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  • 内存单位

    2016-03-16 22:46:38
    B 是内存中最基本的 计量单位,字节 1B就是一个字节 所以内存计量单位是 Byte bit (b)是 计算机中最小...我们通常说的,1G内存,就是指 1GB内存=1024B内存=1024*1024B内存, 第二个问题,就是为什么是 1024=2的10

    B   是内存中最基本的    计量单位,字节       1B就是一个字节    所以内存计量单位是    Byte


    bit (b)是   计算机中最小的单位,但不是计量单位,一个二进制单位就是一位 (b)


    1B=8b


    我们通常说的,1G内存,就是指  1GB内存=1024MB内存=1024*1024KB=1024*1024*1024B内存,


    第二个问题,就是为什么是   1024=2的10次方,而不是1000


    这个归结于   电脑中一般采用是都是二进制,就是1024;如果是十进制就是1000

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  • 我们平时如何进行快速的转换呢,这里说一下我的方法: 我们发现0x1000是0x100的0x10倍(相当于十进制的16倍),以此类推,在十六进制数中,多个0相当于0x10倍,熟记上面的进制对应表,遇到一个十六进制数,找到与之...

    我们平时如何进行快速的转换呢,这里说一下我的方法:

    我们发现0x10000x1000x10倍(相当于十进制的16倍),以此类推,在十六进制数中,多个0相当于0x10倍,熟记上面的进制对应表,遇到一个十六进制数,找到与之对应最接近上面的十六进进制数(我们称之为常用十六进制数),然后进行倍数换算,用需要转换的十六进制数去与比较接近的常用十六进制数,得出倍数关系,再将这种倍数关系转换成十进制数的倍数关系,然后再乘以常用十六进制数的对应十进制数即可。

    我们来看几个例子:

    0x5000:它是0x10000x5倍,所以0x1000= 4K

    0x230000:

    方法10x230000/0x10000=0x23,相当于十进制35,所以原数对应十进制数为35*64K=2240K

    方法20x230000=0x200000 + 0x30000 = 2M + 3*64K = 2M + 192K

    也许你会发现一个0x100x44倍,这一点是需要注意的,这个时候千万不能以十进制的思维来运算得到2.5倍。我们的方法是在一种0x10倍的特定关系下产生的,除些之外不要用这种方法。

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  • 当您定义Pod的时候可以选择为每个容器指定需要的 CPU 和内存(RAM)大小。 Pod 中的每个容器都可以指定以下的一个或者多个值: spec.containers[].resources.limits.cpu spec.containers[].resources.limits....

    目录

    Pod 和 容器的资源请求和限制

    CPU 的含义

    内存的含义

    kubernetes: 全面的CPU 和内存单位解释

    CPU单位:n

    通过kubernetes-client/java类库获取metric资源对象

    metric-server简介

    The Metrics API

    Pod示例


    Pod 和 容器的资源请求和限制

    当您定义 Pod 的时候可以选择为每个容器指定需要的 CPU 和内存(RAM)大小。

    Pod 中的每个容器都可以指定以下的一个或者多个值:

    • spec.containers[].resources.limits.cpu
    • spec.containers[].resources.limits.memory
    • spec.containers[].resources.requests.cpu
    • spec.containers[].resources.requests.memory

    尽管只能在个别容器上指定请求和限制,但是我们可以方便地计算出 Pod 资源请求和限制。特定资源类型的Pod 资源请求/限制是 Pod 中每个容器的该类型的资源请求/限制的总和。

    CPU 的含义

    CPU 资源的限制和请求以 cpu 为单位。

    Kubernetes 中的一个 cpu 等于:

    • 1 AWS vCPU
    • 1 GCP Core
    • 1 Azure vCore
    • Hyperthread 在带有超线程的裸机 Intel 处理器上

    允许浮点数请求。具有 spec.containers[].resources.requests.cpu 为 0.5 的容器保证了一半 CPU 要求 1 CPU的一半。

    表达式 0.1 等价于表达式 100m,可以看作 “100 millicpu”。

    内存的含义

    内存的限制和请求以字节为单位。

    您可以使用以下后缀之一作为平均整数或定点整数表示内存:E,P,T,G,M,K。

    您还可以使用两个字母的等效的幂数:Ei,Pi,Ti ,Gi,Mi,Ki。例如,以下代表大致相同的值:

    128974848, 129e6, 129M, 123Mi

    i表示(1Mi=1024x1024), M表示(1M=1000x1000)(其它单位类推, 如Ki/K Gi/G

    kubernetes: 全面的CPU 和内存单位解释

    计算法则:次方

    func newSuffixer() suffixer {
    	sh := &suffixHandler{}
    
    	// IMPORTANT: if you change this section you must change fastLookup
    
    	sh.binSuffixes.addSuffix("Ki", bePair{2, 10})
    	sh.binSuffixes.addSuffix("Mi", bePair{2, 20})
    	sh.binSuffixes.addSuffix("Gi", bePair{2, 30})
    	sh.binSuffixes.addSuffix("Ti", bePair{2, 40})
    	sh.binSuffixes.addSuffix("Pi", bePair{2, 50})
    	sh.binSuffixes.addSuffix("Ei", bePair{2, 60})
    	// Don't emit an error when trying to produce
    	// a suffix for 2^0.
    	sh.decSuffixes.addSuffix("", bePair{2, 0})
    
    	sh.decSuffixes.addSuffix("n", bePair{10, -9})
    	sh.decSuffixes.addSuffix("u", bePair{10, -6})
    	sh.decSuffixes.addSuffix("m", bePair{10, -3})
    	sh.decSuffixes.addSuffix("", bePair{10, 0})
    	sh.decSuffixes.addSuffix("k", bePair{10, 3})
    	sh.decSuffixes.addSuffix("M", bePair{10, 6})
    	sh.decSuffixes.addSuffix("G", bePair{10, 9})
    	sh.decSuffixes.addSuffix("T", bePair{10, 12})
    	sh.decSuffixes.addSuffix("P", bePair{10, 15})
    	sh.decSuffixes.addSuffix("E", bePair{10, 18})
    
    	return fastLookup{sh}
    }

    CPU单位:n

    metrics-server中,获取某个节点的使用情况,cpu的单位有时是n (1m = 1000*1000n ):

    Http请求:https://apiserver地址:6443/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/节点名称

    kubelet命令:kubectl  get nodes.metrics.k8s.io 节点名称 -o yaml

    {
    	"kind": "NodeMetrics",
    	"apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
    	"metadata": {
    		"name": "ac-private-2",
    		"selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/ac-private-2",
    		"creationTimestamp": "2018-12-06T02:26:04Z"
    	},
    	"timestamp": "2018-12-06T02:25:46Z",
    	"window": "30s",
    	"usage": {
    		"cpu": "22436949n",
    		"memory": "3846476Ki"
    	}
    }

    通过kubernetes-client/java类库获取metric资源对象

    通过kubernetes-client/java类库获取metric资源对象

    注意:目前(截止2020年3月份), kubernetes-client/java类库并不支持直接调用metrics的api,所以只能通过CRD资源方式

    标题

    更多kubernetes-client/java类库使用,

    参考《使用 Java 操作 Kubernetes API》https://blog.csdn.net/fly910905/article/details/101345091

    metric-server简介

    Metrics Server is a cluster-wide aggregator of resource usage data. Resource metrics are used by components like kubectl top and the Horizontal Pod Autoscaler to scale workloads. To autoscale based upon a custom metric, you need to use the Prometheus Adapter Metric-server是一个集群级别的资源指标收集器,用于收集资源指标数据

    • 提供基础资源如CPU、内存监控接口查询;
    • 接口通过 Kubernetes aggregator注册到kube-apiserver中;
    • 对外通过Metric API暴露给外部访问;
    • 自定义指标使用需要借助Prometheus实现。

    The Metrics API

    • /node 获取所有节点的指标,指标名称为NodeMetrics
    • /node/<node_name> 特定节点指标
    • /namespaces/{namespace}/pods 获取命名空间下的所有pod指标
    • /namespaces/{namespace}/pods/{pod} 特定pod的指标,指标名称为PodMetrics

    未来将能够支持指标聚合,如max最大值,min最小值,95th峰值,以及自定义时间窗口,如1h,1d,1w等。

    Pod示例

    以下 Pod 有两个容器。

    每个容器的请求为 0.25 cpu 和 64MiB(226 字节)内存,每个容器的限制为 0.5 cpu 和 128MiB 内存。

    您可以说该 Pod 请求 0.5 cpu 和 128 MiB 的内存,限制为 1 cpu 和 256MiB 的内存。

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: frontend
    spec:
      containers:
      - name: db
        image: mysql
        env:
        - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
          value: "password"
        resources:
          requests:
            memory: "64Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "128Mi"
            cpu: "500m"
      - name: wp
        image: wordpress
        resources:
          requests:
            memory: "64Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "128Mi"
            cpu: "500m"

    参考链接:

    https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/

    https://github.com/kubernetes/apimachinery/blob/564e0900f0fdabbdc81495b88ce0ca03a62f0af3/pkg/api/resource/suffix.go#L88

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  • Java内存映射,上G大文件轻松处理

    千次阅读 多人点赞 2019-08-14 16:12:12
    内存映射文件(Memory-mapped File),指的是将一段虚拟内存逐字节映射于一个文件,使得应用程序处理文件如同访问主内存(但在真正使用到这些数据前却不会消耗物理内存,也不会有读写磁盘的操作),这要比直接文件读写...

    内存映射文件(Memory-mapped File),指的是将一段虚拟内存逐字节映射于一个文件,使得应用程序处理文件如同访问主内存(但在真正使用到这些数据前却不会消耗物理内存,也不会有读写磁盘的操作),这要比直接文件读写快几个数量级。

    稍微解释一下虚拟内存(很明显,不是物理内存),它是计算机系统内存管理的一种技术。像施了妖法一样使得应用程序认为它拥有连续的可用的内存,实际上呢,它通常是被分隔成多个物理内存的碎片,还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上,在需要时进行数据交换。

    内存映射文件主要的用处是增加 I/O 性能,特别是针对大文件。对于小文件,内存映射文件反而会导致碎片空间的浪费,因为内存映射总是要对齐页边界,最小单位是 4 KiB,一个 5 KiB 的文件将会映射占用 8 KiB 内存,也就会浪费 3 KiB 内存。

    java.nio 包使得内存映射变得非常简单,其中的核心类叫做 MappedByteBuffer,字面意思为映射的字节缓冲区。

    01、使用 MappedByteBuffer 读取文件

    假设现在有一个文件,名叫 cmower.txt,里面的内容是:

    沉默王二,一个有趣的程序员

    PS:哎,改不了王婆卖瓜自卖自夸这个臭毛病了,因为文章被盗得都怕了。

    这个文件放在 /resource 目录下,我们可以通过下面的方法获取到它:

    ClassLoader classLoader = Cmower.class.getClassLoader();
    Path path = Paths.get(classLoader.getResource("cmower.txt").getPath());
    

    Path 既可以表示一个目录,也可以表示一个文件,就像 File 那样——当然了,Path 是用来取代 File 的。

    然后,从文件中获取一个 channel(通道,对磁盘文件的一种抽象)。

    FileChannel fileChannel = FileChannel.open(path);
    

    紧接着,调用 FileChannel 类的 map 方法从 channel 中获取 MappedByteBuffer,此类扩展了 ByteBuffer——提供了一些内存映射文件的基本操作方法。

    MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(mode, position, size);
    

    稍微解释一下 map 方法的三个参数。

    1)mode 为文件映射模式,分为三种:

    • MapMode.READ_ONLY(只读),任何试图修改缓冲区的操作将导致抛出 ReadOnlyBufferException 异常。

    • MapMode.READ_WRITE(读/写),任何对缓冲区的更改都会在某个时刻写入文件中。需要注意的是,其他映射同一个文件的程序可能不能立即看到这些修改,多个程序同时进行文件映射的行为依赖于操作系统。

    • MapMode.PRIVATE(私有), 对缓冲区的更改不会被写入到该文件,任何修改对这个缓冲区来说都是私有的。

    2)position 为文件映射时的起始位置。

    3)size 为要映射的区域的大小,必须是非负数,不得大于Integer.MAX_VALUE

    一旦把文件映射到内存缓冲区,我们就可以把里面的数据读入到 CharBuffer 中并打印出来。具体的代码示例如下。

    CharBuffer charBuffer = null;
    ClassLoader classLoader = Cmower.class.getClassLoader();
    Path path = Paths.get(classLoader.getResource("cmower.txt").getPath());
    try (FileChannel fileChannel = FileChannel.open(path)) {
        MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(MapMode.READ_ONLY, 0, fileChannel.size());
        
        if (mappedByteBuffer != null) {
            charBuffer = Charset.forName("UTF-8").decode(mappedByteBuffer);
        }
        
        System.out.println(charBuffer.toString());
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    

    由于 decode() 方法的参数是 MappedByteBuffer,这就意味着我们是从内存中而不是磁盘中读入的文件内容,所以速度会非常快。

    02、使用 MappedByteBuffer 写入文件

    假设现在要把下面的内容写入到一个文件,名叫 cmower1.txt。

    沉默王二,《Web全栈开发进阶之路》作者

    这个文件还没有创建,计划放在项目的 classpath 目录下。

     Path path = Paths.get("cmower1.txt");
    

    具体位置见下图所示。

    然后,创建文件的通道。

    FileChannel fileChannel = FileChannel.open(path, StandardOpenOption.READ, StandardOpenOption.WRITE,
                    StandardOpenOption.TRUNCATE_EXISTING)
    

    仍然使用的 open 方法,不过增加了 3 个参数,前 2 个很好理解,表示文件可读(READ)、可写(WRITE);第 3 个参数 TRUNCATE_EXISTING 的意思是如果文件已经存在,并且文件已经打开将要进行 WRITE 操作,则其长度被截断为 0。

    紧接着,仍然调用 FileChannel 类的 map 方法从 channel 中获取 MappedByteBuffer。

     MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(MapMode.READ_WRITE, 0, 1024);
    

    这一次,我们把模式调整为 MapMode.READ_WRITE,并且指定文件大小为 1024,即 1KB 的大小。然后使用 MappedByteBuffer 中的 put() 方法将 CharBuffer 的内容保存到文件中。具体的代码示例如下。

    CharBuffer charBuffer = CharBuffer.wrap("沉默王二,《Web全栈开发进阶之路》作者");
    
    Path path = Paths.get("cmower1.txt");
    
    try (FileChannel fileChannel = FileChannel.open(path, StandardOpenOption.READ, StandardOpenOption.WRITE,
            StandardOpenOption.TRUNCATE_EXISTING)) {
        MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(MapMode.READ_WRITE, 0, 1024);
    
        if (mappedByteBuffer != null) {
            mappedByteBuffer.put(Charset.forName("UTF-8").encode(charBuffer));
        }
    
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    

    可以打开 cmower1.txt 查看一下内容,确认预期的内容有没有写入成功。

    03、MappedByteBuffer 的遗憾

    据说,在 Java 中使用 MappedByteBuffer 是一件非常麻烦并且痛苦的事,主要表现有:

    1)一次 map 的大小最好限制在 1.5G 左右,重复 map 会增加虚拟内存回收和重新分配的压力。也就是说,如果文件大小不确定的话,就不太友好。

    2)虚拟内存由操作系统来决定什么时候刷新到磁盘,这个时间不太容易被程序控制。

    3)MappedByteBuffer 的回收方式比较诡异。

    再次强调,这三种说法都是据说,我暂时能力有限,也不能确定这种说法的准确性,很遗憾。

    04、比较文件操作的处理时间

    嗨,朋友,阅读完以上的内容之后,我想你一定对内存映射文件有了大致的了解。但我相信,如果你是一名负责任的程序员,你一定还想知道:内存映射文件的读取速度究竟有多快。

    为了得出结论,我叫了另外三名竞赛的选手:InputStream(普通输入流)、BufferedInputStream(带缓冲的输入流)、RandomAccessFile(随机访问文件)。

    读取的对象是加勒比海盗4惊涛怪浪.mkv,大小为 1.71G。

    1)普通输入流

    public static void inputStream(Path filename) {
        try (InputStream is = Files.newInputStream(filename)) {
            int c;
            while((c = is.read()) != -1) {
                
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    

    2)带缓冲的输入流

    public static void bufferedInputStream(Path filename) {
        try (InputStream is = new BufferedInputStream(Files.newInputStream(filename))) {
            int c;
            while((c = is.read()) != -1) {
                
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    

    3)随机访问文件

    public static void randomAccessFile(Path filename) {
        try (RandomAccessFile randomAccessFile  = new RandomAccessFile(filename.toFile(), "r")) {
            for (long i = 0; i < randomAccessFile.length(); i++) {
                randomAccessFile.seek(i);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    

    4)内存映射文件

    public static void mappedFile(Path filename) {
        try (FileChannel fileChannel = FileChannel.open(filename)) {
            long size = fileChannel.size();
            MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(MapMode.READ_ONLY, 0, size);
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                mappedByteBuffer.get(i);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    

    测试程序也很简单,大致如下:

    long start = System.currentTimeMillis();
    bufferedInputStream(Paths.get("jialebi.mkv"));
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println(end-start);
    

    四名选手的结果如下表所示。

    方法 时间
    普通输入流 龟速,没有耐心等出结果
    随机访问文件 龟速,没有耐心等下去
    带缓冲的输入流 29966
    内存映射文件 914

    普通输入流和随机访问文件都慢得要命,真的是龟速,我没有耐心等待出结果;带缓冲的输入流的表现还不错,但相比内存映射文件就逊色多了。由此得出的结论就是:内存映射文件,上G大文件轻松处理

    05、最后

    本篇文章主要介绍了 Java 的内存映射文件,MappedByteBuffer 是其灵魂,读取速度快如火箭。另外,所有这些示例和代码片段都可以在 GitHub 上找到——这是一个 Maven 项目,所以它很容易导入和运行。

    欢迎关注「沉默王二」公众号,后台回复关键字「Java」获取 Java 常用算法手册——成为高手的必备手册。

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  • linux ls 显示文件大小单位 k m g

    千次阅读 2020-04-26 15:17:01
    但是,如果文件比较大的话,显示起来不是特别易读,这个时候,可以使用“ls -lh”,就可以使用比较接近文件大小的单位显示文件的大小,如下: [www.linuxidc.com@linux bin]$ ls -lh total 565M -rwxr-xr-x 1 ...
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  • 内存越界问题

    千次阅读 2018-04-24 11:04:31
    最近在做视频编码的工作,在PC上调试没有问题,但是移植到嵌入式ARM设备上的时候就出现了内存越界问题。起初也不知道是内存越界的问题,只是程序运行会出现非常异常的情况。在PC机上做测试的时候,在内存映射的时候...
  • 我们知道随着Linux系统的运行,内存是不断的趋于碎片化的,内存碎片分为两种类型,一种为外碎片,所谓外碎片就是以页为单位内存之间的碎片化,另一种为内碎片,内碎片是指同一个页面内的碎片化,那么...
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空空如也

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