在直接内存回收过程中,有可能会造成当前需要分配内存的进程被加入一个等待队列,当整个node的空闲页数量满足要求时,由kswapd唤醒它重新获取内存。这个等待队列头就是node结点描述符pgdat中的pfmemalloc_wait。如果当前进程加入到了pgdat->pfmemalloc_wait这个等待队列中,那么进程就不会进行直接内存回收,而是由kswapd唤醒后直接进行内存分配。
释放 reclaimable slab ,包括dentries and inodes cache
最近一台 CentOS 服务器,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,非常奇怪,后来Google了许久才搞明白。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 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。 虽然天天都在用Linux系统办公,其实对它的了解也不过尔尔。毕业几年才迈入"知道自己不知道"的境界,我觉得自己丝毫没有愧对万年吊车尾这个称号 :( 问题描述和初步调查 同事说有一台服务器的内存用光了,我连上去用free看了下,确实有点怪。 $ fr
3dtiles协议具备了超大规模的数据加载调度的能力。本人分析了cesium的源码,结合自己的理解总结了一下加载调度的实现。
之前的关于【Netty】的文章我们已经了解到 Netty 里面数据读写是以 ByteBuf 为单位进行交互的,这一小节,我们就来详细剖析一下 ByteBuf 之前文章链接:
前言: 前文《内存映射技术分析》描述了虚拟内存的管理、内存映射;《物理内存管理》介绍了物理内存管理。 本篇介绍一下内存回收。内存回收应该是整个Linux的内存管理上最难理解的部分了。 分析: 1,PFRA Page Frame Reclaim Algorithm,Linux的内存回收算法。 不过,PFRA和常规的算法不同。比如说冒泡排序或者快速排序具有固定的时间复杂度和空间复杂度,代码怎么写都差不多。而PFRA则不然,它不是一个具体的算法,而是一个策略---什么样的情况下需要做内存回收,什么样的page
本文讨论的 swap基于Linux4.4内核代码 。Linux内存管理是一套非常复杂的系统,而swap只是其中一个很小的处理逻辑。
先从swap产生的原理来分析,由于linux内存管理比较复杂,下面以问答的方式列了一些重要的点,方便大家理解:
Linux的swap相关部分代码从2.6早期版本到现在的4.6版本在细节之处已经有不少变化。本文讨论的swap基于Linux 4.4内核代码。Linux内存管理是一套非常复杂的系统,而swap只是其中一个很小的处理逻辑。希望本文能让读者了解Linux对swap的使用大概是什么样子。阅读完本文,应该可以帮你解决以下问题:
Java虚拟机根据对象存活的周期不同,把堆内存划分为几块,一般分为新生代、老年代和永久代(对HotSpot虚拟机而言),这就是JVM的内存分代策略。
GC是指垃圾回收机,当一个对象不能再被后续程序所引用到时,这个zhuan对象所占用的内存空间就没shu有存dao在的意义了,java虚拟机会不定时的去检测内存中这样的对象,然后回收这块内存空间。
我们之前在生产环境上遇到过很多起由操作系统的某些特征引起的性能抖动案例,其中 THP 作案次数较多,因此本文将和大家分享 THP 引起性能抖动的原因、典型的现象,分析方法等,在文章的最后给出使用THP 时的配置建议及关闭方法。
先来说说第一个问题:虚拟内存有什么作用?(如果你还不知道虚拟内存概念,可以看这篇:真棒!20 张图揭开内存管理的迷雾,瞬间豁然开朗)
jvm的内存结构:可以看到我们的java文件会首先编译成class文件,经过类加载器进行加载,然后经过jvm的相关区域:f方法区、堆、虚拟机栈、程序计数器、本地方法栈等地,可以进行本地方法接口进行调用,执行引擎,进行编译,执行程序。当中涉及到垃圾回收。
http://www.importnew.com/18694.html
本文补充校正一些Linux内核开发者关于GFP_ATOMIC的认知不完整的地方,阐述GFP_ATOMIC与free内存watermark的关系,并明确什么时候应该用GFP_ATOMIC申请内存。目录:
Serial收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。JDK1.3之前回收新生代唯一的选择。
可以看到,当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08,使用的内存分配器是jemalloc。
一般用户空间关联的物理页面是按需通过缺页异常的方式分配和调页,当系统物理内存不足时页面回收算法会回收一些最近很少使用的页面,但是有时候我们需要锁住一些物理页面防止其被回收(如时间有严格要求的应用),Linux中提供了mlock相关的系统调用供用户空间使用来锁住部分或全部的地址空间关联的物理页面。
内存 是操作系统非常重要的资源,操作系统要运行一个程序,必须先把程序代码段的指令和数据段的变量从硬盘加载到内存中,然后才能被运行。如下图所示:
a). 进程使用的物理内存: find /proc/ -maxdepth 1 -iname "[0-9]*" | xargs -I{} cat {}/smaps | grep Pss: | awk '{s+=$2}END{print s}' b). slab分配占用的内存,采用slab机制主要是解决申请时候浪费page的问题,这一部分的内存并不是application 所占用的,所以要单独列出来, 可以在meminfo 中查看到其占用空间以及可回收空间大小. c). pagetable在虚拟地址到物理地址的转换中发挥着关键的作用,所以也不属于application占用的内存,属于系统所用,所以也单独列出来. 其大小随着内存的变大而变大,可以在meminfo 中找到占用的大小. d). free的内存,这一部分内存是从system的角度看,依然是free的,也就是说这一部分内存还没有被system 进行接管. e). cache/buffer内存的大小,这一部分可以在meminfo 中找到,这里主要是 application 的所使用的cache/buffer. f). 其他原因导致的内存gap, 在下面的示例中,上述所述的6种内存的总和大于实际的总内存,这是因为 shmem 是被application使用的,所以在计算进程使用的物理内存的时候,已经包含了shmem,而cache又计算了一次,因此最后的结果应该是减去SHMEM, 这样 和总内存相比,还有5497KB的gap .那么这个gap 到底应该是available的,还是算作used的,不得而知,那么因为这个gap 不大,所以对于内存的使用状况统计,我们可以暂且忽略该gap, 所以我们可以有如下的公式作为一个参考: total = free + cache + buffer + process_used_via_pss + slab + pagetables - shmem
从 Linux 内核 VS 内存碎片 (上) 我们可以看到根据迁移类型进行分组只是延缓了内存碎片,而并不是从根本解决,所以随着时间的推移,当内存碎片过多,无法满足连续物理内存需求时,将会引起性能问题。因此仅仅依靠此功能还不够,所以内核又引入了内存规整等功能。
在Android系统中,进程可以大致分为系统进程和应用进程两大类。
前面介绍的收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。这里讨论的是JDK1.7 Update14之后的HotSpot虚拟机。该虚拟机包含的收集器如下:
对 Linux 稍有了解的人都知道,Linux 会将物理的随机读取内存(Random Access Memory、RAM)按页分割成 4KB 大小的内存块,而今天要介绍的 Swapping 机制就与内存息息相关,它是操作系统将物理内存页中的内容拷贝到硬盘上交换空间(Swap Space)以释放内存的过程,物理内存和硬盘上的交换分区组成了操作系统上可用的虚拟内存,而这些交换空间都是系统管理员预先配置好的[^1]。
第一个是在AmS中进行,即Android所声称的当系统内存低时,优先释放没有任何Activity的进程,然后释放非前台Activity对应的进程。
一个单线程的收集器,使用复制算法。它只会使用一条线程工作,并且在进行垃圾收集的同时,必须暂停其他所有的工作线程(Stop The Word),直到垃圾收集结束。
之前我们画过一张图,是从Class文件到类装载器,再到运行时数据区的过程,现在咱们把这张图不妨丰富完善一下,展示了JVM的大体物理结构图。
总结:ZGC业界还没大规模使用,更多再实验性观望阶段,还存在变动和争议阶段,如果可能则预计26年~28年成为主流,当下我们开发的采用的垃圾收集器是G1收集器,23~25年会是主流。
这些参数主要是用来调整virtual memory子系统的行为以及数据的写出(从RAM到ROM)。 这些节点(参数)的默认值和初始化的过程大部分都可以在mm/swap.c中找到。 目前,/proc/sys/vm目录下有下面这些节点:
作者:Cheetah老师一直从业于半导体行业,他曾为U-boot社区和Linux内核社区提交过若干补丁。目前主要从事Linux相关系统软件开发工作,负责Soc芯片BringUp及系统软件开发,喜欢阅读内核源代码,在不断的学习和工作中深入理解内存管理,进程调度,文件系统,设备驱动等内核子系统。
在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存管理》中,笔者详细的为大家介绍了 Linux 内核如何对物理内存进行管理以及相关的一些内核数据结构。
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。
作者:陈昱全 知乎主页:https://www.zhihu.com/people/chen-yu-quan 前言 想写一篇关于android GC的想法来源于追查一个魅族手机图片滑动卡顿问题,由于不断的GC导致的丢帧卡顿的问题让我们想了很多方案去解决,所以就打算详细的看看内存分配和GC的原理,为什么会不断的GC,GC ALLOC和GC COCURRENT有什么区别,能不能想办法扩大堆内存减少GC的频次等等。 1、JVM内存回收机制 1.1 回收算法 标记回收算法(Mark and Sweep GC) 从”G
本文介绍了Dalvik和ART虚拟机在GC方面的区别,以及ART虚拟机在GC方面的新特性。
OpenHarmony是面向全场景泛终端设备的操作系统,终端设备内存性能的强弱会直接影响用户的体验。终端设备的内存差异很大,对于内存比较小的终端设备,内存优化方案无疑是增强内存性能、提升用户体验的关键。针对传统内存方案及管理机制的不足,OpenHarmony构建了一套完善的内存解决方案——ESWAP。
对象是否存活: ①.引用计数算法: 描述:每个对象有一个引用计数属性,新增一个引用时计数加1,引用释放时计数减1,计数为0时可以回收. 优势:简单高效 缺点:对于循环引用的对象无法回收(两个对象相互引用) ----------------------------------- ②.可达性分析算法: 描述:GC的时候首先会根据一系列可以被定义为GC Roots的对象作为起始点依次往下搜索 这个搜索的路径即为引用链,若对象没有被引用链连接到GC Roots,则将标记为可清除(证明此对象是不可
指分配给用户的内存空间中未被使用的部分。例如进程需要使用3K bytes物理内存,于是向系统申请了大小等于3Kbytes的内存,但是由于Linux内核伙伴系统算法最小颗粒是4K bytes,所以分配的是4Kbytes内存,那么其中1K bytes未被使用的内存就是内存内碎片。
有了虚拟机,就一定需要收集垃圾的机制,这就是Garbage Collection,对应的产品我们称为Garbage Collector。
php 的变量存储在「zval」变量容器(数据结构)中,「zval」属性包含如下信息:
这一篇先简单总结一下GC的种类,然后侧重总结下G1(Garbage-First)垃圾收集器的分代,结合open-jdk源码分析下重要算法如SATB,重要存储结构如CSet、RSet、TLAB、PLAB、Card Table等。最后会再梳理下G1 GC的YoungGC,MixedGC收集过程。
java 程序是运行在jvm 虚拟机里面的,离开jvm虚拟机,那么java程序无法直接在linux平台的运行。 所以java应用程序和os 平台之间是隔着jvm虚拟机的。 所谓的jvm虚拟机,本质上就是一个进程,此时它的内存模型和普通的进程有相同之处,但它又是java程序的管理者,所以它又有自己独特的内存模型. 从os层面来看jvm的进程,其内存模型包含如下几个部分: 内核内存 + jvm的code + jvm的data + jvm的 heap + jvm的stack + unused memory. 其中的heap, stack 就是我们常说的“堆栈” 空间. 我们更多需要从jvm作为java程序管理者的角度来看其内存模型: 此时jvm的内存空间可以分为两大类,分别是 “堆内存” 以及“非堆内存”,其中前者是可以分配给java程序使用的,而后者则是jvm进程自己使用的。 所以“堆内存”是我们要讨论的重点:
内存回收,也就是系统释放掉可以回收的内存,比如缓存和缓冲区,就属于可回收内存。它们在内存管理中,通常被叫做文件页(File-backed Page)。大部分文件页,都可以直接回收,以后有需要时,再从磁盘重新读取就可以了。
很明显,安装OB时要求服务器可用内存至少 8G,不达标就无法安装。为了凑这3台10G内存的服务器我已经费了不少劲了,free -m 输出中 free 不是有 9G 吗,为什么还报错?
其实说到对JVM进行性能调优早已是一个老生常谈的话题,如果你所在的技术团队还暂时达不到淘宝团队那样的高度,无法满足在OpenJDK的基础之上根据自身业务进行针对性的二次开发和定制调优,那么对于你来说,唯一的选择就是尽可能的熟悉JVM的内存布局,以及熟练掌握与GC相关的那些选项配置,否则JVM的基础性能调优不是痴人说梦?
在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。
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