一次混杂程序跑在一台机器上的内存排查 (1)

  • 早晨巡检的时候,发现一台机器的内存使用量又到了接近100%。这台机器里面是一台测试机器,里面跑了许多java程序,mongodb,fastdfs等,是综合测试机器,64GB的内存,但是最近情况有些不稳定。

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  • 使用命令
ps aux | sort -k 4 -n | awk '{print $4" "$11$12$13}' | tail -n 10

排查,发现,fdfs的storage服务占用了接近40%的内存,一般测试环境不应该有这么大的内存占用的。

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  • 查看fdfs的storage应用,如下。有可能是由于磁盘问题,导致内存占用增加,只是有可能。

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总结:

  • 日常巡查中,内存指标很重,如果长期居高不下,需要使用ps命令去观察究竟是哪个程序在跑这么高
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
在规划 PGXC 安装时,端口及其他资源的合理配置对于系统稳定性和可维护性至关重要。PGXC 是一个分布式数据库系统,其组件包括 Coordinator、GTMs、DataNodes 和全局事务管理器(GTM),每个组件都需要独立的端口和资源分配。 ### 端口规划 PGXC 各组件默认使用不同的端口范围,避免端口冲突是安装配置的关键。例如 Coordinator 节点通常使用 5432 作为默认端口,GTM 节点使用 5433,DataNode 节点使用 5434。如果多个 PGXC 实例部署在同一台机器上,则应为每个实例分配不同的端口范围,确保组件之间不会互相干扰。此外,GTM 代理(gtm_proxy)通常使用 6666 端口,用于协调 GTM 的连接请求。如果部署多个 gtm_proxy 实例,应分别为其分配不同的端口,如 6667、6668 等。 ```bash # 示例:pgxc_ctl 配置文件中的端口设置 pgxcInstallDir=/opt/pgxc pgxcOwner=postgres coordMasterPort=5432 coordSlavePort=5433 gtmPort=5433 gtmProxyPort=6666 datanodeMasterPort=5434 datanodeSlavePort=5435 ``` 在实际部署中,应根据集群规模和网络拓扑调整端口配置,确保通信畅通且避免端口冲突[^1]。 ### 资源规划 PGXC 的资源规划包括 CPU、内存、磁盘和网络带宽的合理分配。Coordinator 节点负责接收客户端请求并进行查询解析和执行计划生成,因此需要较的 CPU 和内存资源。DataNode 节点负责实际数据存储和查询执行,通常需要较大的磁盘空间和较的 I/O 性能。GTM 节点用于管理全局事务标识符(GID),其性能直接影响事务并发能力,因此建议部署在具有低延迟和吞吐量的网络环境中。 内存方面,每个节点的共享缓冲区和工作内存应根据数据量和并发连接数进行调整。例如,Coordinator 节点的 `shared_buffers` 建议设置为系统内存的25%,而 DataNode 节点可以适当增加该值以提查询性能。GTM 节点的内存主要用于事务日志缓存,建议设置较的 `gtm_max_connections` 和 `gtm_shared_buffers` 参数以提升事务处理能力。 ### 网络规划 PGXC 集群内部通信频繁,尤其是 Coordinator 与 DataNode 之间、GTM 与 Coordinator 之间,因此需要确保网络带宽充足且延迟较低。建议将所有节点部署在同一局域网内,使用速交换机连接,并配置专用网络接口用于集群内部通信。此外,应为每个节点配置静态 IP 地址,并在 `/etc/hosts` 文件中配置主机名解析,确保节点间通信稳定可靠。 ### 可用与容灾规划 为确保 PGXC 集群的可用性,建议为 Coordinator、DataNode 和 GTM 节点配置主备复制。主备节点之间通过流复制机制保持数据同步,故障切换时由 GTM 代理自动完成。主备节点应部署在不同的物理服务器上,以避免单点故障。GTM 节点建议部署多个实例,并通过 gtm_proxy 进行负载均衡,确保全局事务管理的可用性。 ### 存储规划 PGXC 的 DataNode 节点存储实际数据,因此应使用性能存储设备,如 SSD 或 NVMe 磁盘,并采用 RAID 或 LVM 技术提磁盘冗余性和性能。数据目录应合理划分,避免不同节点的数据文件混杂存放,建议为每个 DataNode 实例分配独立的挂载点。此外,应定期监控磁盘使用情况,确保数据增长不会导致磁盘空间不足。 ### 监控与日志管理 PGXC 提供了丰富的监控接口,可通过内置视图(如 `pg_stat_replication`、`pgxc_node`)查看节点状态和复制情况。建议启用日志归档功能,将日志文件集中存储以便审计和故障排查。同时,可使用第三方监控工具(如 Prometheus + Grafana)对系统性能指标进行可视化监控,确保集群稳定运行[^1]。 ---
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