手动释放Linux内存

一台机子监控报警,内存free的空间过小了,基本都被cached掉了,应用以外的数据操作将变慢,甚至可能会用到swap,就搜了一下,用手工的办法释放了部分内存。

环境: OS: CentOS 6.3

场景:
--释放前,free的值比较小了
[root@develop ~]# free -m
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:         64378      59984       994          0       1908      51181
-/+ buffers/cache:      10294      54083
Swap:        32255          9      32246
同步过程
--将缓存数据先刷到磁盘
[root@develop ~]# more /proc/sys/vm/drop_caches
0
[root@develop ~]# sync
[root@develop ~]# echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches
[root@develop ~]# free -m
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:         64378      18034      46344          0          4       8986
-/+ buffers/cache:       9042      55335
Swap:        32255          9      32246

--重新改回去
[root@develop ~]# echo 0 > /proc/sys/vm/drop_caches
其他说明:
/proc/sys/vm/drop_caches (since Linux 2.6.16)
Writing  to  this  file  causes the kernel to drop clean caches,
dentries and inodes from memory, causing that memory  to  become
free.

to free pagecache,use echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches; 
to free dentries and inodes,use echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches;
to free pagecache,dentries and inodes,use echo 3 >/proc/sys/vm/drop_caches.

Because this is a non-destructive operation  and  dirty  objects
are not freeable, the user should run sync(8) first.
这个办法并不是一个治标的办法,不过可以结合ulimit来限制用户的内存分配

参考:
http://hi.baidu.com/xingxuejun/item/36be551db5224f16e2f9864a

转载于:https://my.oschina.net/Kenyon/blog/199521

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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