Ошибок кэш памяти с это

Обновлено: 15.01.2025

Проблемы с оперативной памятью могут проявлять себя по-разному. Как правило, об ее неправильной работе свидетельствуют следующие нежелательные изменения в функционировании компьютера:

неожиданное появление так называемого "синего экрана смерти", или BSOD;

Синий экран смерти (изображение загружено с Яндекс.Картинки). Синий экран смерти (изображение загружено с Яндекс.Картинки).

самопроизвольное прекращение работы запущенных пользователем программ (чаще всего такое происходит с приложениями, потребляющими много системных ресурсов или работающими с объемными мультимедийными файлами (видеозаписи, изображения, звуковые файлы);
ошибки при сохранении данных или попытке их чтения;
ощутимое снижение скорости работы компьютера (при отсутствии на это других причин);
появление искажений при выводе на экран изображений;
при полном выходе из строя оперативной памяти загрузить компьютер не удастся, а пользователь услышит издаваемый спикером на материнской плате звуковой сигнал об ошибке (о том, что означает тот или иной сигнал, можно посмотреть в руководстве пользователя материнской платы).

Иногда ошибки в работе оперативной памяти вовсе не означают, что она несправна. Это может быть следствием некорректной настройки BIOS или связано с проблемами с другими комплектующими. Чтобы удостовериться, что причина сбоев кроется именно в оперативной памяти, при наличии возможности ее следует протестировать на другом, заведомо исправном компьютере.

Последствия работы на компьютере с неисправной оперативной памятью

При появлении признаков, указывающих на вероятные проблемы с "оперативкой", работу на сбойном компьютере рекомендуется прекратить, пока ситуация не будет исправлена. В противном случае существует немалый риск того, что:

изменения, внесенные в файлы, с которыми вы работаете, не сохранятся, и все результаты работы будут потеряны;
сохраняемые данные будут записаны с искажениями (вплоть до невозможности их чтения);
при автоматическом сохранении конфигурации системных файлов произойдет сбой, который приведет к поломке Windows;
пострадает файловая система, вследствие чего пользователь не сможет получить доступ к сохраненной на диске информации.

Проверка оперативной памяти утилитой, встроенной в Windows 10

В состав пакета Windows 10 включена программа, предназначенная для тестирования оперативной памяти на наличие ошибок. Чтобы запустить проверку, вам потребуется:

1. Вывести на экран стандартную строку ввода "Выполнить". Это можно сделать с помощью клавиатурной комбинации " Windows-R ".

2. Ввести команду mdsched и подтвердить ее выполнение.

3. На экране появится окно средства проверки памяти. Чтобы выполнить проверку немедленно, выбираем первый пункт и ждем перезагрузки компьютера.

4. После того, как компьютер перезагрузится, запустится диагностическая утилита, которая тут же начнет тестировать модули оперативной памяти. При этом на экране отображается индикатор хода операции и выводятся сведения о том, найдены ли сбои.

5. Для изменения параметров проверки можно нажать на клавишу " F1 ". По умолчанию программа использует базовый набор тестов. Если требуется более тщательная проверка, этот параметр следует изменить на широкий (такое тестирование будет более длительным). Также можно включить или отключить кэш или изменить число проходов по каждому модулю оперативной памяти (иногда ошибки проявляют себя не сразу, в таких ситуациях количество проходов лучше увеличить). Подсказка о том, с помощью каких клавиш это сделать, отображается в самой нижней строке экрана.

6. После завершения процедуры машина будет перезагружена. Результаты проверки будут выведены на экран, когда вы войдете в систему.

Также результаты проверки можно посмотреть, вбив в строку поиска команду eventvwr.msc . Затем в меню "Журналы событий"перейти к разделу "Система". В правой секции окна жмем "Найти" и вводим запрос "Диагностика памяти".

Смотрим результаты диагностики оперативной памяти (изображение загружено с Яндекс.Картинки). Смотрим результаты диагностики оперативной памяти (изображение загружено с Яндекс.Картинки).

Проверка оперативной памяти с помощью утилиты Memtest86+

Если Windows не загружается, проверить состояние оперативной памяти средствами операционной системы не удастся. В таком случае тестовую утилиту нужно будет запускать с загрузочного диска или загрузочной флешки (загрузочным накопителем можно воспользоваться независимо от того, запускается Windows или нет).

Хорошо зарекомендовавшей себя программой для тестирования оперативной памяти является Memtest86+ . Многие системные администраторы считают данную утилиту лучшим средством для проверки оперативной памяти. С официального сайта можно скачать образ с этой программой. Он предназначен для записи загрузочного диска.

Чтобы начать проверку оперативной памяти программой Memtest86+, следует придерживаться такого алгоритма:

1. Выполнить перезагрузку компьютера и при необходимости изменить в BIOS приоритет загрузки. Информация о том, как войди в BIOS, отображается внизу экрана после включения компьютера.

Вы здесь: Главная Оперативная память Прочая информация про оперативную память Устранение ошибок памяти

Архитектура ЭВМ

Компоненты ПК

Интерфейсы

Мини блог

Самое читаемое

Арифметико логическое устройство (АЛУ)
Страничный механизм в процессорах 386+. Механизм трансляции страниц
Организация разделов на диске
Диск Picture CD
White Book/Super Video CD
Прямой доступ к памяти, эмуляция ISA DMA (PC/PCI, DDMA)
Карты PCMCIA: интерфейсы PC Card, CardBus
Таблица дескрипторов прерываний
Разъемы процессоров
Интерфейс Slot A

Устранение ошибок памяти

Устранить ошибки памяти довольно сложно, поскольку не всегда удается идентифициро

вать вызвавшую их проблему. Чаще всего пользователи винят во всех сбоях программное обеспечение, хотя на самом деле во всем виновата память. В этом разделе речь пойдет о выявлении ошибок памяти и способах их устранения.

Для устранения ошибок памяти необходимо иметь под рукой несколько диагностических программ. Следует отметить, что некоторые ошибки памяти могут быть выявлены одной программой и остаться невидимыми для другой. При включении компьютера системная BIOS проверяет память. В большинстве случаев к компьютеру прилагается компакт-диск, содержащий специальные программы диагностики. Также на рынке можно встретить множество других диагностических утилит, практически каждая из которых содержит свои тесты памяти.

На прилагаемом к книге компакт-диске содержится подробный перечень звуковых сигналов BIOS и кодов ошибок, характерных для той или иной BIOS, в формате PDF. К примеру, в большинстве материнских плат Intel используется Phoenix BIOS, которая для индикации критических ошибок использует несколько звуковых кодов.

Если процедура POST не обнаружила ошибок памяти, следовательно, причина возникновения ошибок лежит не в аппаратной среде, или программа POST не справилась со своей задачей. Нерегулярные ошибки зачастую не обнаруживаются POST, что справедливо и для других аппаратных дефектов. Данная процедура проводится достаточно быстро и не претендует на тщательный анализ. Поэтому для доскональной проверки применяется загрузка DOS, режим консоли восстановления в Windows XP или диагностический диск. Тесты такого рода могут в случае необходимости проводиться в течение нескольких дней для определения неуловимого дефекта.

В Интернете доступно множество хороших бесплатных программ тестирования памяти.

Следует отметить, что все эти утилиты имеют загружаемый формат, т.е. их не нужно устанавливать в тестируемой системе, а достаточно записать на загрузочный компакт-диск. Это связано с тем, что многие операционные системы, работающие в защищенном режиме, в частности Windows, пресекают прямой доступ к памяти и другим устройствам. По этой причине загрузку системы нужно выполнять с компакт-диска. Все эти программы используют алгоритмы, записывающие определенные шаблоны в различные области системной памяти, после чего считывают их и проверяют на совпадение каждый бит. При этом они отключают системный кэш, чтобы результат операции отражал поведение модулей памяти, без каких-либо посредников. Некоторые утилиты, в частности Windows Memory Diagnostic, даже способны указать на конкретный модуль памяти, в котором произошла ошибка.

Чаще всего память служит причиной следующих ошибок:

ошибки четности, генерируемые системной платой;
общие ошибки защиты, вызванные повреждением данных запущенной программы в памяти, что приводит к остановке приложения (часто они вызваны ошибками программ);
критические ошибки исключений, возникающие при выполнении программой недопустимых инструкций, при доступе к некорректным данным или некорректном уровне привилегий операции;
ошибки деления, вызванные попыткой деления на нуль, которая приводит к невозможности записи результата в регистр памяти.

Некоторые из приведенных типов ошибок могут быть следствием аппаратных (сбои в цепи питания, статические заряды и т.д.) или программных (некорректно написанные драйверы устройств, ошибки в программах и т.д.) сбоев.

Если причиной возникновения ошибок является оперативная память, следует воспользоваться помощью либо одной программы тестирования, либо нескольких диагностических приложений.

Многие допускают существенную ошибку в использовании диагностических программ,например выполняют диагностику с включенным системным кэшированием. Это затрудняет тестирование, поскольку в большинстве систем используется так называемый кэш с обратной записью. Принцип его работы состоит в том, что данные, записываемые в основную память, в первую очередь записываются в кэш. Поскольку диагностическая программа изначально записывает данные и затем сразу же их считывает, данные считываются из кэша, а не из основной памяти. При этом тестирование проводится очень быстро, но проверке подвергается лишь сам кэш. Таким образом, обязательно отключайте кэширование перед тестированием оперативной памяти. Компьютер будет работать довольно медленно, диагностика отнимет на порядок больше времени, однако проверяться будет именно оперативная память, а не кэш.

При проверке памяти придерживайтесь алгоритма, схематически показанного на рисунке ниже.

Меня зовут Виктор Пряжников, я работаю в SRV-команде Badoo. Наша команда занимается разработкой и поддержкой внутреннего API для наших клиентов со стороны сервера, и кэширование данных — это то, с чем мы сталкиваемся каждый день.

Существует мнение, что в программировании есть только две по-настоящему сложные задачи: придумывание названий и инвалидация кэша. Я не буду спорить с тем, что инвалидация — это сложно, но мне кажется, что кэширование — довольно хитрая вещь даже без учёта инвалидации. Есть много вещей, о которых следует подумать, прежде чем начинать использовать кэш. В этой статье я попробую сформулировать некоторые проблемы, с которыми можно столкнуться при работе с кэшем в большой системе.

Я расскажу о проблемах разделения кэшируемых данных между серверами, параллельных обновлениях данных, «холодном старте» и работе системы со сбоями. Также я опишу возможные способы решения этих проблем и приведу ссылки на материалы, где эти темы освещены более подробно. Я не буду рассказывать, что такое кэш в принципе и касаться деталей реализации конкретных систем.

При работе я исхожу из того, что рассматриваемая система состоит из приложения, базы данных и кэша для данных. Вместо базы данных может использоваться любой другой источник (например, какой-то микросервис или внешний API).

Деление данных между кэширующими серверами

Если вы хотите использовать кэширование в достаточно большой системе, нужно позаботиться о том, чтобы можно было поделить кэшируемые данные между доступными серверами. Это необходимо по нескольким причинам:

данных может быть очень много, и они физически не поместятся в память одного сервера;
данные могут запрашиваться очень часто, и один сервер не в состоянии обработать все эти запросы;
вы хотите сделать кэширование более надёжным. Если у вас только один кэширующий сервер, то при его падении вся система останется без кэша, что может резко увеличить нагрузку на базу данных.

Есть разные алгоритмы для реализации этого. Самый простой — вычисление номера сервера как остатка от целочисленного деления численного представления ключа (например, CRC32) на количество кэширующих серверов:

Такой алгоритм называется хешированием по модулю (англ. modulo hashing). CRC32 здесь использован в качестве примера. Вместо него можно взять любую другую хеширующую функцию, из результатов которой можно получить число, большее или равное количеству серверов, с более-менее равномерно распределённым результатом.

Этот способ легко понять и реализовать, он достаточно равномерно распределяет данные между серверами, но у него есть серьёзный недостаток: при изменении количества серверов (из-за технических проблем или при добавлении новых) значительная часть кэша теряется, поскольку для ключей меняется остаток от деления.

Я написал небольшой скрипт, который продемонстрирует эту проблему.

В нём генерируется 1 млн уникальных ключей, распределённых по пяти серверам с помощью хеширования по модулю и CRC32. Я эмулирую выход из строя одного из серверов и перераспределение данных по четырём оставшимся.

В результате этого «сбоя» примерно 80% ключей изменят своё местоположение, то есть окажутся недоступными для последующего чтения:

Total keys count: 1000000
Shards count range: 4, 5

ShardsBefore	ShardsAfter	LostKeysPercent	LostKeys
5	4	80.03%	800345

Самое неприятное тут то, что 80% — это далеко не предел. С увеличением количества серверов процент потери кэша будет расти и дальше. Единственное исключение — это кратные изменения (с двух до четырёх, с девяти до трёх и т. п.), при которых потери будут меньше обычного, но в любом случае не менее половины от имеющегося кэша:

Я выложил на GitHub скрипт, с помощью которого я собрал данные, а также ipynb-файл, рисующий данную таблицу, и файлы с данными.

Для решения этой проблемы есть другой алгоритм разбивки — согласованное хеширование (англ. consistent hashing). Основная идея этого механизма очень простая: здесь добавляется дополнительное отображение ключей на слоты, количество которых заметно превышает количество серверов (их могут быть тысячи и даже больше). Сами слоты, в свою очередь, каким-то образом распределяются по серверам.

При изменении количества серверов количество слотов не меняется, но меняется распределение слотов между этими серверами:

если один из серверов выходит из строя, то все слоты, которые к нему относились, распределяются между оставшимися;
если добавляется новый сервер, то ему передаётся часть слотов от уже имеющихся серверов.

На картинке начального разбиения все слоты одного сервера расположены подряд, но в реальности это не обязательное условие — они могут быть расположены как угодно.

Основное преимущество этого способа перед предыдущим заключается в том, что здесь каждому серверу соответствует не одно значение, а целый диапазон, и при изменении количества серверов между ними перераспределяется гораздо меньшая часть ключей ( k / N , где k — общее количество ключей, а N — количество серверов).

Если вернуться к сценарию, который я использовал для демонстрации недостатка хеширования по модулю, то при той же ситуации с падением одного из пяти серверов (с одинаковым весом) и перераспределением ключей с него между оставшимися мы потерям не 80% кэша, а только 20%. Если считать, что изначально все данные находятся в кэше и все они будут запрошены, то эта разница означает, что при согласованном хешировании мы получим в четыре раза меньше запросов к базе данных.

Код, реализующий этот алгоритм, будет сложнее, чем код предыдущего, поэтому я не буду его приводить в статье. При желании его легко можно найти — на GitHub есть rendezvous hashing), но они гораздо менее распространены.

Вне зависимости от выбранного алгоритма выбор сервера на основе хеша ключа может работать плохо. Обычно в кэше находится не набор однотипных данных, а большое количество разнородных: кэшированные значения занимают разное место в памяти, запрашиваются с разной частотой, имеют разное время генерации, разную частоту обновлений и разное время жизни. При использовании хеширования вы не можете управлять тем, куда именно попадёт ключ, и в результате может получиться «перекос» как в объёме хранимых данных, так и в количестве запросов к ним, из-за чего поведение разных кэширующих серверов будет сильно различаться.

Чтобы решить эту проблему, необходимо «размазать» ключи так, чтобы разнородные данные были распределены между серверами более-менее однородно. Для этого для выбора сервера нужно использовать не ключ, а какой-то другой параметр, к которому нужно будет применить один из описанных подходов. Нельзя сказать, что это будет за параметр, поскольку это зависит от вашей модели данных.

В нашем случае почти все кэшируемые данные относятся к одному пользователю, поэтому мы используем User ID в качестве параметра шардирования данных в кэше. Благодаря этому у нас получается распределить данные более-менее равномерно. Кроме того, мы получаем бонус — возможность использования multi_get для загрузки сразу нескольких разных ключей с информацией о юзере (что мы используем в предзагрузке часто используемых данных для текущего пользователя). Если бы положение каждого ключа определялось динамически, то невозможно было бы использовать multi_get при таком сценарии, так как не было бы гарантии, что все запрашиваемые ключи относятся к одному серверу.

Параллельные запросы на обновление данных

Посмотрите на такой простой кусочек кода:

Что произойдёт при отсутствии запрашиваемых данных в кэше? Судя по коду, должен запуститься механизм, который достанет эти данные. Если код выполняется только в один поток, то всё будет хорошо: данные будут загружены, помещены в кэш и при следующем запросе взяты уже оттуда. А вот при работе в несколько параллельных потоков всё будет иначе: загрузка данных будет происходить не один раз, а несколько.

Выглядеть это будет примерно так:

На момент начала обработки запроса в процессе №2 данных в кэше ещё нет, но они уже читаются из базы данных в процессе №1. В этом примере проблема не такая существенная, ведь запроса всего два, но их может быть гораздо больше.

Количество параллельных загрузок зависит от количества параллельных пользователей и времени, которое требуется на загрузку необходимых данных.

Предположим, у вас есть какой-то функционал, использующий кэш с нагрузкой 200 запросов в секунду. Если на на загрузку данных нужно 50 мс, то за это время вы получите 50 / (1000 / 200) = 10 запросов.

То есть при отсутствии кэша один процесс начнёт загружать данные, и за время загрузки придут ещё девять запросов, которые не увидят данные в кэше и тоже станут их загружать.

Эта проблема называется cache stampede (русского аналога этого термина я не нашёл, дословно это можно перевести как «паническое бегство кэша», и картинка в начале статьи показывает пример этого действия в дикой природе), hit miss storm («шторм непопаданий в кэш») или dog-pile effect («эффект собачьей стаи»). Есть несколько способов её решения:

Блокировка перед началом выполнения операции пересчёта/ загрузки данных

Суть этого метода состоит в том, что при отсутствии данных в кэше процесс, который хочет их загрузить, должен захватить лок, который не даст сделать то же самое другим параллельно выполняющимся процессам. В случае memcached простейший способ блокировки — добавление ключа в тот же кэширующий сервер, в котором должны храниться сами закэшированные данные.

При этом варианте данные обновляются только в одном процессе, но нужно решить, что делать с процессами, которые попали в ситуацию с отсутствующим кэшем, но не смогли получить блокировку. Они могут отдавать ошибку или какое-то значение по умолчанию, ждать какое-то время, после чего пытаться получить данные ещё раз.

Кроме того, нужно тщательно выбирать время самой блокировки — его гарантированно должно хватить на то, чтобы загрузить данные из источника и положить в кэш. Если не хватит, то повторную загрузку данных может начать другой параллельный процесс. С другой стороны, если этот временной промежуток будет слишком большим и процесс, получивший блокировку, умрёт, не записав данные в кэш и не освободив блокировку, то другие процессы также не смогут получить эти данные до окончания времени блокировки.

Вынос обновлений в фон

Основная идея этого способа — разделение по разным процессам чтения данных из кэша и записи в него. В онлайн-процессах происходит только чтение данных из кэша, но не их загрузка, которая идёт только в отдельном фоновом процессе. Данный вариант делает невозможными параллельные обновления данных.

Этот способ требует дополнительных «расходов» на создание и мониторинг отдельного скрипта, пишущего данные в кэш, и синхронизации времени жизни записанного кэша и времени следующего запуска обновляющего его скрипта.

Этот вариант мы в Badoo используем, например, для счётчика общего количества пользователей, про который ещё пойдёт речь дальше.

Вероятностные методы обновления

Суть этих методов заключается в том, что данные в кэше обновляются не только при отсутствии, но и с какой-то вероятностью при их наличии. Это позволит обновлять их до того, как закэшированные данные «протухнут» и потребуются сразу всем процессам.

Для корректной работы такого механизма нужно, чтобы в начале срока жизни закэшированных данных вероятность пересчёта была небольшой, но постепенно увеличивалась. Добиться этого можно с помощью алгоритма XFetch, который использует экспоненциальное распределение. Его реализация выглядит примерно так:

В данном примере $ttl — это время жизни значения в кэше, $delta — время, которое потребовалось для генерации кэшируемого значения, $expiry — время, до которого значение в кэше будет валидным, $beta — параметр настройки алгоритма, изменяя который, можно влиять на вероятность пересчёта (чем он больше, тем более вероятен пересчёт при каждом запросе). Подробное описание этого алгоритма можно прочитать в white paper «Optimal Probabilistic Cache Stampede Prevention», ссылку на который вы найдёте в конце этого раздела.

Нужно понимать, что при использовании подобных вероятностных механизмов вы не исключаете параллельные обновления, а только снижаете их вероятность. Чтобы исключить их, можно «скрестить» несколько способов сразу (например, добавив блокировку перед обновлением).

«Холодный» старт и «прогревание» кэша

Нужно отметить, что проблема массового обновления данных из-за их отсутствия в кэше может быть вызвана не только большим количеством обновлений одного и того же ключа, но и большим количеством одновременных обновлений разных ключей. Например, такое может произойти, когда вы выкатываете новый «популярный» функционал с применением кэширования и фиксированным сроком жизни кэша.

В этом случае сразу после выкатки данные начнут загружаться (первое проявление проблемы), после чего попадут в кэш — и какое-то время всё будет хорошо, а после истечения срока жизни кэша все данные снова начнут загружаться и создавать повышенную нагрузку на базу данных.

От такой проблемы нельзя полностью избавиться, но можно «размазать» загрузки данных по времени, исключив тем самым резкое количество параллельных запросов к базе. Добиться этого можно несколькими способами:

плавным включением нового функционала. Для этого необходим механизм, который позволит это сделать. Простейший вариант реализации — выкатывать новый функционал включённым на небольшую часть пользователей и постепенно её увеличивать. При таком сценарии не должно быть сразу большого вала обновлений, так как сначала функционал будет доступен только части пользователей, а по мере её увеличения кэш уже будет «прогрет».
разным временем жизни разных элементов набора данных. Данный механизм можно использовать, только если система в состоянии выдержать пик, который наступит при выкатке всего функционала. Его особенность заключается в том, что при записи данных в кэш у каждого элемента будет своё время жизни, и благодаря этому вал обновлений сгладится гораздо быстрее за счёт распределения последующих обновления во времени. Простейший способ реализовать такой механизм — умножить время жизни кэша на какой-то случайный множитель:

Если по какой-то причине не хочется использовать случайное число, можно заменить его псевдослучайным значением, полученным с помощью хеш-функции на базе каких-нибудь данных (например, User ID).

Пример

Я написал небольшой скрипт, который эмулирует ситуацию «непрогретого» кэша.
В нём я воспроизвожу ситуацию, при которой пользователь при запросе загружает данные о себе (если их нет в кэше). Конечно, пример синтетический, но даже на нём можно увидеть разницу в поведении системы.

Вот как выглядит график количества hit miss-ов в ситуации с фиксированным (fixed_cache_misses_count) и различным (random_cache_misses_count) сроками жизни кэша:

Видно, что в начале работы в обоих случаях пики нагрузки очень заметны, но при использовании псевдослучайного времени жизни они сглаживаются гораздо быстрее.

«Горячие» ключи

Данные в кэше разнородные, некоторые из них могут запрашиваться очень часто. В этом случае проблемы могут создавать даже не параллельные обновления, а само количество чтений. Примером подобного ключа у нас является счётчик общего количества пользователей:

Этот счётчик — один из самых популярных ключей, и при использовании обычного подхода все запросы к нему будут идти на один сервер (поскольку это всего один ключ, а не множество однотипных), поведение которого может измениться и замедлить работу с другими ключами, хранящимися там же.

Чтобы решить эту проблему, нужно писать данные не в один кэширующий сервер, а сразу в несколько. В этом случае мы кратно снизим количество чтений этого ключа, но усложним его обновления и код выбора сервера — ведь нам нужно будет использовать отдельный механизм.

Мы в Badoo решаем эту проблему тем, что пишем данные во все кэширующие серверы сразу. Благодаря этому при чтении мы можем использовать общий механизм выбора сервера — в коде можно использовать обычный механизм шардирования по User ID, и при чтении не нужно ничего знать про специфику этого «горячего» ключа. В нашем случае это работает, поскольку у нас сравнительно немного серверов (примерно десять на площадку).

Если бы кэширующих серверов было намного больше, то этот способ мог бы быть не самым удобным — просто нет смысла дублировать сотни раз одни и те же данные. В таком случае можно было бы дублировать ключ не на все серверы, а только на их часть, но такой вариант требует чуть больше усилий.

Если вы используете определение сервера по ключу кэша, то можно добавить к нему ограниченное количество псевдослучайных значений (сделав из total_users_count что-то вроде t otal_users_count_1 , total_users_count_2 и т. д.). Подобный подход используется, например, в Etsy.

Если вы используете явные указания параметра шардирования, то просто передавайте туда разные псевдослучайные значения.

Главная проблема с обоими способами — убедиться, что разные значения действительно попадают на разные кэширующие серверы.

Сбои в работе

Система не может быть надёжной на 100%, поэтому нужно предусмотреть, как она будет вести себя при сбоях. Сбои могут быть как в работе самого кэша, так и в работе базы данных.

При сбоях в работе базы данных и отсутствии кэша мы можем попасть в ситуацию cache stampede, про которую я тоже уже рассказывал раньше. Выйти из неё можно уже описанными способами, а можно записать в кэш заведомо некорректное значение с небольшим сроком жизни. В этом случае система сможет определить, что источник недоступен, и на какое-то время перестанет пытаться запрашивать данные.

Кэш это промежуточная информация, которая сохраняется в компьютере. При помощи кэш любая информация запускается намного быстрее, будь это сайт или программа.

Со временем кэш накапливается, что может вызывать зависания и ошибки. Поэтому специалисты рекомендуют иногда очищать компьютер от кэша, при этом как в браузере, так и других компонентах. Эти действия обязательно .

И обязательно время от времени дефрагментируйте жесткий диск. Для этого программа сокращает рабочий набор приложения и очищает системный кеш без ограничений. Информация, отображаемая на экране программы, состоит из строки, иллюстрирующей потребление текущей памяти. Под панелью ниже расположены размеры и процентные данные в памяти, файл подкачки и виртуальная память. Кроме того, программа также дает оценку минимального, максимального и среднего использования. Отображаемые максимальные, минимальные и средние значения использования действительны и не являются приблизительными вычислениями.

В этой статье вы узнаете, как почистить кэш на компьютере windows 7 полностью, при помощи утилит или вручную.

Очистка кэш памяти в DNS Windows 7

Чтобы очистить кэш DNS Windows 7, который отвечает за установку соответствия между IP адресом и названием сайта, нужно воспользоваться командной строкой.

Для этого открываем командную строку через список программ в Пуске или при помощи ввода команды «cmd» в функции «Выполнить».
В открывшейся командной строке вводим следующее: ipconfig /flushdns . И активируем, нажав на Enter.
Процесс по очистке кэша DNS займет несколько секунд, по завершению система выдаст оповещение об успехе.

Очистка кэша в браузере

Кэш браузера выполняет очень важную функцию, сокращая время на повторное включение сайтов. Очищать кэш браузера нужно примерно раз в два месяца, конечно в зависимости от того как часто вы заходите в интернет. К счастью по сравнению с другими кэшами, это можно очистить при помощи встроенной функции в любом браузере.

Таким образом, имеется точное представление о том, как загружается память. Первый стирает используемую память и больше не нужен для приложений, которые ее занимают; Второй стирает системный кеш. Все, что вам нужно сделать, это нажать эти кнопки и сразу же проверить сокращение. Для этого щелкните правой кнопкой мыши значок программы в системном трее, чтобы запустить его контекстное меню.

Затем просто выберите один из двух вариантов. Эти проблемы чаще повторяются в устаревшем оборудовании с устаревшей аппаратной и программной конфигурацией. Поскольку у вас уже есть много программ, загружаемых автоматически при запуске, ваша система работает не по дням, а по часам.

Для этого откройте браузер, которым вы пользуетесь, и перейдите в Историю. В каждом браузере это происходит по разному, например в Google Chrome нужно нажать на три точки в правом верхнем углу и выбрать соответствующую строку.
Далее найдите кнопку «очистить историю» и поставьте галочки рядом со строкой « и кэш».
Очистка истории происходит за считанные секунды, также вы можете полностью очистить историю браузера, но из-за этого вам придется снова вводить пароли на всех аккаунтах и сохранять ссылки на сайты.

Очистка кэша оперативной памяти windows 7

Чтобы удалить кэш оперативной памяти нужно воспользоваться специальной утилитой, которая встроена в систему. Для этого зайдите в папку System32 , по адресу C:\Windows и отыщите там файл rundll32.exe (увидите без «exe»). Далее откройте его от имени администратора и ожидайте, когда утилита завершит очистку кэша. Готово!

Самое интересное, когда программы, которые вы сознательно используете, закрыты, и в кэш-памяти вашей системы остаются ненужные файлы. Уже эти нежелательные программы вы можете удалить их сразу с вашего компьютера, так как они работают как бесполезные паразиты, сосающие силу вашей машины. Но все не потеряно, есть некоторые доступные в Интернете программы, которые могут помочь вам в этой задаче или, лучше, выполнить эту задачу для вас очень быстро и ловко, тем самым облегчая вашу жизнь и улучшая производительность вашего оборудования.

Найдите гигантских файлов и пользователей ресурсов, которые скрыты

Ниже вы найдете две из этих программ, которые находятся в верхней части списка лучших в своем роде. Эта программа очень проста и может использоваться обычными людьми без необходимости использования передовых компьютерных навыков. В некоторых случаях эта плата оказывает большее влияние на дисковое пространство. Пользователи должны проверять эти папки, чтобы у них не было свободного места на диске.

Как почистить оперативную память на компьютере, .

Очистка кэша жесткого диска компьютера

Кэш, накапливающийся в жестком диске, действительно ускоряет работу, но иногда ее необходимо чистить для предотвращения возможных ошибок. Открыть утилиту по очистке кэша можно через функцию «Выполнить» , введя команду «cleanmgr.exe» . Далее утилита начнет проверку диска на наличие временных файлов и по завершению выведет окно, в котором вы можете выбрать, что нужно удалить, а что нет.

Избегайте испорченных ярлыков и недействительных записей в истории

Однако в этом конкретном случае он предлагает функцию, которая показывает «100 самых больших файлов» в «Найти и удалить большой объем данных» на вкладке «Организовать систему» программы. Все большие файлы отображаются автоматически и мгновенно. Тем не менее, база данных быстро растет и со временем генерирует ошибки, которые могут привести к неполным или ошибочным результатам поиска. То же самое верно для меню «Пуск» и ярлыков на рабочем столе.

Морозильный дисковый накопитель выполняет эффективную очистку, но большинство его функций скрыты по умолчанию. Чтобы активировать их, пользователь должен щелкнуть правой кнопкой мыши на рабочем столе, выбрать «Создать», «Ярлык» и ввести следующую команду.

Очистка кэша при помощи компьютерных программ

Теперь вы знаете, как почистить кэш на компьютере windows 7. Также можно немного облегчить для себя работу, и воспользоваться специальной программой под названием CCleaner. При помощи нее можно очистить кэш как ДНС, так и других компонентов включая исправление ошибок. Удачи!

Кэш – информация, которая сохраняется в оперативной памяти или на жестком диске для увеличения скорости работы операционной системы. Это могут быть локальные копии загруженных из интернета сайтов, результаты вычислений во время работы установленных программ и так далее. Устроена эта система довольно сложно и иногда в результате небольших ошибок начинает работать некорректно и тормозить. В этом случае и помогает очистка кеша в системе Windows 7.

Пользователь может назвать имя «Окончательная уборка» и нажать «Готово». Однако рекомендуется использовать этот инструмент не реже одного раза в месяц, чтобы обеспечить оптимальную оптимизацию. Настоящая очистка для этой смены сезона. Один из способов оптимизации и ускорения работы компьютера - очистить кеш.

Вы также можете попробовать ручные методы. Например, если вы хотите очистить кеш миниатюр, вы можете использовать Очистка диска. Очистка диска откроет и сканирует диск. Откройте командную строку и введите следующую команду. Покажите панель прелестей, перемещая мышь в нижний правый угол экрана, нажмите «Настройки» и выберите «Свойства обозревателя» в меню.

Кэш оперативной памяти

Это та информация, которая хранится в физической памяти вашего персонального компьютера. Возможно, вы замечали, что после перезагрузки ПК начинает работать ощутимо быстрее. Это может быть связано как раз с ошибками cache-памяти. Регулярная очистка поможет вам быстро избавиться от «тормозов» ОС без перезагрузки. Сделайте следующее:

В разделе «Удалить личную информацию из моих миниатюр» нажмите кнопку «Удалить». Вы заметите, что все ваши эскизы будут сброшены. Ну, извините, что приходите и стучите ногами, но это происходит не потому, что вы переезжаете в более крупное жилище, и вам не нужно избавляться от всего, что больше не нужно, ваши компьютеры!

Вы можете запускать его каждый раз, когда ОС начинает «подтормаживать».

Очистка кэша DNS

DNS позволяет связывать IP-адреса и доменные имена сайтов. Чтобы интернет работал быстрее, информация о работе данного сервиса также кешируется на вашем диске. Если вы обнаружили, что не можете зайти на один конкретный сайт, хотя вашим знакомым удается этого сделать, необходимо провести очистку. Это делается с помощью

Нажмите на скриншот, если вы хотите его увеличить.
Экран заполнения данных минимален, но доступен для чтения.

Давайте немного проанализируем, что находится в синем прямоугольнике выше

На мониторе активности нажмите «Память». Теперь запустите терминал. Имейте в виду, что как частичная, так и полная загрузка загрузки будет удалена, поэтому вам придется загрузить их позже. Сначала мы открываем командную строку в режиме администратора и, внутри, набираем следующие команды, разделенные отправкой, имея в виду, что первое слово каждой команды выделено жирным шрифтом.

неожиданное появление так называемого "синего экрана смерти", или BSOD;

самопроизвольное прекращение работы запущенных пользователем программ (чаще всего такое происходит с приложениями, потребляющими много системных ресурсов или работающими с объемными мультимедийными файлами (видеозаписи, изображения, звуковые файлы);
ошибки при сохранении данных или попытке их чтения;
ощутимое снижение скорости работы компьютера (при отсутствии на это других причин);
появление искажений при выводе на экран изображений;
при полном выходе из строя оперативной памяти загрузить компьютер не удастся, а пользователь услышит издаваемый спикером на материнской плате звуковой сигнал об ошибке (о том, что означает тот или иной сигнал, можно посмотреть в руководстве пользователя материнской платы).