内存泄漏(memory leak),指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。
Kmemleak能够检测内核中的内存泄漏,通过检测内核中未被释放但又无法找到其使用位置的内存,进一步定位、修复内存泄漏的问题。
在使用没有垃圾回收的语言时(如 C/C++),可能由于忘记释放内存而导致内存被耗尽,这叫 内存泄漏。由于内核也需要自己管理内存,所以也可能出现内存泄漏的情况。为了能够找出导致内存泄漏的地方,Linux 内核开发者开发出 kmemleak 功能。
JVM本质就是一个进程,因此其内存空间(也称之为运行时数据区,注意与JMM的区别)也有进程的一般特点。深入浅出 Java 中 JVM 内存管理,这篇参考下。
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该
理解硬件访问内存的原理,MMU和页表;澄清Linux内核ZONE,buddy,slab管理;澄清用户空间malloc与内核关系,Lazy分配机制;澄清进程的内存消耗的vss,rss,pss,uss概念;澄清内存耗尽的OOM行为;澄清文件背景页面与匿名页,page cache与swap;澄清内存的回收、dirty page的写回,以及一些内存管理/proc/sys/vm sysctl配置的幕后原理;DMA和cache一致性,IOMMU等;给出一些内存相关的调试和优化方法;消除网上各种免费资料的各种误解。
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示。同时,由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示。由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了?
引言 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存
青囊,喜欢运动T恤加皮裤的非典型程序猿。此时,他正目不转睛注视着屏幕上一行行的代码,内存泄漏这个问题已经让他茶饭不思两三天了,任凭偌大的雨滴捶打着窗户也无动于衷。就这么静悄悄地过了一会儿,突然间,他哼着熟悉的小曲,仿佛一切来的又那么轻松又惬意。
前阵子处理这样一个案例,某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM(内存溢出)。
本文提供了一种轻巧的内存泄漏测试方法及其python实现,该方法在Lenovo Bamboo系统的验收测试活动中得到过诸多检验,是一种易用有效的内存泄漏测试方法。
使用free命令可以查看系统的内存使用情况,包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。
在C语言阶段,我们常说局部变量存储在栈区,动态内存中的数据存储在堆区,静态变量存储在静态区,常量存储在常量区,其实这里我们所说的栈区、堆区、静态区以及常量区都是 虚拟进程地址空间 的一部分,其中具体内存区域的划分如下:
内存泄漏也称作“存储渗漏”,用动态存储分配函数动态开辟的空间,在使用完毕后未释放,结果导致一直占据该内存单元。直到程序结束。(其实说白了就是该内存空间使用完毕之后未回收)即所谓内存泄漏。 内存泄漏形象的比喻是“操作系统可提供给所有进程的存储空间正在被某个进程榨干”,最终结果是程序运行时间越长,占用存储空间越来越多,最终用尽全部存储空间,整个系统崩溃。所以“内存泄漏”是从操作系统的角度来看的。这里的存储空间并不是指物理内存,而是指虚拟内存大小,这个虚拟内存大小取决于磁盘交换区设定的大小。由程序申请的一块内存,
记得在大学的刚开始学习C/C++的时候,对于内存问题一点也没有关心过,其实也是关心比较少,知道后来才慢慢注意起来,当时排查是否有内存泄漏全靠手,去看看malloc和free或者new和delete是否对应起来,这也是一种比较简单的查询是否有内存泄漏的办法,后来老师提供了一种用程序来检测是否有内存泄漏,其实就是重载new和delete的方法。
本文介绍了如何通过定制化工具链分析定位解决了因内核栈溢出导致的程序core dump问题,以及如何使用AddressSanitizer工具定位解决了因内存泄漏导致的程序性能问题。通过这些方法,可以更高效地解决程序中的core dump和内存泄漏问题,提高程序的稳定性和性能。
kmemleak 和kasan 都是 Linux 内核中的一些工具和特性,用于帮助进行内存错误检测和修复。然而,它们之间有一些区别:
前几天在看Linux内核源码时,发现一个net_device设备框架的一个问题,以至于upstream的内核源码中,至少有12个设备驱动和虚拟设备存在内存泄漏的风险。
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。
当初在开发的时候,发现DragonOS存在一些内存泄漏的问题,但是不清楚到底哪里产生了泄漏,也不清楚内核的内存分配过程。为了定位内存泄漏的问题,以及观测一些可能存在的性能问题,就实现了这个MMLog的组件,把每一次内存分配和释放都打到日志里面去,同时希望能在Linux下面启动一个监视器,去监控DragonOS虚拟机内的内存分配情况。
PG使用共享内存在多进程之间进行数据共享。使用动态共享内存段dynamic shared memory segments在并行workers之间进行数据交换,这个内存在启动时分配固定大小。但是PG后端进程必须管理私有内存用于处理SQL语句。本文,介绍PG如何使用memory context,即内存上下文,来管理私有内存;以及如何检查内存使用情况。这对于编写服务器代码的人来说很有意思,但我要重点关注用户如何理解和调试SQL语句的内存消耗。
在C语言中我们经常说,局部变量存放在栈区,动态内存开辟的空间是向堆区申请的,只读常量存放在常量区等等。其实这里我们所说的区域都是虚拟进程地址空间的一部分,具体划分如下:
在这篇文章中,我们将深入分析Kubernetes中的典型退出码127与137,解释它们是什么,K8s和Docker中常见的原因是什么,以及如何修复
本文介绍了Linux平台上一个名为“Linux易用剖析器(LEP)”的剖析工具,用于分析Linux应用程序的性能。LEP通过记录和分析系统调用、进程状态、内存使用、I/O操作等方面的信息,帮助开发人员诊断和解决Linux应用程序的性能问题。
内核和处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率,会在称为页面的内存组中创建内存映射,其中每个页面的大小是处理器的详细信息。尽管大多数处理器也支持更大的容量,但通常有4 KB,Linux称其为 hugepage大页面。内核可以从其自己的空闲列表中为物理内存页面请求提供服务,内核为每个DRAM组和CPU维护这些请求以提高效率。内核自己的软件也通常通过内核分配器(例如slab分配器)从这些空闲列表中消耗内存。
作为C/C++开发人员,内存泄漏是最容易遇到的问题之一,这是由C/C++语言的特性引起的。C/C++语言与其他语言不同,需要开发者去申请和释放内存,即需要开发者去管理内存,如果内存使用不当,就容易造成段错误(segment fault)或者内存泄漏(memory leak)。
eBPF(扩展的伯克利数据包过滤器)是一项强大的网络和性能分析工具,被广泛应用在 Linux 内核上。eBPF 使得开发者能够动态地加载、更新和运行用户定义的代码,而无需重启内核或更改内核源代码。
在实际的软件开发过程中,内存问题常常是耗费大量时间进行分析的挑战之一。为了更有效地定位和解决与内存相关的难题,一系列辅助工具应运而生,其中备受赞誉的Valgrind工具便是其中之一。事实上,笔者本人曾利用Valgrind工具成功地发现并解决了一个隐藏在软件中的bug,这充分体现了工具在开发过程中的重要性。
计算为什么要分配就像国内的某个省里面有很多地区,不同的地区做不同的事情。 C/C++内存区域划分: 先来看这段代码,这些数据都是储存在哪里的。
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
偶然在生产上部署了一个版本之后发现,机器不断重启报警,后经过查询linux日志发现,原来是因为服务占用内存过高被内核给kill掉了。接下来就是查问题,本来以为是内存泄漏,上了pprof工具之后发现,内存占用稳定在2.6g,而top命令则很快看到RES参数暴涨到12g+(机器内存16g)后被内核杀掉。百思不得其解。后来在翻阅Go1.12发布说明时看到一段话:
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
从操作系统的角度来说,内存就是一块数据存储区域,是可被操作系统调度的资源。在多任务(进程)的操作系统中,内存管理尤为重要,操作系统需要为每一个进程合理的分配内存资源。所以可以从操作系统对内存分配和回收两方面来理解内存管理机制。
看了 《Android 的离奇陷阱 — 设置线程优先级导致的微信卡顿惨案》这篇文章,有没有觉得原来大家再熟悉不过的线程,也还有鲜为人知的坑?除此之外,微信与线程之间还有很多不得不说的故事,下面跟大家分享一下线程还会导致什么样的内存问题。 [anon:thread stack guard page] 在分析虚拟内存空间耗尽导致的 crash 问题时,我们在 /proc/[pid]/maps 中发现了新增了不少跟以往不一样 case,内存中充满了大量这样的块: 从 map entry 的名字与内存大小和权
内存泄漏,是由于疏忽或错误造成程序未能释放掉不再使用的内存。内存泄漏,并不是指内存内存在物理地址上的消失,而是应用程序分配某段内存后,失去了对该段内存的控制,因而造成内存的浪费。
对于C/C++来说,内存泄漏问题一直是个很让人头痛的问题,因为对于没有GC的语言,内存泄漏的概率要比有GC的语言大得多,同时,一旦发生问题,也严重的多,而且,内存泄漏的排查往往十分困难。对于内存泄漏,维基百科的定义是:在计算机科学中,内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存。内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存的控制,从而造成了内存的浪费。内存泄漏的原因通常情况下只能由程序源代码分析出来。如果一个程序存在内存泄
速领:神作《凤凰架构:构建可靠的大型分布式系统》电子版 随着项目不断壮大,OOM(Out Of Memory)成为崩溃统计平台上的疑难杂症之一,大部分业务开发人员对于线上OOM问题一般都是暂不处理,一方面是因为OOM问题没有足够的log,无法在短期内分析解决,另一方面可能是忙于业务迭代、身心疲惫,没有精力去研究OOM的解决方案。 这篇文章将以线上OOM问题作为切入点,介绍常见的OOM类型、OOM的原理、大厂OOM优化黑科技、以及主流的OOM监控方案。 文章较长,请备好小板凳~ OOM问题分类 很多人对于O
性能优化一向是后端服务优化的重点,但是线上性能故障问题不是经常出现,或者受限于业务产品,根本就没办法出现性能问题,包括笔者自己遇到的性能问题也不多,所以为了提前储备知识,当出现问题的时候不会手忙脚乱,我们本篇文章来模拟下常见的几个Java性能故障,来学习怎么去分析和定位。
当 JVM 内存严重不足时,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法,如下图所示。如有遗漏或错误,欢迎补充指正。
上述代码在申请一段内存后直接返回,这样申请到的这块内存在代码中再也没有机会释放掉了,这就是内存泄漏。 内存泄漏是一类极为常见的问题,尤其对于不支持自动垃圾回收的语言来说,但并不是说自带垃圾回收的语言像 Java 等就不会有内存泄漏,这类语言同样会遇到内存泄漏问题。 有内存泄漏问题的程序会不断的申请内存,但不去释放,这会导致进程的堆区越来越大直到进程被操作系统 Kill 掉,在 Linux 系统中这就是有名的 OOM 机制,Out Of Memory Killer。
本系列将按照类别对题目进行分类整理,重要的地方标上星星,这样有利于大家打下坚实的基础。
"内部类持有了外部类的引用,也就是Hanlder持有了Activity的引用,从而导致无法被回收呗。"
最近笔者在看性能分析相关的是知识,就特意针对内存整理了这一篇文章,在这里笔者主要从下面三个方面来介绍这方面的知识: 1.内存的作用是什么,他在操作系统中的基础知识都有哪一些? 2.查看内存和内存相关问题涉及到的工具都有哪一些,他们的使用方式是什么样子的? 3.碰到内存问题的时候,我们需要怎么去定位呢?
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