解决MongoDB占用内存过大频繁死机的方法详解

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型.Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引. 先 ps 一下看看.

对集合执行一个大排序操作(如聚合),出现以下错误:(测试版本:MongoDB 3.0.6) > db.bigdata.aggregate( {$group : {_id : "$range", total : { $sum : 1 }}}, {$sort : {total : -1}} ); #... aggregate failed at Error (<anonymous>) at doassert (src/mongo/shell/assert.js:11:14

(需要安装psutil 用来获取服务器资源,以及pymongo驱动)#pip install psutil #pip install pymongo #vim memory_monitory.py 文件内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import psutil import socket import time from pymongo import MongoClient mongodbIp = '192.168.200.1

 基本思想 将MongoDB用作内存数据库(in-memory database),也即,根本就不让MongoDB把数据保存到磁盘中的这种用法,引起了越来越多的人的兴趣.这种用法对于以下应用场合来讲,超实用: 置于慢速RDBMS系统之前的写操作密集型高速缓存 嵌入式系统 无需持久化数据的PCI兼容系统 需要轻量级数据库而且库中数据可以很容易清除掉的单元测试(unit testing) 如果这一切可以实现就真是太优雅了:我们就能够巧妙地在不涉及磁盘操作的情况下利用MongoDB的查询/检索功能.可

以限制mongodb的内存大小为例. mkdir /cgroup/memory/test/ echo 50M > /cgroup/memory/test/memory.limit_in_bytes echo 50M > /cgroup/memory/test/memory.memsw.limit_in_bytes cgexec -g memory:test mongod -port 27017 --bind_ip 127.0.0.1 --dbpath /var/lib/mongo 通过cgro

从MongoDB 3.4开始,默认的WiredTiger内部缓存大小是以下两者中的较大者: 50%(RAM-1 GB),或 256 MB 例如,在总共有4GB RAM的系统上,WiredTiger缓存将使用1.5GB RAM(). 相反,总内存为1.25 GB的系统将为WiredTiger缓存分配256 MB,因为这是总RAM的一半以上减去1 GB(). // 4GB 0.5 * (4 GB - 1 GB) = 1.5 GB // 1.25GB 0.5 * (1.25 GB - 1 GB) =

查询及删除重复记录的SQL语句1.查找表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(Id)来判断select * from 表 where  Id in (select Id from 表 group by Id having count(Id) > 1) 2.删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(Id)来判断,只留有rowid最小的记录DELETE from 表 WHERE (id) IN ( SELECT id FROM 表 GROUP BY id HAVING COUNT(id)

解决办法:1.win7下以管理员权限运行 2.修改时区 需要文件(前半部分路劲可能不同,以自己的安装路径为准):a:D:\oracle\product\10.2.0\db_1\WJLMGQS-PC_WJLMGQS\sysman\config\emd.propertiesb:D:\oracle\product\10.2.0\db_1\sysman\config\emd.propertiesc:D:\oracle\product\10.2.0\db_1\sysman\admin\supportedt

第一种:(调用系统API)首先引入两个命名空间 复制代码 代码如下: using System.Runtime.InteropServices;using System.Reflection; 导入API 复制代码 代码如下: [DllImport("user32.dll")]public static extern IntPtr LoadCursorFromFile(string fileName);[DllImport("user32.dll")]public

目录 1.处理数组时出现内存溢出 2.使用sql查询数据,查出来很多,导致内存溢出 3.假定日志中存放的记录数为500000条,那么解决方案如下 4.上传excel文件时,出现内存溢出的情况 什么是内存溢出 内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存. 引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种: 1 内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据: 2 集合类中有对对象的引用,使用完后未清空: 3 代码中存在死循环

我们可以把互联网上搬运数据的程序看成小蚂蚁,它们需要采集不同的食物带回洞里存储.但是大家也知道白蚁泛滥的事件,在我们的网络环境里,如果爬虫都集中在某几个位置,最直接的结果就是这个网站的拥挤.对于我们这些网站访问者而言也不是好事情,首先网页的页面会被卡住.网站的管理人员面对爬虫过多,这时候就要进行一系列的限制措施了,这里小编分了两个大的应对方向,从不同的角度进 行分析爬虫过多的解决思路. 一.识别爬虫 1. HTTP请求头 这算是最基础的网络爬虫识别了,正常的网络访问者都是通过浏览器对网站进行访问

1. 小整数对象池 整数在程序中的使用非常广泛,Python为了优化速度,使用了小整数对象池, 避免为整数频繁申请和销毁内存空间. Python 对小整数的定义是 [-5, 256] 这些整数对象是提前建立好的,不会被垃圾回收.在一个 Python 的程序中,无论这个整数处于LEGB中的哪个位置, 所有位于这个范围内的整数使用的都是同一个对象.同理,单个字母也是这样的. In [1]: a=-5 In [2]: b=-5 In [3]: a is b Out[3]: True In [4]: a