如何处理僵尸进程? (www.linuxprobe.com)

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如果你经常使用 Linux,你应该遇到这个术语“僵尸进程”。 那么什么是僵尸进程? 它们是怎么产生的? 它们是否对系统有害? 我要怎样杀掉这些进程? 下面将会回答这些问题。

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@Linux就该这么学 2017-12-22 11:55分享 / 0个评论
赞过的人: 技术头条 Linux就该这么学
要不要再学学下面的文章?
JVM 源码分析之一个 Java 进程究竟能创建多少线程 (club.perfma.com)
虽然这篇文章的标题打着JVM源码分析的旗号,不过本文不仅仅从 JVM 源码角度来分析,更多的来自于 Linux Kernel 的源码分析,今天要说的是 JVM 里比较常见的一个问题。
by @PerfMa社区 2020-03-12 09:51 分享 查看详情
给 Retrofit 嵌套动态代理,高效处理运营打点难题 (mp.weixin.qq.com)
相信大部分朋友都经历过,运营突然来要求,要给某部分接口带上某个参数(这个参数可能是from,表示当前在哪个页面;或者是duration,表示当前界面停留了多久)。这个时候,最直接的做法就是,直接加呗~ 有些接口还被多个界面调用,要改代码的界面可能是十多个,也可能是大几十个。
by @code小生 2020-01-05 21:31 分享 查看详情
日处理数据量超10亿:友信金服基于Flink构建实时用户画像系统的实践 (yq.aliyun.com)
当今生活节奏日益加快,企业面对不断增加的海量信息,其信息筛选和处理效率低下的困扰与日俱增。由于用户营销不够细化,企业 App 中许多不合时宜或不合偏好的消息推送很大程度上影响了用户体验,甚至引发了用户流失。在此背景下,友信金服公司推行全域的数据体系战略,通过打通和整合集团各个业务线数据,利用大数据、人工智能等技术构建统一的数据资产,如 ID-Mapping、用户标签等。友信金服用户画像项目正是以此为背景成立,旨在实现“数据驱动业务与运营”的集团战略。目前该系统支持日处理数据量超 10 亿,接入上百种合规数据源。
by @可耐芊小仙女 2019-12-30 15:47 分享 查看详情
轻松构建基于 Serverless 架构的弹性高可用音视频处理系统 (yq.aliyun.com)
随着计算机技术和 Internet 的日新月异,视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐,而在当前, 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善, 如果想要搭建视频点播类应用,告别刀耕火种, 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍,以阿里云为例:
by @可耐芊小仙女 2019-12-13 15:40 分享 查看详情
如何分析及处理 Flink 反压? (yq.aliyun.com)
反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。
by @可耐芊小仙女 2019-11-28 16:48 分享 查看详情
双11核心系统100%上云 !阿里数据库处理峰值远超传统厂商 (yq.aliyun.com)
双11是一次大规模的全社会协作,要想让业务流、信息流和资金流做到顺畅、及时和精准地在整个双11系统中完成同步和读写,数据库是非常关键的技术环节。今年双11期间,阿里自研数据库产品OceanBase、POLARDB以及其他多款数据库产品的共同支持下,保证了双11开始前15分钟整个系统没有任何抖动,数亿用户顺畅购物。张建锋在双11的媒体沟通会上透露,在双11的交易中,OceanBase和POLARDB每秒处理峰值都远远超越传统Oracle数据库。据悉,今年双11期间OceanBase数据库处理峰值达到6100万次/秒,POLARDB数据库处理峰值达到8700万次/秒。
by @可耐芊小仙女 2019-11-25 15:07 分享 查看详情
Apache Flink 的迁移之路,2 年处理效果提升 5 倍 (yq.aliyun.com)
我们最开始是以 standalone cluster 的模式部署。从 2017 年上半年开始,我们逐步把 Game Analytics 中一些小流量的 etl-job 迁移到 Flink,到 4 月份时,已经将产品接收各版本 SDK 数据的 etl-job 完全迁移至 Flink,并整合成了一个 job。形成了如下的数据流和 stream graph:
by @可耐芊小仙女 2019-11-15 15:18 分享 查看详情
6张时序图!谈谈Tomcat请求处理流程 (mp.weixin.qq.com)
很多东西在时序图中体现的已经非常清楚了,没有必要再一步一步的作介绍,本文以图为主,然后对部分内容加以简单解释。
by @code小生 2019-11-11 09:50 分享 查看详情
深入了解 Flink 网络栈(二):监控、指标和处理背压 (yq.aliyun.com)
在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制。作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在。本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步研究网络栈微调的话题。
by @可耐芊小仙女 2019-11-08 15:56 分享 查看详情
6张时序图!谈谈Tomcat请求处理流程 (mp.weixin.qq.com)
很多东西在时序图中体现的已经非常清楚了,没有必要再一步一步的作介绍,本文以图为主,然后对部分内容加以简单解释。
by @code小生 2019-09-22 16:58 分享 查看详情