有了前两节的学习相信读者已经知道CPU所有的操作都是建立在虚拟地址上处理(这里的虚拟地址分为内核态虚拟地址和用户态虚拟地址),CPU看到的内存管理都是对page的管理,接下来我们看一下用来管理page
有了前两节的学习相信读者已经知道CPU所有的操作都是建立在虚拟地址上处理(这里的虚拟地址分为内核态虚拟地址和用户态虚拟地址),CPU看到的内存管理都是对page的管理,接下来我们看一下用来管理page的经典算法--Buddy。
这篇文章是对 Linux 内存相关问题的集合,工作中会有很大的帮助。关注公号的朋友应该知道之前我写过从内核态到用户态 Linux 内存管理相关的基础文章,在阅读前最好浏览下,链接如下:
Linux 的同步机制不断发展完善。从最初的原子操作,到后来的信号量,从大内核锁到今天的自旋锁。这些同步机制的发展伴随Linux从单处理器到对称多处理器的过渡;
linux 内存是后台开发人员,需要深入了解的计算机资源。合理的使用内存,有助于提升机器的性能和稳定性。本文主要介绍 linux 内存组织结构和页面布局,内存碎片产生原因和优化算法,linux 内核几种内存管理的方法,内存使用场景以及内存使用的那些坑。从内存的原理和结构,到内存的算法优化,再到使用场景,去探寻内存管理的机制和奥秘。
导语 linux 内存是后台开发人员,需要深入了解的计算机资源。合理的使用内存,有助于提升机器的性能和稳定性。本文主要介绍 linux 内存组织结构和页面布局,内存碎片产生原因和优化算法,linux
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
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在多任务操作系统中,每个进程都运行在属于自己的内存沙盘中。这个沙盘就是虚拟地址空间(Virtual Address Space),在32位模式下它是一个4GB的内存地址块。在Linux系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是1:3,而Windows系统为2:2(通过设置Large-Address-Aware Executables标志也可为1:3)。这并不意味着内核使用那么多物理内存,仅表示它可支配这部分地址空间,根据需要将其映射到物理内存。
浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。
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.
(1)复制的内容不同。strcpy只能复制字符串,而memcpy可以复制任意内容,例如字符数组、整型、结构体、类等。
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:
有时我们需要在 Linux 内核中预留一部分内存空间用作特殊用途(给安全模块使用,给其它处理器使用,或是给特定的驱动程序使用等),在 Device Tree 中有提供两种方法对预留内存进行配置:memreserve 和 reserved-memory。
为每个VM维护一个影子页表记录虚拟化内有与物理内存的映射关系。VMM将影子页表提交始CPU的内存管理单元MMU进行地址转换。VM的页表无需改动。
内存是计算机系统中最重要的核心资源之一,Buddy 系统是 Linux 最底层的内存管理机制,它使用 Page 粒度来管理内存。通常情况下一个 Page 的大小为 4K,在 Buddy 系统中分配、释放、回收的最小单位都是 Page。
1.引导内存分配器的作用因为内核里面有很多内存结构体,不可能在静态编译阶段就静态初始化所有的这些内存结构体。另外,在系统启动过程中,系统启动后的物理内存分配器本身也需要初始化,如伙伴分配器,那么伙伴分配器如何获取内存来初始化自己呢 ?为了达到这个目标,我们先实现一个满足要求的但是可能效率不高的笨家伙,引导内存分配器。用它来负责系统初始化初期的内存管理, 最重要的, 用它来初始化我们内存的数据结构, 直到我们真正的内存管理器被初始化完成并能投入使用, 我们将旧的内存管理器丢掉。
经过了线程池,连接池的作用,内存池也就好理解了。内存池是专门使用数据结构将内存分配的任务交给内存池,不用每次分配内存的时候都自己使用 malloc 之类的。
1、对外表现为一块连续的内存。 2、长度可自行增长,以适应不同大小的消息。 3、内部以vector<char>保存数据,而不是string。
问题描述 编程语言书籍中经常解释值类型被创建在栈上,引用类型被创建在堆上,但是并没有本质上解释这堆和栈是什么。我仅有高级语言编程经验,没有看过对此更清晰的解释。我的意思是我理解什么是栈,但是它们到底是什么,在哪儿呢(站在实际的计算机物理内存的角度上看)? 在通常情况下由操作系统(OS)和语言的运行时(runtime)控制吗? 它们的作用范围是什么? 它们的大小由什么决定? 哪个更快? 答案一 栈是为执行线程留出的内存空间。当函数被调用的时候,栈顶为局部变量和一些 bookkeeping 数据预留块。当函数
编程语言书籍中经常解释值类型被创建在栈上,引用类型被创建在堆上,但是并没有本质上解释这堆和栈是什么。我仅有高级语言编程经验,没有看过对此更清晰的解释。我的意思是我理解什么是栈,但是它们到底是什么,在哪儿呢(站在实际的计算机物理内存的角度上看)?
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:
问题描述 编程语言书籍中经常解释值类型被创建在栈上,引用类型被创建在堆上,但是并没有本质上解释这堆和栈是什么。我仅有高级语言编程经验,没有看过对此更清晰的解释。我的意思是我理解什么是栈,但是它们到底是什么,在哪儿呢(站在实际的计算机物理内存的角度上看)? 1. 在通常情况下由操作系统(OS)和语言的运行时(runtime)控制吗? 2. 它们的作用范围是什么? 3. 它们的大小由什么决定? 4. 哪个更快? 答案一 栈是为执行线程留出的内存空间。当函数被调用的时候,栈顶为局部变量和一些 bookkeepin
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。
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
网上已经有很多关于Linux内核内存管理的分析和介绍了,但是不影响我再写一篇:一方面是作为其他文章的补充,另一方面则是自己学习的记录、总结和沉淀。
Linux 内存管理模型不是咱们这个系列的讨论重点,我们这里只会简单提一些对于咱们这个系列需要了解到的,如果读者想要深入理解,建议大家查看 bin 神(公众号:bin 的技术小屋)的系列文章:一步一图带你深入理解 Linux 虚拟内存管理
quicklist是在Redis 3.2 之后出现的一种Redis底层数据结构用于List结构的具体实现,List在Redis中更像是数据结构中常说的双向链表,可以被用作栈或者队列。
vector 的数据安排以及操作方式,与 array 非常相似,两者的唯一差别在于空间的运用的灵活性。Array 是静态空间, 一旦配置了就不能改变,要换大一点或者小一点的空间,可以,一切琐碎得由自己来,首先配置一块新的空间, 然后将旧空间的数据搬往新空间,再释放原来的空间。Vector 是动态空间,随着元素的加入,它的内部机制会自 动扩充空间以容纳新元素。因此 vector 的运用对于内存的合理利用与运用的灵活性有很大的帮助,我们再也不必 害怕空间不足而一开始就要求一个大块头的 array 了。
Flink社区在FLIP-49提出了新版统一的TaskManager内存模型及配置,这也是Flink 1.10版本最主要的改进与优化点之一。根据社区的说法,该proposal致力于解决1.9版本及之前的TM内存配置的三个缺点:
Linux内核内存管理的一项重要工作就是如何在频繁申请释放内存的情况下,避免碎片的产生。Linux采用伙伴系统解决外部碎片的问题,采用slab解决内部碎片的问题,在这里我们先讨论外部碎片问题。避免外部碎片的方法有两种:一种是之前介绍过的利用非连续内存的分配;另外一种则是用一种有效的方法来监视内存,保证在内核只要申请一小块内存的情况下,不会从大块的连续空闲内存中截取一段过来,从而保证了大块内存的连续性和完整性。显然,前者不能成为解决问题的普遍方法,一来用来映射非连续内存线性地址空间有限,二来每次映射都要改写内核的页表,进而就要刷新TLB,这使得分配的速度大打折扣,这对于要频繁申请内存的内核显然是无法忍受的。因此Linux采用后者来解决外部碎片的问题,也就是著名的伙伴系统。
在内核初始化完成之后, 内存管理的责任就由伙伴系统来承担. 伙伴系统基于一种相对简单然而令人吃惊的强大算法.
最近因为搭建scutosc的论坛,买了一台新的腾讯云的2核4G的服务器,但是开机后发现htop命令显示内存只有3.3G:
Hi,我是王知无,一个大数据领域的原创作者。 先上一张官方给出的Flink(1.10版本以后)内存模型图示:
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。
Linux阅码场内核月报栏目,是汇总当月Linux内核社区最重要的一线开发动态,方便读者们更容易跟踪Linux内核的最前沿发展动向。
现在你可能还觉得node、zone、伙伴系统、slab这些东东还有那么一点点陌生。别怕,接下来我们结合动手观察,把它们逐个来展开细说。(下面的讨论都基于Linux 3.10.0版本)
一直以来 go 的 runtime 在释放内存返回到内核时,在 Linux 上使用的是 MADV_DONTNEED,虽然效率比较低,但是会让 RSS(resident set size 常驻内存集)数量下降得很快。不过在 go 1.12 里专门针对这个做了优化,runtime 在释放内存时,使用了更加高效的 MADV_FREE 而不是之前的 MADV_DONTNEED。具体可以参考这里:
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。
在较高的Linux版本上,支持了watermark_scale_factor参数(完整路径/proc/sys/vm/watermark_scale_factor)调整,这个数值可以比较有效的控制内存回收。
常见的内存分配函数有malloc,mmap等,但大家有没有想过,这些函数在内核中是怎么实现的?换句话说,Linux内核的内存管理是怎么实现的?
这篇文章简单我们来一起梳理嵌入式Linux的一些知识,方便于一些想跟我一样想要由单片机进阶到嵌入式Linux的朋友做一些参考学习。
vector的数据安排以及操作方式,与array非常相似。两者的唯一区别在于空间的运用的灵活性。array是静态空间,一旦配置了就不能改变;要换个大(或小)一点的房子,可以,一切琐细都得由客户端自己来:首先配置一块新空间,然后将元素从旧址一一搬往新址,再把原来的空间释还给系统。vector是动态空间,随着元素的加入,它的内部机制会自行扩充空间以容纳新元素。因此,vector的运用对于内存的合理利用与运用的灵活性有很大的帮助,我们再也不必因为害怕空间不足而一开始要求一个大块头的array了,我们可以安心使用array,吃多少用多少。
我常被学生问一个问题:你是大学老师要带课,又在外面做讲座做培训,又在网上教我们做简历,还有时间玩微博微信,一年还能出几本书,我们做学生都觉得时间不够用,你是哪里来的时间做这么多事情?而且我们觉得像写书这样的事情,离不开大块的时间,你一天到底睡几个小时?
定长内存池就是一个固定内存申请或释放大小的内存池,其特点是:①性能达到极致。②不需要考虑内存碎片问题。
网络 cat >> /etc/sysctl.conf << EOF kernel.msgmnb = 65536 kernel.msgmax = 65536 kernel.shmmax = 68719476736 kernel.shmall = 4294967296 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 6000 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 4194304 net.ipv4.tcp_wmem
最近在写一个 linux内核启动流程分析 的系列文章,主要是想从源码角度,非常细致的给大家讲下linux内核是如何启动的。
我们知道外设访问内存需要通过DMA进行数据搬移,关于cpu, cache, device, dma, memory的关系可以通过下图说明:
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