假设你已经通过《perf:一个命令发现性能问题》中的方法或者使用profiler分析，已经发现内存分配是性能瓶颈：
大家生活中肯定都有这样的经验，那就是大众化的产品都比较便宜，但便宜的大众产品就是一个词，普通；而可以定制的产品一般都价位不凡，这种定制的产品注定不会在大众中普及，因此定制产品就是一个词，独特。
数据库一直是在整体应用程序架构中，被吐槽的地方，比如数据库运行缓慢，数据库经常添加内存，CPU，等等，稍微懂一点程序设计，或是行业内的人士，大多都明白，没有不是的数据库，只有设计“无法无天” 的应用程序。
内存管理是指在程序执行过程中，为程序分配和释放内存资源的过程。在 C/C++语言中，程序员需要手动管理内存的分配和释放，以确保程序的正确性和性能。
1 压力测试过程中，发现被测对象性能不够理想，具体表现为： 进程的系统态CPU消耗20，用户态CPU消耗10，系统idle大约70 2 用ps -o majflt,minflt -C program命令查看(pidstat也可以)，
看到这个代码应该大家都非常熟悉了，考虑以下两个问题。 问题1：malloc是哪个库实现的？ 问题2：malloc是怎么实现的？
作者简介 刘韬，云和恩墨中间件服务交付团队专家 Java开发出身，10年WebLogic相关开发、运维工作经验，熟悉SOA、现代业务系统架构中各层组件，尤其擅长故障处理、性能优化等工作。 故障案例一 系统环境： RHEL 6.8 64-bit（glibc 2.12）、Sun JDK 6u45 64-bit、WLS 10.3.6 故障现象： 这里引用一下客户当时发邮件时提出的问题描述吧。 下面pid 6287 weblogic进程占用7.6G的物理内存，之前只占用5G内存。我发现只有系统有空余的内存，就会被j
我们一般通过两个工具 pmap 还有 jcmd 中的 VM.native_memory 命令去查看 Java 进程内存占用，由于 pmap 命令有点复杂而且很多内存映射是 anon 的，这里采用 jcmd 中的 VM.native_memory 命令，去看一下 JVM 内存的每一部分。
malloc.go文件是Go语言中管理内存分配和释放的核心文件之一。它包含了Go语言的内存管理器（Memory Allocator）实现。
总第237篇 2018年 第29篇 简介 TensorFlow是Google研发的第二代人工智能学习系统，能够处理多种深度学习算法模型，以功能强大和高可扩展性而著称。TensorFlow完全开源，所以很多公司都在使用，但是美团点评在使用分布式TensorFlow训练WDL模型时，发现训练速度很慢，难以满足业务需求。 经过对TensorFlow框架和Hadoop的分析定位，发现在数据输入、集群网络和计算内存分配等层面出现性能瓶颈。主要原因包括TensorFlow数据输入接口效率低、PS/Worker算子分
经典的各种排序大家都听过，但是相信各位铁汁都对各种排序的性能都很好奇，大家都有心中自己的看法今天来彻底对比一下谁究竟才是排序性能 TOP1
下面的代码底层实现需要至少2个malloc。第一个malloc是"Hello"字符串，另一个malloc是"world!"字符串。并且每次添加时，malloc的数量都会增加。
Dynamic global memory allocation and operations are only supported by devices of compute capability 2.x and higher.
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：
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：
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 ;
追本溯源，这个改动是在2022年11月底被引入（注释了"实验性的"），随2023年2月初的Go 1.20版本发布。不过查看了 Go 1.20 Release Notes，好像并没有提及此处新feature。
前段时间在网上看到一个快速均值模糊算法，性能很不错。 源博客： http://www.lellansin.com/super-fast-blur-%E6%A8%A1%E7%B3%8A%E7%AE%97
本文由于排版问题，可能稍显枯燥，但里面知识点非常详细，建议耐心阅读，帮助你更好的理解动态内存管理这一C语言大杀器
在近期线上故障排查过程中，我发现代码中仍在使用一些libc库函数，诸如malloc()内存分配、memset()内存清零及htonl()、ntohl()高低字节序转换等，这些函数在性能上存在优化空间。鉴于此，本文将借鉴DPDK《高效编码指南》中的相关内容，探讨VPP框架下更为高效的实现策略，以替换上述传统函数，提升系统性能。本节主要介绍在 DPDK&VPP 环境中开发应用程序时的一些关键内存注意事项。
对程序员来说内存相关的 bug 排查难度几乎和多线程问题并驾齐驱，当程序出现运行异常时可能距离真正有 bug 的那行代码已经很远了，这就导致问题定位排查非常困难，这篇文章将总结涉及内存的一些经典 bug ，快来看看你知道几个，或者你的程序中现在有几个。。。
大家好，我是雨乐！ 在之前的文章中，我们分析了glibc内存管理相关的内容，里面的是不是逻辑复杂😁，毕竟咱们用几十行代码完成的功能，glibc要用上百乃至上千行代码来实现，毕竟它的受众太多了，需要考虑跨平台，各种边界条件等。 其实，glibc的内存分配库ptmalloc也可以看做是一个内存池，出于性能考虑，每次内存申请都是先从ptmalloc中进行分配，如果没有合适的则通过系统分配函数进行申请；在释放的时候，也是将被释放内存先方式内存池中，内存池根据一定的策略，来决定是否进行shrink以归还OS。 那么
动态内存管理是指在一个程序运行期间动态地分配、释放和管理内存空间的过程。在应用程序中，当程序需要使用变量或对象时，需要在内存中分配一段空间，并在使用完毕后释放该空间，以提高程序的效率和性能。本文意在介绍常用动态内存函数以及如何使用它们来进行动态内存分配。
Valgrind是一款用于内存调试、内存泄漏检测以及性能分析的软件开发工具。 Valgrind的最初作者是Julian Seward，他于2006年由于在开发Valgrind上的工作获得了第二届Google-O'Reilly开源代码奖。 Valgrind遵守GNU通用公共许可证条款，是一款自由软件。 官网 http://www.valgrind.org 下载与安装 #wget http://www.valgrind.org/downloads/valgrind-3.8.1.tar.bz2 #tar xvf
本文主要研究一下HotSpot VM的Native Memory Tracking
做java开发以来，有一个问题一直萦绕在脑海，那就是java程序为什么会占用那么多的虚拟内存。之前也没有深究，因为服务器内存够大。但是最近用上了docker容器，每个容器基本上就几个GB的内存，内存占用过大的问题必须得解决了。
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。
为什么需要内存管理呢？？因为我们在程序的运行过程中会需要各种各样的数据，而我们根据数据的不同存储在不同的区域里面，是为了更高效地处理数据。而C语言相比Java来说在内存的权限上尽可能给了程序员更多的操作空间，这也是为什么C更追求性能。
Linux 环境下，进程的内存管理器默认是使用 glibc 实现的 ptmalloc 。另外，还有两个比较有名的内存管理器：google 的 tcmalloc 和
关于内存的事情是很重要的，计算机和内存是紧密相连的，如果你只有一个cpu，而没有ram没有内存就什么都做不了。
C语言和C++到底是什么关系？ 首先C++和C语言本来就是两种不同的编程语言，但C++确实是对C语言的扩充和延伸，并且对C语言提供后向兼容的能力。对于有些人说的C++完全就包含了C语言的说法也并没有错。 C++一开始被本贾尼·斯特劳斯特卢普（Bjarne Stroustrup）发明时，起初被称为“C with Classes”，即「带类的C」。 很明显它是在C语言的基础上扩充了类class等面向对象的特性和机制。但是后来经过一步步修订和很多次演变，最终才形成了现如今这个支持一系列重大特性的庞大编程语言。
首先C++和C语言本来就是两种不同的编程语言，但C++确实是对C语言的扩充和延伸，并且对C语言提供后向兼容的能力。对于有些人说的C++完全就包含了C语言的说法也并没有错。
系统长时间运行之后，可用内存越来越少，甚至导致了某些服务失败，这就是典型的内存泄漏问题。这类问题通常难以预测，也很难通过静态代码梳理的方式定位。Heap Profiling 就是帮助我们解决此类问题的。
在实际的软件开发过程中，内存问题常常是耗费大量时间进行分析的挑战之一。为了更有效地定位和解决与内存相关的难题，一系列辅助工具应运而生，其中备受赞誉的Valgrind工具便是其中之一。事实上，笔者本人曾利用Valgrind工具成功地发现并解决了一个隐藏在软件中的bug，这充分体现了工具在开发过程中的重要性。
导语：大多数程序员在日常开发中常常会碰到GC的问题：OOM异常、GC停顿等，这些异常直接导致糟糕的用户体验，如果不能得到及时处理，还会严重影响应用程序的性能。本系列从GC的基础入手，逐步帮助读者熟悉GC各种技术及问题根源。
这周大部分精力是和另一位资深同事一起，修复组里新老项目上可能存在的一些安全漏洞，包括参数检查和内存释放。参数检查倒还ok，在每个函数开始出对入口参数判空。这一点老代码做得很好，所以这部分工作量很小。关键是内存的释放。
ceph osd df - 可以查看每个osd的用量,每个osd的pg数，权重 ceph osd find <int> - 可以查找到osd的位置，在osd比较多时用到 ceph osd perf - 可以查看所有osd提交及应用提交的延时，对监控osd的健康状态极有帮助 ceph osd scrub <int> - 指定osd进行清洗，注意到，清洗是为了检查osd缺陷和文件系统错误，正确的清洗策略很重要 ceph quorum_status - 报告集群当前法定人数情况，若集群因mon跪了导致故障可由此排查 ceph report - 报告集群当前的全部状态，输出信息非常详细，排查没有头绪时可以试试这个 radosgw-admin bucket limit check - 查看bucket的配置信息，例如索引分片值 ceph daemon osd.1 config show - 显示指定的osd的所有配置情况 ceph tell 'osd.*' injectargs '--osd_max_backfills 64' - 立即为osd设置参数，不需要重启进程即生效 ceph daemon /var/run/ceph/ceph-client.rgw.hostname -s.asok config show - 查看指定的asok的配置 ceph-bluestore-tool bluefs-export --path /var/lib/ceph/osd/ceph-1 --out-dir /home/xx - 导出指定osd的整个rocksdb ceph-kvstore-tool rocksdb /home/xx/db/ list - 查看rocksdb里面的记录 ceph tell osd.* heap release - 通知所有osd释放那些可以释放的内存 ceph daemon osd.x dump_historic_ops - 调查指定osd的op处理情况，诊断延时的瓶颈 ceph daemon osd.x dump_ops_in_flight - 调查指定osd的性能问题
最近游戏已上线运营，进行服务器内存优化，发现一个非常奇妙的问题，我们的认证服务器（AuthServer）负责跟第三方渠道SDK打交道（登陆和充值），由于采用了curl阻塞的方式，所以这里开了128个线程，奇怪的是每次刚启动的时候占用的虚拟内存在2.3G，然后每次处理消息就增加64M，增加到4.4G就不再增加了，由于我们采用预分配的方式，在线程内部根本没有大块分内存，那么这些内存到底是从哪来的呢？让人百思不得其解。 探索 一开始首先排除掉内存泄露，不可能每次都泄露64M内存这么巧合，为了证明我的观点，首先，我使用了valgrind。
C语言使用 malloc函数动态在堆上分配内存。malloc根据字节数的参数。如果无法分配内存，该函数将返回指向已分配内存的指针或 NULL 指针。
在Andorid R 中，将采用新的heap 分配器-Scudo，其特点是更安全，性能更好。
一个完整的 Android Native 内存泄漏检测工具主要包含三部分：代理实现、堆栈回溯和缓存管理。代理实现是解决 Android 平台上接入问题的关键部分，堆栈回溯则是性能和稳定性的核心要素。
由于malloc只申请空间而不关注类型，所以使用void*的类型。但是如果我们已知欲开辟内存的类型，可以使用强制类型转换来指定相应类型的指针。
new、delete 和 placement new 是 C++ 中的内存管理操作符。
Memcached存储单个item最大数据是在1MB内，如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false，而且引起性能的问题。
存在问题： 指针是大家最为头痛的问题，也是程序bug中较难解决的错误，什么情况下会导致内存泄露？ 解决方案： 引言 对于任何使用C语言的人，如果问他们C语言的最大烦恼是什么，其中许多人可能会回答说是指针和内存泄漏。这些的确是消耗了开发人员大多数调试时间的事项。指针和内存泄漏对某些开发人员来说似乎令人畏惧，但是一旦您了解了指针及其关联内存操作的基础，它们就是您在 C 语言中拥有的最强大工具。 本文将与您分享开发人员在开始使用指针来编程前应该知道的秘密。本文内容包括： 导致内存破坏的指针操作类型 在使用动态
《全民K歌内存篇1——线上监控与综合治理》 《全民K歌内存篇2——虚拟内存浅析》 《全民K歌内存篇3——native内存分析与监控》 一、背景 在2020年的上半年，我们在用户反馈后台发现闪退、白屏问题不断增多，这些问题严重影响用户体验。观察Crash监控平台发现Crash率也在逐步升高,其中Native层的Top1的crash堆栈信息如下： 这个Crash在整体的crash中占比很大，通过这个堆栈信息，发现并没有明显的指向哪个业务代码。此时，把发生Crash时的内存信息上报到后台，分析发现：Cra
本文想和大家来探讨一下JVM是如何对堆内存进行管理和垃圾回收,相关书籍如深入理解JVM第三版中已经介绍过了相关的垃圾回收算法及其实现,但是基于文字介绍无法让大家对垃圾回收有具象的理解，所以本文想从c内存模式和malloc函数介绍起,带领大家回顾一下如何使用c语言完成堆内存的申请和释放。
内存的申请释放对程序员来说就像空气一样自然，你几乎不怎么能意识到，有时你意识不到的东西却无比重要，申请过这么多内存，你知道申请内存时底层都发生什么了吗？
iOS中主要是栈区(stack)、堆区(heap)、全局区/静态区(staic) ；
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