理解硬件访问内存的原理,MMU和页表;澄清Linux内核ZONE,buddy,slab管理;澄清用户空间malloc与内核关系,Lazy分配机制;澄清进程的内存消耗的vss,rss,pss,uss概念;澄清内存耗尽的OOM行为;澄清文件背景页面与匿名页,page cache与swap;澄清内存的回收、dirty page的写回,以及一些内存管理/proc/sys/vm sysctl配置的幕后原理;DMA和cache一致性,IOMMU等;给出一些内存相关的调试和优化方法;消除网上各种免费资料的各种误解。
在Linux的内存分配机制中,优先使用物理内存,当物理内存还有空闲时(还够用),不会释放其占用内存,就算占用内存的程序已经被关闭了,该程序所占用的内存用来做缓存使用,对于开启过的程序、或是读取刚存取过得数据会比较快。
当我们要学习一个新知识点时,比较好的过程是先理解出现这个技术点的 背景原因,同期其他解决方案,新技术点解决了什么问题以及它存在哪些不足和改进之处,这样整个学习过程是 闭环 的,个人觉得这是个很好的学习思路。
Linux 类操作系统提供了很多内存分配机制。这些常用机制都有各自适合的使用场景。 本文将重点介绍一下 alloca() 函数及相关用法。 文章最后并提供一份与 malloc() 内存分配机制的对比,方便读者选择最适合的内存机制。
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
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:
众所周知,程序需要加载到物理内存才能运行,多核时代会出现多个进程同时操作同一物理地址的情况,进而造成混乱和程序崩溃。计算机当中很多问题的解决都是通过引入中间层,为解决物理内存使用问题,虚拟内存作为中间层进入了操作系统,从此,程序不在直接操作物理内存,只能看到虚拟内存,通过虚拟内存,非常优雅的将进程环境隔离开来,每个进程都拥有自己独立的虚拟地址空间,且所有进程地址空间范围完全一致,也给编程带来了很大的便利,同时也提高了物理内存的使用率,可同时运行更多的进程。
Memcached特点 协议简单,基于文本行的协议 基于Libevent的时间处理 内置内存存储方式 分布式缓存服务器(采用一致性哈希算法实现的客户端分布式,而非服务器端的分布式) 内存分配机制 -
libpcap为了提高效率,调用setsockopt(handle->fd, SOL_PACKET, PACKET_RX_RING,(void *) &req, sizeof(req))时采用kmalloc分配内存。 可以参考: https://www.kernel.org/doc/Documentation/networking/packet_mmap.txt kmalloc底层依赖linux的slab内存分配机制,在2.6.22内核之后,slub取代slab成为默认的内存分配器。空间和时间上都有所提升。
前一篇文章JVM GC 那些事(一)- JVM 运行时内存划分介绍了 JVM 运行时的内存划分情况。本文将介绍 JVM GC “主战场” 堆上的内存分配机制。
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。
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。
无论是 windows 系统还是 linux 操作系统,在硬盘上都有一块虚拟内存的空间。 无论你使用的是哪个系统,都存在一个问题,那就是到底虚拟内存的空间需要多大呢?虚拟内存又是什么呢? 本文就来详细介绍一下。
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。
今天从操作系统的角度来闲聊一下代码开发过程中如何配合系统做内存管理。内存就是一块数据存储区域,是可被操作系统调度的资源。在多任务(进程)的OS中,内存管理尤为重要,OS需要为每一个进程合理的分配内存资源。所以可以从OS对内存和回收两方面来理解内存管理机制。
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。
Redis提供了将数据定期自动持久化至硬盘的能力,包括RDB和AOF两种方案,两种方案分别有其长处和短板,可以配合起来同时运行,确保数据的稳定性。
先从swap产生的原理来分析,由于linux内存管理比较复杂,下面以问答的方式列了一些重要的点,方便大家理解:
这几天遇到一个比较奇怪的问题,觉得有必要和大家分享一下。我们的一个服务,运行在docker上,在某个版本之后,占用的内存开始增长,直到docker分配的内存上限,但是并不会OOM。版本的更改如下:
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!
作为面试经历都很丰富的兄弟们,应该或多或少被问到或者自己亲身经历过这个问题,问题如下:
我在多年的工程生涯中发现很多工程师碰到一个共性的问题:Linux工程师很多,甚至有很多有多年工作经验,但是对一些关键概念的理解非常模糊,比如不理解CPU、内存资源等的真正分布,具体的工作机制,这使得他们对很多问题的分析都摸不到方向。比如进程的调度延时是多少?Linux能否硬实时?多核下多线程如何执行?系统的内存究竟耗到哪里去了?我写的应用程序究竟耗了多少内存?什么是内存泄漏,如何判定内存是否真的泄漏?CPU速度、内存大小和系统性能的关联究竟是什么?内存和I/O存在着怎样的千丝万缕的联系?
在内存管理的上下文中, 初始化(initialization)可以有多种含义. 在许多CPU上, 必须显式设置适用于Linux内核的内存模型. 例如在x86_32上需要切换到保护模式, 然后内核才能检测到可用内存和寄存器.
随着并发访问量的不断增加,Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时,它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此,本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结,并提供一些解决方案。
Redis 自定的字符串存储结构,关于redis,你需要了解的几点!中我们对此有过简要说明。
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。
ByteBuffer 是 java.nio 包下提供的一个类,提供了堆内内存分配与堆外内存分配机制,堆内内存分配方式:ByteBuffer.allocate(size)分配大小为size的字节数组;堆外内存分配方式:ByteBuffer.allocateDirect(size), 在堆外内存空间分配大小为size的空间地址。ByteBuffer.allocateDirect 返回的是一个DirectByteBuffer对象。
2 在aof重写期间,不要对aof进行追加:no-appendfsync-on-rewrite=yes
JVM优化Java代码时都做了什么? JVM在对代码执行的优化可分为运行时化和即时编译器优化。运行时优化主要是解析执行和动态编译通用的一些机制,比如说锁机制(如偏向锁)、内存分配机制(如TLAB)。除
这本书是个人看过的讲操作系统底层里面讲的最通俗易懂的了,但是200多页的内容确实讲不了多深的内容,所以不要对这本书抱有过高期待,当一个入门书了解即可。
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该
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:
转自:http://tank.blogs.tkiicpp.com/2010/12/14/memcache%e5%86%85%e5%ad%98%e5%88%86%e9%85%8d%e7%ad%96%e7%95%a5/
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示。由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了?
虚拟内存是一种操作系统提供的机制,用于将每个进程分配的独立的虚拟地址空间映射到实际的物理内存地址空间上。通过使用虚拟内存,操作系统可以有效地解决多个应用程序直接操作物理内存可能引发的冲突问题。
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示。同时,由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
## 前言 写完上一篇文章想学Node.js,stream先有必要搞清楚留下了悬念, stream对象数据流转的具体内容是什么?本篇文章将为大家进行深入讲解。
引言 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存
操作系统堪称是IT皇冠上的明珠,Linux阅码场专注Linux操作系统内核研究, 它的文章云集了国内众多知名企业一线工程师的心得,畅销著作有《linux设备驱动开发详解 》等。
Linux的内存管理可谓是学好Linux的必经之路,也是Linux的关键知识点,有人说打通了内存管理的知识,也就打通了Linux的任督二脉,这一点不夸张。有人问网上有很多Linux内存管理的内容,为什么还要看你这一篇,这正是我写此文的原因,网上碎片化的相关知识点大都是东拼西凑,先不说正确性与否,就连基本的逻辑都没有搞清楚,我可以负责任的说Linux内存管理只需要看此文一篇就可以让你入Linux内核的大门,省去你东找西找的时间,让你形成内存管理知识的闭环。
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:
Linux的内存管理可谓是学好Linux的必经之路,也是Linux的关键知识点,有人说打通了内存管理的知识,也就打通了Linux的任督二脉,这一点不夸张。有人问网上有很多Linux内存管理的内容,为什么还要看你这一篇,这正是我写此文的原因,网上碎片化的相关知识点大都是东拼西凑,先不说正确性与否,就连基本的逻辑都没有搞清楚,我可以负责任的说Linux内存管理只需要看此文一篇就可以让你入Linux内核的大门,省去你东找西找的时间,让你形成内存管理知识的闭环。 文章比较长,做好准备,深呼吸,让我们一起打开Lin
本文提供了一种轻巧的内存泄漏测试方法及其python实现,该方法在Lenovo Bamboo系统的验收测试活动中得到过诸多检验,是一种易用有效的内存泄漏测试方法。
Buffer对象,类似数组,它的元素为16进制的两位数,即0到255的数值。可以看出stream中流动的数据是Buffer类型,二进制数据,接下来开始我们的Buffer探索之旅。
这部分将简要介绍下NUMA架构的成因和具体原理,已经了解的读者可以直接跳到第二节。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云