很早之前写了一篇图解虚拟内存的文章：真棒！20 张图揭开内存管理的迷雾，瞬间豁然开朗
图中，0xC0000000开始的最高1G空间是内核地址空间，剩下3G空间是用户态空间。用户态空间从上到下依次为stack栈(向下增长)、mmap(匿名文件映射区)、Heap堆(向上增长)、bss数据段、数据段、只读代码段。
在32位机器上，总共有4G大小的虚拟地址空间，其中0-3G是给应用程序使用，3-4G是给内核使用。
2017年末，手Q春节红包项目期间，为保障活动期间服务正常稳定，我对性能不佳的Ark Server进行了改造和重写。重编发布一段时间后，结果发现新发布的Svr的机器内存一直在上涨。如下图示：
对性能不佳的Ark Server进行了改造和重写。重编发布一段时间后，结果发现新发布的Svr的机器内存一直在上涨。如下图示：
C语言提供了动态内存管理功能, 在C语言中, 程序员可以使用 malloc() 和 free() 函数显式的分配和释放内存. 关于 malloc() 和free() 函数, C语言标准只是规定了它们需要实现的功能, 而没有对实现方式有什么限制, 这多少让那些追根究底的人感到有些许迷茫, 比如对于 free() 函数, 它规定一旦一个内存区域被释放掉, 那么就不应该再对其进行任何引用, 任何对释放区域的引用都会导致不可预知的后果 (unperdictable effects). 那么, 到底是什么样的不可预知后果呢? 这完全取决于内存分配器(memory allocator)使用的算法. 这篇文章试图对 Linux glibc 提供的 allocator 的工作方式进行一些描述, 并希望可以解答上述类似的问题. 虽然这里的描述局限于特定的平台, 但一般的事实是, 相同功能的软件基本上都会采用相似的技术. 这里所描述的原理也许在别的环境下会仍然有效. 另外还要强调的一点是, 本文只是侧重于一般原理的描述, 而不会过分纠缠于细节, 如果需要特定的细节知识, 请参考特定 allocator 的源代码. 最后, 本文描述的硬件平台是 Intel 80x86, 其中涉及的有些原理和数据可能是平台相关的.
本文介绍了Linux环境下内存管理的一些基本概念和实现细节，包括分段、分页、虚拟内存、物理内存、缺页异常、页面置换算法、内存池、内存回收和压缩等方面的内容。
使用 malloc 函数申请内存原理 : " 堆内存 " 动态分配 的 系统调用 过程 ;
看了下面所有的回答，要么是没有回答到点上，要么是回答不够深入，所以，借助本文，深入讲解C/C++内存管理。
审计固件的时候碰到了一个mips64下uClibc堆管理利用的问题，恰巧网络上关于这个的分析不是很多，于是研究了一下。并不是很全面，做个索引，若有进一步了解时继续补全。
how2heap 是 shellphish 团队在 github 上面分享的用来学习各种堆利用手法的项目
最近在维护一台CentOS服务器的时候，发现内存无端"损失"了许多，free和ps统计的结果相差十几个G，搞的我一度又以为遇到灵异事件了，后来Google了许久才搞明白，特此记录一下，以供日后查询。
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> // #include <malloc.h> // int mallopt(int param, int value); // info mallopt, 一些系统可以man mallopt // M_TRIM_THRESHOLD: 紧缩内存阈值，对应的环境变量为MALLOC_TRIM_THRESHOLD_ // M_
本文想和大家来探讨一下JVM是如何对堆内存进行管理和垃圾回收,相关书籍如深入理解JVM第三版中已经介绍过了相关的垃圾回收算法及其实现,但是基于文字介绍无法让大家对垃圾回收有具象的理解，所以本文想从c内存模式和malloc函数介绍起,带领大家回顾一下如何使用c语言完成堆内存的申请和释放。
该文章介绍了如何通过 pmap 命令查看进程的虚拟地址空间使用情况，包括起始地址、大小、实际使用内存、脏页大小、权限、偏移、设备和映射文件等。通过分析这些信息，可以更好地了解程序运行时的内存使用情况，并找出潜在的内存泄漏、内存碎片等问题。
mmap 函数的作用是 将 文件 映射到 内存中 , 映射的单位必须是 PAGE_SIZE ;
我们一般通过两个工具 pmap 还有 jcmd 中的 VM.native_memory 命令去查看 Java 进程内存占用，由于 pmap 命令有点复杂而且很多内存映射是 anon 的，这里采用 jcmd 中的 VM.native_memory 命令，去看一下 JVM 内存的每一部分。
当第一次听到这个说法的时候确实有点惊讶。一直记得map容器底层红黑树会自动析构节点，并释放内存。在同事进行了代码验证，并百度了答案后，我也变得不确定起来了。
首先需要知道的是程序运行起来的话需要被加载的物理内存中，具体到计算机硬件就是内存条。操作系统启动的时候先把自己加载到物理内存的固定位置（一般为底部），物理内存的其他位置就用来运行用户程序。程序就是一堆指令，程序运行可以简单抽象为把指令加载到内存中，然后 CPU 将指令从内存载入执行。
1 压力测试过程中，发现被测对象性能不够理想，具体表现为： 进程的系统态CPU消耗20，用户态CPU消耗10，系统idle大约70 2 用ps -o majflt,minflt -C program命令查看(pidstat也可以)，
作者简介： Loopers，码龄11年，喜欢研究内核基本原理 在32位机器上，总共有4G大小的虚拟地址空间，其中0-3G是给应用程序使用，3-4G是给内核使用。 在64位机器上，目前还不完全支持64位地址宽度，常见的地址长度有39（512GB）和48位（256TB），目前我使用的模拟器采用的是39位的地址宽度，这样的话用户空间和内核空间各占512GB的地址空间。 当一个应用程序在用户跑起来的时候，它内部是如何正常运行的，通过一个简单的例子详细说明下。 #include <stdio.h> #include
将 JAVA_HOME/include/jni.h 和 JAVA_HOME/include/linux/jni_md.h 两个文件拷贝到2022-3-14目录下
也许你很少面临这一情况，但是一旦如此，你一定知道出什么错了：可用内存不足或者说内存用尽(OOM)。结果非常典型：你不能再分配内存，内核会杀掉一个任务(一般是正在运行那个)。一般半随着大量的交换读写，你可以从屏幕和磁盘动向看出来。
堆是分配给每个程序的一个内存区域。与堆栈不同，堆内存可以动态分配。这意味着程序可以在需要时从堆中 “申请 “和 “释放 “内存。另外，这个内存是全局的，也就是说，它可以从程序中的任何地方被访问和修改，而不是被分配到指定函数上。这是通过使用 “指针 “来引用动态分配的内存来实现的，与使用堆栈上相比，这又导致了性能上的小幅下降。
JVM 默认启动参数中，DisableExplicitGC 为 false，ExplicitGCInvokesConcurrent 为 false，对于大多数 GC （除了 ZGC 的其他 GC，包括 CMS，G1，Shenandoah GC 等等），都是会进行 FullGC 的，并且都是同步 GC 的，其中底层的原理会在另一篇详细分析，我们先来搞清楚为什么要留这样一个接口呢？
StackOverflowError 与 OutOfMemoryError 是两个老生常谈的 Java 错误。Java 中的虚拟机错误 VirtualMachineError 包括以下四种：
glibc-2.14中的malloc.c源代码，供研究malloc和free实现使用：
glibc 提供的 ptmalloc 函数 , FreeBSD 提供的 jemalloc 函数 , Google 提供的 tcmalloc 函数 ,
本文来源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。
直接用shellcode解的方法比较容易，但是另一种攻击stdout泄露地址的方法更为巧妙
操作系统为应为应用层提供了 mmap、brk 等系统调用来申请内存。但是这些系统调用在很多的时候，我们并不会直接使用。原因有以下两个
① 用户应用程序调用 : 开发者 在 " 用户空间 “ 的 应用程序 中调用 malloc 等函数 , 申请 动态分配 ” 堆内存 " ,
关于libc的堆管理和利用分析可以说是月经贴，在RSS或者论坛时不时就能看到一篇。对于这种情况，我只想说：这个月，该我了 :)
以交友平台用户中心的user表为例，单表数据规模达到千万级别时，你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢，明明查询命中了索引，但是，部分查询还是很慢，这时候，我们就需要考虑拆分这张user表了。
本文简要介绍了新增的 15 种执行代码的方式，另外详细介绍了该课程提供的所有实验材料。"
发现配置的4G堆内内存，但是实际使用的物理内存高达7G，确实有点不正常，JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=128m -XX:InitialCodeCacheSize=128m, -Xss512k -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”，但是使用的虚拟内存和物理内存使用情况如下：
glibc-2.14中的arean.c源代码，供研究malloc和free实现使用：
为了更好地实现对项目的管理，我们将组内一个项目迁移到MDP框架（基于Spring Boot），随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因，发现配置了4G堆内内存，但是实际使用的物理内存竟然高达7G，确实不正常。JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=128m -XX:InitialCodeCacheSize=128m, -Xss512k -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”，实际使用的物理内存如下图所示：
内存的申请释放对程序员来说就像空气一样自然，你几乎不怎么能意识到，有时你意识不到的东西却无比重要，申请过这么多内存，你知道申请内存时底层都发生什么了吗？
面试的时候经常会被问到 malloc 的实现。从操作系统层面来说，malloc 确实是考察面试者对操作系统底层的存储管理理解的一个很好的方式，涉及到虚拟内存、分页/分段等。下面逐个细说。
这几天遇到一个比较奇怪的问题，觉得有必要和大家分享一下。我们的一个服务，运行在docker上，在某个版本之后，占用的内存开始增长，直到docker分配的内存上限，但是并不会OOM。版本的更改如下：
http://localhost:8080/actuator/metrics/jvm.memory.used?tag=area:heap
本文主要研究一下HotSpot VM的Native Memory Tracking
通过《Linxu进程的内存管理》，我们知道了进程内存的最小单位是vma，根据不同的用处又划分了不同类型的vma，比如
JVM 内存究竟包括哪些，可能网上众说纷纭。我们这里由官方提供的一个查看 JVM 内存占用的工具引入，即 Native Memory Tracking。不过要注意的一点是，这个只能监控 JVM 原生申请的内存大小，如果是通过 JDK 封装的系统 API 申请的内存，是统计不到的，例如 Java JDK 中的 DirectBuffer 以及 MappedByteBuffer 这两个（当然，对于这两个，我们后面也有其他的办法去看到当前使用的大小。当然xigao dog 啥都不会）。以及如果你自己封装 JNI 调用系统调用去申请内存，都是 Native Memory Tracking 无法涵盖的。这点要注意。
最近看了glibc的ptmaoolc，Goolge的tcmalloc和jemalloc，顺便做了一点记录。可能有些地方理解地不太对，如有发现还请大神指出。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
