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  • matlab矩阵内存分配

    2021-04-24 18:12:18
    matlab矩阵内存分配就意味着,划定一个固定的内存块,各数据可直接按“行、列指数”存放到对应的元素中。若矩阵中不预配置内存。则随着“行、列指数”的变大。MATLAB就必须不断地为矩阵找到新的“空的内存”,从而...

    matlab矩阵内存预分配就意味着,划定一个固定的内存块,各数据可直接按“行、列指数”存放到对应的元素中。若矩阵中不预配置内存。则随着“行、列指数”的变大。MATLAB就必须不断地为矩阵找到新的“空的内存”,从而导致“建造矩阵”的速度大大下降。

    Hilbert矩阵的数学描写叙述

    Hilbert矩阵是著名的“坏条件”矩阵,当中其第(i,j)元素的表达式是a(i,j)=1/(i+j-1)。

    代码比較:

    % 2014-11-8

    % Hilbert矩阵的数学描写叙述

    clear

    tic %启动秒表计时

    K=1000;

    for ii=1:K %下面创建(K*K)矩阵

    for jj=1:K

    A1(ii,jj)=1/(ii+jj-1);

    end

    end

    toc %输出第一种方法耗时

    tic

    A2=zeros(K,K); %给矩阵预先配置内存空间

    for ii=1:K

    for jj=1:K

    A2(ii,jj)=1/(ii+jj-1);

    end

    end

    toc %另外一种方法耗时

    tic

    II = repmat(1:K,K,1); %在矩阵的每行元素里设置“列指数”

    JJ = II'; %在矩阵的没列元素里设置“行指数”

    A3 = 1./(II+JJ-1); %採用数组除。获得Hilbert矩阵

    toc %第三中方法耗时

    输出结果:

    Elapsed time is 1.903465 seconds.

    Elapsed time is 0.010740 seconds.

    Elapsed time is 0.037265 seconds.

    通过以上分析,可见矩阵内存预分配效果还是非常好的,可是必须指出并非全部的循环都可与量化的。

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  • golang内存分配与管理

    2021-03-12 15:42:04
    ​ golang的内存分配机制源自Google的tcmalloc算法,英文全称thread caching malloc,从名字可以看出,是在原有基础上,针对多核多线程的内存管理进行优化而提出来的。该算法的核心思想是内存的多级管理,进而降低锁...

    概述

    ​ golang的内存分配机制源自Google的tcmalloc算法,英文全称thread caching malloc,从名字可以看出,是在原有基础上,针对多核多线程的内存管理进行优化而提出来的。该算法的核心思想是内存的多级管理,进而降低锁的粒度;将内存按需划成大小不一的块,减少内存的碎片化。为每个P,也就是go协程调度模型了里面的逻辑处理器维护一个mcache结构体的独立内存池,只有当该内存池不足时,才会向全局mcentral和mheap结构体管理的内存池申请。为每一个P维持一个私有的本地内存池,从而不用加锁,加快了内存分配速度。只有在本地P的内存池被消耗完,或者申请的内存太大时,才会访问全局的内存池,大大减小了多线程下对全局内存池访问带来的竞争系统损耗。

    内存架构

    ​ 以64位的系统为例,1.11版本以后go程序的整个堆内存是连续,如下图 所示。结构虽然简单,但是在混合使用go和c的时候会导致程序崩溃,例如分配的内存地址发生冲突,导致初始化堆和扩容失败。
    在这里插入图片描述
    ​ 自1.11版本以后,对堆实现了分块处理,arena不再是连续的,以64位的Linux系统为例,是一个块块64MB大小的块。golang内存的三级架构如下图所示。下面将分别介绍各个层。

    在这里插入图片描述

    mspan

    ​ mspan结构体是go内存管理的基本单元,定义在runtime/mheap.go中,主要结构体成员如下:

    //go:notinheap
    type mspan struct {
       next *mspan     // next span in list, or nil if none
       prev *mspan     // previous span in list, or nil if none
    
       startAddr uintptr // address of first byte of span aka s.base()
       npages    uintptr // number of pages in span
       
       nelems uintptr // number of object in the span.
       
       allocBits  *gcBits
       
       allocCount  uint16        // number of allocated objects
       spanclass   spanClass     // size class and noscan (uint8)
       elemsize    uintptr       // computed from sizeclass or from npages
       .....
    }
    

    ​ 可以发现,这是一个双向链表。

    ​ startAddr:当前span在arena中的起始字节的地址

    ​ npages:当前span包含arena中多少页

    ​ nelems:当前span,包含多少个对象。golang又对每一个span,按照所属class的不同,切分成大小不同的块,以减少内存碎片。

    ​ allocCount:已分配的对象数目

    ​ elemsize:对象大小

    ​ spanclass:span所属的class。

    ​ 根据对象的大小,golang划分了一系列的class,以应对各种场景的内存分配,较少内存碎片化。每个class都有一个固定大小的对象和固定的span大小,如下所示:

    // class  bytes/obj  bytes/span  objects  waste bytes
    //     1          8        8192     1024            0
    //     2         16        8192      512            0
    //     3         32        8192      256            0
    //     4         48        8192      170           32
    //     5         64        8192      128            0
    //     6         80        8192      102           32
    //     7         96        8192       85           32
    //     8        112        8192       73           16
    //     9        128        8192       64            0
    //    10        144        8192       56          128
    //    11        160        8192       51           32
    //    12        176        8192       46           96
    //    13        192        8192       42          128
    //    14        208        8192       39           80
    //    15        224        8192       36          128
    //    16        240        8192       34           32
    //    17        256        8192       32            0
    //    18        288        8192       28          128
    //    19        320        8192       25          192
    //    20        352        8192       23           96
    //    21        384        8192       21          128
    //    22        416        8192       19          288
    //    23        448        8192       18          128
    //    24        480        8192       17           32
    //    25        512        8192       16            0
    //    26        576        8192       14          128
    //    27        640        8192       12          512
    //    28        704        8192       11          448
    //    29        768        8192       10          512
    //    30        896        8192        9          128
    //    31       1024        8192        8            0
    //    32       1152        8192        7          128
    //    33       1280        8192        6          512
    //    34       1408       16384       11          896
    //    35       1536        8192        5          512
    //    36       1792       16384        9          256
    //    37       2048        8192        4            0
    //    38       2304       16384        7          256
    //    39       2688        8192        3          128
    //    40       3072       24576        8            0
    //    41       3200       16384        5          384
    //    42       3456       24576        7          384
    //    43       4096        8192        2            0
    //    44       4864       24576        5          256
    //    45       5376       16384        3          256
    //    46       6144       24576        4            0
    //    47       6528       32768        5          128
    //    48       6784       40960        6          256
    //    49       6912       49152        7          768
    //    50       8192        8192        1            0
    //    51       9472       57344        6          512
    //    52       9728       49152        5          512
    //    53      10240       40960        4            0
    //    54      10880       32768        3          128
    //    55      12288       24576        2            0
    //    56      13568       40960        3          256
    //    57      14336       57344        4            0
    //    58      16384       16384        1            0
    //    59      18432       73728        4            0
    //    60      19072       57344        3          128
    //    61      20480       40960        2            0
    //    62      21760       65536        3          256
    //    63      24576       24576        1            0
    //    64      27264       81920        3          128
    //    65      28672       57344        2            0
    //    66      32768       32768        1            0
    

    ​ 其中:

    ​ class:是class id, 对应了span结构体所属的class的种类,可以看到一共66中,实际一共67种。大于32K的内存 分配,会直接从mheap中分配,后面会介绍。

    ​ bytes/obj:每个对象占用的字节数

    ​ bytes/span:每个span的大小,也就是页数*8k(页大小)

    ​ objects:该类span所拥有的对象数,span所占字节数/对象所占字节数

    ​ waste bytes:该类span浪费的字节数,从以上分析可以看出,每一类span并不能刚好按该类对象大小,分配整数个对象,即做到每一字节物尽其用,这个值是:span所占字节数%对象所占字节数

    ​ 以class 10 为例,span与管理的内存如下图所示:

    在这里插入图片描述

    表示当前span类别属于class10,大小只有1页,又切分56个大小为144字节的块,其中两个已分配。

    mheap

    ​ mheap管理整个go程序的堆空间,在源文件runtime/mheap.go中找到了该结构体描述,以及全局变量mheap_,结构体主要字段如下:

    type mheap struct {
       // lock must only be acquired on the system stack, otherwise a g
       // could self-deadlock if its stack grows with the lock held.
       lock      mutex
       pages     pageAlloc // page allocation data structure
       allspans []*mspan // all spans out there
    
       // Malloc stats.
       largealloc  uint64                  // bytes allocated for large objects
       nlargealloc uint64                  // number of large object allocations
       
       central [numSpanClasses]struct {
          mcentral mcentral
          pad      [cpu.CacheLinePadSize - unsafe.Sizeof(mcentral{})%cpu.CacheLinePadSize]byte
       }
       spanalloc             fixalloc // allocator for span*
       cachealloc            fixalloc // allocator for mcache*
       curArena struct {
    		base, end uintptr
    	}
    	arenas [1 << arenaL1Bits]*[1 << arenaL2Bits]*heapArena
    }
    

    ​ pages:堆的也分配

    ​ allspans:所有分配的span

    ​ largealloc:超过32k大对象的分配空间的字节数

    ​ nlargealloc:超过32k大对象分配的对象数目

    ​ central:mcentral结构单元

    ​ spanalloc:mspan分配器

    ​ cachealloc:mache分配器

    ​ curArena: 当前arena的起始地址

    ​ arenas:将虚拟地址空间以arena帧的形式一片片分割

    ​ arenas变成了一个heapArea的指针数组。

    type heapArena struct {
       bitmap [heapArenaBitmapBytes]byte
       spans [pagesPerArena]*mspan
       pageInUse [pagesPerArena / 8]uint8
       pageMarks [pagesPerArena / 8]uint8
       zeroedBase uintptr
    }
    

    ​ 这个结构体描绘了一个arena,查看runtime/malloc.go

    heapArenaBytes = 1 << logHeapArenaBytes
    
    // logHeapArenaBytes is log_2 of heapArenaBytes. For clarity,
    // prefer using heapArenaBytes where possible (we need the
    // constant to compute some other constants).
    logHeapArenaBytes = (6+20)*(_64bit*(1-sys.GoosWindows)*(1-sys.GoarchWasm)) + (2+20)*(_64bit*sys.GoosWindows) + (2+20)*(1-_64bit) + (2+20)*sys.GoarchWasm
    
    // heapArenaBitmapBytes is the size of each heap arena's bitmap.
    heapArenaBitmapBytes = heapArenaBytes / (sys.PtrSize * 8 / 2)
    
    pagesPerArena = heapArenaBytes / pageSize
    

    在64位Linux系统上,单个arena的大小heapArenaBytes是64MB,每个arena分成8k大小的页。整个虚拟内存的第一级切分图,如下所示:

    在这里插入图片描述

    每个heapArena结构体按下图管理每个arena,

    在这里插入图片描述

    ​ bitmap在gc的时候起作用,其中每个字节标识了arena每四个指针大小空间(也就是32字节大小)的内容情况:1位标识是否已扫描,一位标识是否有指针

    bitmap arena

    mcentral

    ​ 从mheap的结构体中,可以看到,mheap创建了一个包含164个mcentral对象的数组。也就是mheap管理着164个mcentral。mcentral结构体类型如下所示:

    type mcentral struct {
       lock      mutex
       spanclass spanClass
       nonempty  mSpanList // list of spans with a free object, ie a nonempty free list
       empty     mSpanList // list of spans with no free objects (or cached in an mcache)
    
       // nmalloc is the cumulative count of objects allocated from
       // this mcentral, assuming all spans in mcaches are
       // fully-allocated. Written atomically, read under STW.
       nmalloc uint64
    }
    

    ​ lock:互斥锁

    ​ spanclass:所属span的类型,从这里可以推断,应该是每一种类型的span,都有一个对应的mcentral结构体

    ​ nonempty:含有空对象且可分配的span列表,查看这个类型,可以发现是个知头尾的双向链表

    type mSpanList struct {
       first *mspan // first span in list, or nil if none
       last  *mspan // last span in list, or nil if none
    }
    

    ​ empty:不含空对象且不可分配的span列表

    ​ nmalloc:已分配的累计对象数目

    ​ mcentral为所有mcache提供分配好的mspan资源。当某一个P私有的mcache没有可用的span的以后,会动态的从mcentral申请,之后就会缓存在mcache中。前面介绍到mheap会创建134个mcentral,也就是每个class类型的span会有两个对应的mcentral:span内包含指针和不包含指针的。

    ​ mcentral与mspan的对应关系如下图所示:

    mcentral

    ​ 先简单总结mcache从mcentral获取和归还span:

    ​ 获取:先加锁,从nonempty链表找一个可用的mspan,从该链表删除,并加入到empty链表中,然后把mspan返回给当前P中运行的协程,解锁。

    ​ 归还:先加锁, 把mspan从empty链表删除,然后加入到nonempty链表,解锁。

    mcache

    ​ mspan作为内存管理的基本单位,显然需要上一级单位来管理它:mcache。在runtime/mcache.go里面找到了这个结构体,只显示关键字段。这是一个指针数组,再想到mspan结构的类型,可以想到是多条链表。

    type mcache struct {
       alloc [numSpanClasses]*mspan // spans to allocate from, indexed by spanClass
    
    }
    

    ​ 查看这个numSpanClasses,发现值是67<<1,等于134。意味着是上述class分类总数的两倍,这是为何?原因是:上述的每种claas类型的span都有两组列表,其中第一组列表中的对象包含了指针,第二组列表中表示的对象不包含指针。这样做的目的是以空间换时间去提高GC扫描的性能,毕竟不用扫描不带指针的那一条列表。mcache和span的对应关系如下图所示:

    img

    ​ mcache在初始化的时候是空的,随着程序的执行,会动态的从central中获取并缓存下来。查看源码我们发现,mcache结构体是没有锁的,是如何保证多线程安全的?每一个P(goroutine调度的GPM模型参考https://studygolang.com/articles/26795)都会有自己一个私有的mache,而每次只会有一个协程运行在同一个P上,也就是说每个P都拥有一个本地、私有化的mcache(内存池),所以不用加锁。

    小结

    ​ 以64位4核处理器的Linux系统为例,4个逻辑处理器的go运行环境配置为例,虚拟内存堆区、mheap、mcentral、mcache和逻辑处理器p及goroutine的关联关系如下入所示:
    在这里插入图片描述

    ​ 1、mheap创建了4M个heapArena结构体,把48位地址线管理的256T地址空间切分成一个个64MB的叫做Arena的块。同时创建了包含134个元素的mcentral数组,每一个mcentral管理着同属一类classid的span块组成的链表。而每一类classid的span块列表又分为带指针的span块和不带指针的span块,所以67类classid需要134个mcentral来管理。

    ​ 2、每个mcentral中有两个span链表:带空余对象的可分配span链表和不带空余对象或在mcache中已被使用的不可分配span列表。当P向本地的mcache申请span,而得不到时,mcache会向mcentral申请。mcentral为所有P共有,所以需要加锁。

    ​ 3、每一个逻辑P都有独立的mcache用于缓存该逻辑处理器已申请的span,当有G运行在P上,且要去申请内存时,会优先从与该P对应绑定的mcache中申请,因为在P上同时只会有一个G在运行,且mcache专属于P,所以不需要加锁。与mcentral类似,每个mcache针对每个span类型的class维护两条链表:带指针的span块和不带指针的span块,所以每个mcache中也有134条span块的链表。

    ​ 4、根据所管理对象大小,mspan一共被划分为66类。mspan将分配得到的arena页再度按所属种类的对象大小再度切分,以 class类型24为例,占据一页空间,对象大小为480bytes,因此该span被分为17个大小为480字节的小块,一共使用8160字节,并有32字节被浪费掉。

    内存分配

    ​ 小于16字节的微小对象:

    ​ 使用mcache的微小分配器,分配小于16B的对象。

    ​ 16B~32KB的小对象:

    ​ 由运行G所在P的去对应的mcache中查找对应大小的class,如果mcache分配失败,则去mcentral中查找,否则再去mheap中申请新的页用于mspan,并挂在mcentral与mcache中。

    ​ 大于32K大对象:

    ​ 由mheap直接申请,并分配在保存在mcentral的class0类型中。

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  • 内存分配的几种方式

    2021-03-26 13:29:06
    内存分配有三种方式: 一:从全局存储区域分配:这时内存在程序编译阶段就已经分配好,该内存在程序运行的整个周期都有效,如:全局变量、static静态变量。 二:从栈区分配:在执行函数的时候,函数中的局部变量的...

    内存分配有三种方式:

    一:从全局存储区域分配:这时内存在程序编译阶段就已经分配好,该内存在程序运行的整个周期都有效,如:全局变量、static静态变量。

    二:从栈区分配:在执行函数的时候,函数中的局部变量的存储单元都可以从栈中分配,函数执行结束后这些存储单元都会被自动释放,实现从栈中分配存储单元运算操作内置于处理器的指令集中,效率很高 但是分配的内存容量有限。

    三:从堆中分配:也称为动态内存分配,在程序运行期间,可以使用malloc和new申请任意数量的内存单元,由程序员决定在什么时候使用free和delete释放内存。

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  • kernel version 2.6.29内核函数常常需要临时分配一块任意大小的物理地址连续的内存空间. 所以先介绍内核中两个分配物理地址连续的内存空间的API.kmalloc由于采用了SLUB 作为默认内存分配器, 所以 kmalloc 工作于 ...

    kernel version 2.6.29内核函数常常需要临时分配一块任意大小的物理地址连续的内存空间. 所以先介绍内核中两个分配物理地址连续的内存空间的API.

    kmalloc由于采用了SLUB 作为默认内存分配器, 所以 kmalloc 工作于 SLUB 分配器之上。内核初始化时,创建一组共 13 个通用对象的缓冲区。kmalloc_caches 数组存放了这些缓冲区的 kmem_cache 数据结构(kmalloc_sizes.h)。由于 kmem_cache 数据结构是通过 kmalloc 来分配的,故而只能用静态分配的 kmem_cache 结构数组来描述通用对象的缓冲区。其中 kmalloc_caches[0] 代表的缓冲区专门分配 kmem_cache_node 结构。kmalloc_caches[1] 缓冲区对象大小为64,kmalloc_caches[2] 缓冲区对象大小为192,其余第 i(3-12)号缓冲区对象大小为 2^i。如果请求分配超过物理页面大小(4096)的对象,直接调用页框分配器__get_free_pages.

    __get_free_pages

    __get_free_pages 采用的内存分配方式为Buddy算法. 所以一般分配的数据大小为故是2 ^ order个页面大小. 内核中定义了一个宏 MAX_ORDER, 表示一次请求能分配的最大物理页数不能 >= MAX_ORDER, 也就是最大可以分配到的内存块. 2.6.29.6 中MAX_ORDER为 11 即最大分配大小为 ( 2 ^ 10 ) * 4096 = 4M.

    如果我们需要在内核中分配4M以上的连续物理内存,怎么办,当前内核对应的方法还有两个:

    1> 使用static或全局变量数组, 直接定义变量大小为所需数据大小.

    例:

    static char buffer[ 512 * 1024 * 1024 ];

    定义512M大小数组. 不过此方法应用到模块中话, 会导致加载模块速度奇慢.

    2> 使用alloc_bootmem系列API在start_kernel调用mem_init()之前申请所需的连续大内存. 或添加一内核参数根据需要来调整数据缓冲大小. 不过此段内存也就永久保留, 除非直接引用所分配的内存地址.

    例:

    以下定义一内核参数pf_buf_len=nn[KMG],可定制分配的内存大小. 并EXPORT地址与长度信息.

    unsigned long long pf_buf_len = 0x0;

    EXPORT_SYMBOL( pf_buf_len );

    void *pf_buf_addr = NULL;

    EXPORT_SYMBOL( pf_buf_addr );

    static int __init pf_buf_len_setup(char *str)

    {

    unsigned long long size;

    unsigned int nid = 0;

    void *pbuff = NULL;

    // 分析参数

    size = memparse( str, &str );

    if ( *str == '@' ){

    str ++;

    get_option( &str, &nid );

    }

    //printk( KERN_INFO "pf_buf_len: Allocating %llu bytes/n", size );

    // 分配内存

    pbuff = alloc_bootmem( size );

    if ( likely( NULL != pbuff ) ) {

    printk( KERN_INFO "pf_buf_len: Allocated %llu bytes at 0x%p(0x%p) on node %u/n",

    size, pbuff, (void *)virt_to_phys(pbuff), nid);

    pf_buf_addr = pbuff;

    pf_buf_len = size;

    goto out;

    }

    printk( KERN_ERR "pf_buf_len: Allocated %llu bytes fail./n", size );

    out:

    return 1;

    }

    __setup( "pf_buf_len=", pf_buf_len_setup);

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  • java内存分配

    2021-03-09 00:54:36
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  • malloc()函数实现内存动态分配

    千次阅读 2020-12-26 17:07:42
    1.使用malloc()函数为数组分配内存 2.释放动态分配内存 3. 其他动态内存分配函数
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    2021-02-02 21:35:52
    matlab内存分配 数值型: pre = zeros(m,n); pre = ones(m,n) 字符型:pre = char(zeros(m,n)); pre = char(ones(m,n)) 字符串型:pre = string(zeros(m,n)); pre = string(ones(m,n))
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    热门讨论 2021-05-21 15:46:33
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    千次阅读 2021-01-18 12:19:28
    进程内存分布 典型的 Linux 进程内存分布图,图片来自...当 malloc 申请分配内存过大(128K以上),内部将使用 mmap 而不是 brk 来分配内存。 测试代码: printf("program break:%p\n", sbrk(0)); char* ptr[10];

空空如也

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