EC2-内存Cache的清除

最新推荐文章于 2025-06-25 14:36:01 发布
最新推荐文章于 2025-06-25 14:36:01 发布
阅读量624 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： ★------------AWS ---------- AWS 文章标签： EC2
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/oblily/article/details/86767525
本文介绍了解决程序中内存泄露的方法，特别是在无法切换到Root用户的情况下如何清除缓存内容。通过使用sudo权限执行特定命令，可以有效地释放内存资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

由于程序的原因，内存出现泄露，测试中需要清除缓存内容，
但是Root用户切换不过去，因此搜了一些其他方法

echo 3 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches

确认

cat /proc/meminfo
or
free -m
Linux内存管理（21）：buddy 系统简介和初始化
私房菜
07-22 1613
在zone初始化一文中简单剖析了 zone 的初始化流程，也是继memblock初始化和SPARSEMEM初始化之后有一个内存管理层，而zone 这一层管理层中，所有的物理内存都会被添加到zone 中的成员变量free_area 数组管理，而它就是buddy 系统管理的核心数据结构。buddy 系统是操作系统中常用的一种动态存储管理方法，在用户提出申请时，分配一个大小合适的内存块给用户，并在用户释放内存块时回收。在buddy 系统中，内存块（page block）
aws CDN刷新缓存
03-05
本脚本用于清除AWS上的CDN（即cloudfront）的缓存 使CDN缓存过期，重新回源拉去
Linux清理内存buff/cache，手工释放内存空间
热门推荐
【小石头的茅坑】
06-18 71万+
Linux下内存buff/cache占用过多问题解决 https://blog.youkuaiyun.com/vtopqx/article/details/80774669 手工释放linux内存——/proc/sys/vm/drop_cache https://blog.youkuaiyun.com/wyzxg/article/details/7279986/ ...
亚马逊 Lightsail vs EC2：云服务器选择指南，小白也能秒懂！
一勺菠萝丶的博客
06-25 601
要简单、省心、预算固定？Lightsail是你的好朋友！它让云计算像使用虚拟主机一样简单。👍要强大、灵活、高度可控？EC2是你的不二之选！它是构建健壮、可扩展云应用的基石。💪一句话记住：Lightsail是“简单套餐”，EC2是“自助大餐”。根据你的胃口（需求）和厨艺（技术能力）来选择吧！希望这篇指南能帮你拨开迷雾，自信地迈出AWS云服务器使用的第一步！🎯附：快速参考表需求推荐选择新手入门 / 怕麻烦Lightsail个人博客 / 小型网站Lightsail固定预算Lightsail一键部署应用。
Linux 清理 cache 内存
随手记录
03-14 3686
【代码】Linux 清理 cache 内存。
清除linux下的cache内存
机器学习笔记
05-30 2103
查询内存剩余情况 free -m -h
手机内存清理
weixin_64304788的博客
10-04 1万+
手机内存清理
CPU缓存侧信道攻击综述-Survey of CPU Cache-Based Side-Channel Attacks
君子藏器于身，待时而动
12-23 3038
CPU缓存侧信道攻击
Cortex-M3内存管理优化：提升效率的内存操作技巧
本文从内存管理基础出发，探讨了内存访问效率的优化策略，包括内存对齐、缓存使用、堆栈内存管理以及内存分配与释放的高效实践。针对Cortex-M3的特定内存操作技巧也进行了详细阐述，如Flash存储器的优化使用、DMA...
LayaAir引擎学习日志14----LayaAir内存优化的问题
菲菲家的吴先森
12-29 9130
对象池 对象池，涉及到不断重复使用对象。在初始化应用程序期间创建一定数量的对象并将其存储在一个池中。对一个对象完成操作后，将该对象放回到池中，在需要新对象时可以对其进行检索。 由于实例化对象成本很高，使用对象池重用对象可减少实例化对象的需求。还可以减少垃圾回收器运行的机会，从而提高程序的运行速度。 以下代码演示使用Laya.utils.Pool： 1 2 ...
RuntimeError: Error building extension 'filtered_lrelu_plugin': [1/4] D:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\bin\nvcc --generate-dependencies-with-compile --dependency-output filtered_lrelu_wr.cuda.o.d -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_dllexport_assumed -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_none_assumed -Xcudafe --diag_suppress=field_without_dll_interface -Xcudafe --diag_suppress=base_class_has_different_dll_interface -Xcompiler /EHsc -Xcompiler /wd4068 -Xcompiler /wd4067 -Xcompiler /wd4624 -Xcompiler /wd4190 -Xcompiler /wd4018 -Xcompiler /wd4275 -Xcompiler /wd4267 -Xcompiler /wd4244 -Xcompiler /wd4251 -Xcompiler /wd4819 -Xcompiler /MD -DTORCH_EXTENSION_NAME=filtered_lrelu_plugin -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\torch\csrc\api\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\TH -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\THC "-ID:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\include" -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\Include -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__ -D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_BFLOAT16_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_HALF2_OPERATORS__ --expt-relaxed-constexpr -gencode=arch=compute_89,code=compute_89 -gencode=arch=compute_89,code=sm_89 -std=c++17 --use_fast_math --allow-unsupported-compiler -c C:\Users\Administrator\AppData\Local\torch_extensions\torch_extensions\Cache\py39_cu118\filtered_lrelu_plugin\2e9606d7cf844ec44b9f500eaacd35c0-nvidia-geforce-rtx-4060-ti\filtered_lrelu_wr.cu -o filtered_lrelu_wr.cuda.o FAILED: filtered_lrelu_wr.cuda.o D:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\bin\nvcc --generate-dependencies-with-compile --dependency-output filtered_lrelu_wr.cuda.o.d -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_dllexport_assumed -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_none_assumed -Xcudafe --diag_suppress=field_without_dll_interface -Xcudafe --diag_suppress=base_class_has_different_dll_interface -Xcompiler /EHsc -Xcompiler /wd4068 -Xcompiler /wd4067 -Xcompiler /wd4624 -Xcompiler /wd4190 -Xcompiler /wd4018 -Xcompiler /wd4275 -Xcompiler /wd4267 -Xcompiler /wd4244 -Xcompiler /wd4251 -Xcompiler /wd4819 -Xcompiler /MD -DTORCH_EXTENSION_NAME=filtered_lrelu_plugin -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\torch\csrc\api\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\TH -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\THC "-ID:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\include" -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\Include -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__ -D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_BFLOAT16_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_HALF2_OPERATORS__ --expt-relaxed-constexpr -gencode=arch=compute_89,code=compute_89 -gencode=arch=compute_89,code=sm_89 -std=c++17 --use_fast_math --allow-unsupported-compiler -c C:\Users\Administrator\AppData\Local\torch_extensions\torch_extensions\Cache\py39_cu118\filtered_lrelu_plugin\2e9606d7cf844ec44b9f500eaacd35c0-nvidia-geforce-rtx-4060-ti\filtered_lrelu_wr.cu -o filtered_lrelu_wr.cuda.o [2/4] D:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\bin\nvcc --generate-dependencies-with-compile --dependency-output filtered_lrelu_rd.cuda.o.d -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_dllexport_assumed -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_none_assumed -Xcudafe --diag_suppress=field_without_dll_interface -Xcudafe --diag_suppress=base_class_has_different_dll_interface -Xcompiler /EHsc -Xcompiler /wd4068 -Xcompiler /wd4067 -Xcompiler /wd4624 -Xcompiler /wd4190 -Xcompiler /wd4018 -Xcompiler /wd4275 -Xcompiler /wd4267 -Xcompiler /wd4244 -Xcompiler /wd4251 -Xcompiler /wd4819 -Xcompiler /MD -DTORCH_EXTENSION_NAME=filtered_lrelu_plugin -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\torch\csrc\api\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\TH -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\THC "-ID:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\include" -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\Include -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__ -D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_BFLOAT16_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_HALF2_OPERATORS__ --expt-relaxed-constexpr -gencode=arch=compute_89,code=compute_89 -gencode=arch=compute_89,code=sm_89 -std=c++17 --use_fast_math --allow-unsupported-compiler -c C:\Users\Administrator\AppData\Local\torch_extensions\torch_extensions\Cache\py39_cu118\filtered_lrelu_plugin\2e9606d7cf844ec44b9f500eaacd35c0-nvidia-geforce-rtx-4060-ti\filtered_lrelu_rd.cu -o filtered_lrelu_rd.cuda.o FAILED: filtered_lrelu_rd.cuda.o D:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\bin\nvcc --generate-dependencies-with-compile --dependency-output filtered_lrelu_rd.cuda.o.d -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_dllexport_assumed -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_none_assumed -Xcudafe --diag_suppress=field_without_dll_interface -Xcudafe --diag_suppress=base_class_has_different_dll_interface -Xcompiler /EHsc -Xcompiler /wd4068 -Xcompiler /wd4067 -Xcompiler /wd4624 -Xcompiler /wd4190 -Xcompiler /wd4018 -Xcompiler /wd4275 -Xcompiler /wd4267 -Xcompiler /wd4244 -Xcompiler /wd4251 -Xcompiler /wd4819 -Xcompiler /MD -DTORCH_EXTENSION_NAME=filtered_lrelu_plugin -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\torch\csrc\api\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\TH -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\THC "-ID:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\include" -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\Include -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__ -D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_BFLOAT16_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_HALF2_OPERATORS__ --expt-relaxed-constexpr -gencode=arch=compute_89,code=compute_89 -gencode=arch=compute_89,code=sm_89 -std=c++17 --use_fast_math --allow-unsupported-compiler -c C:\Users\Administrator\AppData\Local\torch_extensions\torch_extensions\Cache\py39_cu118\filtered_lrelu_plugin\2e9606d7cf844ec44b9f500eaacd35c0-nvidia-geforce-rtx-4060-ti\filtered_lrelu_rd.cu -o filtered_lrelu_rd.cuda.o [3/4] D:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\bin\nvcc --generate-dependencies-with-compile --dependency-output filtered_lrelu_ns.cuda.o.d -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_dllexport_assumed -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_none_assumed -Xcudafe --diag_suppress=field_without_dll_interface -Xcudafe --diag_suppress=base_class_has_different_dll_interface -Xcompiler /EHsc -Xcompiler /wd4068 -Xcompiler /wd4067 -Xcompiler /wd4624 -Xcompiler /wd4190 -Xcompiler /wd4018 -Xcompiler /wd4275 -Xcompiler /wd4267 -Xcompiler /wd4244 -Xcompiler /wd4251 -Xcompiler /wd4819 -Xcompiler /MD -DTORCH_EXTENSION_NAME=filtered_lrelu_plugin -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\torch\csrc\api\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\TH -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\THC "-ID:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\include" -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\Include -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__ -D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_BFLOAT16_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_HALF2_OPERATORS__ --expt-relaxed-constexpr -gencode=arch=compute_89,code=compute_89 -gencode=arch=compute_89,code=sm_89 -std=c++17 --use_fast_math --allow-unsupported-compiler -c C:\Users\Administrator\AppData\Local\torch_extensions\torch_extensions\Cache\py39_cu118\filtered_lrelu_plugin\2e9606d7cf844ec44b9f500eaacd35c0-nvidia-geforce-rtx-4060-ti\filtered_lrelu_ns.cu -o filtered_lrelu_ns.cuda.o FAILED: filtered_lrelu_ns.cuda.o D:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\bin\nvcc --generate-dependencies-with-compile --dependency-output filtered_lrelu_ns.cuda.o.d -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_dllexport_assumed -Xcudafe --diag_suppress=dll_interface_conflict_none_assumed -Xcudafe --diag_suppress=field_without_dll_interface -Xcudafe --diag_suppress=base_class_has_different_dll_interface -Xcompiler /EHsc -Xcompiler /wd4068 -Xcompiler /wd4067 -Xcompiler /wd4624 -Xcompiler /wd4190 -Xcompiler /wd4018 -Xcompiler /wd4275 -Xcompiler /wd4267 -Xcompiler /wd4244 -Xcompiler /wd4251 -Xcompiler /wd4819 -Xcompiler /MD -DTORCH_EXTENSION_NAME=filtered_lrelu_plugin -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\torch\csrc\api\include -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\TH -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\lib\site-packages\torch\include\THC "-ID:\CUDA\CUDA11.3\NVIDIA GPU Computing Toolkit\include" -ID:\anaconda\envs\pytorch2.3.1\Include -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__ -D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_BFLOAT16_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_HALF2_OPERATORS__ --expt-relaxed-constexpr -gencode=arch=compute_89,code=compute_89 -gencode=arch=compute_89,code=sm_89 -std=c++17 --use_fast_math --allow-unsupported-compiler -c C:\Users\Administrator\AppData\Local\torch_extensions\torch_extensions\Cache\py39_cu118\filtered_lrelu_plugin\2e9606d7cf844ec44b9f500eaacd35c0-nvidia-geforce-rtx-4060-ti\filtered_lrelu_ns.cu -o filtered_lrelu_ns.cuda.o ninja: build stopped: subcommand failed. Failed!怎么解决
最新发布
06-30
解决方案：检查CUDA内核中的内存越界访问 #### 7. **替代解决方案** 若仍失败，尝试： - 使用Docker环境（如`nvcr.io/nvidia/pytorch:22.04-py3`） - 改用预编译版本（如有） - 在GitHub Issues中搜索特定...
AWS使用小记之EC2(Elastic Compute Cloud)
blade2001的专栏
12-23 1万+
服务 全称 说明 URL CloudFront Amazon CloudFront 延迟短、价格低的内容传递服务 http://aws.amazon.com/cloudfront/ CloudWatch Amazon CloudWatch 云资源监测，如CPU利用率、磁盘读写、网络流量等，用于EC2
AWS服务监控之EC2内存监控
fxtxz2的专栏
12-23 3837
问题 需要监控EC2的Linux服务的内存使用情况，因为EC2默认是不会对内存进行监控的，具体如下图： 思路 使用CloudWatch对EC2的进行监控，主要流程如下： 1.为ec2的管理用户授予相关权限； 2.为ec2的Linux机器安装CloudWatch的代理客户端程序； 3.在CloudWatch的页面查看效果 解决 CloudWatchAgentServerPolicy权限 为EC2的IAM角色授予CloudWatchAgentServerPolicy权限，具体操作如下： ...
EC2
qq_42675807的博客
04-01 1711
Amazon EC2 安全并且可以调整大小的云计算容量。根据需要启动应用程序，无需预先承诺。 每月 750 个小时多实例使用 12个月免费 创建账户，开始免费试用>> Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 是一种 Web 服务，可在云中提供大小可调的计算容量。该服务旨在让开发人员能更轻松地进行 Web 级的计算。 Amazon EC2 的 Web 服务接口非常简单，让您可以轻松获取和配置容量。使用该服务，您可以完全控制您的计算资源，并可以在成熟的
EC2（elastic compute cloud，弹性计算云，又称EC2实例）
weixin_30379911的博客
04-01 4222
（一）定义：EC2和实例EC2（elastic compute cloud，弹性计算云）,即云中的虚拟服务器。 是用于在云中创建和运行虚拟机的 Amazon Web 服务。简言之，EC2就是一部具有无限采集能力的虚拟计算机，用户能够用来执行一些处理任务。EC2是一种可选择的虚拟集群的服务模型。EC2实例：用户创建好AMI后，实际运行的系统称为一个实例（instance）。AWS 将这些虚拟机称为“...
什么是EC2
qq_15821487的博客
03-05 489
用户可以根据需求选择不同配置的虚拟机（称为 EC2 实例），这些实例可以运行多种操作系统（如 Linux、Windows 等），并可以根据业务需求动态调整计算资源。2. 多种实例类型：AWS 提供了多种类型的 EC2 实例，包括计算优化型、内存优化型、存储优化型等，以满足不同的应用场景。3. 安全与隔离：通过虚拟私有云（VPC）、安全组等功能，用户可以将实例部署在隔离的网络环境中，保障数据的安全。通过 EC2，用户可以在云中快速部署和管理计算资源，而无需购买和维护物理服务器。
EC2 介绍（一）
deeravenger
06-29 1846
  一、一个广为传播的经典故事     话说NYT有一大票1851-1922年间扫描的1100万份文章，要从TIFF图档格式转换为PDF，由于数量实在太庞大，转换起来不但耗时甚久，也需要极大数量的机器。最后NYT的工程师将所有文档传到S3放着，然后到EC2开了100个Instance，再装个Hadoop利用这100台电脑跑分布运算，结果是只花了24小时和大约3000美金就搞定（由于处理速...
EC2简介
weixin_42230010的博客
02-04 2804
作为AWS云计算组件中充当资源的组件。EC2的特性如何访问EC2AWS提供了非常多的方法方便您来访问EC2实例EC2实例的计费类型EC2的实例计费类型有很多种，每一种都有自己的使用场景，不同的客户可能对计费类型的需求也不一样。这是最基本的实例计费类型，也应该是使用率最高的类型了。这种实例是用多少收费多少，精确到秒。在实例处于状态的时候，AWS不会收取你关于EC2的任何费用。只有在实例处于状态的时候，才会产生花销。
使用ec2-tags-env将AWS EC2标签转换为环境变量
EC2用户可以自定义虚拟机的配置，包括操作系统、内存、实例类型、网络设置等，这使得EC2成为了云服务领域中一项非常灵活且功能强大的服务。 2. AWS IAM概念 AWS Identity and Access Management（IAM）是一个Web...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值