sar -r でメモリ使用状況を確認する - ablog
# sar -r 00:00:00 kbmemfree kbmemused %memused kbmemshrd kbbuffers kbcached kbswpfree kbswpused %swpused 00:10:00 220216 3875156 94.62 0 289288 1707500 2024592 72536 3.46 00:20:00 215180 3880192 94.75 0 289312 1707672 2024592 72536 3.46 00:30:00 214552 3880820 94.76 0 289340 1707804 2024592 72536 3.46 kbmemfree: 物理メモリの空き容量 kbmemused: 使用中の物理メモリ量 %memused: 物理メモリ使用率 kbbuffers: カーネル内のバッファとして使用されている物理メ
Determining free memory on Linux | Scout APM Blog
When checking the amount of free memory on a Linux server, it’s easy to think you’re running out of memory when you’re not. For example, here’s the output of free -m on a server with 4GB of RAM: With a quick glance, you might start sweating. Only 39 MB of free memory? Put down the antacid – you’ve got a lot more free memory than you think. Memory Caching & Buffers Reading data from a disk is far s
Linux におけるスレッド数の上限 | yunabe.jp
並行 (Concurrent) 処理を実装する方法としてスレッドは非常に強力なツールです。 スレッドを使えば同時に1つの処理しか行えない既存のプログラムに大きな修正を加えることなく、 並行処理を実装することが可能です。 またイベントとコールバックを複雑に組み合わせた非同期的なプログラムに比べて、 同期的なプログラム (例えばファイルの読み込みにコールバックが出てきたりしない普通のプログラム)は プログラムの流れを自然に書くことができ、 可読性・保守性・テスト、デバッグのしやすさの面で遥かに優れています。 スレッドを使うとプログラムをそれほど複雑・難読化にせずに並行処理が実装できます。 一方でスレッドを使った並行処理には欠点もあります。 欠点の1つは、スレッドモデルでは1つの処理に対して1つのスレッドを用意するので、 システムのスレッド数の上限で同時に行える処理の数が決まってしまう点です。
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