将tcmalloc作为动态库使用，非常方便，网上有很多资料介绍了。tcmalloc.a也可以以静态链接的方式加入应用程序中，大概因为使用太方便，网上关于这方面的介绍都是一笔带过，但是如果要在动态 库(so)中静态编译tcmalloc,却是有所不同的。 我的项目中有一个so动态库，需要在java中通过jni调用，因为涉及频繁的内存分配操作所以这个so希望用tcmalloc管理内存池以提高系统运行效率，如果使用以动态库方式使用tcmalloc。那么在应用服务器(tomcat)启动的时候，需要先设置LD_PRELOAD参数指向tcmalloc.so，然后执行startup.sh启动tomcat。这样以来，不仅是我的so库，整java程序在运行过程中的所有向操作系统申请释放内存的过程都交给了tcmalloc管理了，其实挺好的。使用这种方案，我的so库代码不需要在编译时链接tcmalloc,什么都不用改变，就能使用tcmalloc。 但是凡事有利就有弊，这个方案带的成本就是在系统安装、维护时稍显复杂：需要在服务器上安装tcmalloc和libunwind(应用系统运行在64位操作系统下)，还可能需要修改tomcat启动脚本以加入LD_PRELOAD参数，对工程实施人员的要求比较高。
今天我们开始进入《Go语言轻松系列》第二章「内存与垃圾回收」第二部分「Go语言内存管理」。
我们的主要目的是掌握Go语言的内存分配原理。但是呢，Go语言的内存分配主要是基于TCMalloc内存分配器实现的。所以，我们想搞懂Go语言的内存分配原理前，必须先了解TCMalloc内存分配器，以便于我们更好的理解Go语言的内存分配原理。
一、TCMalloc介绍 1、TCMalloc介绍 TCMalloc的全称是Thread-Caching Malloc，是谷歌开发的开源工具google-perftools中的一个成员。与标准的glibc库的Malloc相比，TCMalloc库在内存分配效率和速度上要高很多，这在很大程序上提高了服务器在高并发情况下的性能，从而降低系统的负载。 如何为Nginx添加TCMalloc库支持，要安装TCMalloc库，需要安装libunwind和gperftools两个软件包，libunwind库为基于64为C
TCMalloc的全称为Thread-Caching Malloc，是谷歌开发的开源工具google-perftools中的一个成员。与标准的glibc库的Malloc相比，TCMalloc库在内存分配效率和速度上要高很多，这在很大程度上提高了服务器在高并发情况下的性能，从而降低了系统的负载。下面简单介绍如何为Nginx添加TCMalloc库支持。 要安装TCMalloc库，需要安装libunwind（32位操作系统不需要安装）和google-perftools两个软件包，libunwind库为基于64位C
TCMalloc作为Go语言内存管理的核心算法，是理解和掌握Go的内存管理非常重要的一步，本章主要介绍TCMalloc的是什么样子的。
TCMalloc全称Thread-Caching Malloc，即线程缓存的malloc，实现了高效的多线程内存管理，用于替代系统的内存分配相关的函数（malloc、free，new，new[]等）。
假设你已经通过《perf:一个命令发现性能问题》中的方法或者使用profiler分析，已经发现内存分配是性能瓶颈：
TcMalloc 的核心是分层缓存，前端没有锁竞争，可以快速分配和释放较小的内存对象（一般是 256 KB）前端有两种实现，分别是 pre-CPU 和 pre-Thread 模式，前者申请一块大的连续内存，每一个逻辑 CPU 将获得其中的一段。这种模式下 TcMalloc 通过保存额外的元数据来动态地调整每种大小类的实际缓存大小。Per-Thread 模式为每个线程分配一个本地缓存，线程缓存中每种大小类的可用对象通过链表连接。
Mongod 进程启动后，除了跟普通进程一样，加载 binary、依赖的各种library 到内存，其作为一个DBMS，还需要负责客户端连接管理，请求处理，数据库元数据、存储引擎等很多工作，这些工作都涉及内存的分配与释放，默认情况下，MongoDB 使用 Google tcmalloc 作为内存分配器，内存占用的大头主要是「存储引擎」与 「客户端连接及请求的处理」。
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。
1.在 /usr/local/src 下准备好以下文件 libunwind-0.99.tar.gz （64位操作系统需要） google-perftools-1.7.tar.gz
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新老朋友好久不见，我是大彬，这篇文章准备了很久，不是在拖延，而是中间做了一些其他事情，耽搁了一些，各位朋友见谅哈。
年前去过上海掌门集团（做无线wifi万能钥匙的那一家）和百度面试过一次，前者问了linux下gcc的malloc函数如何分配内存的，后者在二面时通过一个链表的数据结构也间接地问到了这个问题。我面试的职位是后台C++开发。 且不说面试会可能会遇到这个问题，我们很多服务器程序在长周期或者大量访问的情况后会变得反应迟钝，排查原因发现占用内存会随着请求数量的增多不规律而且不正常地增长，和内存泄漏一样。如果使用valgrind这样的内存泄露工具排查却发现并无内存泄露，其根本原因是内存碎片造成的。这也是我们在开发高性
本主题文章讲Go内存分配管理，分为上篇和下篇两篇文章，上篇主要讲内存分配相关概念和tcmalloc原理，下篇将具体介绍Go内存分配原理。这是上篇部分，核心内容在tcmalloc,之所以介绍tcmalloc是因为Go的内存分配算法来源于Google为C语言开发的tcmalloc（thread-caching malloc）算法。理解了tcmalloc算法，也就基本理解了Go的内存分配原理。
我的程序根据我的计算，内存使用只需要30MB左右。但是观察发现，程序的内存不断上涨。
而虚拟内存技术就是对内存的一种抽象，有了这层抽象之后，程序运行进程的总大小可以超过实际可用的物理内存大小，每个进程都有自己的独立虚拟地址空间，然后通过CPU和MMU把虚拟内存地址转换为实际物理地址。
导语 | 现代高级编程语言管理内存的方式分自动和手动两种。手动管理内存的典型代表是C和C++，编写代码过程中需要主动申请或者释放内存；而Java和Go等语言使用自动的内存管理系统，由内存分配器和垃圾收集器来代为分配和回收内存，开发者只需关注业务代码而无需关注底层内存分配和回收，虽然语言帮我们处理了这部分，但是还是有必要去了解一下底层的架构设计和执行逻辑，这样可以更好的掌握一门语言，本文主要以go内存管理为切入点再到go垃圾回收，系统地讲解了go自动内存管理系统的设计和原理。 一、TCMalloc go内存
go作为一个比较新晚（新）的语言，自然借鉴前辈们的优点，比如说语言本身负责内存管理、对协程和高并发的高优支持、简单高效的语法等。本篇及后续的几篇要讲的就是还没提到的比较复杂的内存管理。 学习内存管理（分配&回收）前，如果有JVM的内存管理的基础，会变得非常简单，如果是第一次接触内存管理，在看完Go的内存管理后可以去看看JVM的，对比着学习比较容易理解。 go的内存管理思路是基于google 的tcmalloc（thread-caching-malloc）实现的，常见的内存分配器还有ptmalloc、jemalloc，但是tcmalloc的性能更高，尤其是高并发场景下。
选自Medium 作者：Franklin He 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Google Colab（Google 提供免费 GPU 的机器学习环境）上运行 StarCraft II 机器学习项目，包括过程中遇到的问题和作者提出的解决方案。 如果你想开始使用 FREE StarCraft II 机器学习环境，请先完善 GPU 硬件，您可以看一下我的 Google Colab notebook：https://colab.research.google.com/dri
Go语言成为高生产力语言的原因之一自己管理内存：Go抛弃了C/C++中的开发者管理内存的方式，实现了主动申请与主动释放管理，增加了逃逸分析和GC，将开发者从内存管理中释放出来，让开发者有更多的精力去关注软件设计，而不是底层的内存问题。
自从去年8月10号暴雪开放了星际争霸II的人工智能API之后，数不清的AI研究者前赴后继地加入了训练星际2 AI的队伍中。
mysql数据库已经没得连接了, 却使用了超过 80%的内存...., 导致其它应用没得内存用了, 触发了os的oom....
本文基于Go源码版本1.16、64位Linux平台、1Page=8KB、本文的内存特指虚拟内存
TCMalloc 是 Google 开发的内存分配器，在不少项目中都有使用，例如在 Golang 中就使用了类似的算法进行内存分配。它具有现代化内存分配器的基本特征：对抗内存碎片、在多核处理器能够 scale。据称，它的内存分配速度是 glibc2.3 中实现的 malloc的数倍。
nginx，作为一个自由的、开源的web服务器，由于其高并发、反向代理、扩展丰富、资源占用少等特点，有越来越多的用户开始使用。nginx相对apache来说，相同环境配置下的并发请求量大概是6-10倍的样子，而内存、CPU消耗为1/5、1/10，一个nginx进程差不多15M内存左右，所以对于一个运维人来说，nginx安装是必须会的。
很早之前在CentOS7下编译安装过陈硕的muduo库并且成功运行示例程序muduo-tutorial，但是今天从github上面下载muduo源代码确报错了,提示Boost库找不到，但是我明明安装过Boost1.69.0的 陈硕老师的Github为：https://github.com/chenshuo
在开发微信看一看期间，为了进行耗时优化，基础库这层按照惯例使用tcmalloc替代glibc标配的ptmalloc做优化，CPU消耗和耗时确实有所降低。但在晚上高峰时期，在CPU刚刚超过50%之后却出现了指数上升，服务在几分钟之内不可用。最终定位到是tcmalloc在内存分配的时候使用自旋锁，在锁冲突严重的时候导致CPU飙升。为了弄清楚tcmalloc到底做了什么，仔细了解各种内存管理库迫在眉睫。
今天开启Redis源码的阅读之旅。对于一些没有接触过开源代码分析的同学来说，可能这是一件很麻烦的事。但是我总觉得做一件事，不管有多大多难，我们首先要在战略上蔑视它，但是要在战术上重视它。除了一些高大上的技术，我们一般人都能用比较简单的方式描述它是干什么的。比如Redis，它不就是一个可以通过网络访问的KV型数据库嘛。在没有源码的情况下，可以想象出它应该是通过网络服务、指令解析、特殊的内存结构设计（方便增删改查）、持久化等技术构成。然后我们在战术上要重视它各个技术的实现，特别是一些我们没想到的一些技术。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
github： https://github.com/jemalloc/jemalloc
在《内存问题分析的利器——valgraind的memcheck》一文中，我们介绍了如何使用valgrind分析各种内存问题。valgrind是基于模拟器的技术实现，而本文介绍的gperftools则是通过在用户代码中嵌入检测代码实现的。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
内存管理一般包含三个不同的组件，分别是用户程序（Mutator）、分配器（Allocator）和收集器（Collector），当用户程序申请内存时，它会通过内存分配器申请新内存，而分配器会负责从堆中初始化相应的内存区域。
因为项目中使用了tcmalloc，而是用gcc 5.2.0编译的64位代码，所以项目中的so依赖libunwind,tcmalloc,以及gcc5.2.0的libstdc++.so
在Istio服务网格中，每个Envoy占用的内存也许并不算多，但所有sidecar增加的内存累积起来则是一个不小的数字。在进行商用部署时，我们需要考虑如何优化并减少服务网格带来的额外内存消耗。
之前介绍了多种nginx调试工具，今天介绍nginx性能分析工具——gperftools
配套资料： makefile方面有陈皓大神的跟我一起写MakeFile，我就不班门弄斧了。
当 MySQL 内存异常上涨, 我们可以通过 performance_schema 观察内存的使用, 我们在 实验5 中进行过介绍。
glibc 提供的 ptmalloc 函数 , FreeBSD 提供的 jemalloc 函数 , Google 提供的 tcmalloc 函数 ,
TcMalloc（Thread-CachingMalloc）是google-perftools工具中的一个内存管理库，所以一般提到tcmalloc,其实就是指使用gperftools，编译tcmalloc也就是编译gperftools。 第一次使用tcmalloc,网上找了好多关于使用tcmalloc的文章，都讲到了如何安装，如何使用，对于编译都是一笔带过。。。但是是真正实战的时候，发现如果对tcmalloc的代码结构不熟悉，这编译tcmalloc也是不小的坑。本文不涉及安装和使用，只根据自己今天的实际经历说说如何在在windows平台用msvc(准确地说是VS2015)编译tcmalloc。
redis是一个基于内存的key-value的数据库，其内存管理是很重要的，为了屏蔽不同平台之间的差异，以及统计内存占用量等，redis对内存分配函数进行了一层封装，程序中统一使用zmalloc，zfree一系列函数，其相应的源代码在src/zmalloc.h和src/zmalloc.c两个文件里，源代码点这里。
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8930668 （排名100多bolg写的很好）
数据库一直是在整体应用程序架构中，被吐槽的地方，比如数据库运行缓慢，数据库经常添加内存，CPU，等等，稍微懂一点程序设计，或是行业内的人士，大多都明白，没有不是的数据库，只有设计“无法无天” 的应用程序。
注意: 内存分配器只管理内存块, 不关心内存中对象的状态, 也不会主动的回收内存, 回收是在回收器完成清理操作后, 触发内存分配器的回收操组;
作为 Web 服务器：相比 Apache，Nginx 使用更少的资源，支持更多的并发连接，体现更高的效率。
作者：deryzhou，腾讯 PCG 后台开发工程师 Go 中怎么实现内存池，直接用 map 可以吗？常用库里 GroupCache、BigCache 的内存池又是怎么实现的？有没有坑？对象池又是什么？想看重点的同学，可以直接看第 2 节 GroupCache 总结。 0. 前言: tcmalloc 与 Go 以前 C++服务上线，遇到性能优化一定会涉及 Google 大名鼎鼎的 tcmalloc。 相比 glibc，tcmalloc 在多线程下有巨大的优势： vs tcmalloc 其中使用的
你的电脑上或许此时插着一根 8G 的内存条，你经常在使用它，但你有没有想过操作系统是如何管理内存的？如果让你来分配使用，你是否会想着：给正在运行的游戏分配其中的 4G，给我的视频软件分配 2G，给音乐软件分配 1G，分配各自独立，互不干扰。但当我的游戏需要更多的内存的时候，是否我的视频就无法播放了呢？
我们有一个线上的项目，刚启动完就占用了使用 top 命令查看 RES 占用了超过 1.5G，这明显不合理，于是进行了一些分析找到了根本的原因，下面是完整的分析过程，希望对你有所帮助。
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