我们有一个服务器在运行Sidekiq4.2.9rails4.2.8MRI2.1.9此服务器定期从外部API生成一些导入，对它们执行一些计算并将这些值保存到数据库中。大约3周前服务器开始挂起，正如我从NewRelic看到的(以及当ssh连接到它时)-随着时间的推移它消耗越来越多的内存，最终占用所有可用的RAM，然后服务器挂起。我已经阅读了一些关于rubyGC工作原理的文章，但仍然无法理解，为什么在~5:30AM堆大小从~2.3M跳到3M，此时仍有1M空闲堆槽可用(GC设置默认)类似行为，下午3:35:所以，问题是:如何让Ruby填充空闲堆槽而不是从操作系统请求新槽？如何让它释放空闲堆
在下面的代码中使用了include模块。如果删除包含模块，那么我看到它的方式也会创建一个实例方法。那为什么用户包含模块？http://github.com/rails/rails/blob/master/activerecord/lib/active_record/associations.rb#L1416includeModule.new{class_eval 最佳答案 首先让我们弄清楚一件事。当他们在class_eval中调用super时——这与他们使用includeModule.new{}的原因完全无关。事实上，在destro
我远未完全理解C++链接器的工作原理，我对此有一个具体问题。假设我有以下内容:Utils.hnamespaceUtils{voidfunc1();voidfunc2();}Utils.cpp#include"some_huge_lib"//Neededonlybyfunc2()namespaceUtils{voidfunc1(){/*Dosomething*/}voidfunc2(){/*Makeuseofsomefunctionsdefinedinsome_huge_lib*/}}main.cppintmain(){Utils::func1()}我的目标是生成尽可能小的二进制文件
我远未完全理解C++链接器的工作原理，我对此有一个具体问题。假设我有以下内容:Utils.hnamespaceUtils{voidfunc1();voidfunc2();}Utils.cpp#include"some_huge_lib"//Neededonlybyfunc2()namespaceUtils{voidfunc1(){/*Dosomething*/}voidfunc2(){/*Makeuseofsomefunctionsdefinedinsome_huge_lib*/}}main.cppintmain(){Utils::func1()}我的目标是生成尽可能小的二进制文件
在学习过程中我遇到了以下错误:prog.go:18:notenoughargumentsincalltomethodexpressionJSONParser.Parse在我的测试程序中(https://play.golang.org/p/PW9SF4c9q8):packagemaintypeSchemastruct{}typeJSONParserstruct{}func(jsonParserJSONParser)Parse(toParse[]byte)([]Schema,int){varschema[]Schema//whateverparsinglogicreturnschema,0
在学习过程中我遇到了以下错误:prog.go:18:notenoughargumentsincalltomethodexpressionJSONParser.Parse在我的测试程序中(https://play.golang.org/p/PW9SF4c9q8):packagemaintypeSchemastruct{}typeJSONParserstruct{}func(jsonParserJSONParser)Parse(toParse[]byte)([]Schema,int){varschema[]Schema//whateverparsinglogicreturnschema,0
我有一台Linux机器，其内存快照(根据/proc/meminfo)如下:MemTotal:16413388kBMemFree:48296kBBuffers:193600kBCached:1986448kBSwapCached:874512kBActive:15034264kBInactive:713672kBHighTotal:0kBHighFree:0kBLowTotal:16413388kBLowFree:48296kBSwapTotal:8385920kBSwapFree:4682408kBDirty:3124kBWriteback:0kBMapped:13005560kBSl
我有一台Linux机器，其内存快照(根据/proc/meminfo)如下:MemTotal:16413388kBMemFree:48296kBBuffers:193600kBCached:1986448kBSwapCached:874512kBActive:15034264kBInactive:713672kBHighTotal:0kBHighFree:0kBLowTotal:16413388kBLowFree:48296kBSwapTotal:8385920kBSwapFree:4682408kBDirty:3124kBWriteback:0kBMapped:13005560kBSl
背景我们有大约20个linuxBlade库。有些运行Suse，有些运行Redhat。ALL共享NAS空间，包含以下3个文件夹:/NAS/app/java-指向JavaJDK安装的符号链接(symboliclink)。当前版本1.5.0_10/NAS/app/lib-指向我们应用程序版本的符号链接(symboliclink)。/NAS/data-写入输出的目录我们所有的机器都有2个处理器(超线程)，具有4gb的物理内存和4gb的交换空间。我们将每台机器在给定时间可以处理的“作业”数量限制为6个(这个数字可能需要更改，但这不属于当前问题，因此请暂时忽略它)。我们的一些作业将最大堆大小设置为
背景我们有大约20个linuxBlade库。有些运行Suse，有些运行Redhat。ALL共享NAS空间，包含以下3个文件夹:/NAS/app/java-指向JavaJDK安装的符号链接(symboliclink)。当前版本1.5.0_10/NAS/app/lib-指向我们应用程序版本的符号链接(symboliclink)。/NAS/data-写入输出的目录我们所有的机器都有2个处理器(超线程)，具有4gb的物理内存和4gb的交换空间。我们将每台机器在给定时间可以处理的“作业”数量限制为6个(这个数字可能需要更改，但这不属于当前问题，因此请暂时忽略它)。我们的一些作业将最大堆大小设置为
