在我们的日常生活中,经常会遇到这样的对话。当电脑运行程序变得很慢很卡的时候,就会听到身边的朋友建议我们去增加电脑的内存。这是为什么呢?内存在计算机体系结构中起了什么样的作用?当我们有了4G 的内存,操作系统又是如何管理这些内存的呢?
串行 GC 对年轻代使用 mark-copy (标记-复制) 算法,对老年代使用 mark-sweep-compact (标记-清除-整理) 算法。
注:像字符串,数组,结构体这些属于连续存储,变量指向的是它们的第一个地址,剩下的会根据长度计算。
文章目录 一、查看 x86_64 架构体系内存分布 二、/proc/meminfo 重要字段解析 一、查看 x86_64 架构体系内存分布 ---- 执行 cat /proc/meminfo 命令 , 可以查看 " x86_64 架构体系内存分布 " ; 执行结果参考 : root@ubuntu:~/kernel/linux-5.6.14# cat /proc/meminfo MemTotal: 4001788 kB MemFree: 2312852 kB MemAvaila
之前我们讲述 SOH(Small Object Heap) 时提过其会执行内存压缩过程,但如果程序中存在大量的(小)对象的话,在 SOH 中完整执行一遍内存压缩也会消耗不少的时间;再者在一般的程序运行过程中,大部分对象其实都属于临时对象,创建使用之后便不再被引用了(我们应该及时清理这些对象),而另外那些非临时对象,往往被引用的时间又都很长(我们不需要每次 GC 都去遍历标记他们).
一: 首先弄明白两个概念:物理内存和虚拟内存 物理内存:通常所说的RAM(随机存储器),有一个存储单元寄存器,存储计算单元执行指令的中间结果。物理内存是真实存在的,例如:内存条 虚拟内存:利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘被称作交换空间。虚拟内存保证多个线程同时执行时可以共享同一块物理内存。但只是空间上共享,逻辑上不是共享的,而且相互支架不能直接访问。 二: 什么是内核?什么是用户空间? · 内核是操作系统运行时所需要的内存,也就是系统空间。 用户
知识点总结 Metaspace不再与“老年代”绑定,由元数据虚拟机单独管理,分配本地内存;这样有几个好处: 在full gc时,元空间的数据不会被扫描到; CMS中特定于Permgen的复杂代码可以移除; Metaspace可以动态增长,Permgen(永久代)在运行时不可变; 在元空间中,类和其元数据的生命周期和其对应的类加载器是相同的;每个类加载器一块虚拟内存,内部再分成不同的小块; 元空间虚拟机管理内存的数据结构是链表,分配方式是分组分配,目前的缺点是有碎片; 内存分布对比 有Permgen时的Ja
本文是对vpp源码中bihash的内存分布及结构体字段的简单介绍,由于时间有限,很多细节没有分析,后续有时间再进行详细补充。
概述:命令jmap是一个多功能的命令。它可以生成 java 程序的 dump 文件, 也可以查看堆内对象示例的统计信息、查看 ClassLoader 的信息以及 finalizer 队列。
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:
Pascal之父Nicklaus Wirth曾经提出一个公式,展示出了程序的本质:程序=算法+数据结构。后人又给出一个公式与之遥相呼应:软件=程序+文档。这两个公式可以简洁明了的为我们展示程序和软件的组成。
查看工具编译选项,esp_init_data_default.bin: 0X3FC000 blank.bin :0X3FE000
jmap是JDK自带的工具软件,主要用于打印指定Java进程(或核心文件、远程调试服务器)的共享对象内存映射或堆内存细节。可以使用jmap生成Heap Dump。在Java命令学习系列(零)——常见命令及Java Dump介绍和Java命令学习系列(二)——Jstack中分别有关于Java Dump以及线程 Dump的介绍。 这篇文章主要介绍Java的堆Dump以及jamp命令
如果想分析自己的JAVA Application时,可以使用jmap程序来生成heapdump文例: jmap -heap pid jmap是JDK自带的一个工具,非常小巧方便,其支持参数如下: -heap:打印heap空间的概要,这里可以粗略的检验heap空间的使用情况。 官网对jmap的解释是: DESCRIPTION
内存池(memory pool)是在当前系统中请求一大片连续的内存空间,然后在运行时根据实际需要分配出去的技术。使用内存池的优点如下: 1、速度远比 malloc/free 快,因为减少了系统调用的次数,特别是频繁申请/释放内存块的情况。 2、避免了频繁申请/释放内存之后,系统的大量内存碎片。 3、节省空间
系统有三个不同的核心,分别是 M33,C906,HIFI5,其中M33是启动核心不可以关闭,另外两个核心都可以关闭。当不需要使用 C906 核心或者 HIFI5 DSP 核心的时候,可以将这两个核心关闭。方法如下:
C++ 可执行文件是由编译器将源代码编译成目标文件后链接生成的,那么如果目标文件由不同的编译器编译生成,能否相互链接呢?例如,能够将 MSVC 编译出来的目标文件和GCC编译出来的目标文件链接到一起,生成一个可执行文件吗?
以8086为例,假如声明一个段,不论是数据段,栈段还是代码段, 一旦段里面有内容,那么会从一个新的段地址开始开辟空间,如果代码进行了分段处理,那么就会形成16字节对齐的现象
在项目迁移到Spring Boot之后,发生内存使用量过高的问题。本文介绍了整个排查过程以及使用到的工具,也非常适用于其他堆外内存排查。
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:
网上关于使用libyuv库在Linux下对NV12格式进行缩放的教程是在太少了,对于博主这种菜鸡来说简直就是煎熬,因为本人阅读源码的能力实在很差啊!!!但不管怎么样,把这几天所得写下来,希望对大家有帮助。
入库过程后的自动优化,是为了解决传统分布式数据库甚至Hadoop平台也非常常见的:在用户使用一段时间后,发现如果没有对数据库的存储进行人工定时维护,则会引起性能大幅下降的问题。
一般 MCU 包含的存储空间有:片内 Flash 与片内 RAM, RAM 相当于内存, Flash 相当于硬盘。编译器会将一个程序分类为好几个部分,分别存储在 MCU 不同的存储区。
C++ 的一些语言特性使之必须由编译器和链接器共同支持才能完成工作。最主要的有两个方面,一个是C++ 的重复代码消除,还有一个就是全局构造与析构。另外由于C++ 语言的各种特性,比如虚拟函数、函数重载、继承、异常等,使得它背后的数据结构异常复杂这些数据结构往往在不同的编译器和链接器之间相互不能通用,使得C++ 程序的二进制兼容性成了一个很大的问题,我们在这一节还将讨论 C++ 程序的二进制兼容性问题。
vppinfra ring是基于vector实现的环形队列,不支持多线程,不支持动态扩展。代码只有短短的125行左右。代码位置:src\vppinfra\ring.h
在分析HashMap和ArrayList的源码时,我们会发现里面存储数据的数组都是用transient关键字修饰的,如下: HashMap里面的: ArrayList里面的: 既然用transient
当前微信支付对整体质量要求非常高,体现在可用性方面是需要达到99.99%,同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在ES及系统环境未做优化的情况下,读写成功率是没有达到要求,在个人账单ES索引场景下,写成功率为99.85%,读成功率为99.95%,所以这里亟需优化。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
有一个生产系统的Redis实例内存使用超限引发报警,需要查看各个key所使用的内存分布情况,以便采取进一步的措施。
FIFO(first in first out)先进先出的存储结构。和ring队列结构一样,区别是fifo支持动态扩展存储区大小。也是支持任意数据类型。处理逻辑和ring队列差不多。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
本页面记录spark相关知识点 # 1.spark介绍 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写 HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce
作者:empeliu,腾讯 TEG 后台开发工程师 ElasticSearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎,因其功能强大、简单易用而被应用到很多业务场景。在生产环境使用 ES 时,如果未进行优化则服务的稳定性可能得不到保障,目前我们使用 ES 作为账单平台的基础组件为微信支付提供服务时就遇到这种问题。本文即从当前的业务场景出发,分析 ES 稳定性未到达要求的原因并提供相应的解决思路。 一、背景 微信支付的账单系统是方便用户获取交易记录,针对不同的用户群,账单也分为三类: 个人账单:针对普通用户群,这
前几天,我们发了一篇 Ubuntu 16.04 配置 pwn 环境的文章,遭到了部分朋友的反感,他们认为我们不应该写这么基础的东西,甚至有几个朋友怒而取关了 其实那篇文章就是为了这个视频来做铺垫的,免
当前微信支付对整体质量要求非常高,体现在可用性方面是需要达到 99.99%,同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在 ES 及系统环境未做优化的情况下,读写成功率是没有达到要求,在个人账单 ES 索引场景下,写成功率为 99.85%,读成功率为 99.95%,所以这里亟需优化。
通过分析对象的本质得知实例对象的isa指向类对象,那类对象的isa呢,我们接下来就对 isa 的流程进行分析。
继上周介绍了稳定性三大故障之一的ANR类故障后,本章继续介绍第二大类故障Crash/Tombstone及其分析定位方法。
学习hadoop已经有很长一段时间了,好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址,因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看(发行版 大快DKhadoop,去大快的网站上应该可以下载到的。)
对于第二个问题,我们知道realloc的原理是释放旧空间,开辟新空间,因此realloc时,p2原本的位置已经被释放掉了,因此不需要free(p2)。
学习hadoop已经有很长一段时间了,好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址,因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看(发行版DKhadoop,去大快的网站上应该可以下载到的。)
今天来了解一下sparse_vec 结构的使用。目前使用的地方还是挺多的。比如:ethernet-input节点,通过ethernet-type类型获取next索引。(也就是当前节点的slot id);在ip-local节点通过ip protocols回去next索引等等。下面就来简单介绍下:
在使用 Redis 时,可能会出现请求响应慢、网络卡顿、数据丢失的情况。排查问题的时候,发现是 big keys 的问题。
在Hadoop生态系统中,规模最大、知名度最高的公司则是Cloudera。现在国内很多公司也都选用他们的发行版本(CDH)。 Cloudera由来自Facebook、谷歌和雅虎的前工程师杰夫·哈默巴切(Jeff Hammerbacher)、克里斯托弗·比塞格利亚(Christophe Bisciglia)、埃姆·阿瓦达拉(Amr Awadallah)以及现任CEO、甲骨文前高管迈克·奥尔森(Mike Olson)在2008年创建。 首先来看下Cloudera的技术框架
原文链接:http://www.catb.org/esr/structure-packing/
一份初得蚂蚁面试机会(本人非985/211,蚂蚁真的不是很在乎学历!!!),有了一次社招机会,前后经历三关,受益匪浅,在此与各位朋友分享经历与心得。
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