在 Linux 系统(比如 CentOS/RadHat、Debian/Ubuntu)上配置 lnmp环境,通过探针查看物理内存使用率:
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:
先来说说第一个问题:虚拟内存有什么作用?(如果你还不知道虚拟内存概念,可以看这篇:真棒!20 张图揭开内存管理的迷雾,瞬间豁然开朗)
x86 CPU采用了段页式地址映射模型。进程代码中的地址为逻辑地址,经过段页式地址映射后,才真正访问物理内存。
当我们物理内存小的时候,会出现OOM,然后服务自动死掉的情况。因为物理内存大小是固定的,有没有其他好的办法来解决呢?这里我们可以适当调整Linux的虚拟内存来协作。
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
内存管理是Linux系统重要的组成部分。为了解决内存紧缺的问题,Linux引入了虚拟内存的概念。为了解决快速存取,引入了缓存机制、交换机制等。
比如:在学习 Linux 操作系统的过程中,很多枯燥无味的知识点,都是不好玩、没有意思的事情。
作为一个计算机底层小白,在了解一个知识点的时候时常需要恶补很多基础知识。 本文记录在了解LMDB过程中接触的知识点。
free命令可以显示当前系统未使用的和已使用的内存数目,还可以显示被内核使用的内存缓冲区。 参数讲解 bash-3.00$ free total used free shared buffers cached Mem: 1572988 1509260 63728 0 62800 277888 -/+ buffers/cache: 1168572 404416 Swap: 2096472 16628 2079844 Mem:表示物理内存统计 total:表示物理内存总量(total = used + free) used:表示总计分配给缓存(包含buffers 与cache )使用的数量,但其中可能部分缓存并未实际使用。 free:未被分配的内存。 shared:共享内存,一般系统不会用到,这里也不讨论。 buffers:系统分配但未被使用的buffers 数量。 cached:系统分配但未被使用的cache 数量。 -/+ buffers/cache:表示物理内存的缓存统计 used2:也就是第一行中的used – buffers-cached 也是实际使用的内存总量。 //used2为第二行 free2= buffers1 + cached1 + free1 //free2为第二行、buffers1等为第一行 free2:未被使用的buffers 与cache 和未被分配的内存之和,这就是系统当前实际可用内存。 Swap:表示硬盘上交换分区的使用情况,这里我们不去关心。 系统的总物理内存:255268Kb(256M),但系统当前真正可用的内存b并不是第一行free 标记的 16936Kb,它仅代表未被分配的内存。 buffers与cached的区别 A buffer is something that has yet to be “written” to disk. A cache is something that has been “read” from the disk and stored for later use 对于应用程序来说,buffers/cached 是等于可用的,因为buffer/cached是为了提高文件读取的性能,当应用程序需在用到内存的时候,buffer/cached会很快地被回收。 所以从应用程序的角度来说 可用内存=系统free memory+buffers+cached. buffers是指用来给块设备做的缓冲大小,他只记录文件系统的metadata以及 tracking in-flight pages. cached是用来给文件做缓冲。 那就是说:buffers是用来存储,目录里面有什么内容,权限等等。 而cached直接用来记忆我们打开的文件,如果你想知道他是不是真的生效,你可以试一下,先后执行两次命令#man X ,你就可以明显的感觉到第二次的开打的速度快很多。 cached实验:在一台没有什么应用的机器上做会看得比较明显。记得实验只能做一次,如果想多做请换一个文件名。 #free #man X #free #man X #free 你可以先后比较一下free后显示buffers的大小。 buffers实验: #free #ls /dev #free 你比较一下两个的大小,当然这个buffers随时都在增加,但你有ls过的话,增加的速度会变得快,这个就是buffers/chached的区别。 因为Linux将你暂时不使用的内存作为文件和数据缓存,以提高系统性能,当你需要这些内存时,系统会自动释放(不像windows那样,即使你有很多空闲内存,他也要访问一下磁盘中的pagefiles) 简述swap 当可用内存少于额定值的时候,就会开始进行交换. 如何看额定值(RHEL4.0): #cat /proc/meminfo 交换将通过三个途径来减少系统中使用的物理页面的个数: 1.减少缓冲与页面cache的大小, 2.将系统V类型的内存页面交换出去, 3.换出或者丢弃页面。(Application 占用的内存页,也就是物理内存不足)。 事实上,少量地使用swap是不是影响到系统性能的。 使用free命令 将used的值减去 buffer和cache的值就是你当前真实内存使用 ————– 对操作系统来讲是Mem的参数.buffers/cached 都是属于被使用,所以它认为free只有16936. 对应用程序来讲是(-/+ buffers/cach).buffers/cached 是等同可用的,因为buffer/cached是为了
free命令用于显示系统内存使用情况,包括物理内存(Physical Memory)、虚拟内存(Swap Memory)、共享内存(Shared Memory)以及内核使用的缓冲(Buffers)与缓存(Cached)大小。在Linux系统监控的工具中,free命令是最经常使用的命令之一。
在C和C++语言开发中,指针、内存一直是学习的重点。因为C语言作为一种偏底层的中低级语言,提供了大量的内存直接操作的方法,这一方面使程序的灵活度最大化,同时也为bug埋下很多隐患。 因此,无论如何,我们都要对内存有一个清晰的理解。 1、对内存的分配 ---- 32位操作系统支持4GB内存的连续访问,但通常把内存分为两个2GB的空间,每个进程在运行时最大可以使用2GB的私有内存(0x00000000—0x7FFFFFFF)。即理论上支持如下的大数组: char szBuffer[2*1024*1024*1
究其原因,监控系统计算的可用内存算法有偏差,他只关注了计算机的“实际”内存,忽略了计算机的虚拟内存。
mmap在日常开发中偶尔会遇到的一个关键词,最常用到的场景是MMKV,其次用到的是日志打印。虽然都已经被封装好,但也需要了解下mmap的基本原理和过程。
如下显示free是显示的当前内存的使用,-m的意思是M字节来显示内容.我们来一起看看. $ free -m total used free shared buffers cached Mem: 1002 769 232 0 62 421 -/+ buffers/cache: 286 715 Swap:
在计算虚拟化大致可分为CPU虚拟化、内存虚拟化、I/O虚拟化,本期我们来聊聊内存虚拟化技术。在物理服务器中可以根据不同的计算需求配置不同容量的内存,如最常见的是配置256G以及512G。在虚拟化环境中这些内存会分配给不同的虚机使用。
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。
到目前为止,内存管理是unix内核中最复杂的活动。我们简单介绍一下内存管理,并通过实例说明如何在内核态获得内存。
我告诉有朋友我一直用linux.他问我了一下我为什么linux使用的内存这么高.他讲他1G的内在free才232M.讲win xp才用200M的样子.
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了。
上一篇我们了解了内存在内核态是如何管理的,本篇文章我们一起来看下内存在用户态的使用情况,如果上一篇文章说是内核驱动工程师经常面对的内存管理问题,那本篇就是应用工程师常面对的问题。
过去,CPU的地址总线只有32位, 32的地址总线无论是从逻辑上还是从物理上都只能描述4G的地址空间(232=4Gbit),在物理上理论上最多拥有4G内存(除了IO地址空间,实际内存容量小于4G),逻辑空间也只能描述4G的线性地址空间。
内存是计算机的主存储器。内存为进程开辟出进程空间,让进程在其中保存数据。我将从内存的物理特性出发,深入到内存管理的细节,特别是了解虚拟内存和内存分页的概念。
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。
在 Linux 下 free 命令可以看出系统当前内存状况,附上 -k , -m , -g 可以分别输出对应单位的内存状况:
终于开始介绍分页机制了,作为一名 Linuxer,大名鼎鼎的分页机制必须要彻底搞懂!
面试的时候经常会被问到 malloc 的实现。从操作系统层面来说,malloc 确实是考察面试者对操作系统底层的存储管理理解的一个很好的方式,涉及到虚拟内存、分页/分段等。下面逐个细说。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载
查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大 就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了
第一部分Mem行: total 内存总数 used 已经使用的内存数 free 空闲的内存数 shared 当前已经废弃不用 buffers Buffer 缓存内存数 cached Page 缓存内存数
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
虚拟机技术可以使得一个只有1g物理内存的机器可以运行总共需要4g内存的任务,主要方法是通过虚拟内存和物理内存映射来实现的,当物理内存不够用的时候,可以通过swap内存(存在于磁盘)和物理内存的交换来释放刚交换的物理内存,使其可以重新分配,当需要使用以前换出的内存时,在进行换入操作。
我们组的实时数仓项目(二期:Flink SQL指标计算)进入上线阶段。所以,最近的推文我会持续更新一些线上问题排查的实战经验和思路,并尽量针对一类相似或者关联问题所涉及的关键点进行总结,抽出一些方法论分享给大家,感谢支持^^
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。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
这个问题不止一个同学遇到过了,之前小王同学也遇到这个问题,内存的计算总是一个迷糊账。我们今天来把它算个清楚下!
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,
最近在工作中遇到一个mmap使用相关的问题,造成了一定的困惑,于是花了些时间补了下 mmap的功课,在这里分享给大家,错误和不足之处大家多指教。
共享内存是System V版本的最后一个进程间通信方式。共享内存,顾名思义就是允许两个不相关的进程访问同一个逻辑内存,共享内存是两个正在运行的进程之间共享和传递数据的一种非常有效的方式。不同进程之间共享的内存通常为同一段物理内存。进程可以将同一段物理内存连接到他们自己的地址空间中,所有的进程都可以访问共享内存中的地址。如果某个进程向共享内存写入数据,所做的改动将立即影响到可以访问同一段共享内存的任何其他进程。
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。
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