作者简介:伟林,中年码农,从事过电信、手机、安全、芯片等行业,目前依旧从事Linux方向开发工作,个人爱好Linux相关知识分享。...Buddy 简介 内存是计算机系统中最重要的核心资源之一,Buddy 系统是 Linux 最底层的内存管理机制,它使用 Page 粒度来管理内存。...() → memmap_init_zone() void __meminit memmap_init_zone(unsigned long size, int nid, unsigned long zone...= MEMMAP_HOTPLUG); } } } ↓ __init_single_pfn() ↓ static void __meminit __init_single_page(struct...= MEMMAP_HOTPLUG); } } } pageblock 中第一个分配的内存的 migrate type 决定了整个 pageblock 的 migrate type。
在Linux中也定义了一些非标准的标志,例如MAP_ANONYMOUS(MAP_ANON),MAP_LOCKED等,具体参考Linux手册。 fd:有效的文件描述符。...如果设定了MAP_ANONYMOUS(MAP_ANON)标志,在Linux下面会忽略fd参数,而有的系统实现如BSD需要置fd为-1; offset:相对文件的起始偏移。...mmap内存映射区的大小 Linux下的内存是采用页式管理机制。通过mmap进行内存映射,内核生成的映射区的大小都是以页面大小PAGESIZE为单位,即为PAGESIZE的整数倍。...下面可以查看Linux的页面大小 #include #include int main() { std::cout<<"page size:"<<...--r-- 1 root root 10 Aug 13 00:28 memmap -rw-r--r-- 1 root root 32 Aug 13 00:28 sem.memmap_sem
GRUB_CMDLINE_LINUX="memmap=32G!...="memmap=4G!...添加了一个新的memmap选项,该选项支持保留一个或多个范围的未分配内存以用于模拟的持久内存。memmap参数文档在Linux内核的相关页面上。这个特性是在v4.0内核中向上扩展的。...1)、Ubuntu $ sudo vim /etc/default/grub GRUB_CMDLINE_LINUX="memmap=4G!...12G" 更新完成grub后重启机器 $ sudo update-grub2 2)、RHEL $ sudo vi /etc/default/grub GRUB_CMDLINE_LINUX="memmap
内核将繁重的内存数据结构创建和初始化的工作交给free_area_init_node(s)函数来完成, 3 free_area_init_nodes初始化NUMA管理数据结构 注意 此部分内容参照 Linux...内存管理伙伴算法 linux 内存管理 - paging_init 函数 free_area_init_nodes初始化了NUMA系统中所有结点的pg_data_t和zone、page的数据, 并打印了管理区信息...为包括洞的所有页框的page结构体所占的大小 */ memmap_pages = calc_memmap_size(size, realsize); if (!...初始化内存管理区zone的过程中, 通过memmap_init函数对每个内存管理区zone的page内存进行了初始化 memmap_init函数定义在mm/page_alloc.c?...v=4.7, line #ifndef __HAVE_ARCH_MEMMAP_INIT #define memmap_init(size, nid, zone, start_pfn) \ memmap_init_zone
最重要的部分是在__init__中,我们将使用 numpy 库中的 np.memmap() 函数来创建一个ndarray将内存缓冲区映射到本地的文件。...(),所以这里我们对np.memmap() 做一个简单的解释: Numpy的memmap对象,它允许将大文件分成小段进行读写,而不是一次性将整个数组读入内存。...memmap也拥有跟普通数组一样的方法,基本上只要是能用于ndarray的算法就也能用于memmap。...使用函数np.memmap并传入一个文件路径、数据类型、形状以及文件模式,即可创建一个新的memmap存储在磁盘上的二进制文件创建内存映射。...最后Numpy的文档地址如下: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.memmap.html 有兴趣的可以详细了解。
最重要的部分是在__init__中,我们将使用 numpy 库中的 np.memmap() 函数来创建一个ndarray将内存缓冲区映射到本地的文件。...(),所以这里我们对np.memmap() 做一个简单的解释: Numpy的memmap对象,它允许将大文件分成小段进行读写,而不是一次性将整个数组读入内存。...memmap也拥有跟普通数组一样的方法,基本上只要是能用于ndarray的算法就也能用于memmap。...使用函数np.memmap并传入一个文件路径、数据类型、形状以及文件模式,即可创建一个新的memmap存储在磁盘上的二进制文件创建内存映射。...最后Numpy的文档地址如下: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.memmap.html 有兴趣的可以详细了解 本文的作者在github
使用Numpy的memmap实现内存映射 Numpy通过numpy.memmap函数实现内存映射文件操作。它的用法类似于普通的Numpy数组,只不过数据存储在磁盘文件中,而不是完全加载到内存中。...创建内存映射文件 可以使用numpy.memmap来创建一个内存映射数组,该数组与磁盘文件关联。...读取内存映射文件 当处理已经创建的内存映射文件时,可以使用相同的memmap函数以只读模式或读写模式访问文件内容。...内存映射文件的模式 numpy.memmap支持多种文件访问模式,包括只读模式、读写模式和写入模式: mode='r':只读模式。无法修改文件内容。 mode='r+':读写模式。...总结 内存映射文件是处理大规模数据集时的强大工具,特别是在数据集过大而无法一次性加载到内存中的情况下,使用Numpy的memmap函数可以有效地进行文件I/O操作,降低内存占用,提高文件处理效率。
其中,用户态的工作方式为: 虚拟机的 RAM 使用 memmap 方式分配,在 host 侧使用 DAX 的形式管理。memmap 是一个内核参数,可以为物理内存分配不同的属性。...其中 E820 type 12 是一个 NVDIMM 类型(例如 memmap = 2G!6G)。 这个类型的物理页,将不再被内核动态管理,而是作为“非易失性内存”来看待。...kram_get_fixed_page(area, index) kram_alloc_page() 在 E820 的 enum 中定义新的 type 用以预留物理页给 KRAM:memmap=*:*...字节跳动系统与技术工程团队将会继续优化 Linux 内核和虚拟化软件,为数据中心持续提供安全、稳定、高效运行的系统软件。...10 年系统工程师工作经验,关注 Linux 内核、虚拟化、性能等领域。当前主要负责 KVM 虚拟化研发和系统性能优化工作。
memmap2-rs:用于内存映射IO的跨平台Rust API 是 memmap-rs 的 folk,前者已经 4 年没再更新。...flush copy-on-write 内存映射 只读内存映射 支持栈(Unix 上的 MAP_STACK) 可执行内存映射 GitHub:https://github.com/RazrFalcon/memmap2
这两天整理了在数据分析中常见的5种存储格式 内容比较多,只是简要整理,仅供大家学习和选择 后面会对使用到的数据存储方式进行详细介绍 目录 csv / txt / json hdf npy / npz / memmap...npy / npz / memmap 说到这三个,就必须了解NumPy 什么是NumPy呢? NumPy是一个功能强大的Python库,可以帮助程序员轻松地进行数值计算。...NumPy实现了一个类似于ndarray的memmap对象,它允许将大文件分成小段进行读写,而不是一次性将整个数组读入内存。...memmap也拥有跟普通数组一样的方法,因此,基本上只要是能用于ndarray的算法就也能用于memmap。...numpy as np a = np.random.randint(0, 10, (3, 4), dtype=np.int32) print(a) a.tofile("haha.bin") b = np.memmap
到这里,可以大致知道linux 虚拟内存的构造: linux 内存分页 linux 内核主要是通过内存分页来管理内存的,这里先介绍两个重要的变量:max_pfn 和 max_low_pfn。...,每一个4k物理页都对应一个mem_map_t来管理 memmap_pages = calc_memmap_size(size, freesize); if (!...is_highmem_idx(j)) { if (freesize >= memmap_pages) { freesize -= memmap_pages; if (memmap_pages... kernel pages */ //如果有足够的页,则也为高端内存提供memmap_pages else if (nr_kernel_pages > memmap_pages * ...()计算出该管理区所需的页面管理结构占用的页面数 memmap_pages,最后可以计算得出高端内存外的系统内存共有的内存页面数(freesize-memmap_pages)。
env); ThrowWrappedIOException("dexFileBuffer not direct"); return 0; } std::unique_ptr<MemMap...jint start, jint end) { std::unique_ptr<MemMap...CreateSingleDexFileCookie 函数源码 : static jobject CreateSingleDexFileCookie(JNIEnv* env, std::unique_ptr<MemMap
dmesg命令在多数基于Linux和Unix的操作系统中都可以使用。 下面我们展示一些最负盛名的dmesg命令工具以及其实际使用举例。...DMA32 [mem 0x0000000001000000-0x00000000ffffffff] [ 0.000000] DMA zone: 64 pages used for memmap...0.000000] DMA zone: 3997 pages, LIFO batch:0 [ 0.000000] DMA32 zone: 12224 pages used for memmap...2019年,大多数Linux发行版仍然没有限制Dmesg的访问 https://www.linuxidc.com/Linux/2019-04/158222.htm 更多Linux命令相关信息见...Linux命令大全 专题页面 https://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?
dalvik_system_DexFile.cc#CreateSingleDexFileCookie static jobject CreateSingleDexFileCookie(JNIEnv* env, std::unique_ptr<MemMap...dalvik_system_DexFile.cc#CreateDexFile static const DexFile* CreateDexFile(JNIEnv* env, std::unique_ptr<MemMap...uint32_t location_checksum, std::unique_ptr<MemMap
coordinates] = colors[i] # tofile 以二进制保存数组的内容,没有形状和类型信息 img.tofile('random_squares.raw') # np.memmap...以二进制加载数组,如果类型不是 uint8,则需要执行 # 如果数组不是一维,还需要指定形状 img_memmap = np.memmap('random_squares.raw', shape=img.shape...) # 显示图像(会自动将灰度图映射为伪彩色) plt.imshow(img_memmap) plt.axis('off') plt.show() ?
(适用于Linux) 首先使用下列命令将该项目源码克隆至本地: git clone https://github.com/ufrisk/MemProcFS.git 然后使用下列命令安装该工具所需的依赖组件...c:\temp\win10x64-dump.raw -forensic 1 -forensic-yara-rules c:\yara\rules\windows_malware_index.yar 在Linux.../memprocfs -mount /home/pi/linux -device /dumps/win10x64-dump.raw 以S加载内存转储文件: memprocfs.exe -mount s...驱动器加载实时目标内存: memprocfs.exe -device pmem 以读写模式使用PCILeech FPGA内存采集设备加载实时目标内存: memprocfs.exe -device fpga -memmap
public class Caretaker { // 多个备份,时间戳作为键 private HashMap memMap = new HashMap...(); public Memento getMemento(String idx) { return memMap.get(idx);...} public void setMemento(String idx,Memento memento) { this.memMap.put(idx, memento);
然后使用memmap()函数将图像文件中的图像数据加载到内存映射中: img.tofile('random_squares.raw') img_memmap = np.memmap('random_squares.raw...', shape=img.shape) 为了确认一切正常,我们使用 matplotlib 显示图像: plt.imshow(img_memmap) plt.axis('off') plt.show()...生成图像的示例如下所示: 这是本书代码包中memmap.py文件的完整源代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 512...= np.memmap('random_squares.raw', shape=img.shape) # Display image plt.imshow(img_memmap) plt.axis(...memmap() 给定文件名,此函数从文件创建 NumPy 内存映射。 (可选)您可以指定数组的形状。 axis() 该函数是用于配置绘图轴的 matplotlib 函数。
(*perused)(void); //内存使用率 uint8_t *membase; //内存池 管理SRAMBANK个区域的内存 uint16_t *memmap...是一个全局变量的数组,因此,这里的初始化实际也就是对于全局数组进行赋 0 操作,代码如下所示: void my_mem_init(void) { mymemset(mallco_dev.memmap...for(i = 0; i < nmemb; i++) //标注内存块非空 { mallco_dev.memmap...{ int index = offset/memblksize; //偏移所在内存块号码 int nmemb = mallco_dev.memmap...for(i = 0; i < nmemb; i++) //内存块清零 { mallco_dev.memmap
但是作者在搜索支持内存映射文件的Rust库时发现,memmap有超过700万次下载,但是它已经超过3年没有更新。以下是作者的一些顾虑: 可以想象在过去的三年里,很多事情都发生了变化。...其实针对这个问题,RUSTSEC上已经有条目(RUSTSEC-2020-0077)针对这个风险作出了提示,并给出了两个可选的替代开源库: mapr memmap2 一个性能优化的故事 An optimization
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