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图解｜Linux内存碎片整理

如下图所示：但由于 Linux 内核有个名为内存页反向映射的功能，所以内存整理就变得简单起来。接下来，我们将会分析内存碎片整理的原理与实现。...内存碎片整理原理内存碎片整理的原理比较简单：在内存碎片整理开始前，会在内存区的头和尾各设置一个指针，头指针从头向尾扫描可移动的页，而尾指针从尾向头扫描空闲的页，当他们相遇时终止整理。...复制完成后，将可移动内存页释放即可。最后结果：经过内存碎片整理后，如果现在要申请 3 个地址连续的内存页，就能申请成功了。内存碎片整理实现接下来，我们将会分析内存碎片整理的实现过程。...注：本文使用的是 Linux-2.6.36 版本的内存 1. 内存碎片整理时机当要申请多个地址联系的内存页时，如果申请失败，将会进行内存碎片整理。...如果申请一个内存页，那么就没有整理碎片的必要（这说明是内存不足，而不是内存碎片导致） if (!

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linux kernel内存碎片防治技术

1 低内存时整合碎片从buddy申请内存页，如果找不到合适的页，则会进行两步调整内存的工作，compact和reclaim。...前者是为了整合碎片，以得到更大的连续内存；后者是回收不一定必须占用内存的缓冲内存。...compact，首先要满足order大于0，并且gfp_mask携带__GFP_FS和__GFP_IO；另外，需要zone的剩余内存情况满足一定条件，kernel称之为“碎片指数”（fragmentation...1000 - div_u64( (1000+(div_u64(info->free_pages * 1000ULL, requested))), info->free_blocks_total) 在整合内存碎片的过程中...，碎片页只会在本zone的内部移动，将位于zone低地址的页尽量移到zone的末端。

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Linux 内核 VS 内存碎片（下）

从 Linux 内核 VS 内存碎片（上）我们可以看到根据迁移类型进行分组只是延缓了内存碎片，而并不是从根本解决，所以随着时间的推移，当内存碎片过多，无法满足连续物理内存需求时，将会引起性能问题。...），计算碎片指数，当指数趋近 0 则表示内存分配将因内存不足而失败，所以此时不宜做内存规整而是做内存回收。...当指数趋近 1000 时则表示内存分配将因外部碎片过多导致失败，所以不适合做内存回收而是做内存规整，在这里规整和回收的分界线由外部碎片阈值决定：/proc/sys/vm/extfrag_threshold...[up-28102669b75690ede39463d74ec56db05ac.png] 结语本文简述了为什么外部内存碎片会引起性能问题，以及社区多年来在反碎片化方面做的努力，重点介绍了 3.10 版本内核反碎片的原理和定量...在描述内存规整的时候捎带提到了直接内存回收的原因是，直接内存回收不仅会出现在内存严重不足的情况，在真正的场景中也会内存碎片原因导致触发内存直接回收，二者在一段时间内可能是混合出现的。

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Linux 内核 VS 内存碎片（上）

（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...如果内核编程不再依赖线性地址空间的高阶物理内存分配，那么内存碎片问题就从根本上解决了，但对于 Linux kernel 这样庞大的工程来说，这样的修改显然是不可能的，所以从 Linux 2.x 版本至今...本文将重点描述当前常用的 3.10 版本内核在伙伴分配器的预防内存碎片的扩展，内存规整原理，如何查看碎片指数，以及如何量化内存规整带来的延迟开销等。...反碎片简史在开始正题前，先为大家汇总了部分 Linux 内核开发史上为改善高阶内存分配而做出的所有努力。这里的每一篇文章都非常值得细细的读一读，期望这个表格能为对反碎片细节感兴趣的读者带来便利。

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伙伴系统之避免碎片--Linux内存管理(十六)

在固定分区管理算法中, 分给程序的内存空间往往大于程序所需的空间, 这剩余部分的空间不能被其他程序所用, 这就是”内部碎片” 1.2 今日内容(buddy伙伴系统如何避免碎片) Linux伙伴系统分配内存的大小要求...但在Linux内存管理方面，有一个长期存在的问题 : 在系统启动并长期运行后，物理内存会产生很多碎片。该情形如下图所示 ? 但对内核来说，碎片是一个问题....但分配巨型页需要连续的空闲物理内存! 很长时间以来，物理内存的碎片确实是Linux的弱点之一。...目前Linux内核为解决内存碎片的方案提供了两类解决方案依据可移动性组织页避免内存碎片虚拟可移动内存域避免内存碎片 2 依据可移动性组织页避免内存碎片依据可移动性组织页是方式物理内存碎片的一种可能方法...参照宋宝华–Linux内核最新的连续内存分配器(CMA)——避免预留大块内存, 内核为此提供了函数is_migrate_cma来检测当前类型是否为MIGRATE_CMA, 该函数定义在include/linux

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Redis内存碎片清理

当Redis中清理了大量的Key之后原先Redis申请的内存（used_memory_rss）将继续持有而不会释放，此时查看内存信息将会看到存在大量的内存碎片。...那么，Redis的内存碎片可以清理么，该如何清理呢？翻看了Redis的相关资料发现，Redis4版本之后开始支持内存碎片的清理，于是进行了一次测试，内容如下： 1....清理内存碎片默认情况下自动清理碎片的参数是关闭的，可以按如下命令查看 127.0.0.1:6379> config get activedefrag 1) "activedefrag" 2) "no..." 启动自动清理内存碎片 127.0.0.1:6379> config set activedefrag yes OK 开启后再查看内存信息 127.0.0.1:6379> info memory #...used_memory_rss已降低至4.71G了，内存碎片为36.61 5.

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什么是内存碎片？

在嵌入式系统中，内存是十分有限而且是十分珍贵的，用一块内存就少了一块内存，而在分配中随着内存不断被分配和释放，整个系统内存区域会产生越来越多的碎片。...因为在使用过程中，申请了一些内存，其中一些释放了，导致内存空间中存在一些小的内存块，它们地址不连续，不能够作为一整块的大内存分配出去，所以一定会在某个时间，系统已经无法分配到合适的内存了，导致系统瘫痪。...系统中实际是还有内存的，但是因为小块的内存的地址不连续，导致无法分配成功。内存碎片产生过程，如下图所示：过程说明如下： (1)、此时内存堆还没有经过任何操作，为全新的。...也就是图中 80B 和 50B 这两个内存块之间的小内存块，这些内存块由于太小导致大多数应用无法使用，这些没法使用的内存块就沦为了内存碎片。...内存碎片是内存管理算法重点解决的一个问题，否则的话会导致实际可用的内存越来越少，最终应用程序因为分配不到合适的内存而崩溃，所以我们需要一个优良的内存分配算法来避免这种情况的出现。

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Redis 内存碎片分析

内存碎片产生原因内存分配器按照固定大小分配内存，而不是完全按照程序申请的内存大小来进行分配。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。...，产生内存碎片 [image.png] 怎么判断存在内存碎片 redis的info memory命令可以帮助我们判断当前实例是否存在内存碎片 INFO memory # Memory used_memory...=1应该是最理想的情况内存碎片严重程度产生内存碎片不可避免，那么内存碎片率达到多少需要进行清理呢，这里有个经验阈值 1 < mem_fragmentation_ratio < 1.5 ,可以认为是合理的...如何清理内存碎片自动清理 Redis 4.0-RC3 + 版本提供了内存碎片自动清理的办法，其基本思想是“搬家让位，合并空间” 启用自动清理功能 config set activedefrag yes...10 # 默认10，表示内存碎片空间占OS分配给redis的物理内存空间的比例达到10%时控制参数 redis是单进程模型，内存碎片自动清理是通过==主线程操作==的，也会消耗一定的CPU资源

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Redis调优 | 内存碎片

:0 1.2 内存碎片通过上述命令可以发现, Redis的内存实际使用量和申请空间是不相同的, 这也就是内存碎片....碎片整理 2.1 碎片整理了解了当前Redis内存情况之后, 就是内存的碎片整理了. Redis中提供了碎片调整参数, 根据自己集群节点的情况调整...., active-defrag-threshold-lower 控制是否进行内存碎片整理; 这两个参数同时满足时, 进入内存碎片整理逻辑, 碎片整理过程中,会对集群有一定的影响, 需要将值调整到一个合理的值.... active-defrag-cycle-min, active-defrag-cycle-max 控制整理内存碎片的力度; 占用主线程资源比率的上下限, 当资源占用越多时, 内存碎片整理力度越大;...内存回收会使Redis集群的响应变慢, 因为内存碎片整理是在主线程中执行的, 通过源码发现, 内存碎片整理操作会scan迭代整个 redis 节点, 并进行内存复制, 转移等操作. 3.

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Linux页框分配器之内存碎片化整理

什么是内存碎片化 Linux物理内存碎片化包括两种：内部碎片化和外部碎片化。内部碎片化：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。...碎片化整理算法 Linux内存对碎片化的整理算法主要应用了内核的页面迁移机制，是一种将可移动页面进行迁移后腾出连续物理内存的方法。假设存在一个非常小的内存域如下： ?...在linux内核里一共有3种方式可以碎片化整理，我们总结如下： ?

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内存泄露或内存碎片问题的解决

内存泄露内存泄露通常是程序自身编码缺陷造成，常见的 malloc 内存后没有free等类似的操作，系统在运行过程当中反复的malloc，吃掉系统内存，造成内核OOM，将某个进程需要申请内存的杀死而退出...所以编码一定要严谨，申请内存，一定在不用时记得释放。内存碎片：内存碎片是一个系统问题，反复的malloc和 free，而free后的内存又不能马上被系统回收利用。...这个与系统对内存的回收机制有关。曾经一个同事在研究jmalloc，就是为了解决内存碎片问题，优化内存利用。很多开源都用他替代malloc和free。其次采用内存池管理方法。...VmLck(KB) 任务已经锁住的物理内存的大小。...锁住的物理内存不能交换到硬盘 (locked_vm) VmRSS(KB) 应用程序正在使用的物理内存的大小，就是用ps命令的参数rss的值 (rss) VmData(KB) 程序数据段的大小（所占虚拟内存的大小

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LWN 105021: 主动内存碎片整理

上个月，本文的作者还给大家介绍了 Nick Piggin 的 kswapd 补丁，该补丁也试图缓解内存的碎片问题。当然也还有很多人专注于这一领域尝试着解决问题。...其中一个就是 Marcelo Tosatti，他向内核中提交了一个动态内存碎片整理的补丁。...在抽象层面上，他所给的算法也相当直接易懂：为了获得阶数为 N 的连续内存块，先从你能找到的小于 N 的最大阶数的内存块开始，试图去为该内存块前后非空的页框重定位，如果移走了足够数量的页框，那么一个更大的连续内存块就创建完成了...他的补丁也被指出和一些其他的工作有所相似，例如用于来支持热拔插内存。当内存要被移除系统时，相应内存区域上的页框必须要被移动到其他地方。...本质上说，热拔插内存补丁试图创建一块大的内存区域，而这区域刚好包括了实体内存相应的物理地址。

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解决golang 的内存碎片问题

解决golang 的内存碎片问题本文译自Why I encountered Go memory fragmentation? How did I resolve it?...，作者通过分析golang的堆管理方式，解决了内存碎片的问题。背景我们的团队正在搭建运行一个兼容Prometheus的内存时序数据库，该数据库有一个数据结构，称为"chunk"。...因此可以想象，每4个小时，当某些零散chunk过期时，就会导致大量内存碎片。...恢复时使用未对齐mspan的实际chunk大小来保存数据，导致过期内存重复利用率不高，也导致mspan中出现了大量内存碎片：最后作者，通过如下方式解决了该问题：将容量申请设置为128字节，让内存申请模式保持一致...(即让系统自动对其mspan)，这样就可以尽可能地复用内存按照时间顺序来写入快照文件，防止因为数据乱序导致出现chunk层面的内存碎片通过如上两种方式解决了该问题：这里解释一下文中涉及的mstat

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Kubernetes 最佳实践：处理内存碎片化

内存碎片化造成的危害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判断是否内存碎片化严重内核日志显示： [joefz8qt1z.png] [sxhi8ah7j5.png] 进一步查看的系统内存(cache多可能是io导致的，为了提高...io效率留下的缓存，这部分内存实际是可以释放的)： [9bu04x7cbo.png] 查看slab (后面的0多表示伙伴系统没有大块内存了)： [handle-memory-fragmentation-...4.png] 解决方法周期性地或者在发现大块内存不足时，先进行drop_cache操作: echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 必要时候进行内存整理，开销会比较大，会造成业务卡住一段时间...blog.csdn.net/wqhlmark64/article/details/79143975 https://huataihuang.gitbooks.io/cloud-atlas/content/os/linux

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Redis内存碎片的产生与清理

大于1小于1.5：正常值，有一些内存碎片，但也可以提高性能，可以接受大于1.5：说明内存碎片率比较大，需要考虑是否要进行内存碎片清理，要引起重视小于1：内存不够redis用了，已经开始使用swap机制交换内存...，也就是使用硬盘了（swap可以在设置中禁用），需要考虑扩容redis了如何清理内存碎片？...Redis版本4.0以下重启redis，自动归还所有内存，简单粗暴 Redis版本4.0以上可以开启自动内存碎片清理： 127.0.0.1:6379[6]> config set activedefrag...100 当然，在面对一些复杂的场景时我们希望能根据自己设计的策略来进行内存碎片清理，redis也提供了手动内存碎片清理的命令： 127.0.0.1:6379> memory purge OK 总结...占有欲很高的的redis总是会留下已经不用的内存，这在生产环境中必然是不能接受的，所以内存碎片的清理非常重要

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Redis内存碎片：深度解析与优化策略

首先，让我们揭开Redis内存碎片的神秘面纱，理解它的本质及其为何成为我们必须面对的挑战。内存碎片如何产生的 Redis内存碎片主要是因为Redis数据存储和回收过程中的内存管理问题导致的。...总结来说：当数据不断删除和新增时，内存中空出的位置可能无法完全匹配新数据的大小，导致产生未被利用的“碎片”空间，这就是内存碎片。...如果mem_fragmentation_ratio大于1，那就表示存在内存碎片。这个值越大，内存碎片就越多。如果该值非常接近1或者小于1，则表示内存碎片很少或者没有。...大于1.5：说明内存碎片率比较大，需要考虑是否要进行内存碎片清理，要引起重视。...清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis Redis 4.0-RC3之前的版本并没有内置的内存碎片整理工具。如果你想要清理内存碎片，可以通过重启的方式。

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redis4.0 内存碎片整理源码解析

引言 redis 作为一个内存型数据库，在使用中常常会遇到的问题就是内存碎片的问题。...，操作系统堆内存中会造成大量碎片，导致实际占用的系统内存远大于 redis 本身所需要占用的内存，从而造成资源的浪费。...内存碎片率的计算内存碎片率 mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory，他指的是 redis 实际占用的内存占他所需要内存的比例。...内存碎片率通常在 1~1.5 之间比较理想，表示内存碎片较少，而高于 1.5 则说明内存碎片较多，资源浪费的现象比较严重，当然，这个数值越大，内存碎片的问题就越大。...自动碎片整理相关配置开启自动内存碎片整理(总开关) activedefrag yes 当碎片达到 100mb 时，开启内存碎片整理，默认为 100mb active-defrag-ignore-bytes

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Redis内存碎片：深度解析与优化策略

首先，让我们揭开Redis内存碎片的神秘面纱，理解它的本质及其为何成为我们必须面对的挑战。内存碎片如何产生的Redis内存碎片主要是因为Redis数据存储和回收过程中的内存管理问题导致的。...总结来说：当数据不断删除和新增时，内存中空出的位置可能无法完全匹配新数据的大小，导致产生未被利用的“碎片”空间，这就是内存碎片。...如果mem_fragmentation_ratio大于1，那就表示存在内存碎片。这个值越大，内存碎片就越多。如果该值非常接近1或者小于1，则表示内存碎片很少或者没有。...大于1.5：说明内存碎片率比较大，需要考虑是否要进行内存碎片清理，要引起重视。...清理内存碎片低于4.0-RC3版本的RedisRedis 4.0-RC3之前的版本并没有内置的内存碎片整理工具。如果你想要清理内存碎片，可以通过重启的方式。

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Redis优化之内存碎片小踩坑

而之前就做着性能优化的活，也顺手接下了优化Redis的活内存碎片率mem_fragmentation_ratio 查阅相关资料得知，速度过慢很有可能是因为内存不足使用了swap导致。...大于1.5表示，系统分配的内存大于Redis实际使用的内存，Redis没有把这部分内存返还给系统，产生了很多内存碎片。在Redis 4.0版以前，只能通过安全重启解决这个问题。...小于1表示，系统分配的内存小于Redis实际使用的内存，而Redis很有可能在使用Swap了！使用swap是相当影响性能的。而我这个ratio小于1，那么说明很有可能使用Swap了。...翻译过来大意就是数据集中有很多全部填充为零的数据，他们会全部映射到同一个内存区域。所以会导致实际使用内存大于系统分配的内存！

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分享一例Android内存碎片OOM

问题介绍最近有遇到一种OOM问题 image.png 意思就是出现Java 内存碎片了，明明还有231MB空间可以使用，可是分配1.2M内存失败了。普通的分析思路这个问题如何分析？...最直接的思路可能就是认为Java内存使用出问题了，最可能的就是OOM堆栈这块内存使用不合理了。然后找到关键字"碎片"，既然是碎片，那么就搞一个类似于对象池的机制，就可以解决了。...而且还有最关键的一个问题，还有231M的内存，为什么就分配不出来了？即使是有碎片，我还有231M的内存，分配1.2M还是很容易啊。看起来就需要走正规的分析思路了。...接下来我们就可以看到OOM中的内存碎片是如何来的了。...是因为mspace_malloc失败了，是malloc失败无非就是无可用的虚拟地址用来分配了，也就是native层内存泄漏了；为什么是报碎片问题，因为虚拟机以为现在还有足够的空余空间，而最大连续空间又小于申请空间

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