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    高并发内存池（三）：PageCache（页缓存）的实现

    本期文章将继续沿着这一脉络，聚焦于PageCache层级的内存申请逻辑。作为内存分配体系的更高层级，PageCache承担着从操作系统获取大块内存，并对其进行管理和再分配的重要职责。...接下来，让我们一同走进PageCache的内存世界。 一、PageCache的概述 ⻚缓存是在central cache缓存上⾯的⼀层缓存，存储的内存是以⻚为单位存储及分配的。...四、PageCache类的设计 把这个类的设计放在头文件PageCache.h里，它核心就两个成员变量：锁和哈希桶，然后再声明一个用来申请Span的成员函数，如下： class PageCache...声明静态的PageCache对象，并在PageCache.cpp中定义。 提供一个获取PageCache对象的静态成员函数，并设为public。...(size_t k); std::mutex _pageMtx; private: PageCache() {} PageCache(const PageCache&) = delete; SpanList

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    Kafka中sequence IO、PageCache、SendFile的应用详解

    PageCache PageCache是系统级别的缓存，它把尽可能多的空闲内存当作磁盘缓存使用来进一步提高IO效率，同时当其他进程申请内存，回收PageCache的代价也很小。...当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache，同时标记Page属性为Dirty。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果发生缺页才进行磁盘调度，最终返回需要的数据。...PageCache同时可以避免在JVM内部缓存数据，避免不必要的GC、以及内存空间占用。...PageCache中的数据会被内核中的处理线程采用同步或异步的方式写回到磁盘。...Consumer消费消息时，会先从PageCache获取消息，获取不到才回去磁盘读取，并且会预读出一些相邻的块放入PageCache，以方便下一次读取 如果Kafka producer的生产速率与consumer

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    一次CPU sys上涨引发对kafka PageCache的思考

    今天就借此和大家探讨下，kafka高吞吐性能的核心之一---PageCache。...，全部由系统接管完成 3.kafka 数据读写 3.1.读写接力 Linux系统会把还没应用程序申请走的内存挪给PageCache使用，此时，当写入数据时，会先写入PageCache中，并标记为dirty...读取数据时，会先再PageCache中查询，如果有就快速返回，没有才会去磁盘读取回写到PageCache中。...因此，一般情况，只要生产和消费速率相差不是很远，数据读写都会发生在PageCache中，没有磁盘操作。...这比起自己在内存中再维护一份消息数据提供读写，既不会浪费内存，又不用考虑GC，即便kafka应用重启了，数据也还在PageCache中，可以快速读取恢复。

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    【详解文件IO系列】讲讲 MQ 消息中间件（Kafka，RocketMQ等与 MMAP、PageCache 的故事

    我们可以认为 filechannel.write 写入 PageCache 便是完成了落盘操作，但实际上，操作系统最终帮我们完成了 PageCache 到磁盘的最终写入，理解了这个概念，你就应该能够理解...OS 的 PageCache机制 PageCache是OS对文件的缓存，用于加速对文件的读写。...一般来说，程序对文件进行顺序读写的速度几乎接近于内存的读写访问，这里的主要原因就是在于OS使用PageCache机制对读写访问操作进行了性能优化，将一部分的内存用作PageCache 1、对于数据文件的读取...对于文件的顺序读写操作来说，读和写的区域都在OS的PageCache内，此时读写性能接近于内存。...PageCache机制也不是完全无缺点的，当遇到OS进行脏页回写，内存回收，内存swap等情况时，就会引起较大的消息读写延迟。

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    零拷贝并非万能解决方案：重新定义数据传输的效率极限

    因此，pageCache被用作缓存最近访问的数据。可以将pageCache看作是Redis，而磁盘则类似于MySQL。...和 Redis 类似， PageCache 的工作原理也是一样的。在进程需要访问数据时，它会首先检查 PageCache 是否已经存储了所需的数据。...把其他热点数据也弄没了，所以pageCache也有这样的一个问题，一是大文件抢占了pageCache的内存大小，这样做会导致其他热点数据无法存储在pageCache缓冲区中，从而降低磁盘的读写性能。...我们发现在这个过程中，并没有涉及到将数据拷贝到pageCache中，因此使用异步方式绕开了pageCache。...正如前面所提到的，对于大文件的传输，不应该使用PageCache，因为这可能会导致PageCache被大文件占据，从而使得"热点"小文件无法充分利用PageCache的优势。

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    5 分钟了解 kafka 高性能基础

    利用 PageCache 加速消息读写 Kafka 会利用 PageCache 加速消息读写。PageCache 是操作系统在内存中给磁盘上的文件建立的缓存。...当从 PageCache 中读物数据时，会有两种结果： • PageCache 中有数据，可以直接读取，这样就节省了从磁盘上读物数据的时间。...• PageCache 中没有数据，操作系统会引发一个缺页中断，应用程序的读取线程被阻塞，操作系统把数据从文件中复制到PageCache 中，然后应用程序再从 PageCache 中继续把数据读出来，这时真正读一次磁盘上的文件...用户的应用程序在使用完某块 PageCache 后，操作系统并不会立刻就清除这个 PageCache ，而是尽可能的利用空闲的物理内存保存这些 PageCache ，除非系统内存不够，操作系统才会清理掉一部分... PageCache ，清理策略一般是 LRC 或者它的变种方法。

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    RocketMQ又双叒叕system busy了，怎么破？

    代码@1：Os PageCache busy，判断操作系统PageCache是否繁忙，如果忙，则返回true。想必看到这里大家肯定与我一样好奇，RocketMQ是如何判断pageCache是否繁忙呢？...通常有如下两种方式进行读写： 第一种，Mmap+PageCache的方式，读写消息都走的是pageCache，这样子读写都在pagecache里面不可避免会有锁的问题，在并发的读写操作情况下，会出现缺页中断降低...在不开启transientStorePoolEnable机制时，如果Broker PageCache繁忙时则抛出上述错误，判断PageCache繁忙的依据就是向PageCache追加消息时，如果持有锁的时间超过...修改上述参数，都不可取，原因是出现system busy、broker busy这个错误，其本质是系统的PageCache繁忙，通俗一点讲就是向PageCache追加消息时，单个消息发送占用的时间超过1s...方案缺点： 会增加数据丢失的可能性，如果Broker JVM进程异常退出，提交到PageCache中的消息是不会丢失的，但存在堆外内存(DirectByteBuffer)中但还未提交到PageCache

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    Kafka高性能之道

    PageCache加速消息读写 PageCache是os在内存中给磁盘的文件建立的缓存。...应用程序在写入文件时，操作系统会先把数据写入到内存中的PageCache，再一批批写到磁盘。 读取文件的时候，也是从PageCache中来读取数据，这时候会出现两种可能情况。...PageCache中，然后应用程序再从PageCache中继续把数据读出来，这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。...应用程序使用完某块PageCache后，os并不会立刻清除该PageCache，而是尽可能地利用空闲的物理内存保存这些PageCache，除非系统内存不够用，操作系统才会清理部分PageCache。...清理的策略一般是LRU或它的变种算法：优先保留最近一段时间最常使用的那些PageCache。 Kafka在读写消息文件的时候，充分利用了PageCache的特性。

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    RocketMQ 消息发送system busy、broker busy原因分析与解决方案

    代码@1：Os PageCache busy，判断操作系统PageCache是否繁忙，如果忙，则返回true。想必看到这里大家肯定与我一样好奇，RocketMQ是如何判断pageCache是否繁忙呢？...通常有如下两种方式进行读写： 第一种，Mmap+PageCache的方式，读写消息都走的是pageCache，这样子读写都在pagecache里面不可避免会有锁的问题，在并发的读写操作情况下，会出现缺页中断降低...在不开启transientStorePoolEnable机制时，如果Broker PageCache繁忙时则抛出上述错误，判断PageCache繁忙的依据就是向PageCache追加消息时，如果持有锁的时间超过...修改上述参数，都不可取，原因是出现system busy、broker busy这个错误，其本质是系统的PageCache繁忙，通俗一点讲就是向PageCache追加消息时，单个消息发送占用的时间超过1s...方案缺点： 会增加数据丢失的可能性，如果Broker JVM进程异常退出，提交到PageCache中的消息是不会丢失的，但存在堆外内存(DirectByteBuffer)中但还未提交到PageCache

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    高并发内存池（四）：内存释放原理与实现

    页级别的内存管理是在PageCache，我们把哈希映射在PageCache层创建和维护。...其次走到这一步意味着程序将离开CentralCache层进入PageCache层，在此之前把桶锁解了，方便让其他线程使用，然后加锁执行PageCache的内存回收函数，解锁，然后再次申请桶锁。..._mtx.unlock(); } 内存块全部回收后送入PageCache的作用： 内存块回收到span后，它在自由链表中的排布已经不像初次从PageCache取出那样是有序的，而是混乱的...但又会带来一些问题，哈希映射得到的span可能是在CentralCache中，也有可能是在PageCache中，因为我们用的是同一个哈希映射，而合并span，指的是PageCache中的span，要如何解决...另一个span：从PageCache的哈希桶中移除，delete删除，释放空间。

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    何为真正的零拷贝

    PageCache是什么？ 在我们上面一直提到一个内核缓冲区，该内核缓冲区就是PageCache（磁盘高速缓存）。 PageCache的优点？...PageCache存在于内存中，读写内存速度远远快于读写磁盘速度 根据程序局部性规则，刚刚访问的数据在短时间内被访问的概率很高，因此PageCache缓存了最近被访问的数据，当读磁盘数据时，优先在PageCache...-64kb的内容也读取到PageCache，这样对于读取后续的数据成本就会变低 PageCache的缺点？...PageCache如果长时间被大文件占据，热点的小文件就无法使用到PageCache 所以针对大文件的传输，不应该使用零拷贝技术。 如何解决大文件传输问题？ 异步IO + 直接IO。...，绕开PageCache的IO也可以成为直接IO。

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    零拷贝技术 与 sendfile

    在传输大文件（GB 级别的文件）的时候，PageCache 会不起作用，那就白白浪费 DMA 多做的一次数据拷贝，造成性能的降低，即使使用了 PageCache 的零拷贝也会损失性能。...由于文件太大，可能某些部分的文件数据被再次访问的概率比较低，这样就会带来 2 个问题： PageCache 由于长时间被大文件占据，其他「热点」的小文件可能就无法充分使用到 PageCache，于是这样磁盘读写的性能就会下降了...； PageCache 中的大文件数据，由于没有享受到缓存带来的好处，但却耗费 DMA 多拷贝到 PageCache 一次； 所以，针对大文件的传输，不应该使用 PageCache，也就是说不应该使用零拷贝技术...，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，这样在高并发的环境下，会带来严重的性能问题。

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    Kafka如何实现高性能IO

    利用PageCache加速消息读写 在 Kafka 中，它会利用 PageCache 加速消息读写。PageCache 是现代操作系统都具有的一项基本特性。...PageCache 中，然后应用程序再从PageCache 中继续把数据读出来，这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。...用户的应用程序在使用完某块 PageCache 后，操作系统并不会立刻就清除这个PageCache，而是尽可能地利用空闲的物理内存保存这些 PageCache，除非系统内存不够用，操作系统才会清理掉一部分...PageCache。...这个过程中，数据实际上做了 2 次或者 3 次复制： 从文件复制数据到 PageCache 中，如果命中 PageCache，这一步可以省掉； 从 PageCache 复制到应用程序的内存空间中，也就是我们可以操作的对象所在的内存

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    原来 8 张图，就可以搞懂「零拷贝」了

    由于零拷贝使用了 PageCache 技术，可以使得零拷贝进一步提升了性能，我们接下来看看 PageCache 是如何做到这一点的。...所以，读磁盘数据的时候，优先在 PageCache 找，如果数据存在则可以直接返回；如果没有，则从磁盘中读取，然后缓存 PageCache 中。...； PageCache 中的大文件数据，由于没有享受到缓存带来的好处，但却耗费 DMA 多拷贝到 PageCache 一次； 所以，针对大文件的传输，不应该使用 PageCache，也就是说不应该使用零拷贝技术...，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，这样在高并发的环境下，会带来严重的性能问题。...前面也提到，大文件的传输不应该使用 PageCache，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache。

    1.5K61

    99.999%，提升ElasticSearch稳定性的秘密

    PageCache 内存由操作系统维护，该部分内存是可以被回收的 正常情况下，如果系统内存不足，则内核通过回收 PageCache 的内存即可提供足够的空闲内存，即不会内存不足的情况；反过来说，当前出现内存不足...，则说明 PageCache 未被正常回收，于是针对内存优化则聚焦到 PageCache 回收问题上。...针对 PageCache 回收问题，首先我们先明确什么因素导致 PageCache 不能及时回收，其中 MMap 就可能导致 PageCache 不能正常回收，原因是 MMap 后应用程序会引用到这部分内存...占了一半的物理内存，其中 JVM 和 PageCache 分布在不同的 NODE 上），这就意味着我们可以只优化 PageCache 间的内存碎片，这样就可以满足我们需求；对应优化流程如下： 具体分为两个步骤...，导致内存碎片化再次变的严重，具体处理措施是限制 PageCache 的大小（这里依赖 tlinux 的实现），具体的命令是 echo36 > /proc/sys/vm/pagecache_limit_ratio

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