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超级内存清理大师2016.05绿色版 彻底释放内存清理内存软件
一般的内存释放软件虽然能一次释放出较多内存,但它们读写硬盘(伤硬盘),释放速度慢(内外存之间切换慢),且释放后会影响其它软件的运行速度。
内存清理大师与它们不同,他自身的资源占用相当低,能释放出软件退出时没有彻底释放的内存,并且没有读写硬盘,不存在上述问题。并且软件在后台运行的时候自动的清理内存,完全不必在意便可时刻保持一定数目的可用内存。
超级内存清理大师具有内存扫把的整理方法外还具有更为快速的最佳整理方式(几乎不占cpu的整理方式),以及普通内存整理软件的深度整理方式(不建议使用),而且增加人性化设置,允许用户在高级设置里面来修改整理的频率和方式,本程序热键默认为alt+z, 软件还可以对系统进程进行监测,可以查看进程路径,属性,在线查看进程信息,终止进程,新建进程等。
界面预览图:
电脑长时间运行,会产生很多系统垃圾,影响电脑性能和运行速度,其中很大的一方面原因就是一些软件在退出的时候没有及时释放掉占用内存的一部分。所以小编建议大家定期对自己的电脑进行内存清理,...
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超级内存清理大师2016.05绿色版 彻底释放内存清理内存软件
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网维大师服务器内存怎么分配?分配方案推荐
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时间:<font color="#17-4-16 【我来说两句
,是一款优质的软件和网吧软件,是由杭州顺网科技有限公司开发的一款,深受广大网吧行业的好评。功能强大,服务上做得很到位,但是新手可能有些不懂的地方,比如下面要说的服务器的内存分配这块,很多新手甚至老司机,都不知道怎么拿捏,现在都是服务器大内存的时代,一般32G,64G的服务器已经是常态了,如何合理分配的服务器内存,是一项技术活!下面就是小编偷学来的一些服务器内存分配方案,对你有用,如果你有更好的建议或者是疑问欢迎上全球最大的论坛-天下网吧发帖交流。谢谢:
关于1台同时安装,(系统虚拟盘) ,游戏虚拟盘的时候该如何设置缓存,这里做一下统一解答,同时不管你的服务器内存有多大,都按照这个规则设置即可:
1、(系统虚拟盘) 服务端(即服务端),该服务端的缓存主要是用于缓存客户机镜像和客户机回写缓存,一般建议设置2~4G均可,如果物理内存比较大,也可以按照镜像个数来设置,比如1个img就1.5G缓存,2个img就3G缓存,以此类推。
(PS:如果想学习,仅供学习使用!大家可以百度搜索:无盘整合版,顺网无盘整合版V9.0,10.0,顺网虚拟磁盘)
2、游戏虚拟盘服务端(即大家常说的虚拟盘服务端),该服务端缓存主要是用户缓存客户机最常用的游戏数据,内存越大越好,如果是独立的游戏虚拟盘服务端,给服务器操作系统预留1~1.5G内存,其余所有内存都作为缓存使用即可。
3、如果是与服务端,(系统虚拟盘) 服务端安装在一起时,设置的完(系统虚拟盘) 和游戏虚拟盘缓存时,服务器还有2G的空闲物理内存即可,因为如果把所有物理内存都做服务端程序缓存时,操作系统没有足够的物理内存后可能会引起服务器操作系统卡,这会直接影响到服务端程序的稳定性和性能。
详细设置服务器系统预留内存=1.5G~2G
系统虚拟盘缓存=1.5G*镜像数量
游戏虚拟盘缓存=服务器内存总数-服务器系统预留内存-系统虚拟盘缓存
服务器操作系统
(系统虚拟盘) 服务端
游戏虚拟盘服务端
8G-1.5G-1.5G
1.5G*镜像数量
16G-2G-1.5G*镜像数量
1.5G*镜像数量
24G-2G-1.5G*镜像数量
1.5G*镜像数量
32G-2G-1.5G*镜像数量
1.5G*镜像数量
64G-(2G-1.5G*镜像数量)
设置教程:
补充一下如何设置缓存:&
1、系统虚拟盘缓存设置,如图所示:
2、游戏虚拟盘缓存设置,如图所示:
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探讨如何统计Ruby应用服务器使用内存方法
最近在解决探针获取Ruby应用服务器的内存使用的情况,将解决的思路总结一下,希望对此感兴趣的伙伴一起探讨。
先对比应用服务器:和,下面对比这2个服务器内存统计,
Puma (2.13.4)
单进程模式:直接获取进程id: Process.pid
memory = `ps -o rss= #{Process.pid}`.to_f / 1024 #单位:MB
cluster模式:以启动2个worker进程为例:
从上面截图可以看到,Puma启动后会出现3个进程:1个master进程和2个worker进程。
内存的使用情况(见RSS列):
(109908 + 109868 + 7256 ).to_f / 1024 = 221.7109375 #单位:MB
而对于探针来说,一个探针实例是伴随进程一起启动的,也就说一个探针只能识别自己所在的进程id,那如何获取应用服务器使用的内存?我们用其中1个woker进程所在的进程组[PGID]看一下:(为啥不是父进程?, 见下文Passenger)
这3个进程都在相同的进程组里,而且进程组号为master的进程id,那我们就可以用这个信息获取应用服务器的所使用的内存:
得到1个worker进程id: Process.pid
获取所在进程组: Process.getpgrp
获取到进程组内所有的进程:
`ps -o pid= -g #{Process.getpgrp}`.split("\n")
4.累加进程组内进程内存和即为应用服务器使用内存:
pids.inject(0.0){|m, pid| m + memory(pid)}
Passenger (5.0.20)
启动Passenger后的Process信息:
对Passenger架构感兴趣的请移步到.
查看一下worker所在进程组和父进程:
通过PPID可以看出
Passenger core —& Passenger AppPreloader —& Passenger RubyApp
三者为爷-父-子关系,当服务器请求量增大时AppPreloader会产生新的进程来响应请求,从而新的RubyApp进程的PPID即为AppPreloader的PID,这样看来就可以将同一个PPID的进程加起来得到应用服务器的内存?
由于Passenger会根据服务器的负载量动态调整进程数,当服务器请求量较小时,Passenger会kill多余的进程,会出现下面的情况:
AppPreloader也被Passenger杀掉了。原RubyApp进程的PPID变成了1。这时如果服务器的请求量增大,应用服务器进程会成为这样:
passener 4
Passenger core 产生新的AppPreloader进程,并且AppPreloader产生新的RubyApp进程,这时如果只用PPID统计应用服务器内存就会不准确,所以要统计Passenger的使用的内存还得通过累加在同一个进程组(PGID)的所有进程使用的内存和得到。
由于和都与Puma的cluster模式[master+worker模式]类似,内存统计的方式可以参考上文的Puma。
由于启动多个server后没有类似的特点,上面方法不适用于Thin,有好方法的伙伴们可以告知:smile:
在解决探针统计应用服务器的内存问题上,摸索出了上面的一条路子,如果小伙伴们有其他更好的方式,可以一起探讨一下。
致虚极,守静笃
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