pagefault在使用大量内存的场景下是一个不可忽视的性能损耗，而且在用户态中，该行为是透明的，不好分析和测量，因此必须借助外部工具才能分析。
小时候曾经目睹过猫与蛇战斗，面对昂首发威的毒蛇，小猫不慌不忙，挥舞前爪，沉着冷静，看准时机进攻，胆大心细。
内存虚拟化是一个很大的话题，最近安全部门发现了一个qemu内存虚拟化的安全漏洞，反馈给云平台让解决，感觉很棘手，引起了我对内存虚拟化的思考，想到什么问题就把思考记录下来。
有时候我们会发现系统中某个进程会突然挂掉，通过查看系统日志发现是由于 OOM机制 导致进程被杀掉。
启动优化，优化的是启动的时间，所以说，首先要知道如何去获取启动的时间。我们一般以应用程序的main函数作为一个节点，分为main函数之前的启动（pre-main阶段）和main函数之后的启动。所以说启动时间的测量也是分为pre-main和main这两个阶段来分别采取不同的方式测量。
From:http://blog.csdn.net/perfect2011/article/details/18844575
上篇文章我们讲了虚拟内存。应用程序在运行的时候会有一个虚拟内存，虚拟内存是分页管理的，它通过页表映射到物理内存上面。分页管理有一个特点，当加载新的一块功能的时候，对应的某一页数据不在物理内存的时候，系统会缺页中断pageFault，而pageFault是需要时间的，用户在使用过程中，几毫秒实际上用户是感知不到的；但是在应用启动的时候，会有大量代码需要执行，此时会有数量众多的pageFault，这样一累计，用户就可以感知到了。
想要优化启动时间，就需要要知道启动时app都做了什么？通过添加环境变量可以打印出APP的启动时间分析（Edit Scheme -> Run -> Arguments)
但用了一段时间后，有一天突然就发现打不开了，打开马上会弹出wine的错误，详细信息里面是什么PageFault 0x0000008之类的，下面跟着很长的一堆内存地址。
我们日常开发中，经常会经过长时间迭代后应用变的越来越大，启动也会随之变慢，那么有什么解决办法吗？我们先看下应用启动的时间。
欢迎来到 AutoMQ 第十一期双周精选！在过去两周里，主干动态方面，AutoMQ 跟进了 Apache Kafka 3.4.x BUG 修复，并进行了CPU & GC 性能优化。另外，AutoBalancing 的 Reporter 和 Retriever 也开始支持指定 Listener Name 配置接入点。
为什么cpu在内核收包时突然发生了异常，异常号是14，执行async_page_fault处理异常，处理异常时发现发现cr2中地址处于内核空间中，内核是不会发生page fault的，async_page_fault MMU会触发，kvm环境下kvm也会触发，那一定是kvm的问题了。
HMM: 异构内存管理(Heterogeneous Memory Management)
在上一篇文章《系统调用分析(2)》中介绍和分析了32位和64位的快速系统调用指令——sysenter/sysexit和syscall/sysret，以及内核对快速系统调用部分的相关代码，并追踪了一个用户态下的系统调用程序运行过程。
在介绍 HugePages 之前，我们先来回顾一下 Linux 下 虚拟内存 与 物理内存 之间的关系。
研究热迁移了是为了解决热迁移慢和迁移经常失败的问题，物理机升级内核时需要把上面的虚拟机一台台迁移走，很慢很耗时，有时还提示迁移失败。
在 Linux 操作系统 中 , 进程 作为 调度的实体 , 需要将其抽象为 " 进程控制块 " , 英文全称 " Progress Control Block " , 简称 PCB ;
linux高端内存中的临时内存区为固定内存区的一部分, 对于固定内存在linux内核中有下面描述
What-The-Fuzz是我个人非常喜欢的一款工具（0vercl0k库），除了其本身的强大功能之外，我更喜欢该工具创建时背后的故事。除此之外，0vercl0k库中的各种其他组件也是我非常喜欢的，比如说kdmp-parser、symbolizer和bochscpu等等。如果你了解并使用过这些工具库，那么你肯定非常熟悉内存转储和模糊测试的相关内容。在这篇文章中，我将跟大家分享一种仿真环境下内存转储分析和模糊测试的方法。
堆有rwx权限，下标溢出写got函数为堆地址，在两个堆块上拼接shellcode调用read读入shellcode进行orw拿flag
对于用户空间的应用程序，我们通常根本不关心page的物理存放位置，因为我们用的是虚拟地址。所以，只要虚拟地址不变，哪怕这个页在物理上从DDR的这里飞到DDR的那里，用户都基本不感知。那么，为什么要写一篇论述页迁移的文章呢？
操作系统中的经典定义： 进程：资源分配单位。 线程：调度单位。 操作系统中用PCB(Process Control Block, 进程控制块)来描述进程。Linux中的PCB是task_struct结构体。
在学完并实现路径追踪之后，即使增加了多线程渲染，在SPP=1024的情况下，依然需要30+分钟才能渲染一帧。
说个案例：一台Apache服务器，由于其MaxClients参数设置过大，并且恰好又碰到访问量激增，结果内存被耗光，从而引发SWAP，进而负载攀升，最终导致宕机。
MongoDB将等到它达到你请求的级别或者超时时间.如果它超时,它可能仍然完成了其中的一部分.如果发生超时,你可能需要确认状态
最近在做一些App品质提升，启动时间优化是其中很重要的一项，本文围绕启动时间做一个深入了解。
The OOM Killer 是内核中的一个进程，当系统出现严重内存不足时，它就会启用自己的算法去选择某一个进程并杀掉. 之所以会发生这种情况，是因为Linux内核在给某个进程分配内存时，会比进程申请的内存多分配一些. 这是为了保证进程在真正使用的时候有足够的内存，因为进程在申请内存后并不一定立即使用，当真正使用的时候，可能部分内存已经被回收了。
IP层叫分片，TCP/UDP层叫分段。网卡能做的事（TCP/UDP组包校验和分段，IP添加包头校验与分片）尽量往网卡做，网卡不能做的也尽量迟后分片（发送）或提前合并片（接收）来减少在网络栈中传输和处理的包数目，从而减少数据传输和上下文切换所需要的CPU计算时间。
正文之前 一大早醒来，外面淅淅沥沥的雨绵绵的下着，床铺真的舒服，但是我也不能就在床上刷微博看小说吧，所以想起了昨晚下载的牛客网的APP，赶紧掏出我的大宝贝---升级到iOS11的肾（各位，真的建议升级到11，不是我说，速度快了很多，虽然还有不少的bug待修复，但是真的快了好多，而且感觉内部的功耗设定都改了，比较耐用了点了。虽然最大的悲剧是变丑了很多 PS:变丑观点来自我的审美比较好的妹子），然后刷了一套C++的面试题，这些基础知识好久没看过了，最近沉迷于算法和数据结构，所以基本大脑大部分地区已经被指针占
执行主动关闭的那端经历了这个状态，并停留MSL（最长分节生命期）的2倍，即2MSL。
大屏展示的可视化平台以交互性图像显示技术为核心，结合各业务流程、指标体系的信息化建设成果，实现了对生产与经营信息全方位集中监控和多角度的全景式信息展示，为创建高效企业管控提供了载体。
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢？有一个概念叫做每秒请求数（Requests per second），指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说，你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大，但是受限于服务器系统或者硬件限制，很多请求是不会在一定的时间内得到响应的，这并不作为一个成功的请求，其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数，反应出系统的负载能力。 通常的，对于一个系统，增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而，我们最终会达到这样一个点，此时并发用户数量开始“压倒
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。
一、问题： 1、SQL Server 所占用内存数量从启动以后就不断地增加： 首先，作为成熟的产品，内存溢出的机会微乎其微。对此要了解SQL SERVER与windows是如何协调、共享内
今天对一个pod进行内存资源调整后, 一直卡在ContainerCreating的状态, 执行describe命令查看该 Pod 详细信息后发现如下 。
我们的痛苦来源于“夸父追日”一般的对“更好”的追求，也来自于自己的自卑与狂妄。--------duoduokk
在windows系统中个，每个进程拥有自己独立的虚拟地址空间(Virtual Address Space)。这一地址空间的大小与计算机硬件、操作系统以及应用程序都有关系。
当进程在访问虚拟内存时，如果对应的物理内存不存在，会触发缺页异常（pagefault），由于在启动的时候需要调用的方法存在不同类中，而每个page的大小是固定的，这就导致启动时需要加载的page会更多，我们可以通过手动排列符号，将启动时刻需要的方法排列在一起，减少缺页异常
以上程序在真正调用系统调用print_backtrace(7)之前的函数调用关系比复杂，图示起来有以下关系：
原文：https://blog.softwaremill.com/docker-support-in-new-java-8-finally-fd595df0ca54
首先，Linux把CGroup这个事实现成了一个file system，你可以mount。在我的Ubuntu 14.04下，你输入以下命令你就可以看到cgroup已为你mount好了。
Memory leaks are a class of bugs where memory is not released even after it is no longer needed. They are often explicit, and highly visible, which makes them a great candidate to begin learning debugging. Go is a language particularly well suited to identifying memory leaks because of its powerful toolchain, which ships with amazingly capable tools (pprof) which make pinpointing memory usage easy.
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我们都清楚malloc申请的内存不是立刻就建立虚拟地址和物理地址的映射的，当int *p = malloc(100*1024)执行这条指令之后，只是在用户空间给程序开辟一段100K左右的大小，然后就返回这段空间的首地址给程序员。
Kubernetes 对内存资源的限制实际上是通过 cgroup 来控制的，cgroup 是容器的一组用来控制内核如何运行进程的相关属性集合。针对内存、CPU 和各种设备都有对应的 cgroup。cgroup 是具有层级的，这意味着每个 cgroup 拥有一个它可以继承属性的父亲，往上一直直到系统启动时创建的 root cgroup。关于其背后的原理可以参考：深入理解Kubernetes资源限制：内存。
作者简介： 程磊，一线码农，在某手机公司担任系统开发工程师，日常喜欢研究内核基本原理。 1.1 内存管理的意义 1.2 原始内存管理 1.3 分段内存管理 1.4 分页内存管理 1.5 内存管理的目标 1.6 Linux内存管理体系 2.1 物理内存节点 2.2 物理内存区域 2.3 物理内存页面 2.4 物理内存模型 2.5 三级区划关系 3.1 Buddy System 3.1.1 伙伴系统的内存来源 3.1.2 伙伴系统的管理数据结构 3.1.3 伙伴系统的算法逻辑 3.1.4 伙伴系统的接口 3.1
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