在電腦硬件中，CPU和顯卡、內存均是重中之重，因此我們在選擇這些核心硬件一定要慎重考慮。下面就讓小編帶你去看看計算機新手必備內存實用知識，希望能幫助到大家!

內存總是不夠?HBase&GeoMesa配置優化了解一下

1、先熟悉一下HBase的內存模型

HBase系統中有兩塊大的內存管理模塊，一塊是MemStore

，一塊是BlockCache，前置是用于集群寫入所屬內存，而后者用于緩存熱數據，提供查詢速度。這兩者均可以通過配置文件進行配置。當前集群均配置了0.4和0.4的比例。而考慮到HBase集群是多寫少讀的情景，為此而引入了MSLAB機制來優化HBase的MemStore

負擔。內存的使用率會呈現很優美的鋸齒圖形。

2、分析內存使用率和業務關系

起初認為是讀寫業務量已經超過了集群負載能力，但集群業務也不大，寫和讀的TPS，帶寬吞吐量均未達到集群限定的能力，而且CPU利用率大多半都被GC占用，但內存就是持高不下，即使業務了停了一天，內存還是不怎么下降，很明顯和業務量無關。那么和compaction有關?經觀察的確可以看compact時特別消耗時間。此時感覺看到了希望，調整各個參數，把compact操作提升了10+倍之后，內存還是持高不下

。剩下最根治的辦法就是分析內存，看一下內存數據都是什么?有無內存泄露問題。

3、分析dunp文件

節點dump下regionserver的內存，分析發現內存中有50個RpcServer.FifoRWQ.default.read.handler線程，每個線程持有了1.2%左右的總內存，那么所有的線程持有的內存占有量大于為50__1.2%=60%。隨著查詢次數增多，線程持續的內存還會持續增加，如下圖。

分析每一個線程持有的內存數據，全部都是業務信息。

那么繼續分析，此業務信息所屬對象：org.locationtech.geomesa.filter.factory.FastFilterFactory。而對比同規模的集群，的確是此異常集群開啟了GeoMesa特性。找到問題所在，那就看源碼分析是唯一出路。

導致集群隨著查詢次數增多，內存一直持續不下。能否去掉此處緩存策略呢?為什么緩存此查詢信息呢，目的就是為了減少同樣的查詢再次被優化的步驟。那么我們查詢添條件key有沒有重復使用，此處有個嚴格規定，就是key中不僅保證使用相同的GeoMesa函數還有使用相同的參數，基于這個原則，業務上查詢條件是沒有重復的。我們配置了可選參數useFilterCache，默認是開啟的，沒必要緩存此查詢條件，應予以刪除。

結論

在配置文件中添加了useFilterCache參數，默認是開啟的，根據業務需要選擇開始和關閉filterCache特效。經分析我們業務場景沒必要緩存此查詢條件，應予以關閉。優化后的集群內存使用率情況就恢復了正常狀態。

計算機內存和CPU的基礎知識

內存的基本單元是一個字節。一臺有32兆內存的電腦大概能容納3200萬字節的信息。在內存里的每一個字節通過一個唯一的數字來標識作為它的地址，如圖1.4展示的一樣。

通常內存都是大塊大塊地使用而不是單個字節。在PC機結構中，命名了這些內存大塊，如圖1.2展示的一樣。

在內存里的數據都是數字的。字符通過用數字來表示字符的字符編碼來儲存。其中一個最普遍的字符編碼稱為ASCII的編碼是Unicode。在這兩種編碼中最主要的區別是ASCII使用一個字節來編碼一個字符，但是Unicode每個字符使用兩個字節(或一個字)。例如ASCII使用來表示字符大寫A;Unicode使用來表示。因為ASCII使用一個字節，所以它僅能表示256種不同的字符。Unicode將ASCII的值擴展成一個字，允許表示更多的字符。這對于表示全世界所有的語言非常重要。

CPU

中央處理器(CPU)是執行指令的物理設備。CPU執行的指令通常非常簡單。指令可能要求他們使用的數據存儲在一個CPU稱為寄存器的特殊儲存位置中。CPU可以比訪問內存更快地訪問寄存器里的數據。然而，在CPU里的寄存器是有限的，所以程序員必須注意只保存現在使用的數據到寄存器中。各類CPU執行的指令組成了該CPU的機器語言。機器語言擁有比高級語言更基本的結構。機器語言指令被編碼成未加工的數字，而不是友好的文本格式。為了更有效的運行，CPU必須能很快地解釋一個指令的目的.機器語言就是為了這個目的設計的，而不是讓人們更容易理解而設計。一個其他語言寫的程序必須轉換成CPU的本地機器語言，才能在電腦上運行。編譯器是一個將用用程序語言寫的程序翻譯成特殊結構的電腦的機器語言的程序。通常，每一種類型的CPU都有它自己唯一的機器語言。這是為什么為Mac寫的程序不

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總結

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