构来解决该问题

    Redis的噩梦:阻塞

    Redis的所有读写操作都是在一条主线程中完成的,当Redis用于高并发场景时,非常重要。阻塞的原因有:1.内在原因:不合理使用数据结构和API、CPU饱和、持久化阻塞等2.外在原因:CPU、内存、网络发现阻塞应用内非应用内内在原因API或数据结构使用不合理如何发现慢查询如何发现大对象CPU饱和持久

    复制

    在分布式系统中为了解决单点问题,通常会把数据复制多个副本部署到其他机器,满足故障恢复和负载均衡等要求。复制功能是高可用Redis的基础配置建立复制:从节点slaveof配置复制的方式操作流程断开复制、切换节点段开复制流程:从节点slaveof on one切换节点:slaveof 安全性配置只读传