Postgresql启动后申请两段内存,在启动时会判断系统支持情况,默认是使用mmap申请共享内存。
Linux内核是高并发服务的关键组件之一。以下是一些可用于优化Linux内核的配置。
这段代码非常简单,就是先用mmap的方式,为该进程分配10GiB的虚拟内存,然后再用page写的方式,让操作系统为这10GiB虚拟内存,分配对应的物理内存,最后sleep,等待我们测试。
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:
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Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟地址空间,并且这个地址空间是连续的。Linux的空间又分为内核空间和用户空间,在32位中,内核空间占1G,用户空间占3G;而在64位中,内核空间和用户空间各占128T。如图3-24所示。
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。
过去二十年,存储硬件的性能提升了两个数量级。首先,是SSD的出现;然后是计算机总线接口从SATA到PCIe的转变;最后在非易失性内存技术和制造工艺上的创新。就在2019年的4月份,Intel发布了首个商业化存储级内存产品(SCM)Optane DC Persistent Memory,它使用了3D XPoint技术,位于内存总线上,并且进一步降低了IO的时延。
mmap(memory map)即内存映射,用于将一个文件或设备映射到进程的地址空间,或者创建匿名的内存映射。
但是在 arm 64 体系架构中 , 没有实现 mmap2 , 只实现了 mmap 系统调用 ;
进程启动后,在 jemalloc 载入的时候会调用 jemalloc_constructor 执行一些初始化操作。这里利用了编译器的一些特殊支持,让函数在库加载的时候就执行了,有兴趣的可以根据代码看看 jemalloc_constructor 做了些什么。
在过去的20年里,存储硬件的性能提高了两个数量级,首先固态存储系统 SSD 的引入,同时SATA导向了PCIE 的接口方式,最终非易失性的技术以及制造工艺的创新。2019年4月,Intel 发布了首款商用存储SCM,它基于傲腾基础上的持久性内存,基于3D XPOINT 技术,建立在内存总线上降低了I/O方面的延迟。
该文章介绍了如何通过 pmap 命令查看进程的虚拟地址空间使用情况,包括起始地址、大小、实际使用内存、脏页大小、权限、偏移、设备和映射文件等。通过分析这些信息,可以更好地了解程序运行时的内存使用情况,并找出潜在的内存泄漏、内存碎片等问题。
代码实例:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Linux/进程通信/5.mmap
使用huge page,可以在TLB容量固定的情况下,提高TLB的命中率,即便TLB miss,因为减少了页表级数,也可以减少查找页表的时间。在内存虚拟化中,由于地址转换需要的级数更多,huge page能发挥的作用就显得更为重要。
调用 mmap 系统调用 , 先检查 " 偏移 " 是否是 " 内存页大小 " 的 " 整数倍 " , 如果偏移是内存页大小的整数倍 , 则调用 sys_mmap_pgoff 函数 , 继续向下执行 ;
mmap 另一个非常重要的特性是:减少内存的拷贝次数。在 linux 系统中,文件的读写操作通常通过 read 和 write 这两个系统调用来实现,这个过程会产生频繁的内存拷贝。比如 read 函数就涉及了 2 次内存拷贝:
之前负责过QQ音乐Android版的播放功能,对于Android音频系统有过一些了解,因此将这些内容整理成文。本文是Android音频系统的基础篇,主要介绍了匿名内存内部实现以及对外的接口。下篇文章将介绍Ashmem对外提供的接口以及MemoryBase+MemoryHeapBase实现进程间共享内存的原理。
使用 malloc 函数申请内存原理 : " 堆内存 " 动态分配 的 系统调用 过程 ;
Linux下动态库是通过mmap建立起内存和文件的映射关系。其定义如下void* mmap(void* start,size_t length,int prot,int flags,int fd,off_t offset);,在第一个参数start为NULL的时候系统会随机分配一个地址,我们可以通过示例来看mmap映射地址的流程。
以前经常遇到2C3G的vmware续集上环境上安装上vpp后,能直接运行,而每次当系统重启后总是报内存不足的问题。当把系统内存调整到4G后,就能正常运行了。一直也不清楚原因。最近工作中遇到一个问题在2c2g的环境上跑vpp,一段时间后,总是报内存不足。后来查询发现hugepage内存大小是1G,但是只使用了不到三分之一的大页内存。
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。
以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。
一、共享内存简介 共享内存区是最快的IPC形式,这些进程间数据传递不再涉及到内核,换句话说是进程不再通过执行进入内核的系统调用来传递彼此的数据。 即每个进程地址空间都有一个共享存储器的映射区,当这
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
已经过去的中间件性能挑战赛,和正在进行中的 第一届 PolarDB 数据性能大赛 都涉及到了文件操作,合理地设计架构以及正确地压榨机器的读写性能成了比赛中获取较好成绩的关键。正在参赛的我收到了几位公众号读者朋友的反馈,他们大多表达出了这样的烦恼:“对比赛很感兴趣,但不知道怎么入门”,“能跑出成绩,但相比前排的选手,成绩相差10倍有余”…为了能让更多的读者参与到之后相类似的比赛中来,我简单整理一些文件IO操作的最佳实践,而不涉及整体系统的架构设计,希望通过这篇文章的介绍,让你能够欢快地参与到之后类似的性能挑战赛之中来。
共享内存是进程间通信最有用的方式,也是最快的IPC形式。共享内存是说:同一块内存被映射到多个进程的地址空间。但是共享内存并不提供同步机制,因此需要互斥锁或者信号量。使用共享内存唯一需要注意的是:当前如果有进程正在向共享内存写数据,则在写入完成以前,别的进程不应当去读、写共享内存。
[dalvik.vm.heaptargetutilization]: [0.75]
图中,0xC0000000开始的最高1G空间是内核地址空间,剩下3G空间是用户态空间。用户态空间从上到下依次为stack栈(向下增长)、mmap(匿名文件映射区)、Heap堆(向上增长)、bss数据段、数据段、只读代码段。
这个是从库,没有读业务和其他下游同步,风险可控。但是大家还是要谨慎。我执行这个命令是因为我搜到的菜鸟教程的split命令案例错误导致我生成了大量小文件。没想到大名鼎鼎的菜鸟教程也会有问题,大家还用man或者tldr查看帮助手册吧。
同步阻塞IO在等待数据就绪上花去太多时间,而传统的同步非阻塞IO虽然不会阻塞进程,但是结合轮询来判断运维
几种进程间的通信方式:管道,FIFO,消息队列,他们的共同特点就是通过内核来进行通信(假设POSIX消息队列也是在内核中实现的,因为POSIX标准并没有限定它的实现方式)。向管道,FIFO,消息队列写入数据需要把数据从进程复制到内核,从这些IPC读取数据的时候又需要把数据从内核复制到进程。所以这种IPC方式往往需要2次在进程和内核之间进行数据的复制,即进程间的通信必须借助内核来传递。如下图所示:
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类,使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ,从而使用基于 Block 的方式读写文件,另外,JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样? 和 RandomAccessFile 比起来,快多少? 什么情况下快?到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
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《一文看懂零拷贝技术》中我们介绍了 零拷贝技术 的原理,而且我们知道 mmap 也是零拷贝技术的一种实现。在本文中,我们主要介绍 mmap 的原理。
通过上篇文章 《从内核世界透视 mmap 内存映射的本质(原理篇)》的介绍,我们现在已经非常清楚了 mmap 背后的映射原理以及它的使用方法,其核心就是在进程虚拟内存空间中分配一段虚拟内存出来,然后将这段虚拟内存与磁盘文件映射起来,整个 mmap 系统调用就结束了。
前一篇博客说了怎样通过命名管道实现进程间通信,但是要在windows是使用命名管道,需要使用python调研windows api,太麻烦,于是想到是不是可以通过共享内存的方式来实现。查了一下,Python中可以使用mmap模块来实现这一功能。 Python中的mmap模块是通过映射同一个普通文件实现共享内存的。文件被映射到进程地址空间后,进程可以像访问内存一样对文件进行访问。 不过,mmap在linux和windows上的API有些许的不一样,具体细节可以查看mmap的文档。 下面看一个例子: serve
C语言提供了动态内存管理功能, 在C语言中, 程序员可以使用 malloc() 和 free() 函数显式的分配和释放内存. 关于 malloc() 和free() 函数, C语言标准只是规定了它们需要实现的功能, 而没有对实现方式有什么限制, 这多少让那些追根究底的人感到有些许迷茫, 比如对于 free() 函数, 它规定一旦一个内存区域被释放掉, 那么就不应该再对其进行任何引用, 任何对释放区域的引用都会导致不可预知的后果 (unperdictable effects). 那么, 到底是什么样的不可预知后果呢? 这完全取决于内存分配器(memory allocator)使用的算法. 这篇文章试图对 Linux glibc 提供的 allocator 的工作方式进行一些描述, 并希望可以解答上述类似的问题. 虽然这里的描述局限于特定的平台, 但一般的事实是, 相同功能的软件基本上都会采用相似的技术. 这里所描述的原理也许在别的环境下会仍然有效. 另外还要强调的一点是, 本文只是侧重于一般原理的描述, 而不会过分纠缠于细节, 如果需要特定的细节知识, 请参考特定 allocator 的源代码. 最后, 本文描述的硬件平台是 Intel 80x86, 其中涉及的有些原理和数据可能是平台相关的.
本文我们将进入到内核源码实现中,来看一下虚拟内存分配的过程,在这个过程中,我们还可以亲眼看到前面介绍的 mmap 内存映射原理在内核中具体是如何实现的,下面我们就从 mmap 系统调用的入口处来开始本文的内容:
这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算,在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索,也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法,和读者分享。
2017年末,手Q春节红包项目期间,为保障活动期间服务正常稳定,我对性能不佳的Ark Server进行了改造和重写。重编发布一段时间后,结果发现新发布的Svr的机器内存一直在上涨。如下图示:
之前有不少读者给笔者留言,希望笔者写一篇文章介绍下 mmap 内存映射相关的知识体系,之所以迟迟没有动笔,是因为 mmap 这个系统调用看上去简单,实际上并不简单,可以说是非常复杂的一个系统调用。
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