memory

Flume 是一个分布式、可靠、和高可用的 海量日志聚合的系统 ，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； 同时，Flume提供 对数据进行简单处理，并 写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume 是一个专门设计用来从大量的源，推送数据到Hadoop生态系统中各种各样存储系统中去的，例如HDFS和HBase。 Guide : http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 体系架构 Flume的数据流由 事件(Event) 贯穿始终。 事件 是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agent外部的Source生成，当 Source捕获事件 后会进行特定的格式化，然后Source会把事件推入(单个或多个) Channel 中。你可以把Channel看作是一个缓冲区，它将保存事件直到 Sink处理 完该事件。Sink负责持久化日志或者把事件推向另一个Source。 Flume以 Flume Agent 为 最小的独立运行单位 。一个Agent就是一个JVM。 单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成。 一个Flume Agent可以连接一个或者多个其他的Flume Agent；一个Flume Agent也可以从一个或者多个Flume Agent接收数据。 注意

为什么需要cache memory 在思考cache是什么之前我们首先先来思考第一个问题：我们的程序是如何运行起来的？我们应该知道程序是运行在 RAM之中，RAM 就是我们常说的DDR（例如 DDR3、DDR4等）。我们称之为main memory（主存）当我们需要运行一个进程的时候，首先会从Flash设备（例如，eMMC、UFS等）中将可执行程序load到main memory中，然后开始执行。在CPU内部存在一堆的通用寄存器（register）。如果CPU需要将一个变量（假设地址是A）加1，一般分为以下3个步骤： CPU 从主存中读取地址A的数据到内部通用寄存器 x0（ARM64架构的通用寄存器之一）。 通用寄存器 x0 加1。 CPU 将通用寄存器 x0 的值写入主存。 我们将这个过程可以表示如下： 其实现实中，CPU通用寄存器的速度和主存之间存在着太大的差异。两者之间的速度大致如下关系： CPU register的速度一般小于1ns，主存的速度一般是65ns左右。速度差异近百倍。因此，上面举例的3个步骤中，步骤1和步骤3实际上速度很慢。当CPU试图从主存中load/store 操作时，由于主存的速度限制，CPU不得不等待这漫长的65ns时间。如果我们可以提升主存的速度，那么系统将会获得很大的性能提升。如今的DDR存储设备，动不动就是几个GB，容量很大

一、前言 　　 从研究生开始到工作半年，陆续在接触MCU SOC这些以CPU为核心的控制器，但由于专业的原因一直对CPU的内部结构和工作原理一知半解。今天从一篇博客中打破一直以来的盲区。特此声明，本文设计思想及代码均源于如下博文，这里仅用于自己学习记录，以及分享心得之用。 简易CPU的设计和实现_阡飞陌-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_36077867/article/details/82286612 二、简易CPU结构与工作原理概述 用下原文中的结构图： 　　 CPU核心模块包括控制器、程序计数器（PC）、存储器（memory）、译码器和算术逻辑单元（ALU）。控制器负责指挥调度各个模块正常工作：PC每到达一个数阶段内，均会进行取指令->译码->执行指令。取指令从memory中取出PC值指向地址的数据，之后数据传入译码器翻译为具体操作目的，最后根据这一目标来让ALU完成算数和逻辑运算，并将运算结果保存到memory指定地址。memory的内容就是在我们之前玩单片机时用IDE将C/C++等高级语言转化成的比特流，里边包括了代码指令、临时变量及所有需要保存的数据数值。 三、设计代码与仿真分析 　　以下代码仅是对转载博客中进行了少许改动，并无实质变化。 1 `timescale 1ns / 1ps 2 3 // Description: 4 //

环境说明 使用了腾讯云的免费试用的1CPU/1GB服务器，通过 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 命令启动kafka服务，出现以下错误： OpenJDK 64 -Bit Server VM warning: If the number of processors is expected to increase from one , then you should configure the number of parallel GC threads appropriately using -XX:ParallelGCThreads = N OpenJDK 64 -Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory ( 0x00000000c0000000 , 1073741824 , 0 ) failed ; error = 'Cannot allocate memory' ( errno = 12 ) # # There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue . # Native memory allocation ( mmap ) failed to map

一、Zabbix监控PHP-FPM应用实战 Nginx+PHP-FPM是目前最流行的LNMP架构，在基于PHP开发的系统下，对这些系统性能的监控，主要是关注PHP-FPM的运行状态，那么什么是PHP-FPM呢？PHP-FPM是一个PHP FastCGI管理器，它提供了更好的PHP进程管理方式，可以有效控制内存和进程、可以平滑重载PHP配置，对于ZPHP5.3.3之前的PHP来说，它是一个补丁包，而从PHP5.3.3版本开始，PHP内部已经集成了php-fpm模块，意味着被PHP官方收录了。在编译PHP时需指定参数“--enable-fpm”来开启PHP-FPM。 1）启用php-fpm状态功能 操作如下： 1）安装nginx [root@agent ~]# yum -y install zlib pcre pcre-devel openssl openssl-devel [root@agent ~]# wget http://nginx.org/download/nginx-1.14.1.tar.gz [root@agent ~]# tar zxf nginx-1.14.1.tar.gz -C /usr/src [root@agent ~]# cd /usr/src/nginx-1.14.1/ [root@agent nginx-1.14.1]# ./configure -