本文将详细介绍两部分内容，第一部分介绍Spark堆内和堆外内存的规划，主要包含堆内内存、堆外内存以及内存管理接口等方面；第二部重点介绍Spark内存空间的分配，主要包含静态内存管理与统一内存管理的机制。 图2 堆外和堆内内存 堆内内存 堆内内存的大小，由Spark应用程序启动时的–executor-memory或spark.executor.memory参数配置。 除了没有other空间，堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。 如MEMORY_AND_DISK是同时在磁盘和堆内内存上存储，实现了冗余备份。OFF_HEAP则是只在堆外内存存储，目前选择堆外内存时不能同时存储到其他位置。 Spark用MemoryBlock巧妙地将堆内和堆外内存页统一抽象封装，并用页表(pageTable)管理每个Task申请到的内存页。
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这些工具具体使用起来相对比较直观，直接连接到Java进程，然后就可以在图形化界面里掌握内存使用情况。 以JConsole为例，其内存页面可以显示常见的堆内存和各种堆外部分使用状态。 也可以使用命令行工具进行运行时查询，如jstat和jmap等工具都提供了一些选项，可以查看堆、方法区等使用数据。 如果你使用的是Tomcat、 Weblogic等Java EE服务器，这些服务器同样提供了内存管理相关的功能。 另外，从某种程度上来说， GC日志等输出，同样包含着丰富的信息。 堆内部是什么结构？ 这是JVM为每个线程分配的一个私有缓存区域，否则，多线程同时分配内存时，为避免操作同一地址，可能需要使用加锁等机制，进而影响分配速度，TLAB仍然在堆上，它是分配在Eden区域内的。 利用JVM参数，直接影响堆和内部区域的大小 最大堆体积：-Xmx value 初始的最小堆体积：-Xms value 老年代和新生代的比例：-XX:NewRatio=value。
如何监控和诊断堆外内存使用 可以使用综合性的图形化工具，如 JConsole、VisualVM ，这些工具比较直观，直接连接到 Java 进程，图形化界面。 堆外内存 堆外内存就是把内存对象分配在Java虚拟机的堆以外的内存 Java 开发者经常用 java.nio.DirectByteBuffer 对象进行堆外内存的管理和使用, 该类会在创建对象时就分配堆外内存 ，可以看到 Metaspace 这个就是堆外内存 ? 使用堆外内存的优点 减少了垃圾回收机制(GC 会暂停其他的工作) 加快了复制的速度 堆内在flush到远程时, 会先复制到直接内存(非堆内存), 然后再发送。 而堆外内存(本身就是物理机内存)几乎省略了该步骤。 使用堆外内存的缺点 内存难以控制，使用了堆外内存就间接失去了JVM管理内存的可行性，改由自己来管理，当发生内存溢出时排查起来非常困难。
堆外内存 关于堆内内存以及相应的内存回收策略，在之前的文章《JVM内存管理和垃圾回收》、《JVM垃圾回收器、内存分配与回收策略》中已有介绍。 对于堆外内存是指分配的对象直接受操作系统管理的JVM内存堆以外的空间。同时因为这部分区域直接受操作系统的管理，别的进程可以直接通过操作系统对其进行访问，减少了从JVM中复制数据的过程。 堆外内存适用生命周期较长的对象，具有以下特点： 可以很方便的自主开辟很大的内存空间，对于大内存有良好的伸缩性 减少垃圾回收带来的系统停顿时间 在进程间可以共享对象，减少JVM间的复制过程 适合那些分配次数少 ，读写操作频繁的场景 但也存在如下缺点： 容易出现内存泄漏，并且很难排查 堆外内存的数据结构不直观，当存储结构复杂的对象时，会浪费大量的时间对其进行串行化 常用JVM配置参数 -Xms：JVM初始最小堆内存 -Xmx：JVM允许最大堆内存 -XX:PermSize：JVM初始非堆内存 -XX:MaxPermSize：JVM允许最大的非堆内存 -XX:+UseConcMarkSweepGC：年老代激活CMS
前言：对于基于 V8 的 JS 运行时来说，堆外内存的管理是非常重要的一部分，因为 gc 的原因，V8 自己管理堆内存大小是有限制的，我们不能什么数据都往 V8 的堆里存储，比如我们想一下读取一个 1G 的文件，如果存到 V8 的堆，一下子就满了，所以我们需要定义堆外内存并进行管理。 .`; // 申请堆外内存 const responseBuffer = new ArrayBuffer(response.length); // 把响应内容写入堆外内存 = Buffer.from(buffer).getBuffer(); } tcp.write(this.fd, buffer); }} 5 总结 目前初步实现了堆外内存管理和编码解码的功能 ，这样应用层就不需要面对麻烦的堆外内存管理和数据设置问题。
） 关于 堆外内存 堆外内存是直接从操作系统中分配的内存，它不是 JVM 运行时数据区的一部分，也不是 JVM 规范中定义的内存区域，因此不受 Java 堆大小的限制，但仍然会受到本机总内存的大小及处理器寻址空间的限制 可以在 Java VisualVM 中安装插件 Buffer Pools 来监控堆外内存。 为什么 FileChannel 要使用堆外内存？ 2.DirectByteBuffer：调用 ByteBuffer.allocateDirect() 分配，在堆外内存上分配存储空间，在 Java 堆上有一个堆外内存的引用对象。 如果使用 HeapByteBuffer，数据在 Java 堆上，操作系统处理时需要把堆上的数据拷贝到操作系统里（JVM 运行内存之外）某一块内存空间中，然后再进行 I/O 操作。 堆和 Native 堆中来回复制数据，在一些场景下能够显著提高性能。
所以Java程序的内存泄露分为两种：堆上内存泄露、堆外内存泄露，而堆外内存泄露又分为两种：Java使用堆外内存导致的内存泄露、Java程序使用C++导致的内存泄露。 分析内存泄露首先需要确认是堆上泄漏还是堆外泄露。 堆上内存泄漏 堆上内存泄露是最常见的，申请的对象引用和内存全在JVM堆上，而对象使用完后，对象引用被其他长生命周期的对象一直拿着，导致无法从堆上释放。 堆外内存泄露 Java使用堆外内存 JDK提供绕过JVM直接在操作系统申请内存的接口，例如通过Unsafe类的allocateMemory、freeMemory直接分配、释放内存，内存对象的引用在堆上， 但内存在堆外。
在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存。所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例。而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题。通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统。 openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast，并不了解它，大概只知道它是分布式网格内存计算框架。 Ignite是apache基金的一个开源项目，功能与hazelcast非常类似： Apache Ignite内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算 特性: 可以将Ignite视为一个独立的、易于集成的内存组件的集合，目的是改进应用程序的性能和可扩展性，部分组件包括： 高级的集群化 数据网格（JCache） 流计算和CEP 计算网格 服务网格 Ignite (cfg); cache.put(1, "小明"); Ignite提供了三种不同的缓存操作模式，分区、复制和本地。
一、内存模型 从大的方面来说，TaskManager进程的内存模型分为JVM本身所使用的内存和Flink使用的内存，Flink使用了堆上内存和堆外内存。 Task堆外内存Task Off-Heap Memory。Task执行用户代码时所使用的堆外内存。 这块内存既可以是堆上内存(Java的byte数组)，也可以是堆外内存(基于Netty的DirecByteBuffer)。 MemorySegment实现 Flink的MemorySegment有堆上和堆外两种实现: HeapMemorySegment 用来分配堆上内存，HybridMemorySegment用来分配堆外内存和堆上内存 实际上在2017年之后的Flink中，并没有使用HeapMemorySegment，而是使用 HybridMemorySegment这个类来同时实现堆上和堆外内存的分配。
目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等，而 Deeplearning4j 是为数不多以 Java/JVM 为基础，能与 Apache 第一部分内容具体为 DL4j 的开源库背景，目前的项目进展情况和背后的支撑团队。 ? ND4j 内存管理情况： ND4j 利用了堆外内存和堆上内存两个部分的内存做相应的计算。当用 ND4j 去声明一个具体的张量时候，是在堆外内存存储张量对象，堆上内存只存储张量对象的引用。 设计的原因主要是我们所依赖张量运算库，大部分的运算空间都是在堆外内存上，把数据放到堆外内存可提高运行效率。 ? 需要注意的是，用 ND4j 做神经网络的训练时，堆外内存一定要调的非常大，因为大量的工作都是在堆外内存做相应的张量运算。堆外内存要远远大于堆上内存。
目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，而Deeplearning4j是为数不多以Java/JVM为基础，能与Apache 第一部分内容具体为DL4j的开源库背景，目前的项目进展情况和背后的支撑团队。 ? ND4j内存管理情况： ND4j利用了堆外内存和堆上内存两个部分的内存做相应的计算。当用ND4j去声明一个具体的张量时候，是在堆外内存存储张量对象，堆上内存只存储张量对象的引用。 设计的原因主要是我们所依赖张量运算库，大部分的运算空间都是在堆外内存上，把数据放到堆外内存可提高运行效率。 ? 需要注意的是，用ND4j做神经网络的训练时，堆外内存一定要调的非常大，因为大量的工作都是在堆外内存做相应的张量运算。堆外内存要远远大于堆上内存。
MemorySegment可以在堆上：Java byte数组；也可以在堆外：ByteBuffer。 3. 堆外内存 VS 堆内内存 (1) 堆外内存的优势： 避免GC和内存溢出 高效的IO操作。 堆外内存写磁盘IO或网络IO是zero-copy(零拷贝) 堆外内存是进程间共享的。JVM进程崩溃不会丢失数据，可以用来故障恢复 (2) 堆外内存的劣势： 堆上内存的使用、监控、调试简单。 不建议同时设置进程总内存和 Flink总内存。这可能会造成内存配置冲突，从而导致部署失败。 2. 通常情况下，不建议对框架堆内存和框架堆外内存进行调整。 3. HeapMemorySegment分配堆上内存，HybridMemorySegment分配堆外内存，实际上后来Flink用HybridMemorySegment分配堆外堆内内存。 如果只是用一个实现子类，自动识别方法的调用都可以被虚化和内联，性能差在2.7倍左右。HybridMemorySegment使用Unsafe提供的一系列方法同时操作堆上和堆外内存。 2.
堆外内存（off-heap memory） 2.1 堆外内存的产生 为了解决堆内内存过大带来的长时间的GC停顿的问题，以及操作系统对堆内内存不可知的问题，java虚拟机开辟出了堆外内存（off-heap 2.2 堆外内存的分配 java 在NIO 包中提供了ByteBuffer类，对堆外内存进行访问。 堆外内存的优缺点以及与堆内内存联系 3.1堆外内存的优缺点 优点 ： 可以很方便的自主开辟很大的内存空间，对大内存的伸缩性很好 减少垃圾回收带来的系统停顿时间 直接受操作系统控制，可以直接被其他进程和设备访问 它即可以是堆上内存（Java 的 byte 数组），也可以是堆外内存（基于 Netty 的 DirectByteBuffer），同时提供了对二进制数据进行读取和写入的方法。 HeapMemorySegment：用来分配堆上内存 HybridMemorySegment：用来分配堆外内存和堆上内存，2017 年以后的版本实际上只使用了 HybridMemorySegment。
Ignite™是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台事务性，分析性和流式工作负载，以PB级的速度提供内存速度. ? 使用Ignite™内存数据网格和缓存功能加速现有的Relational和NoSQL数据库 NoSQL Scale的SQL .使用Ignite™分布式SQL实现水平可伸缩性，强一致性和高可用性 主要特点 以内存为中心的存储.在内存和磁盘上存储和处理分布式数据 分布式SQL.分布式以内存为中心的SQL数据库，支持连接 分布式键值. 产品功能 Apache Ignite以内存为中心的数据库和缓存平台包含以下一组组件： 主要特点 分布式SQL 分布式键值 ACID交易 并置处理 机器学习 多语言 扩展功能 服务网格 流 RDBMS集成 Apache Ignite用例 作为一个平台，Apache Ignite用于各种用例，其中一些用例如下所示： 数据库 分布数据库 内存数据库 内存数据网格 键值存储 对照 Ignite NoSQL用户
简介 Apache Ignite 内存数据组织框架是一个高性能、集成化和分布式的内存计算和事务平台，用于大规模的数据集处理，比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能，同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能 、分布式内存中数据组织管理的功能。 安装 从 https://ignite.apache.org/download.cgi#binaries 下载最新的安装包，这里我下载的是 apache-ignite-fabric-2.3.0-bin.zip ; import org.apache.ignite.IgniteCache; import org.apache.ignite.Ignition; import org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration ; import org.apache.ignite.spi.discovery.tcp.TcpDiscoverySpi; import org.apache.ignite.spi.discovery.tcp.ipfinder.vm.TcpDiscoveryVmIpFinder
【新智元导读】亚马逊近日公布其支持的深度学习框架MXNet加入Apache孵化器，从而利用Apache软件基金会的流程、管理、外展和社区活动。 该团队建议MXNet加入Apache孵化器，利用Apache软件基金会的流程、管理、外展和社区活动。我们很高兴地宣布，现在MXNet已被Apache孵化器接受。 Ignite。ASF已经宣布，Apache Ignite将成为一个顶级项目。 根据Apache方面的介绍，Apache Ignite是一种高性能、集成和分布式的内存数据结构，用于实时计算和处理大规模数据集，相比传统的基于磁盘或闪存技术速度方面有数量级的提升。 Apache Ignite旨在驱动使用经济实惠的硬件，在分布式、大规模并行架构中运行的现有和新的应用程序。 Tajo。
一、什么是堆外内存 1、堆内内存（on-heap memory）回顾 堆外内存和堆内内存是相对的二个概念，其中堆内内存是我们平常工作中接触比较多的，我们在jvm参数中只要使用-Xms，-Xmx等参数就可以设置堆的大小和最大值 2、堆外内存（off-heap memory）介绍 和堆内内存相对应，堆外内存就是把内存对象分配在Java虚拟机的堆以外的内存，这些内存直接受操作系统管理（而不是虚拟机），这样做的结果就是能够在一定程度上减少垃圾回收对应用程序造成的影响 作为JAVA开发者我们经常用java.nio.DirectByteBuffer对象进行堆外内存的管理和使用，它会在对象创建的时候就分配堆外内存。 最常见的场景是RMI/NIO下的堆外内存分配等 注： 如果我们使用了堆外内存，并且用了DisableExplicitGC设置为true，那么就是禁止使用System.gc，这样堆外内存将无从触发极有可能造成内存溢出错误 OHC：来源于Cassandra 3.0， Apache v2。 Ignite: 一个规模宏大的内存计算框架，属于Apache项目。
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