Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题(Redis 没有预读机制)。
本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.2节的翻译 原文地址:http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4285.pdf 原文作者:Eduardo Ciliendo, Takechika Kunimasa, Byron Braswell 1.2 Linux内存架构 为了执行一个进程,Linux内核为请求的进程分配一部分内存区域。该进程使用该内存区域作为其工作区并执行请求的工作。它与你的
我们知道文件一般存放在硬盘(机械硬盘或固态硬盘)中,CPU 并不能直接访问硬盘中的数据,而是需要先将硬盘中的数据读入到内存中,然后才能被 CPU 访问。
如图,当我们查看内存信息时,通常会使用vmstat或free命令。在使用vmstat -S M时,会看到下面的结果。
最近在读一本<<软件架构设计:大型网站技术架构与业务融合之道>>,它就像是把你平时一点点积累的知识有条理且有深度的整合。一步一步的将读者断断续续的知识接起来。以下文章是记录书本中的一些知识并加以拓展。
到目前为止,内存管理是unix内核中最复杂的活动。我们简单介绍一下内存管理,并通过实例说明如何在内核态获得内存。
③ 引导内存分配器 : 页分配器 , 块分配器 , 不连续页分配器 , 连续内存分配器 , 每处理器内存分配器 ;
先说说cpu的cache,和cpu的cache比起来访问主内存是非常慢的,为了加快速度根据本地性原则,cpu在访问主内存的时候会把附近的一块数据都加载到cpu的cache里,之后读写这块数据都是在cache里做的。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-free.html
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-free.html 微信公众号:入门小站
我的 Linux系统上有多少可用 RAM内存?是否有足够的可用内存来安装和运行新应用程序? 在 Linux系统中,可以使用free命令获取系统内存使用情况的详细报告。 free命令显示系统使用和空闲的内存情况,包括物理内存、交互区内存(swap)和内核缓冲区内存
在 Linux 系统中,传统的访问方式是通过 write() 和 read() 两个系统调用实现的,通过 read() 函数读取文件到到缓存区中,然后通过 write() 方法把缓存中的数据输出到网络端口。
内存是计算机的重要资源,虽然今天大多数的服务对内存的需求都没有那么高,但是数据库以及 Hadoop 全家桶这些服务却是消耗内存的大户,它们在生产环境动辄占用 GB 和 TB 量级的内存来提升计算的速度,Linux 操作系统为了更好、更快地管理这些内存并降低开销引入了很多策略,我们今天要介绍的是 HugePages,也就是大页[^1]。
Kafka 依赖于文件系统(更底层地来说就是磁盘)来存储和缓存消息。在我们的印象中,对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同,层级越高代表速度越快。很显然,磁盘处于一个比较尴尬的位置,这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。在传统的消息中间件 RabbitMQ 中,就使用内存作为默认的存储介质,而磁盘作为备选介质,以此实现高吞吐和低延迟的特性。然而,事实上磁盘可以比我们预想的要快,也可能比我们预想的要慢,这完全取决于我们如何使用它。
大家好,我是 Peter,昨天群里有小伙伴咨询page cache的问题,看到网上有篇不错的文章,分享给大家。如果大家有想看的内容,欢迎给我留言。
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。
%us: 表示用户空间程序的cpu使用效率 %sy:表示系统空间程序的cpu使用效率 %ni: 表示用户空间通过nice调度过的程序的cpu使用效率 %id: 空闲cpu %wa:cpu运行时等待io的时间 %hi: cpu运行过程中硬中断的数量 %si: cpu处理软中断的数量 %st: 被虚拟机偷走的cpu
在Linux 操作系统中,当应用程序需要读取文件中的数据时,操作系统会先分配一些内存,将数据从磁盘读入到这些内存中,然后再将数据发给应用程序;当需要往文件中写数据时,操作系统先分配内存接收用户数据,然后再将数据从内存写到磁盘上。然而,如果有大量数据需要从磁盘读取到内存或者由内存写入磁盘时,系统的读写性能就变得低下。因为无论是从磁盘读数据,还是写数据到磁盘,都是一个很消耗时间和系统资源的过程。
也就是我们实际中编码时遇到的内存地址并不是对应于实际内存上的地址,我们编码中使用的地址是一个逻辑地址,会通过分段和分页这两个机制把它转为物理地址。而由于linux使用的分段机制有限,可以认为,linux下的逻辑地址=线性地址。也就是,我们编码使用的是线性地址,之后只需要经过一个分页机制就可以把这个地址转为物理地址了。所以我们更重要的可能是去说明一下linux的分页模型。
Linux内核中采用了一种同时适用于32位和64位系统的内存分页模型,对于32位系统来说,两级页表足够用了,而在x86_64系统中,用到了四级页表。四级页表分别为:
大概就是,进程写文件(使用缓冲 IO)过程中,写一半的时候,进程发生了崩溃,会丢失数据吗?
今天发现突然有一台主机无缘无故死机了,于是翻看了/var/log/message日志,发现提示: echo 0 > /proc/sys/kernel/hung_task_timeout_secs;
free 命令显示系统内存的使用情况,包括物理内存、交换内存(swap)和内核缓冲区内存。
不同版本的操作系统的 buffer_head 代表的大小可能不一样,但是都是内存和硬盘交换数据的基本单元。
之前写了两篇详细分析 Linux 内存管理的文章,读者好评如潮。但由于是分开两篇来写,而这两篇内容其实是有很强关联的,有读者反馈没有看到另一篇读起来不够不连贯,为方便阅读这次特意把两篇整合在一起,看这一篇就够了!
目前大部分的操作系统和应用程序并不需要16EB( 2^64 )如此巨大的地址空间, 实现64位长的地址只会增加系统的复杂度和地址转换的成本, 带不来任何好处. 所以目前的x86-64架构CPU都遵循AMD的Canonical form, 即只有虚拟地址的最低48位才会在地址转换时被使用, 且任何虚拟地址的48位至63位必须与47位一致(sign extension). 也就是说, 总的虚拟地址空间为256TB( 2^48 )
在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
hi,大家好,今天分享一篇内存性能优化的文章,文章用了大量精美的图深入浅出地分析了Linux内核slab性能优化的核心思想,slab是Linux内核小对象内存分配最重要的算法,文章分析了内存分配的各种性能问题(在不同的场景下面),并给出了这些问题的优化方案,这个对我们实现高性能内存池算法,或以后遇到内存性能问题的时候,有一定的启发,值得我们学习。
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:
今年的618气氛有点冷,各大互联网公司也没有像以往一样大肆宣传,到目前为止还不清楚今年618的各种数据,我们作为程序员比较关心的肯定是618各大电商后端的技术,比如每年峰值成交订单,印象中电商大促并发峰值还停留在前年天猫双十一峰值处理订单58.3万笔每秒。 不知道今年最终公布的数据如何,可以想到的是,在大促之前各大公司对自己内部系统一定是做了大规模优化的,这里说的优化不是说单纯的增加云服务器,而是对系统的各个维度,比如: Java应用层,底层JVM,缓存层(Redis)、数据库层(Mysql),中间件层,网
一直在忙,之前一直怀疑机器中马,kswapd0这个进程4核心CPU24小时跑满单核心,简单排查无果,看了
linux内存管理卷帙浩繁,本文只能层层递进地带你领略冰山轮廓,通过本文你将了解到以下内容:
内存基础概念 先执行一下 top 命令,看结果中关于内存的相关部分 # top 其中的 VIRT、RES、SWAP 都是什么呢? 分别是下面的3个概念 物理内存 Resident - RES
这篇文章是对 Linux 内存相关问题的集合,工作中会有很大的帮助。关注公号的朋友应该知道之前我写过从内核态到用户态 Linux 内存管理相关的基础文章,在阅读前最好浏览下,链接如下:
c语言libc库自带的fflush和linux的sync、fsync、fdatasync,字面上都是刷新缓冲区数据到磁盘(当然,fflush还可以刷新缓冲区数据到标准输入、输出以及错误输出)。下面就分析一下上面提到的四个函数的区别。 一、c语言fflush和linux的sync、fsync、fdatasync的区别 1.接口基本不同 fflush是libc库中提供的函数,平台无关,只有在你使用到c语言的标准文件(FILE)操作时,才涉及fflush。 sync、fsync、fdatasync是系统提
mmap是linux操作系统提供给用户空间调用的内存映射函数,很多人仅仅只是知道可以通过mmap完成进程间的内存共享和减少用户态到内核态的数据拷贝次数,但是并没有深入理解mmap在操作系统内部是如何实现的,原理是什么。
在用户的视角里,每个进程都有自己独立的地址空间,A进程的4GB和B进程4GB是完全独立不相关的,他们看到的都是操作系统虚拟出来的地址空间。但是呢,虚拟地址最终还是要落在实际内存的物理地址上进行操作的。操作系统就会通过页表的机制来实现进程的虚拟地址到物理地址的翻译工作。其中每一页的大小都是固定的。这一段我不想介绍的太过于详细,对这个概念不熟悉的同学回去翻一下操作系统的教材。
本文转载自https://0xffffff.org/2017/05/01/41-linux-io/
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。
LRU是常见的缓存淘汰策略,用于分布式系统的缓存、页表置换等场景。然而,经典的哈希链表实现事实上并不是很好的实现策略。
作为这个系列的第一篇,我先来描述一下slab系统。因为近些天有和同事,朋友讨论过这个主题,而且觉得这个主题还算比较典型,所以就作为第一篇了。其实按照操作系统理论来讲,进程管理应该更加重要些,按照我自己的兴趣来讲,IO管理以及TCP/IP协议栈会更加有分量,关于这些内容,我会陆续给出。
我们都知道 RocketMQ 和 Kafka 消息都是存在磁盘中的,那为什么消息存磁盘读写还可以这么快?有没有做了什么优化?都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么?各自有什么优缺点? 今天我们就来一
先讲一个作者大约5-6年前我在某当时很火的一个应用分发创业公司的面试小插曲,该公司安排了一个刚工作1年多的一个同学来面我,聊到我们项目中的配置文件里写的一个开关,这位同学就跳出来说,你这个读文件啦,每个用户请求来了还得多一次的磁盘IO,性能肯定差。借由这个故事其实我发现了一个问题,虽然我们中的大部分人都是计算机科班出身,代码也写的很遛。但是在一些看似司空见惯的问题上,我们中的绝大多数人并没有真正理解,或者理解的不够透彻。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云