在 Linux 系统中,调用 fork 系统调用创建子进程时,并不会把父进程所有占用的内存页复制一份,而是与父进程共用相同的内存页,而当子进程或者父进程对内存页进行修改时才会进行复制 —— 这就是著名的 写时复制 机制。
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:
本文介绍linux内存机制、虚拟内存swap、buffer/cache释放等原理及实操。
我们知道,直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多,因此,我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成,而内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。 物理内存就是系统硬件提供的内存大小,是真正的内存,相对于物理内存,在linux下还有一个虚拟内存的概念,虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略,它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘空间被称为交换空间(Swap Space)。 作为物理内存的扩展,linux会在物理内存不足时,使用交换分区的虚拟内存,更详细的说,就是内核会将暂时不用的内存块信息写到交换空间,这样以来,物理内存得到了释放,这块内存就可以用于其它目的,当需要用到原始的内容时,这些信息会被重新从交换空间读入物理内存。 Linux的内存管理采取的是分页存取机制,为了保证物理内存能得到充分的利用,内核会在适当的时候将物理内存中不经常使用的数据块自动交换到虚拟内存中,而将经常使用的信息保留到物理内存。
在 Linux 系统中,采用了虚拟内存管理技术,事实上大多数现在操作系统都是如此!在 Linux 系统中,每一个进程都在自己独立的地址空间中运行,在 32 位系统中,每个进程的逻辑地址空间均为 4GB,这 4GB 的内存空间按照 3:1 的比例进行分配,其中用户进程享有 3G 的空间,而内核独自享有剩下的 1G 空间,如下所示:
我们知道,直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多,因此,我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成,而内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。
在上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】RCU 机制 ① ( RCU 机制简介 | RCU 机制的优势与弊端 | RCU 机制的链表应用场景 ) 中 , 分析了 RCU 机制的优势与弊端 ;
如果你觉得这些问题都很简单,都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的,你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题,那么就耐心地读完这篇文章,相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅,部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料,就只会给出相关的参考文献的链接,请读者自行参阅。
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。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储,但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点,其吞吐量动辄几万、几十上百万,这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列,让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
在 Linux 系统中,进程是指正在运行的程序的实例。每个进程都有自己的内存空间、指令序列和数据结构。进程是 Linux 系统中最基本的管理单元,理解进程的概念和属性对于系统管理和应用开发非常重要。本文将详细介绍 Linux 进程的概念和属性,包括进程的定义、进程的状态、进程标识符、进程优先级等。
在疫情期间,小编不得不待在家中远程办公。但变的是办公方式,不变的是美创运维的7*24小时不间断支持。
前言:非常早之前就接触过同步这个概念了,可是一直都非常模糊。没有深入地学习了解过,最近有时间了,就花时间研习了一下《linux内核标准教程》和《深入linux设备驱动程序内核机制》这两本书的相关章节。趁刚看完,就把相关的内容总结一下。
在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
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。
在Linux系统下,我们一般不需要去释放内存,因为系统已经将内存管理的很好。但是凡事也有例外,有的时候内存会被缓存占用掉,导致系统使用SWAP空间影响性能,例如当你在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching。,此时就需要执行释放内存(清理缓存)的操作了。
前面两篇文章我们总结了 Docker 背后使用的资源隔离技术 Linux namespace。 Docker 基础技术之 Linux namespace 详解 Docker 基础技术之 Linux namespace 源码分析 本篇将讨论另外一个技术——资源限额,这是由 Linux cgroups 来实现的。 cgroups 是 Linux 内核提供的一种机制,这种机制可以根据需求把一系列任务及子任务整合(或分隔)到按资源划分等级的不同组内,从而为系统资源管理提供一个统一的框架。(来自 《Docker
mmap是linux中提高文件读写效率的一种手段,这里简单整理一下mmap的原理和使用。
drop_caches的值可以是0-3之间的数字,代表不同的含义: 0:不释放(系统默认值) 1:释放页缓存 2:释放dentries和inodes 3:释放所有缓存
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。
学习安卓的架构,是从操作系统的角度理解安卓。安卓使用Linux内核,但安卓的架构又与常见的Linux系统有很大的区别。我们先来回顾一下传统的Linux架构,再来看安卓的变化。 Linux系统架构 先来
我们知道文件一般存放在硬盘(机械硬盘或固态硬盘)中,CPU 并不能直接访问硬盘中的数据,而是需要先将硬盘中的数据读入到内存中,然后才能被 CPU 访问。
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。
前言:tomcat一度是web容器的标准,但是tomcat的并发量却只有200-400之间,即使现在有了aio模式,也没有提升太多。所以现在大部分都是使用netty作为高性能服务器框架,在dubbo,
* UNIX进程间通信方式: 包括管道(PIPE), 有名管道(FIFO), 和信号(Signal)
在 Linux 系统中,传统的访问方式是通过 write() 和 read() 两个系统调用实现的,通过 read() 函数读取文件到到缓存区中,然后通过 write() 方法把缓存中的数据输出到网络端口。
hi3559v100是海思推出的camera soc处理器。采用的是双核处理器。一个是a7,运行的linux3.18内核。一个是a17使用的是huaweiliteos操作系统,Hi3559V100 系统中 Huawei LiteOS 负责系统媒体编解码相关业务。两个操作系统实现amp的构建形式。
io_uring是Linux内核在v5.1引入的一套异步IO接口,随着其迅速发展,现在的io_uring已经远远超过了纯IO的范畴。从Linux v5.3版本开始,io_uring陆续添加了网络编程相关的API,对用户提供sendmsg、recvmsg、accept、connect等接口的异步支持,将io_uring的生态范围扩大到了网络领域。
在我们日常工作中,可能会发现free的值(空闲)越来越低,我们会直观的认为内存耗尽,到达瓶颈了,其实,这只是Linux的为了提高文件读取的性能的内存使用机制罢了。不同于Windows,windows程序执行完后,会马上释放掉内存,把Memory降下来。而对于Linux,如果你的服务器内存还有足够多的空间的话,Linux会把程序运行的数据缓存起来,加入到Cache中,所以内存会不断增加,直到一定的限度为止.当超过这限度后,内核必须将脏页写回磁盘,以便释放内存。也就是说,当空闲内存低于一个特定的阈值时,内核的守护进程就会进行内存块回收,那我们如何判断内存达到瓶颈呢?
blkio 是 cgroup v1 中的一个子系统,使用 cgroup v1 blkio 子系统主要是为了减少进程之间共同读写同一块磁盘时相互干扰的问题。
广义上Cache的同步方式有两种,即Write Through(写穿)和Write back(写回). 从名字上就能看出这两种方式都是从写操作的不同处理方式引出的概念(纯读的话就不存在Cache一致性了,不是么)。对应到Linux的Page Cache上所谓Write Through就是指write(2)操作将数据拷贝到Page Cache后立即和下层进行同步的写操作,完成下层的更新后才返回。而Write back正好相反,指的是写完Page Cache就可以返回了。Page Cache到下层的更新操作是异步进行的。
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。
首先Binder是Android中的一种独有的跨进程通信方式,简称IPC。它是专门为Android平台设计的。
我们在Linux信号基础中已经说明,信号可以看作一种粗糙的进程间通信(IPC, interprocess communication)的方式,用以向进程封闭的内存空间传递信息。为了让进程间传递更多的信息量,我们需要其他的进程间通信方式。这些进程间通信方式可以分为两种: 管道(PIPE)机制。在Linux文本流中,我们提到可以使用管道将一个进程的输出和另一个进程的输入连接起来,从而利用文件操作API来管理进程间通信。在shell中,我们经常利用管道将多个进程连接在一起,从而让各个进程协作,实现复杂的功能。 传
1、登录Terminal,执行:cat /proc/cpuinfo,就会显示出主机的CPU详细参数,如内核、频率、型号等等,以下是我Linux 系统主机的CPU:
Docker默认设置可以保护主机容器内的进程访问资源,虽然Docker容器内的初始进程运行为root,但它具有的权限是非常有限的,这主要是通过使用以下几种主要的安全机制来实现的:
本文转载自https://0xffffff.org/2017/05/01/41-linux-io/
为了提高效率,略微复杂一些的操作系统对文件的读写都是带缓冲的,Linux当然也不例外。所谓缓冲,就是操作系统为近期刚读写的文件内容在内核保留一份副本,以便当再次须要已经缓冲存储在副本中的内容时就不必再暂时从设备上读入,而须要写的时候则能够先写到副本中,待系统较为空暇的时候再从副本写入设备。在多进程的系统中,因为同一个文件可能为多个进程所共享,缓冲的作用就更为显著。
因为硬盘每次读写都会寻址和写入,其中寻址是一个耗时的操作。所以为了提高读写硬盘的速度,Kafka使用顺序I/O,来减少了寻址时间:收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾,每个消费者(Consumer)对每个Topic都有一个offset用来表示读取的进度。
在Linux 操作系统中,当应用程序需要读取文件中的数据时,操作系统会先分配一些内存,将数据从磁盘读入到这些内存中,然后再将数据发给应用程序;当需要往文件中写数据时,操作系统先分配内存接收用户数据,然后再将数据从内存写到磁盘上。然而,如果有大量数据需要从磁盘读取到内存或者由内存写入磁盘时,系统的读写性能就变得低下。因为无论是从磁盘读数据,还是写数据到磁盘,都是一个很消耗时间和系统资源的过程。
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律,通用计算机的CPU主频早已超过3GHz,内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速,但是在读写性能上并无明显提升,同时SSD硬盘价格高昂,不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈,制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么?如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计?针对这些问题,本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标,以及操作系统针对磁盘性能所做的优化,最后讨论下基于磁盘I/O
在Linux 系统中, 客观来说,缺乏相对开发者比较友好的进程间通信框架。谈到Linux上进程间通信,一般都会想起管道(匿名、有名)、信号/信号灯、共享内存、消息队列和socket。这些都是偏低层的技术,有没有方便开发者使用的技术或者框架呢?软件总线以及分布式软总线或许是一种不错的候选。
select本质上是通过设置或检查存放fd标志位的数据结构进行下一步处理。 这带来缺点:
最近在读一本<<软件架构设计:大型网站技术架构与业务融合之道>>,它就像是把你平时一点点积累的知识有条理且有深度的整合。一步一步的将读者断断续续的知识接起来。以下文章是记录书本中的一些知识并加以拓展。
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