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  • 1、在该实验中,采用可变分区方式完成对存储空间的管理(即存储空间的分配与回收工作)。 2、设计用来记录主存使用情况的数据结构:已分区表和空闲分区表或链表。 3、在设计好的数据结构上设计一个主存分配算法。 4...
  • 内存管理Java的内存管理采用“自动内存管理”机制。JDK1.7内存模型JVM 运行时有5个区域:程序计数器(Program Counter Register)、虚拟机栈(VM Stack)、本地方法栈(Native Method Stack)、方法区(Method Area)、堆...

    内存管理

    Java的内存管理采用“自动内存管理”机制。

    JDK1.7内存模型

    JVM 运行时有5个区域:程序计数器(Program Counter Register)、虚拟机栈(VM Stack)、本地方法栈(Native Method Stack)、方法区(Method Area)、堆(Heap)。

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    JDK1.8内存模型

    JVM运行时有4个区域:程序计数器(Program Counter Register)、虚拟机栈(VM Stack)、本地方法栈(Native Method Stack)、堆(Heap)。

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    1.8同1.7在内存模型方面的变化有:

    1)方法区变化【方法区仍然是堆的一个逻辑部分】

    1.8同1.7比,最大的差别就是:元数据区取代了永久代,就是JDK8没有了PermSize相关的参数配置了。

    元空间的本质和永久代类似,都是对JVM规范中方法区的实现。不过元空间与永久代之间最大的区别在于:元数据空间并不在虚拟机中,而是使用本地内存。

    方法区与永久代的区别?

    方法区只是JVM规范定义,而永久代为具体的实现,元空间也是方法区在jdk1.8中的一种实现。

    为什么废除永久代?

    官方文档:移除永久代是为融合HotSpot JVM与 JRockit VM而做出的努力,因为JRockit没有永久代,不需要配置永久代。

    解释:PermGen很难调整,PermGen中类的元数据信息在每次FullGC的时候可能被收集,但成绩很难令人满意。而且应该为PermGen分配多大的空间很难确定,因为PermSize的大小依赖于很多因素,比如JVM加载的class总数,常量池的大小,方法的大小等。并且永久代内存经常不够用发生内存泄露。

    总结:永久代分配空间难确定,且容易引发内存泄漏,为了融合 JRockit VM 的优点将永久代废除。

    2)运行时常量池变化【运行时常量池仍然是方法区的一部分】

    在近三个JDK版本(1.6、1.7、1.8)中, 运行时常量池(Runtime Constant Pool)的所处区域一直在不断的变化,在JDK1.6时它是方法区的一部分;1.7又把他放到了堆内存中;1.8之后出现了元空间,它又回到了方法区。

    内存区域以及介绍

    内存空间

    线程共享

    存储的数据类型

    说明

    异常

    配置

    程序计数器

    线程私有

    1字节码解释器通过改变程序计数器来依次读取指令,从而实现代码的流程控制,如:顺序执行、选择、循环、异常处理。

    2在多线程的情况下,程序计数器用于记录当前线程执行的位置,从而当线程被切换回来的时候能够知道该线程上次运行到哪儿了。

    1是一块较小的存储空间

    2线程私有。每条线程都有一个程序计数器。

    3是唯一一个不会出现OutOfMemoryError的内存区域。

    4生命周期随着线程的创建而创建,随着线程的结束而死亡

    不会抛出OutOfMemoryError异常。

    Java栈

    线程私有

    局部变量表(存放基本数据类型变量、引用类型的变量、returnAddress类型的变量。)

    操作数栈

    动态链接

    方法出口信息

    虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型: 每个方法被执行时会创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息.

    每个方法被调用至返回的过程, 就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程(VM提供了-Xss来指定线程的最大栈空间, 该参数也直接决定了函数调用的最大深度).

    会抛出StackOverFlowError和OutOfMemoryError异常。

    StackOverflowError:线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度;OutOfMemoryError:虚拟机在扩展栈时无法申请足够的内存空间

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    -Xss

    本地方法栈

    线程私有

    本地方法的: 局部变量表(存放基本数据类型变量、引用类型的变量、returnAddress类型的变量。) 操作数栈 动态链接 方法出口信息

    与Java Stack作用类似, 区别是Java Stack为执行Java方法服务, 而本地方法栈则为Native方法服务, 如果一个VM实现使用C-linkage模型来支持Native调用, 那么该栈将会是一个C栈, 但HotSpot VM直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一.

    会抛出StackOverFlowError和OutOfMemoryError异常。

    StackOverflowError:线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度;OutOfMemoryError:虚拟机在扩展栈时无法申请足够的内存空间

    58441f52f13a

    -Xss

    Java堆

    线程共享

    所有new出的对象,对象的引用放在栈中

    堆是用来存放对象的内存空间。

    几乎所有的对象都存储在堆中。

    OutOfMemoryError

    堆的大小既可以固定也可以扩展,但主流的虚拟机堆的大小是可扩展的(通过-Xmx和-Xms 控制),因此当线程请求分配内存,但堆已满,且内存已满无法再扩展时,就抛出OutOfMemoryError。

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    -Xms -Xmx -Xmn

    方法区

    线程共享

    已被虚拟机加载的类信息 常量 静态变量 即时编译器编译后的代码等数据

    1线程共享 方法区是堆的一个逻辑部分,因此和堆一样,都是线程共享的。整个虚拟机中只有一个方法区。

    2永久代 方法区中的信息一般需要长期存在,而且它又是堆的逻辑分区,因此用堆的划分方法,我们把方法区称为老年代。

    3内存回收效率低 方法区中的信息一般需要长期存在,回收一遍内存之后可能只有少量信息无效。对方法区的内存回收的主要目标是:对常量池的回收 和 对类型的卸载。

    4Java虚拟机规范对方法区的要求比较宽松。 和堆一样,允许固定大小,也允许可扩展的大小,还允许不实现垃圾回收。

    JDK7及其之前版本

    OutOfMemoryError

    根据Java 虚拟机规范的规定,当方法区无法满足内存分配需求时,将抛出OutOfMemoryError 异常。

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    -XX:PermSize -XX:MaxPermSize

    JVM相关异常

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    JVM内存的异常有两种,分别是栈溢出和内存溢出。

    栈溢出是StackOverflowError,对应虚拟机栈和本地方法栈,当线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度时就会抛出该异常。

    内存溢出是OutOfMemoryError,一般对应线程共享区域,如堆和元数据区。当内存不足以分配对象空间,而堆或方法区又无法扩展时,就会抛出该异常。

    比如对应堆区的OutOfMemoryError: Java heap space,对应元数据区的OutOfMemoryError: Metaspace。如果Java虚拟机栈容量可以动态扩展 ,当栈扩展时无法申请到足够的内存也会抛出OutOfMemoryError。

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  • Spark内存管理

    2017-03-06 22:42:42
    近期在调实验,发现了一个Java.lang....从Spark1.6.0开始,Spark的内存管理采用了和之前不同的方式,采用了一种新的内存管理模式叫做统一内存管理,UnifiedMemoryManager。而1.6.0版本之前的Spark的内存管
    近期在调实验,发现了一个Java.lang.nullPointerException异常, 导致部分task挂掉,最终通过调节参数内存管理参数成功解决。下面总结一下Spark中的内存管理机制。   
    从Spark1.6.0开始,Spark的内存管理采用了和之前不同的方式,采用了一种新的内存管理模式叫做统一内存管理,UnifiedMemoryManager。而1.6.0版本之前的Spark的内存管理是静态内存管理,通过实现StaticMemoryManager类(legacy)来实现内存管理。在1.6.0模式下,legacy被默认设置为假。在使用1.6.0以及以后的版本时,如果想使用之前的管理模式,可以通过把参数spark.memory.useLegacyMode为true来实现。  

    ./spark-submit --master spark://master:7077 --conf spark.memory.useLegacyMode=true --conf spark.storage.memoryFraction=0.4 --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.4 ...
    首先看一下在1.6.0版本之前,对于一个Executor来说,内存中有哪几个组成部分。
    1.ExecutorMemory。这片区域主要是供shuffle使用。常见的会产生shuffle的spark算子有reduceByKey,groupByKey,join,sort等等,通过spark.shuffle.memoryFraction来设置(默认为0.2)。如果代码中有大量的shuffle操作,可以调大这一部分所占比重。
    2.StorageMemory。这片内存区域只要是供持久化使用,解决block cache(cache,presisit),通过参数spark.storage.memory来设置(默认为0.6),如果有大量的持久化操作,建议调大这一部分的比重。
    3.otherMemory。给系统预留的,默认为0.2。
    在1.6.0版本之后,采用了统一内存管理模式,首先通过一张图来看一下内存中的三个主要区域(图片来源网络,侵删):

    主要分为三部分:Reserved Memory, User Memory和Spark Memory。
    1.Reserved Memory。这一部分是为系统预留的,大小也是被硬编码的,在spark1.6.0版本中,它的大小为300M。这一部分是不可能被改变的,除非重新编译源码或者设置spark.testing.reservedMemory来重新改变它的大小(没有这么做的必要),这一部分不会被spark用来干任何事情。
    2.User Memory。这一部分是分配Spark Memory内存之后的部分,这一部分用来干什么完全取决于用户,用户可以用它来存储一些数据结构或者保存hash表等。这一部分spark不会管你用来干嘛,也不会管这一部分是否内存溢出。
    3.Spark Memory。这一部分是被spark管理的。大小的计算方式为: (“Java Heap” – 300MB) * 0.75。可以通过设置参数spark.memory.fraction=0.8来改变这一部分的比例。例如:如果堆内存大小有4G,将有2847MB的Spark Memory,Spark Memory=(4*1024MB-300)*0.75=2847MB。这部分内存会被分成两部分:Storage Memory和Execution Memory,而且这两部分的边界由spark.memory.storageFraction参数设定,默认是0.5即50%。新的内存管理模型中的优点是,这个边界不是固定的,在内存压力下这个边界是可以移动的。如一个区域内存不够用时可以从另一区域借用内存。
    1.Storage Memory。和之前版本的差不多,这一部分用来存储持久化数据,但是他同时也可以用来缓存spark数据也可以用来unroll序列化数据的临时空间。广播变量以block的形式也存储在这里。
    2.Execution Memory。这部分内存用存储执行task过程中的一些对象。例如shuffle和map端的中间缓存,也可以用来存储hash aggregation过程的hash table,内存不足的时候溢写到磁盘。
    下面介绍一下边界移动的具体方式。从Execution Memory的本质来看,这一部分的数据是不能被挤出去的,因为这一部分存储的是计算的中间结果,如果被挤占,那么将存在数据的丢失问题。但是Storage Memory不一样,如果被挤占,将会重新从RDD中去读取。所以总计起来,记住一点就是:
    Execution Memory只要不够用了就可以向Storage Memory挤占空间不管Storage Memory有没有空余,而Storage Memory只能当Execution Memory有空余时才可以借用但不能抢占。
    我们同样可以设置参数来控制这两部分的大小。

    参考:
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  • Go 内存管理

    千次阅读 2019-03-27 16:00:42
    Go实现的内存管理采用了tcmalloc这种架构,并配合goroutine和垃圾回收。tcmalloc的基本策略就是将内存分为多个级别。申请对象优先从最小级别的内存管理集合mcache中获取,若mcache无法命中则需要向mcentral申请一批...

    内存管理缓存结构

    Go实现的内存管理采用了tcmalloc这种架构,并配合goroutine和垃圾回收。tcmalloc的基本策略就是将内存分为多个级别。申请对象优先从最小级别的内存管理集合mcache中获取,若mcache无法命中则需要向mcentral申请一批内存块缓存到本地mcache中,若mcentral无空闲的内存块,则向mheap申请来填充mcentral,最后向系统申请。

    mcache + mspan

    最小级别的内存块管理集合mcache由goroutine自己维护,这样从中申请内存不用加锁。它是一个大小为67的数组,不同的index对应不同规格的mspannewobject的时候通过sizetoclass计算对应的规格,然后在mcache中获取mspan对象。

    type mcache struct {
        alloc [_NumSizeClasses]*mspan // spans to allocate from
    }
    

    mspan包含着一批大小相同的空闲的object,由freelist指针查找。mspan内部的object是连续内存块,即连续的n个page(4KB)的连续内存空间。然后这块空间被平均分成了规格相同的object,这些object又连接成链表。 当newobject时找到mcache中对应规格的mspan,从它的freelist取一个object即可。

    type mspan struct {
        next     *mspan    // in a span linked list
        prev     *mspan    // in a span linked list
        start    pageID    // starting page number
        npages   uintptr   // number of pages in span
        freelist gclinkptr // list of free objects
        sizeclass   uint8    // size class
        incache     bool     // being used by an mcache
    }
    

    mheap + mcentral

    如果某个规格的span里已经没有freeObject了 需要从mcentral当中获取这种规格的mspan。正好mcentral也是按照class规格存储在数组中,只要按规格去mheapmcentral数组取mspan就好。

    // 某种规格的mspan正好对应一个mcentral
    type mcentral struct {
        lock      mutex
        sizeclass int32
        nonempty  mspan //还有空闲object的mspan
        empty     mspan //没有空闲object或已被cache取走的mspan
    }
    

    如果central数组中这种规格的mcentral没有freeSpan了,则需要从mheapfree数组获取。这里规格并不对齐,所以应该要重新切分成相应规格的mspan。

    type mheap struct {
        lock      mutex
        free      [_MaxMHeapList]mspan // 页数在127以内的空闲span链表
        freelarge mspan            
        spans        **mspan
     
        bitmap         uintptr
        bitmap_mapped  uintptr
        arena_start    uintptr
        arena_used     uintptr 
        arena_end      uintptr
        arena_reserved bool
    
        central [_NumSizeClasses]struct {
            mcentral mcentral
            pad      [_CacheLineSize]byte
        }
    
        spanalloc             fixalloc // allocator for span*
        cachealloc            fixalloc // allocator for mcache*
    }
    

    内存的初始化

    很早之前看过这个图,当时对他的理解有误,因为看漏了一句话 struct Mcache alloc from 'cachealloc' by FixAlloc。就是说用户进程newobject是从下图的arena区域分配的,而runtime层自身管理的结构 比如mcache等是专门设计了fixAlloc来分配的,原因可能是这些runtime层的管理对象类型和长度都相对固定,而且生命周期很长,不适合占用arena区域。
    在这里插入图片描述

    mallocinit

    通过sysReserve 向系统申请一块连续的内存 spans+bitmap+arena。其中arena为各个级别缓存结构提供的分配的内存块,spans是个指针数组用来按照page寻址arena区域。

    最终sysReserve调用的是系统调用mmap。申请了512GB的虚拟地址空间,真正的物理内存则是用到的时候发生缺页才真实占用的。

    func mallocinit() {
        // 初始化规格class和size的对照方法
        initSizes()
        if ptrSize == 8 && (limit == 0 || limit > 1<<30) {
            arenaSize := round(_MaxMem, _PageSize)
            bitmapSize = arenaSize / (ptrSize * 8 / 4)
            spansSize = arenaSize / _PageSize * ptrSize
            pSize = bitmapSize + spansSize + arenaSize + _PageSize
            p1 = uintptr(sysReserve(unsafe.Pointer(p), pSize, &reserved))
        }
    
        mheap_.spans = (**mspan)(unsafe.Pointer(p1))
        mheap_.bitmap = p1 + spansSize
        mheap_.arena_start = p1 + (spansSize + bitmapSize)
        mheap_.arena_used = mheap_.arena_start
        mheap_.arena_end = p + pSize
        mheap_.arena_reserved = reserved
    
        mHeap_Init(&mheap_, spansSize)
        _g_ := getg()
        _g_.m.mcache = allocmcache()
    }
    

    mheap初始化相关指针,使之可以寻址arena这块内存。同时初始化cachealloc这个固定分配器。最后执行的 m.mcache = allocmcache() 是每个gouroutine创建时都要初始化的。直到这时才真正创建了mcache,并且初始化mcache里整个数组对应的mspan为emptyspan。

    func (h *mheap) init(spansStart, spansBytes uintptr) {
        h.spanalloc.init(unsafe.Sizeof(mspan{}), recordspan, unsafe.Pointer(h), &memstats.mspan_sys)
        h.cachealloc.init(unsafe.Sizeof(mcache{}), nil, nil, &memstats.mcache_sys)
        h.spanalloc.zero = false
    
        for i := range h.free {
            h.free[i].init()
            h.busy[i].init()
        }
    
        h.freelarge.init()
        h.busylarge.init()
        for i := range h.central {
            h.central[i].mcentral.init(int32(i))
        }
    
        sp := (*slice)(unsafe.Pointer(&h.spans))
        sp.array = unsafe.Pointer(spansStart)
        sp.len = 0
        sp.cap = int(spansBytes / sys.PtrSize)
    }
    
    func allocmcache() *mcache {
        // lock and fixalloc mcache
        c := (*mcache)(mheap_.cachealloc.alloc())
        for i := 0; i < _NumSizeClasses; i++ {
            c.alloc[i] = &emptymspan
        }
        return c
    }
    

    fixalloc

    fixalloc分配器通过init初始化每次分配的size。chunk是每次分配的固定大小的内存块,list是内存块链表。当fixalloc初始化为cachealloc时,每次调用alloc就分配一块mcache。 persistantalloc看起来是runtime有个全局存储的后备内存的地方,优先从这儿取没有再从系统mmap一块。

    type fixalloc struct {
        size   uintptr
        first  func(arg, p unsafe.Pointer)
        arg    unsafe.Pointer
        list   *mlink
        chunk  unsafe.Pointer
        nchunk uint32
        inuse  uintptr // in-use bytes now
        stat   *uint64
        zero   bool // zero allocations
    }
    
    func (f *fixalloc) alloc() unsafe.Pointer {
        // 优先从可复用链表中获取对象块
        if f.list != nil {
            f.list = f.list.next
            return v
        }
        // 如果没有从系统申请chunk大小的内存块
        if uintptr(f.nchunk) < f.size {
            f.chunk = persistentalloc(_FixAllocChunk, 0, f.stat)
        }
        v := f.chunk
        // 为调用方提供了fist函数作为hook点
        return v
    }
    

    内存分配

    mallocgc

    以下总结了malloc的流程,基本普通的小对象都是从mcache中找到相应规格的mspan,在其中的freelist上拿到object对象内存块。nextfree中隐藏了整个内存数据块的查找和流向。

    func mallocgc(size uintptr, typ *_type, needzero bool) unsafe.Pointer {
        c := gomcache()
        if size <= maxSmallSize {
            // size小于16bit的不用扫描的对象 直接从mcache的tiny上分
            if noscan && size < maxTinySize {
                off := c.tinyoffset
                if off+size <= maxTinySize && c.tiny != 0 {
                    x = unsafe.Pointer(c.tiny + off)
                    return x
                }
                // 若没有tiny了则从mcache的中相应规格的mspan查找
                span := c.alloc[tinySizeClass]
                v, _, shouldhelpgc = c.nextFree(tinySizeClass)
                x = unsafe.Pointer(v)
            } else {
                // 普通小于4KB小对象先计算规格
                span := c.alloc[sizeclass]
                v, span, shouldhelpgc = c.nextFree(sizeclass)
            }
        } else {
             // 大对象直接从heap分配span
            systemstack(func() {
                s = largeAlloc(size, needzero)
            })
            x = unsafe.Pointer(s.base())
        }
        return x
    }
    
    func (c *mcache) nextFree(sizeclass uint8) (v gclinkptr, 
    s *mspan, shouldhelpgc bool) {
        s = c.alloc[sizeclass]
        freeIndex := s.nextFreeIndex()
        if freeIndex == s.nelems {
            systemstack(func() {
                c.refill(int32(sizeclass))
            })
            s = c.alloc[sizeclass]
            freeIndex = s.nextFreeIndex()
        }
        v = gclinkptr(freeIndex*s.elemsize + s.base())
        return
    }
    

    refill + cachespan

    如果nextfree在mcache相应规格的mspan里拿不到object那么需要从mcentral中refill内存块。

    这里面有个细节要将alloc中原本已经没有可用object的这块mspan还给central,应该要放进central的empty链表中。这里只是把相应的mspan的incache设置为false,等待sweep的回收。

    func (c *mcache) refill(sizeclass int32) *mspan {
        s := c.alloc[sizeclass]
        if s != &emptymspan {
            s.incache = false
        }
    
        s = mheap_.central[sizeclass].mcentral.cacheSpan()
        c.alloc[sizeclass] = s
        return s
    }
    

    sweepgen是个回收标记,当sweepgen=sg-2时表示等待回收,sweepgen-1表示正在回收,sweepgen表示已经回收。从mcentral中获取mspan时有可能当前的span正在等待或正在回收,我们把等待回收的mspan可以返回用来refill mcache,因此将它insert到empty链表中。

    func (c *mcentral) cacheSpan() *mspan {
        sg := mheap_.sweepgen
    retry:
        var s *mspan
        for s = c.nonempty.first; s != nil; s = s.next {
            if s.sweepgen == sg-2 && atomic.Cas(&s.sweepgen, sg-2, sg-1) {
                // 等待回收 可以返回使用
                c.nonempty.remove(s)
                c.empty.insertBack(s)
                s.sweep(true)
                goto havespan
            }
            if s.sweepgen == sg-1 {
                // 正在回收 忽略
                continue
            }
            c.nonempty.remove(s)
            c.empty.insertBack(s)
            goto havespan
        }
    
        for s = c.empty.first; s != nil; s = s.next {...}
    
        s = c.grow()
        c.empty.insertBack(s)
    havespan:
        ...
        return s
    }
    

    mcentral grow

    如果mcentral中没有mspan可以用 那么需要grow,即从mheap中获取。要计算出当前规格对应的page数目,从mheap中直接去nPage的mspan。free区域是个指针数组,每个指针对应一个mspan的链表,数组按照npage寻址。若大于要求的npage的链表中 都没有空闲mspan,则mheap也需要扩张。

    func (c *mcentral) grow() *mspan {
        npages := uintptr(class_to_allocnpages[c.sizeclass])
        size := uintptr(class_to_size[c.sizeclass])
        n := (npages << _PageShift) / size
    
        s := mheap_.alloc(npages, c.sizeclass, false, true)
        heapBitsForSpan(s.base()).initSpan(s)
        return s
    }
    
    func (h *mheap) allocSpanLocked(npage uintptr) *mspan {
        for i := int(npage); i < len(h.free); i++ {
            list = &h.free[i]
            if !list.isEmpty() {
                s = list.first
                goto HaveSpan
            }
        }
    
        list = &h.freelarge
        s = h.allocLarge(npage)
        if s == nil {
            if !h.grow(npage) {
                return nil
            }
            s = h.allocLarge(npage)
        }
    HaveSpan:
        // Mark span in use.
        return s
    }
    

    mheap grow

    mheap的扩张h.sysAlloc直接向arena区域申请nbytes的内存,数目按照npage大小计算。arena区域的一些指针标记开始移动,最终将mspan加入链表,等待分配。

    func (h *mheap) grow(npage uintptr) bool {
        ask := npage << _PageShift
        v := h.sysAlloc(ask)
    
        s := (*mspan)(h.spanalloc.alloc())
        s.init(uintptr(v), ask>>_PageShift)
        p := (s.base() - h.arena_start) >> _PageShift
        for i := p; i < p+s.npages; i++ {
            h.spans[i] = s
        }
        atomic.Store(&s.sweepgen, h.sweepgen)
        s.state = _MSpanInUse
        h.pagesInUse += uint64(s.npages)
        // 加入链表
        h.freeSpanLocked(s, false, true, 0)
        return true
    }
    

    内存回收与释放

    简单说两句:mspan里有sweepgen回收标记,回收的内存会先全部回到mcentral。如果已经回收所有的mspan那么可以返还给mheap的freelist。回收的内存块当然是为了复用,并不直接释放。

    func (s *mspan) sweep(preserve bool) bool {
        res = mheap_.central[cl].mcentral.freeSpan(s, preserve, wasempty)
    }
    
    func (c *mcentral) freeSpan(s *mspan, preserve bool, 
    wasempty bool) bool {
        if wasempty {
            c.empty.remove(s)
            c.nonempty.insert(s)
        }
      ...
        c.nonempty.remove(s)
        mheap_.freeSpan(s, 0)
        return true
    }
    

    监控线程sysmon又出现了,它会遍历mheap中所有的free freelarge里的mspan,发现空闲时间超过阈值就madvise建议内核释放它相关的物理内存。

    原文地址:Go 内存管理

    展开全文
  • 采用最佳适应算法的内存管理采用最佳分配算法,建立内存管理模型,通过模拟的内存管理调度熟悉内存的调度过程并且可以加深对内存运行的理解。
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    (2)linux的内存管理采用的是分页的模式。为了保证物理内存的充分利用,内核会在适当的时候将物理内存不经常使用的数据块交换到虚拟内存中。(最近最经常算法 ,好通俗的名字,。。。。。) 2 内存的监控 (1)free...

    1 物理内存与虚拟内存

    (1)大家知道直接从物理内存读取数据比从硬盘上面读写数据会快很多,但是内存是有限的,这样就引出了虚拟内存。

    (2)linux的内存管理采用的是分页的模式。为了保证物理内存的充分利用,内核会在适当的时候将物理内存不经常使用的数据块交换到虚拟内存中。(最近最经常算法 ,好通俗的名字,。。。。。)

     

    2 内存的监控

    (1)free命令

    total:物理内存总大小

    used:已经使用的物理内存大小

    free:可用物理内存

    shared:多个内存共享内存值

    buffers:磁盘缓存的大小

    第二行中mem:物理内存的使用情况

    第三行cache:代表磁盘缓存的使用状态

    第四行swap:交换空间内存使用状态

    (2)从内核的角度查看内存的状态

     从上面的图可以看出物理内存为197G,可用内存136G,但是总物理内存减去已经使用的35=162G.这里并不包含处于缓冲区和缓存状态的内存大小。linux会在需要内存的时候,将缓冲区和缓存状态的内存变换为可用状态的neicun

    (3)缓冲区与缓存的异同

    缓冲区主要用来存放目录里面是什么内容,文件的属性等。而缓存直接用来记忆我们打开过的文件和程序。

    一般如果大量的数据需要从磁盘读取到内存或者相反的行为,都是非常的消耗时间和资源。这个时候就引入了缓冲区和缓存的机制。他们相同在于都是内存操作。

     

    3 查看进程占用内存

    这里通常可以使用shell脚本或者python脚本来实现自动检测啦,当然如果需要远程监控多台服务器,可以使用python的paramiko模块,后面会写。。。。。。。

    这一个是网上的shell,可以看看https://blog.csdn.net/keheinash/article/details/50641090

    好了,欢迎留言交流,写的水随便喷,加油!

    转载于:https://www.cnblogs.com/lanjianhappy/p/8670303.html

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