我们知道使用Linux交换空间而不是 RAM（内存）会严重降低性能。那么，有人可能会问，既然我有足够多的可用内存，删除交换空间不是更好吗？简短的回答是不会。启用交换空间会带来性能优势，即使你有足够多的内存。 即使安装了足够多的服务器内存,你也会经常发现在长时间正常运行后会使用交换空间。请参阅以下来自具有大约一个月正常运行时间的实时聊天服务器的示例： total used free shared buff/cache available
Linux 将物理内存分为内存段，叫做页面。交换是指内存页面被复制到预先设定好的硬盘空间(叫做交换空间)的过程，目的是释放对于页面的内存。物理内存和交换空间的总大小是可用的虚拟内存的总量。
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：
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
理想情况下用户对内存的期待是大容量、高速度和持久性，但是现实中却是一个由缓存、主存、磁盘组成的内存架构，该架构中，缓存低容量、速度快但是成本高，主存中速度、中容量和中成本，磁盘就是大容量、持久性但是速度慢。
vmstat是Virtual Meomory Statistics（虚拟内存统计）的缩写，可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动进行监控。是对系统的整体情况进行统计，不足之处是无法对某个进程进行深入分析。
我们知道linux系统内核的主要工作之一是管理系统中安装的物理内存，系统中内存是以page页为单位进行分配，每个page页的大小是4K，如果我们需要申请使用内存则内核的分配流程是这样的，首先内核会为元数据分配内存存储空间，然后才分配实际的物理内存页，再分配对应的虚拟地址空间和更新页表。
内存管理是Linux系统重要的组成部分。为了解决内存紧缺的问题，Linux引入了虚拟内存的概念。为了解决快速存取，引入了缓存机制、交换机制等。
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令，看下面的一个输出
最近一直在做性能压测相关的事情，有公众号的读者朋友咨询有赞的数据库服务器有没有开启huge page，我听说过huge page会对性能有所提升，本文就一探究竟。对过程没有兴趣的可以直接看结论。
高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求。要优化用户体验，低延迟地响应这些请求非常重要。 比如说，用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更
Dropbox 算得上是硅谷增长黑客的典型案例了，在不到4年的时间里拥有2亿用户、每天上传文件超过10亿个。没有几家 SaaS 产品可以有这样的增长速度，虽然估值超过40亿美元，但是他们在广告上面的花
Linux 内存管理模型非常直接明了，因为 Linux 的这种机制使其具有可移植性并且能够在内存管理单元相差不大的机器下实现 Linux，下面我们就来认识一下 Linux 内存管理是如何实现的。
如上图，程序1、程序2、程序3装入到内存，而程序2运行完成被换出，内存空闲出20k，然后进来程序4，大小为25K，此时，只有两处空闲块，10K和20K，没有一处是符合条件的，应该怎么办？一个明显的办法就是将两块空闲区域进行合并，形成一个大小为30K的空闲块满足程序4。
当今无论什么操作系统交换Swap空间是非常常见的。Linux 使用交换空间来增加主机可用的虚拟内存。它可以在常规文件或逻辑卷上使用一个或多个专用交换分区或交换文件。
为了快速构建项目，使用高性能框架是我的职责，但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。 探究的过程是痛苦并激动的，痛苦在于完全理解甚至要十天半月甚至没有机会去应用，激动在于技术的相同性，新的框架不再是我焦虑。 每一个底层细节的攻克，就越发觉得自己对计算机一无所知，这可能就是对知识的敬畏。
拿到树莓派后，你需要进行一些初始化设置，以便于用起来更方便。除此之外，你可能需要安装一些软件，以便树莓派能实现更加强大的功能。 常见初始化设置 1）设置密码： 树莓派的默认用户名是pi，没有密码。这意味着别人可以随意使用你的树莓派。你可以在终端中为pi用户设置密码： $sudo passwd pi 2）拓展文件系统 一开始的Raspbian镜像只有4G。这意味着你的树莓派也只会使用SD卡上4G的空间。如果SD卡有16G大小，那么就浪费了12G的空间。为此，我们可以让Raspbian的文件系统扩展到整张SD
（本文发表于1月份）最近Windows和Linux都发送了重大安全更新，为防范这个尚未完全公开的问题，在最坏的情况下，它可能会导致性能下降多达一半。
在虚拟内存中，页表是个映射表的概念, 即从进程能理解的线性地址(linear address)映射到存储器上的物理地址(phisical address).
free命令可以显示当前系统未使用的和已使用的内存数目，还可以显示被内核使用的内存缓冲区。 参数讲解 bash-3.00$ free total used free shared buffers cached Mem: 1572988 1509260 63728 0 62800 277888 -/+ buffers/cache: 1168572 404416 Swap: 2096472 16628 2079844 Mem：表示物理内存统计 total：表示物理内存总量(total = used + free) used：表示总计分配给缓存（包含buffers 与cache ）使用的数量，但其中可能部分缓存并未实际使用。 free：未被分配的内存。 shared：共享内存，一般系统不会用到，这里也不讨论。 buffers：系统分配但未被使用的buffers 数量。 cached：系统分配但未被使用的cache 数量。 -/+ buffers/cache：表示物理内存的缓存统计 used2：也就是第一行中的used – buffers-cached 也是实际使用的内存总量。 //used2为第二行 free2= buffers1 + cached1 + free1 //free2为第二行、buffers1等为第一行 free2：未被使用的buffers 与cache 和未被分配的内存之和，这就是系统当前实际可用内存。 Swap：表示硬盘上交换分区的使用情况，这里我们不去关心。 系统的总物理内存：255268Kb（256M），但系统当前真正可用的内存b并不是第一行free 标记的 16936Kb，它仅代表未被分配的内存。 buffers与cached的区别 A buffer is something that has yet to be “written” to disk. A cache is something that has been “read” from the disk and stored for later use 对于应用程序来说，buffers/cached 是等于可用的，因为buffer/cached是为了提高文件读取的性能，当应用程序需在用到内存的时候，buffer/cached会很快地被回收。 所以从应用程序的角度来说 可用内存=系统free memory+buffers+cached. buffers是指用来给块设备做的缓冲大小，他只记录文件系统的metadata以及 tracking in-flight pages. cached是用来给文件做缓冲。 那就是说：buffers是用来存储，目录里面有什么内容，权限等等。 而cached直接用来记忆我们打开的文件，如果你想知道他是不是真的生效，你可以试一下，先后执行两次命令#man X ,你就可以明显的感觉到第二次的开打的速度快很多。 cached实验：在一台没有什么应用的机器上做会看得比较明显。记得实验只能做一次，如果想多做请换一个文件名。 #free #man X #free #man X #free 你可以先后比较一下free后显示buffers的大小。 buffers实验： #free #ls /dev #free 你比较一下两个的大小，当然这个buffers随时都在增加，但你有ls过的话，增加的速度会变得快，这个就是buffers/chached的区别。 因为Linux将你暂时不使用的内存作为文件和数据缓存，以提高系统性能，当你需要这些内存时，系统会自动释放（不像windows那样，即使你有很多空闲内存,他也要访问一下磁盘中的pagefiles） 简述swap 当可用内存少于额定值的时候，就会开始进行交换. 如何看额定值（RHEL4.0）： #cat /proc/meminfo 交换将通过三个途径来减少系统中使用的物理页面的个数： 1.减少缓冲与页面cache的大小， 2.将系统V类型的内存页面交换出去， 3.换出或者丢弃页面。(Application 占用的内存页，也就是物理内存不足）。 事实上，少量地使用swap是不是影响到系统性能的。 使用free命令 将used的值减去 buffer和cache的值就是你当前真实内存使用 ————– 对操作系统来讲是Mem的参数.buffers/cached 都是属于被使用,所以它认为free只有16936. 对应用程序来讲是(-/+ buffers/cach).buffers/cached 是等同可用的，因为buffer/cached是为了
「 原谅和忘记就意味着扔掉了我们获得的最贵经验 -------《人生的智慧》叔本华」
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
内存的管理和优化是系统性能优化的一个重要部分，内存资源的充足与否直接影响应用系统的使用性能。在进行内存优化之前，一定要熟悉Linux的内存管理机制，这里我们重点探讨如何通过系统命令监控Linux系统的内存使用状况。
网站log日志其实就是百度蜘蛛抓取的记录，百度蜘蛛每来一次，并且都抓取了什么，哪类蜘蛛来进行抓取的，网站log日志都会记得非常清楚，我们可以获取日志进行分析，百度蜘蛛今天都抓取了我们多少个页面，其中哪些页面没有抓取成功等等，从而可以进行优化我们的网站，使之更加符合网站SEO优化。
局限性还表现在下述两个方面： (1) 时间局限性： 如果程序中的某条指令一旦执行， 则不久以后该指令可能再次执行；如果某数据被访问过， 则不久以后该数据可能再次被访问。产生时间局限性的典型原因，是由于在程序中存在着大量的循环操作。 (2) 空间局限性： 一旦程序访问了某个存储单元，在不久之后，其附近的存储单元也将被访问，即程序在一段时间内所访问的地址，可能集中在一定的范围之内，其典型情况便是程序的顺序执行。 基于局部性原理，应用程序在运行之前，没有必要全部装入内存，仅须将那些当前要运行的少数页面或段先装入内存便可运行，其余部分暂留在盘上。程序在运行时，如果它所要访问的页已调入内存，便可继续执行下去；但如果程序所要访问的页尚未调入内存(称为缺页)，此时程序应利用操作系统所提供的请求调页功能，将它们调入内存，以使进程能继续执行下去。如果此时内存已满，无法再装入新的页，则还须再利用页的置换功能，将内存中暂时不用的页调至盘上，腾出足够的内存空间后，再将要访问的页调入内存，使程序继续执行下去。
HugePage，就是指的大页内存管理方式。与传统的4kb的普通页管理方式相比，HugePage为管理大内存(8GB以上)更为高效。本文描述了什么是HugePage，以及HugePage的一些特性。
程序到运行主要经过程序（外存）编译，链接，装入(内存)。《程序如何运行：编译、链接、装》:
Linux 将物理内存分为内存段，叫做页面。交换是指内存页面被复制到预先设定好的硬盘空间（叫做交换空间）的过程，目的是释放这份内存页面。物理内存和交换空间的总大小是可用的虚拟内存的总量。
备忘 EXT3 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Ext3 ext3，第三扩展文件系统，是一个日志文件系统，常用于Linux操作系统。它是很多Linux发行版的默认文件系统。Stephen Tweedie在1999年2月的内核邮件列表[2]中，最早显示了他使用扩展的ext2，该文件系统从2.4.15版本的内核开始，合并到内核主线中[3]。 大小限制 ext3有一个相对较小的对于单个文件和整个文件系统的最大尺寸。这些限制依赖于文件系统的块大小；下面的表格总结了这些限制。 块尺寸 最大文件尺寸 最大文件系统尺寸
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当你的程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数，当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的，而那些更加细致、专业的性能监测和调优，可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说，系统性能监控本身就是个大学
本文来自 CSDN 重磅策划的《2022 年技术年度盘点》栏目。2022 年，智能技术变革留下了深刻的脚印，各行各业数字化升级催生了更多新需求。过去一年，亦是机遇与挑战并存的一年。 在本篇文章中，长期奋斗在一线的 Linux 内核开发者宋宝华老师为大家解剖 2022 年 Linux 内核开发的十大革新技术功能，纪念这平凡而又不凡的 Linux 内核之旅。 作者 | 宋宝华 责编 | 梦依丹 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。在浩瀚的宇宙星河中，波卷
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此，翻译后献给各位同学。
CVE-2022-0847 是存在于 Linux内核 5.8 及之后版本中的本地提权漏洞。攻击者通过利用此漏洞，可覆盖重写任意可读文件中的数据，从而可将普通权限的用户提升到特权 root。
网页加载速度是衡量一个网页好坏的重要标准，网页遗弃率随网页加载时间的增加而增加。据说近一半的用户希望网页加载时间不超过 2s，超过 3s 一般就放弃该网页。时间就是生命，干等着，谁愿意平白无故地 +1s 呀，所以今天来整理下具体如何加快网页。
XFS文件系统进入内核已有15个年头，并且在那之前它就已经被用在运行IRIX的生产系统上5年之久。但是，就像Dave Chinner在他linux.conf.au 2018的演讲上一开始说的那样，现在也许是时候教这条文件系统界的“老狗”一些新的花招了。与一些更加现代的文件系统相比，XFS还缺少不少新特性，比如快照(snapshots)和子卷(subvolumes)；但是Dave正在思考如何给XFS增加这些特性并着手编码。
Linux操作系统概述 Q1.什么是GNU？Linux与GNU有什么关系？ A： 1)GNU是GNU is Not Unix的递归缩写，是自由软件基金会(Free Software Foundation，FSF)的一个项目，该项目已经开发了许多高质量的编程工具，包括emacs编辑器、著名的GNU C和C++编译器(gcc和g++)； 2)Linux的开发使用了许多GNU工具，Linux系统上用于实现POSIX.2标准的工具几乎都是由GNU项目开发的；Linux内核、GNU工具以及其它一些自由软件组成
前面提到了虚拟内存需要映射物理内存才能使用，这个映射关系被保存在内存中的页表（Page Table）。现代 CPU 架构中一般有 TLB （Translation Lookaside Buffer，翻译后备缓冲，也称为页表寄存器缓冲）存在，在里面保存了经常使用的页表映射项。TLB 的大小有限，一般 TLB 如果只能容纳小于 100 个页表映射项。 我们能让程序的虚拟内存对应的页表映射项都处于 TLB 中，那么能大大提升程序性能，这就要尽量减少页表映射项的个数：页表项个数 = 程序所需内存大小 / 页大小。我们要么缩小程序所需内存，要么增大页大小。我们一般会考虑增加页大小，这就大页分配的由来，JVM 对于堆内存分配也支持大页分配，用于优化大堆内存的分配。那么 Linux 环境中有哪些大页分配的方式呢？
Linux阅码场内核月报栏目，是汇总当月Linux内核社区最重要的一线开发动态，方便读者们更容易跟踪Linux内核的最前沿发展动向。
简介：作为一个系统管理程序（hypervisor），Linux® 有几个创新，2.6.32 内核中一个有趣的变化是 KSM(Kernel Samepage Merging) 允许这个系统管理程序通过合并内存页面来增加并发虚拟机的数量。本文探索 KSM 背后的理念（比如存储去耦合）、KSM 的实现、以及如何管理 KSM。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-vmstat.html
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一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当你的程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
传统的 Linux 操作系统的标准 I/O 接口是基于数据拷贝操作的，即 I/O 操作会导致数据在操作系统内核地址空间的缓冲区和应用程序地址空间定义的缓冲区之间进行传输。这样做最大的好处是可以减少磁盘 I/O 的操作，因为如果所请求的数据已经存放在操作系统的高速缓冲存储器中，那么就不需要再进行实际的物理磁盘 I/O 操作。但是数据传输过程中的数据拷贝操作却导致了极大的 CPU 开销，限制了操作系统有效进行数据传输操作的能力。
在数据库运维过程中，用户或者DBA经常会因为管理平台监控面板无法配置，或者监控模板固化，监控模板中没有所关注的指标项，而不得已弃用部分管理平台，进而自建监控或者基于自身业务自定义一批运维监控脚本，来实现数据库或者主机的多样化监控需求。
作为一个计算机底层小白，在了解一个知识点的时候时常需要恶补很多基础知识。 本文记录在了解LMDB过程中接触的知识点。
安全研究团队Perception Point发现Linux系统内核中存在一个高危级别的本地权限提升0day漏洞，编号为CVE-2016-0728。目前有超过66%的安卓手机和1000万Linux PC和服务器都受到这项内存泄露漏洞的影响。 漏洞介绍 Perception Point研究团队发现了一个Linux内核的本地提权漏洞。虽然这个漏洞自2012年便已经存在，但Perception Point团队声称近期才发现这个漏洞，目前已经提交至内核安全团队，后续还会发布PoC利用代码。 这个漏洞会影响到数以千
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有学习和参考意义。因此，翻译后献给各位同学。原文 Garbage Collection Optimization for High-Throughput and Low-Latency Java Applications，链接见参考 [1]。
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