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Apache Spark 内存管理()详解

本文将详细介绍两部分内容,第一部分介绍Spark内存的规划,主要包含内存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 内存 内存 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,内存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执行内存。 如MEMORY_AND_DISK是同时在磁盘内存上存储,实现了冗余备份。OFF_HEAP则是只在内存存储,目前选择内存时不能同时存储到其他位置。 Spark用MemoryBlock巧妙地将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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Apache Spark 内存管理()详解

本文将详细介绍两部分内容,第一部分介绍Spark内存的规划,主要包含内存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 内存 内存 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,内存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执行内存。 如MEMORY_AND_DISK是同时在磁盘内存上存储,实现了冗余备份。OFF_HEAP则是只在内存存储,目前选择内存时不能同时存储到其他位置。 Spark用MemoryBlock巧妙地将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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    如何监控诊断JVM内存使用?

    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内存各种外部分使用状态。 也可以使用命令行工具进行运行时查询,如jstatjmap等工具都提供了一些选项,可以查看、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。 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 老年代新生代的比例:-XX:NewRatio=value。

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    如何监控诊断内存使用

    如何监控诊断内存使用 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。 内存 内存就是把内存对象分配在Java虚拟机的以外的内存 Java 开发者经常用 java.nio.DirectByteBuffer 对象进行内存的管理使用, 该类会在创建对象时就分配内存 ,可以看到 Metaspace 这个就是内存 ? 使用内存的优点 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 内在flush到远程时, 会先复制到直接内存(非内存), 然后再发送。 而内存(本身就是物理机内存)几乎省略了该步骤。 使用内存的缺点 内存难以控制,使用了内存就间接失去了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。

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    内存泄露、内存溢出内存,JVM优化参数配置参数

    内存 关于内存以及相应的内存回收策略,在之前的文章《JVM内存管理垃圾回收》、《JVM垃圾回收器、内存分配与回收策略》中已有介绍。 对于内存是指分配的对象直接受操作系统管理的JVM内存以外的空间。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。 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 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初始非内存 -XX:MaxPermSize:JVM允许最大的非内存 -XX:+UseConcMarkSweepGC:年老代激活CMS

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    No.js 中 V8 内存管理字符编码解码的实现

    前言:对于基于 V8 的 JS 运行时来说,内存的管理是非常重要的一部分,因为 gc 的原因,V8 自己管理内存大小是有限制的,我们不能什么数据都往 V8 的里存储,比如我们想一下读取一个 1G 的文件,如果存到 V8 的,一下子就满了,所以我们需要定义内存并进行管理。 .`; // 申请内存 const responseBuffer = new ArrayBuffer(response.length); // 把响应内容写入内存 = Buffer.from(buffer).getBuffer(); } tcp.write(this.fd, buffer); }} 5 总结 目前初步实现了内存管理编码解码的功能 ,这样应用层就不需要面对麻烦的内存管理和数据设置问题。

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    深入浅出 Java FileChannel 的内存使用丨社区分享

    ) 关于 内存 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 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 来监控内存。 为什么 FileChannel 要使用内存? 2.DirectByteBuffer:调用 ByteBuffer.allocateDirect() 分配,在内存上分配存储空间,在 Java 堆上有一个内存的引用对象。 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。 Native 中来回复制数据,在一些场景下能够显著提高性能。

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    Java内存泄漏、性能优化、宕机死锁的N种姿势

    所以Java程序的内存泄露分为两种:堆上内存泄露、内存泄露,而内存泄露又分为两种:Java使用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。 内存泄露 Java使用内存 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

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    Apache Ignite高性能分布式网格框架-初探

    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。 Igniteapache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可扩展性,部分组件包括: 高级的集群化 数据网格(JCache) 流计算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、复制本地。

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    阿里二面:Flink内存管理是如何实现的?

    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Flink使用的内存,Flink使用了堆上内存内存。 Task内存Task Off-Heap Memory。Task执行用户代码时所使用的内存。 这块内存既可以是堆上内存(Java的byte数组),也可以是内存(基于Netty的DirecByteBuffer)。 MemorySegment实现 Flink的MemorySegment有堆上两种实现: HeapMemorySegment 用来分配堆上内存,HybridMemorySegment用来分配内存堆上内存 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内存的分配。

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    资深算法工程师万宫玺:Java 工程师转型 AI 的秘密法宝——深度学习框架 Deeplearning4j | 分享总结

    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背后的支撑团队。 ? ND4j 内存管理情况: ND4j 利用了内存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内存上,把数据放到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,内存一定要调的非常大,因为大量的工作都是在内存做相应的张量运算。内存要远远大于堆上内存

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    Java 工程师转型 AI 的秘密法宝——深度学习框架 Deeplearning4j | 回顾

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    【Flink】第八篇:Flink 内存管理

    MemorySegment可以在堆上:Java byte数组;也可以在:ByteBuffer。 3. 内存 VS 内存 (1) 内存的优势: 避免GC内存溢出 高效的IO操作。 内存写磁盘IO或网络IO是zero-copy(零拷贝) 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) 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 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,不建议对框架内存框架内存进行调整。 3. HeapMemorySegment分配堆上内存,HybridMemorySegment分配内存,实际上后来Flink用HybridMemorySegment分配内存。 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内存。 2.

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    Flink重点难点:内存模型与内存结构

    内存(off-heap memory) 2.1 内存的产生 为了解决内存过大带来的长时间的GC停顿的问题,以及操作系统对内存不可知的问题,java虚拟机开辟出了内存(off-heap 2.2 内存的分配 java 在NIO 包中提供了ByteBuffer类,对内存进行访问。 内存的优缺点以及与内存联系 3.1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设备访问 它即可以是堆上内存(Java 的 byte 数组),也可以是内存(基于 Netty 的 DirectByteBuffer),同时提供了对二进制数据进行读取写入的方法。 HeapMemorySegment:用来分配堆上内存 HybridMemorySegment:用来分配内存堆上内存,2017 年以后的版本实际上只使用了 HybridMemorySegment。

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    「大数据系列」Ignite:基于内存分布式数据库和缓存处理平台

    Ignite™是一个以内存为中心的分布式数据库,缓存处理平台事务性,分析性流式工作负载,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RelationalNoSQL数据库 NoSQL Scale的SQL .使用Ignite™分布式SQL实现水平可伸缩性,强一致性高可用性 主要特点 以内存为中心的存储.在内存磁盘上存储处理分布式数据 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

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    Apache-Ignite入门实战之一

    简介 Apache Ignite 内存数据组织框架是一个高性能、集成化分布式的内存计算事务平台,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

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    亚马逊深度学习框架MXNet加入Apache孵化器,加持4大开源系统

    【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、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、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、集成分布式的内存数据结构,用于实时计算处理大规模数据集,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新的应用程序。 Tajo。

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    从0到1起步-跟我进入内存的奇妙世界

    一、什么是内存 1、内存(on-heap memory)回顾 内存内存是相对的二个概念,其中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等参数就可以设置的大小最大值 2、内存(off-heap memory)介绍 内存相对应,内存就是把内存对象分配在Java虚拟机的以外的内存,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对象进行内存的管理使用,它会在对象创建的时候就分配内存。 最常见的场景是RMI/NIO下的内存分配等 注: 如果我们使用了内存,并且用了DisableExplicitGC设置为true,那么就是禁止使用System.gc,这样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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