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  • 后来查看资料,发现mongodb默认占用50%的服务器内存,mongo为了优化他的读写效率,将内存当做缓存,所以你读写次数越,缓存就越。这是个坑,还不容易发现的坑,有必要限制一下,不然每次一段时间后,内存都跑满...

    生产环境中,服务器内存告警,使用率90%,查看内存使用情况,发现mongodb占用了40%的内存,立即重启mongodb。内存使用情况恢复。后来查看资料,发现mongodb默认占用50%的服务器内存,  mongo为了优化他的读写效率,将内存当做缓存,所以你读写次数越多,缓存就越大。这是个坑,还不容易发现的坑,有必要限制一下,不然每次一段时间后,内存都跑满,机器宕机。怎么设置mongodb的内存占用我先查查资料,等设置好了再回来补充。

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  • Linux的Swap相当于Windows的虚拟内存,当物理内存不够的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放出来的空间可能来自一些很长时间没有什么...Swap设置多大比较?并不...

    Linux的Swap相当于Windows的虚拟内存,当物理内存不够的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。

    那些被释放出来的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样,系统总是在物理内存不够时才进行Swap交换。

    Swap设置多大比较好?

    并不是说Swap设置越大越好,具体要看你运行什么程序。一般来说,2G以下物理内存的服务器Swap设置为物理内存的1至2倍即可,2G以上物理内存的服务器Swap设置为同物理内存大小或不设置也可以。

    修改Linux服务器虚拟内存Swap大小方法

    执行以下命令:

    dd if=/dev/zero of=/home/swap bs=1M count=2048

    以上命令在home目录创建了一个1G大小的文件,将用于添加虚拟内存。接下来将/home/swap格式化为Swap格式:

    mkswap /home/swap

    启用Swap:

    swapon /home/swap

    查看是否生效:

    free

    需要注意,重启系统后就失效了,如果希望重启系统后仍然有效,请编辑文件fstab:

    vi /etc/fstab

    加入一行:

    /home/swap swap swap defaults 0 0

    注意,该文件如果编写不正确可能导致无法开机,编辑完成执行以下命令测试一下:

    mount -a

    没有提示什么就表示正确了。

    最后,还应该设置一下文件权限:

    chown root:root /home/swap

    chmod 0600 /home/swap

    此方法更改后的swap 空间,附加空间,实在原有的空间基础之上增加。

    如果后悔了,想要删掉,请先执行:

    swapoff /home/swap

    然后删除swap文件:

    rm /home/swap


    转载于:https://blog.51cto.com/ericklee/1353847

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  • DEll R710服务器内存

    2013-08-23 15:27:52
    但是服务器添加内存,自己动手安装的话,问题还是比较的。(给菜鸟看的,专业高手请忽略)实验机器为:DellR710,单CPU,出厂8G内存;需要添加:4根4G内存最后添加效果:2根4G内存无脑方式:第一次尝试:拿到4根...

    加内存,好像谁都会,插上开机即可。但是服务器添加内存,自己动手安装的话,问题还是比较多的。(给菜鸟看的,专业高手请忽略)

     

    实验机器为:Dell R710,单CPU,出厂8G内存;

    需要添加:4根4G内存

    最后添加效果:2根4G内存

     

    无脑方式:

    第一次尝试:拿到4根内存,拆开服务器,按照PC机加内存的方式。都插在白色槽位上(刚好6个槽位)。安装好以后开机,内存大小无变化,而且开机时候需要按F1或者F2进行设置,说明内存没有添加好。

    正常方式:

    第二次尝试:打DELL客服询问后,由于是单CPU的原因,内存需要插在有CPU的那边(A区),这个时候仔细观察,内存槽位上有A1,A2,A3……等标号,但是顺序不是挨着的,需要仔细查找。按照A1-A6的顺序把内存插上。开机,显示有16G内存,还有2根没有读出来。问题来了,内存默认模式为Advanced  ECC2 ,该模式下A1,A4,A7槽位的内存不识别,所以只能读出来16G。

    第三次尝试:重启按F2,进入BIOS设置,选择内存模式,更改为Optimizer,然后重启电脑。重启以后所有内存都识别出来了,但是开机还是不正常,还是需要按F1和F2选择继续启动。具体原因个人感觉跟改了内存模式有关系。

    第四次尝试:继续开机,把A1和A4槽位的内存取下来,然后启动,把内存模式还原成ECC模式,内存为16G,开机一切正常,内存安装成功。另外两条准备加在R720上,这次有经验,R720应该不会有问题,有问题继续写文档记录。

     

    问题总结:

    1.内存不是你想加,想加就能加。需要了解各种内存模式,然后再进行安装。默认模式为ECC,扩展模式为Optimizer

    2.ECC模式下,A1,A4,A7槽位的内存一定不能被识别(仅限DEllR710系列)

    3.单CPU的服务器内存必须插在CPU同侧,双CPU需要两边对称(A2=B2,A3=B3)

     

    有问题欢迎补充。

    转载于:https://blog.51cto.com/travelonfoot/1281550

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  • 这可以导致性能的幅度提高,可以加速你的系统速 度,而不需要任何硬件上的更新,也不会限制系统的稳定性。 安装它不需要任何的配置和重启动,只要5 分钟就可以激活系 统中未使用的资源。 可用于 Windows NT/2000/...
  • 生产环境 hadoop部署在超大内存服务器的虚拟机集群上 还是 几个内存较小的物理机上好?虚拟机集群优点但是虚拟化会带来一些其他方面的功能。资源隔离。有些集群是专用的,比如给你三台设备只跑一个spark,那还算Ok...



    生产环境 hadoop部署在超大内存服务器的虚拟机集群上 好 还是  几个内存较小的物理机上好?



    虚拟机集群优点

    虚拟化会带来一些其他方面的功能。
    1. 资源隔离。有些集群是专用的,比如给你三台设备只跑一个spark,那还算Ok。但在很多规模很小的团体中,在有限的硬件设备的情况下,又要跑spark,比如又要跑zookeeper、kafka等等,这个时候,我们希望它们之间是不会互相干扰的。假设你spark的配置没做好,内存占用太大了,你总不希望把你好端端zookeeper给影响得挂掉。那么此时虚拟机或者容器技术可以对物理资源进行隔离,防止这种情况出现。

    2. 快速部署,简化配置。无论对于新手还是老手来说,干这行非常痛苦的一点是各种框架的配置和部署,大量重复工作,又不怎么需要动脑子。所以你当然希望有一种方式,直接把你已经配置好的环境保存下来,作为一个镜像,然后当集群要扩展了,比如又增加了一个物理设备,你希望在上面虚拟化成三台虚拟机,两台运行spark,一台运行zookeeper,那简单了,把spark的镜像copy两份,zookeeper的镜像copy一份,网络配置好,开起来,一切都是那么潇洒...

    3. 调度单元。更高级的应用中,数据平台向整个团体或者公众提供服务。用户A希望有资源运行自己的应用,用户B也希望运行自己的应用,无论从安全角度还是管理角度上来说你都不希望他们之间是混杂的,这时候虚拟机也是一种解决方案。如果做一个高级点的调度器,当感知到spark工作压力非常大的时候启动一个zk镜像,反之减少一个镜像……这些功能在有虚拟机进行隔离时都会简单很多很多。

    虚拟机或者容器来跑Hadoop和Spark,最大的优势就是在于方便部署和管理,并且共有云服务提供商可以提供弹性的服务,现在Databricks和Amazon,甚至国内的青云都提供了Spark虚拟机集群服务。我觉得虚拟化主要是针对大型云服务提供商而言的,集群的快速部署和便捷管理服务是很有市场的,不管是科研还是生产环境。
    在此基础上我想补充一下:
    1. 性能的隔离是有必要的,不然就会相互干扰,单个物理节点下用多线(进)程的方式的确从直观上性能是比虚拟化后要好,但是虚拟机带来的好处就是,一个服务器上可以跑多个集群,这些虚拟机可以分属于不同的集群。

    2. 虚拟化技术作为云计算的基础,有其优势,它可以提供弹性资源服务,总体上是可以提高硬件使用率的,性能和资源使用率之间是存在一个tradeoff的。

    3. 在按时间的计费模式下,像Spark这种对内存和CPU使用率较高的集群,部署到公有云中性价比较高。
    另外一点,Hadoop部署到虚拟机集群中也已经有很多很多成熟的研究成功和工业产品,至于性能,据前Spark团队leader明风透露,阿里巴巴内部曾经试验过,大概性能损耗10%,这在大规模分布式系统中,和数据中心资源利用率比起来,应该不足为道。




    虚拟机集群缺点


    性能问题

    作为分布式计算平台,性能是非常重要的一个指标,但绝对不是唯一一个指标。单纯从性能角度上来讲,硬件资源固定,虚拟化增大了开销,必然有所降低。(Hadoop和spark都是可以单机跑的。如果你的服务器只有一个node,那么单机跑要快很多)。

    hadoop的关键在io
    spark的关键在内存

    hadoop主要是磁盘I/O问题,spark内存计算居多,这样反倒咱们一个启发,hadoop像似更适合物理机环境,spark可以存活在虚拟机里头。

    虚拟机跑hadoop和spark当然能跑,但是性能会收到影响,毕竟单台机子是存在io瓶颈的,多台物理机io则可以分散和扩展。

    如果生产环境资源有限,spark可以放在vm中跑,只要载入数据时注意点; Hadoop就尽量在物理机上面跑吧,节点少点比n个vm都强太多

    经验之谈,10台pc远比买一台hp的2U跑虚拟机让Hadoop来得畅快。



    安全问题


    性能问题在hadoop虚拟化里其实是个次要问题,虽然也确实性能差。

    更重要不要做虚拟化的原因是你的很多hadoop虚拟机很有可能其实是跑在一台物理服务器上的,那这台物理服务器宕机就会导致整个集群不可用。

    另外,虚拟化也可能使用的是共享存储,那么这样会让hadoop内建的冗余机制变得毫无意义。

    第三,虚拟化里,你无法划分正确的机架来让hadoop合理的分布数据块存放位置。

    最后,虚拟化的网络是软件定义的,底层发生问题你很难对hadoop定位和排错。

    这些才是不要用虚拟化最重要的原因,排除这些才谈到性能问题。

    当然也有人说一台服务器只做一个虚拟机不就好了吗?可问题是,这样做的话为什么不直接装hadoop,非要为了部署方便而白白浪费掉30%的性能呢。每三台服务器就会浪费掉一台物理机的计算能力,代价太大了。




    所以综上所述,最好还是同样的成本推荐物理机集群,而不是买一个大型服务器后虚拟机集群。




















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空空如也

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服务器多大内存好