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:
指分配给用户的内存空间中未被使用的部分。例如进程需要使用3K bytes物理内存,于是向系统申请了大小等于3Kbytes的内存,但是由于Linux内核伙伴系统算法最小颗粒是4K bytes,所以分配的是4Kbytes内存,那么其中1K bytes未被使用的内存就是内存内碎片。
在Linux系统中,内存管理是一个至关重要的环节。为了更好地监控和管理系统内存,Linux提供了多种工具和命令。其中,lsmem命令就是一个非常有用的工具,它可以显示系统的内存布局和大小。本文将详细介绍lsmem命令的用途、工作原理、主要特点、实际应用示例以及使用时的注意事项和最佳实践。
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。
提示:如果把函数写到main之前,那么就不需要声明。而且一般我们都是把main写在文件最下面。
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。
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。
页是信息的物理单位, 分页是为了实现非连续分配, 以便解决内存碎片问题, 或者说分页是由于系统管理的需要. 段是信息的逻辑单位,它含有一组意义相对完整的信息, 分段的目的是为了更好地实现共享, 满足用户的需要.
最近一台 CentOS 服务器,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,非常奇怪,后来Google了许久才搞明白。
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
Rust 基金会正在寻找一位社区倡导者,负责开发和管理 Rust 项目、用户社区和 Rust 基金会之间的良好沟通与协作。
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。
读取文件节点/proc/loadavg,分别是1min/5min/15min内CPU的负载情况。 读取方式的代码示例:
(外部)内存碎片是一个历史悠久的 Linux 内核编程问题,随着系统的运行,页面被分配给各种任务,随着时间的推移内存会逐步碎片化,最终正常运行时间较长的繁忙系统可能只有很少的物理页面是连续的。由于 Linux 内核支持虚拟内存管理,物理内存碎片通常不是问题,因为在页表的帮助下,物理上分散的内存在虚拟地址空间仍然是连续的 (除非使用大页),但对于需要从内核线性映射区分配连续物理内存的需求来说就会变的非常困难,比如通过块分配器分配结构体对象 (在内核态很常见且频繁的操作),或对不支持 scatter/gather 模式的 DMA 缓冲器的操作等,会引起频繁的直接内存回收/规整,导致系统性能出现较大的波动,或分配失败 (在慢速内存分配路径会根据页面分配标志位执行不同的操作)。
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!
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。
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
我们知道物理内存是以页为单位进行管理的,每个内存页大小默认是4K(大页除外)。申请物理内存时,一般都是按顺序分配的,但释放内存的行为是随机的。随着系统运行时间变长后,将会出现以下情况:
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。
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 ;
a) 如果当前连续内存块足够 realloc 的话,只是将 p 所指向的空间扩大,并返回 p 的指针地址。这个时候 q 和 p 指向的地址是一样的
赵金生,linux内核爱好者,就职于杭州某大型安防公司,担任Linux BSP软件工程师。对进程调度,内存管理有所了解。希望能通过对linux的学习,提升产品软件性能及稳定性。该文章为私人学习总结,不存在公司网络安全问题。
如果程序直接引用物理地址,可能导致内存只能使用一个程序。因为其他程序也运行的话,可能会直接占用前一个程序的物理地址。
Linux操作系统(包括Android)之所以可以运行丰富的应用程序,是因为背后有着内存管理和进程调度的支撑,个人觉得这两点也是所有OS的精华。掌握内存管理和进程调度对以后站在全局的角度去分析调试问题很有帮助。
一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
今天,我们来了解一下计算机中的存储模型,大雄将这部分知识分成了三块,也就是我们会对这部分的知识推送三次。
操作系统确实是比较难啃的一门课,至少我认为比计算机网络难太多了,但它的重要性就不用我多说了。
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:
github: https://github.com/jemalloc/jemalloc
我们知道linux系统内核的主要工作之一是管理系统中安装的物理内存,系统中内存是以page页为单位进行分配,每个page页的大小是4K,如果我们需要申请使用内存则内核的分配流程是这样的,首先内核会为元数据分配内存存储空间,然后才分配实际的物理内存页,再分配对应的虚拟地址空间和更新页表。
节点的内存碎片化严重,导致docker运行容器时,无法分到大的内存块,导致start docker失败。最终导致服务更新时,状态一直都是启动中
我们之前在生产环境上遇到过很多起由操作系统的某些特征引起的性能抖动案例,其中 THP 作案次数较多,因此本文将和大家分享 THP 引起性能抖动的原因、典型的现象,分析方法等,在文章的最后给出使用THP 时的配置建议及关闭方法。
前面已经将所有的硬件驱动实现,验证了硬件功能。但是每一个硬件都是单独测试的,而且并不完善。下一步,我们需要对各个驱动进行整合完善。在整合之前,需要做一些基础工作。其中之一就是实现内存管理。什么叫内存管理呢?为什么要做内存管理?前面我们已经大概了解了程序中的变量现在我们复习一下:局部变量、全局变量。
Kafka 作为流处理平台,在实时流计算和在线业务场景,追尾读追求端到端低延迟。在离线批处理和削峰填谷场景,数据冷读追求高吞吐。两个场景都需要很好的数据缓存设计来支撑,Apache Kafka 的数据存储在本地文件,通过 mmap 将文件映射到内存中访问,天然就可以依托操作系统来完成文件的缓冲持久化、缓存加载和缓存驱逐。AutoMQ 采用存算分离的架构,将存储分离至对象存储,本地没有数据文件,因此无法像 Apache Kafka 一样直接使用数据文件 mmap 来进行数据缓存。这时候通常缓存对象存储的数据有两种做法:
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。
可以看到,当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08,使用的内存分配器是jemalloc。
年前去过上海掌门集团(做无线wifi万能钥匙的那一家)和百度面试过一次,前者问了linux下gcc的malloc函数如何分配内存的,后者在二面时通过一个链表的数据结构也间接地问到了这个问题。我面试的职位是后台C++开发。 且不说面试会可能会遇到这个问题,我们很多服务器程序在长周期或者大量访问的情况后会变得反应迟钝,排查原因发现占用内存会随着请求数量的增多不规律而且不正常地增长,和内存泄漏一样。如果使用valgrind这样的内存泄露工具排查却发现并无内存泄露,其根本原因是内存碎片造成的。这也是我们在开发高性
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 -
今天办了健身卡,顺带健身房待了一会。真是好家伙啊!这还是工作之后第一次去健身。这段时间比较忙,没有写什么文章,就简单分享一篇还没发的存货吧!
在我们探究和优化Redis性能的过程中,「Redis内存碎片」是一个不可忽视的话题。
作为内存数据库,内存空间大小对于 Redis 来说是至关重要的。内存越多,意味着存储的数据也会越多。但是不知道你有没有遇到过这样的情况,明明空间很大,但是内存的使用却不是很理想。
说到压缩这个词,我们并不陌生,应该都能想到是降低占用空间,使同样的空间可以存放更多的东西,类似于我们平时常用的文件压缩,内存压缩同样也是为了节省内存。
Redis变慢排查的上一篇,我们是基于Redis命令为入口,比如命令使用不得当,bigkey问题,以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的,认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
比如程序申请一个20字节的内存,内存分配器会分配一个32字节的内存空间,这么做是为了减少分配次数。
公司某业务使用的Redis集群是自建的,前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。 老集群共有 350W key,占用内存 8.8 G,DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移,于是提前删除了这两百万key。 删除key后发现redis内存竟然几乎无变化,350W key删除了两百万,怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了?通过比对数据发现,计划被删除的数据确实已经删除了。 为什么删除了两百万key,内存未释放呢?这个问题一直困扰着我,通过查阅资料终于弄明白了。
上周刚来了个应届小师弟,组长说让我带着,周二问了我这样一个问题:师兄啊,我用top命令看了下服务器的内存占用情况,发现Redis内存占用严重,于是我就删除了大部分不用的keys,为什么内存占用还是很严重,并没有释放呢?
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