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  • 2020-03-05 19:37:54

    一、发送端创建共享区域,并写入内容:

    //1 先删除之前创建的
    shared_memory_object::remove("MySharedMemory_Name");
    
    //2 创建共享内存段
    shared_memory_object shm(create_only, "MySharedMemory_Name", read_write);
    
    //3 设置共享内存大小
    shm.truncate(100);
    
    //4 映射共享内存片段
    mapped_region region(shm, read_write);
    
    //5 初始化为0
    std::memset(region.get_address(), 0, region.get_size());
    
    //6 往内存里写入数据
    string *strTest = static_cast<string*>(region.get_address());
    *strTest = "hello world";

     

     

    二、另一个进程读取内存

    //1 读取共享内存
    shared_memory_object shm(open_only, "MySharedMemory_Name", read_only);
    
    //2 映射共享内存
    mapped_region region(shm, read_only);
    
    //3 检查共享内存是否被初始化为1
    string* strRead = static_cast<string*>(region.get_address());

     

    更多相关内容
  • Ubuntu系统下多进程的共享内存使用

    千次阅读 2018-11-25 01:01:35
    在查阅了大量例程后,发现共享内存的建立一般有两种,一种是使用shmget()函数,另一种是使用shmopen()。大致的说一下两种建立方法的流程。 shmget() 首先先申请内存大小,之后在将id和地址位置进行映射,即: ...

    前言

    作为一个刚刚完成研究生阶段学习初入职场的小白菜,而且还是从机械电子工程专业转到软件工程师这样一个小的转行,在刚刚进行工作的3个月,犹如填鸭式的学习了很多之前写代码并不会用到的功能。在碰到的很多问题之后,就上百度搜索应该怎么解决,发现基本都是在CSDN上有很多现成的解决办法,并且也能给很多启发。因此,在实际上解决了问题之后,希望能够记录下一些问题的出现的原因,以及相应的我所解决问题的办法。开始慢慢写这类博客吧,一方面是记录一下成长的过程,另一方面也是希望能够给以后同样碰到这类问题的人有个启示吧。目前碰到的都是一些很基础的问题,大神勿喷。(话说这个博客编辑界面和shareLaTeX好像啊)

    多进程的建立

    多进程的建立在这就简单的说一下,就是使用fork函数。
    pid_t pid;
    pid=fork();
    if(pid<0){
    子进程创建失败
    }
    if(pid==0){
    子进程运行程序
    }else{
    父进程运行程序
    }
    就是一个很基本的fork()函数运用,并没有碰到啥问题,也就不展开说了。

    共享内存的建立

    在查阅了大量例程后,发现共享内存的建立一般有两种,一种是使用shmget()函数,另一种是使用shmopen()。大致的说一下两种建立方法的流程。

    1. shmget()
      首先先申请内存大小,之后在将id和地址位置进行映射,即:
      shmget()->shmat()
      在这里插入图片描述
      图片来自于百度百科。
      第一个参数key_t key我觉得就相当于一个标识,相当于给这块共享内存的唯一代号。我使用的就是一个简单的强制类型转换,例如(key_t)1234。当然在寻找例程以及解决之后要说的问题的过程中,发现在创建key的过程中有些需要注意的点,而且为了唯一性,同样可以在这个位置填写IPC_PRIVATE。
      第二个参数就是设置共享内存的大小。这里就是我之后要说的问题的关键点了。第一次申请的共享内存的大小决定了他的上限,并且只要你没有进行过删除这段共享内存的操作,这段共享内存会一直存在。要想申请这段共享内存成功需要确认几点:内存大小比能申请的最小值大且比最大值小,若以该键值申请过共享内存了,之后所申请的内存大小要比第一次开的内存大小要只小不大。
      第三个参数就模式标志了,这个在上图中已经解释的很清楚了。
      当完成了shmget之后,例如:
      int shmid;
      shmid=shmget((key_t)1234, 4096,0666|IPC_CREAT|IPC_EXCL);
      if(shmid==-1){
      //创建失败,该共享内存已存在
      shmid=shmget((key_t)1234,4096,0666|IPC_CREAT);
      if(shmid==-1){
      perror("share memory creat failed. ");
      exit(EXIT_FAILURE);
      }
      }
      perror会打印出上一个错误发生的原因。原因的描述如上图所示。

    在得到id之后,就需要将id和内存地址进行相互映射了,这个操作就是使用shmat()
    在这里插入图片描述
    上图来自百度百科
    可以指定地址,也可以让内核自己决定一个合适的地址位置,建立如下:
    void shm = NULL;
    shm=shmat(shmid, (void
    ) 0 ,0);
    if(shm==(void*)-1){
    perror(“shmat failed”);
    exit(EXIT_FAILURE);
    }
    这样就完成了共享内存的建立以及映射了。
    之后就可以通过memcpy,strcpy等等方法将需要写进共享空间的内容写进去。

    1. shmopen()
      在项目中,并没有用这个方法去建立共享内存,那也就给一个相关的例程:
      https://blog.csdn.net/maopig/article/details/16920907
      这个因为没有研究使用过,就不详细说了。

    问题产生

    我目前这个项目,需要一个进程连续不断的读取数据,数据的上传速度差不多是1000Hz,需要另一个进程对得到的数据进行处理。每一次的数据处理需要有一定的数据量,比如说需要有300个数据,才能进行一次的数据处理。本来想尝试单进程的,但是发现单进程的话数据实时性有很大的问题,因此最后决定使用多进程。因为之前是学习机电的,就算是要写软件写的是单片机的裸机程序,连线程的概念都很薄弱更别说多进程了,因此就直接硬着头皮上了。然后就发现在开共享内存空间的时候,这个内存大小怎么都开不大,每一次在size那个参数里写比较大的数,程序就进判断,然后exit with failure了。本来以为是因为系统设置的问题,上网查了一下怎么去看系统的允许的最大最小共享内存大小值。
    这里插一句,要插看共享内存能开的最大最小值的命令是:
    cat /proc/sys/kernel/shmmax
    cat /proc/sys/kernel/shmmni
    然后发现最小值是4096,最大值是18446744073692774399
    我需要开的内存大小也就是10k左右,比最大值小得多,在范围里啊,怎么就申请不了呢?然后就是不停地上网搜原因。最后根据shmget()函数的机理,终于明白是怎么回事了。

    问题解决

    会出现这个问题,是因为,我以一个键值已经申请过一块共享内存了,在第一次做这个操作的时候,开的内存很小大概就255,就这一下决定了这块内存空间的上限,之后再想要加大这块内存空间就是不可能的事情了,除非换一个键值。
    通过命令 ipcs -m去查看我内存管理,果然是有一块已申请的内存空间。那就只能把这个内存给删除了。
    可以直接通过命令行去删除
    ipcrm -m id号
    这样之后再申请共享内存的时候就不会报错了

    结论

    没有学习过相关的内容,这样摸着石头过河,真的是心累啊。不过好歹还有点资料以及前人的经验可以借鉴。

    展开全文
  • Kubernetes中Pod间共享内存方案

    千次阅读 2019-02-21 17:30:00
    在高并发业务下,尤其还是以C/C++代码实现的基础组件,经常会使用共享内存通信机制来追求高性能,本文给出了Kubernetes Pod间Posix/SystemV共享内存方式的折中方案,以牺牲一定的安全性为代价,请知悉。当然,如果...

    640?wx_fmt=jpeg

    转载本文需注明出处:微信公众号EAWorld,违者必究。


    摘要:


    一些公共服务组件在追求性能过程中,与业务耦合太紧,造成在制作基础镜像时,都会把这些基础组件都打包进去,因此当业务镜像启动后,容器里面一大堆进程,这让Kubernetes对Pod的管理存在很大隐患。为了让业务容器瘦身,更是为了基础组件自身的管理更独立和方便,将基础组件从业务镜像中剥离并DaemonSet容器化部署。然而一些基础组件Agent与业务Pod之间通过共享内存的方式进行通信,同一Node中跨Pod的共享内存方案是首先要解决的问题。


    目录:


    一、为什么要将公共基础组件Agent进行DaemonSet部署

    二、Linux共享内存机制

    三、同一Node上夸Pod的共享内存方案

    四、灰度上线


    一、为什么要将公共基础组件Agent进行DaemonSet部署


    自研的公共基础组件,比如服务路由组件、安全组件等,通常以进程方式部署在Node上并同时为Node上所有的业务提供服务,微服务及容器化之后,服务数量成百上千的增长,如果以sidecar或者打包到业务Image中继续Per Pod Per Agent的方式部署, 那么基础组件的Server端的压力可能也会成百上千的增长,风险是很大的。因此,我们希望能以DaemonSet方式部署这些组件的Agents。


    先说说Kubernetes大行其道的今天,如果不将这些基础组件从业务Pod中剥离,存在哪些问题:


    • 业务容器中存在一大堆进程,我们在为Pod申请资源(cpu/mem request and limit)时,不仅要考虑业务应用本身的资源消耗,还要考虑这些基础组件的资源消耗。而且一旦某些Agent有Bug,比如内存泄漏,这将导致Pod牵连被重建,甚至Cgroup OOM在kill进程时,可能将业务进程kill了。


    • 违背了Kubernetes&微服务的部署最佳实践:Per Process Per Contaienr,并且业务进程在前台运行,使其与容器共生死,不然这将导致Kubernetes无法根据业务进程状态关联到容器状态,进而进行高可用管理。


    • 一个Node上运行10个Pod,那么就会有x10的基础组件数量在Node上。没有容器化之前,一个Node只要部署一个组件进程即可,容器化之后,集群中组件Agents数量要几十倍的增长,如果业务进行了微服务拆分,这个指数会更大,这些基础组件服务端是否能承受比以往高几十倍上百倍的通信请求,这是未知的。


    • 如果你要全网升级某个基础组件Agent,那你可能会疯掉,你需要重新打所有业务镜像,然后全网业务要进行灰度升级。因为一个Agent的升级,导致你不得不重建业务Pod。你可能会说,基础组件Agents都会有自己的热升级方案,我们通过它们的方案升级就好了呀,那你将引入很大麻烦:Agents的热升级因为无法被Kubernetes感知,将引发Kubernetes中集群中的数据不一致问题,那就真的要回到虚拟机或者物理机部署的玩法了。当然,这样的需求,我们也想过通过Operator也实现,但代价太大了,而且很不CloudNative!


    将基础组件Agents从业务Pod中剥离,以上的问题都能解决了,架构上的解耦带来的好处无需多言。而且我们可以通过Kubernetes管理这些基础组件Agents了,享受其自愈、滚动升级等好处。


    二、Linux共享内存机制


    然而,理想很美好,现实很残酷。首先要解决的问题是,有些组件Agent与业务Pod之间是通过共享内存通信的,这跟Kubernetes&微服务的最佳实践背道而驰。


    大家都知道,Kubernetes单个Pod内是共享IPC的,并且可以通过挂载Medium为Memory的EmptyDir Volume共享同一块内存Volume。


    首先我们来了解一下Linux共享内存的两种机制:



    其中,System V共享内存历史悠久,一般的UNIX系统上都有这套机制;而POSIX共享内存机制接口更加方便易用,一般是结合内存映射mmap使用。


    mmap和System V共享内存的主要区别在于:



    POSIX共享内存是基于tmpfs来实现的。实际上,更进一步,不仅PSM(POSIX shared memory),而且SSM(System V shared memory)在内核也是基于tmpfs实现的。


    从这里可以看到tmpfs主要有两个作用:



    虽然System V与POSIX共享内存都是通过tmpfs实现,但是受的限制却不相同。也就是说 /proc/sys/kernel/shmmax只会影响SYS V共享内存,/dev/shm只会影响Posix共享内存 。实际上,System V与Posix共享内存本来就是使用的两个不同的tmpfs实例(instance)。


    SYS V共享内存能够使用的内存空间只受/proc/sys/kernel/shmmax限制;而用户通过挂载的/dev/shm,默认为物理内存的1/2。


    概括一下:


    • POSIX共享内存与SYS V共享内存在内核都是通过tmpfs实现,但对应两个不同的tmpfs实例,相互独立。

    • 通过/proc/sys/kernel/shmmax可以限制SYS V共享内存的最大值,通过/dev/shm可以限制POSIX共享内存的最大值(所有之和)。


    三、同一Node上夸Pod的共享内存方案


    基础组件Agents DaemonSet部署后,Agents和业务Pod分别在同一个Node上不同的Pod,那么Kubernetes该如何支持这两种类型的共享内存机制呢?


    640?wx_fmt=png


    当然,安全性上做出了牺牲,但在非容器化之前IPC的隔离也是没有的,所以这一点是可以接受的。


    四、灰度上线


    对于集群中的存量业务,之前都是将Agents与业务打包在同一个docker image,因此需要有灰度上线方案,以保证存量业务不受影响。



    $ kubectl label node $nodeName AgentsDaemonSet=YES$ kubectl taint node $nodeName AgentsDaemonSet=YES:NoSchedule

    (安卓系统可左右滑动查看全部代码)


    
     
    apiVersion: apps/v1kind: DaemonSetmetadata:  name: demo-agent  namespace: kube-system  labels:    k8s-app: demo-agentspec:  selector:    matchLabels:      name: demo-agent  template:    metadata:      annotations:        scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ""      labels:        name: demo-agent    spec:      tolerations:      - key: "AgentsDaemonSet"        operator: "Equal"        value: "YES"        effect: "NoSchedule"      hostNetwork: true      hostIPC: true      nodeSelector:        AgentsDaemonSet: "YES"      containers:      - name: demo-agent        image: demo_agent:1.0        volumeMounts:        - mountPath: /dev/shm          name: shm        resources:          limits:            cpu: 200m            memory: 200Mi          requests:            cpu: 100m            memory: 100Mi      volumes:      - name: shm        hostPath:          path: /dev/shm          type: Directoryels:
        k8s-app: demo-agent
    spec:
      selector:
        matchLabels:
          name: demo-agent
      template:
       
    metadata:
          annotations:
            scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ""
          labels:
            name: demo-agent
        spec:
          tolerations:
          - key: "AgentsDaemonSet"
            operator: "Equal"
            value: "YES"
            effect: "NoSchedule"
          hostNetwork: true
         
    hostIPC: true
          nodeSelector:
            AgentsDaemonSet: "YES"
          containers:
          - name: demo-agent
            image: demo_agent:1.0
            volumeMounts:
            - mountPath: /dev/shm
              name: shm
            resources:
              limits:
                cpu: 200m
                memory: 200Mi
              requests:
                cpu: 100m
               
    memory: 100Mi
          volumes:
          - name: shm
            hostPath:
              path: /dev/shm
              type: Directory



    总结:



    在高并发业务下,尤其还是以C/C++代码实现的基础组件,经常会使用共享内存通信机制来追求高性能,本文给出了Kubernetes Pod间Posix/SystemV共享内存方式的折中方案,以牺牲一定的安全性为代价,请知悉。当然,如果微服务/容器化改造后,基础服务的Server端确定不会有压力,那么建议以SideCar Container方式将基础服务的Agents与业务Container部署在同一Pod中,利用Pod的共享IPC特性及Memory Medium EmptyDir Volume方式共享内存。


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    640?wx_fmt=png关于作者王涛,腾讯云高级工程师,西安电子科大硕士毕业,持续深耕云计算领域七年,目前在腾讯基于TKE(Tencent Kubernetes Engine)构建DevOps平台,帮助集团自研业务上云,曾在华为、唯品会、vivo从事企业私有云平台的建设工作,2014年开始专注于Kubernetes/Docker等容器技术栈在DevOps、AI Platform方向的应用,积累了大量生产经验。 


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    关于swap和shm的区别

    在使用docker的过程中,发现docker中有很多关于内存的命令,例如:

    1. -m="10g",docker的运行内存,按照官方文档描述,应该是对应于实际机器的物理内存,因此在设置的时候,肯定是要比本机物理内存小的;单位可以是b/k/m/g
    2. -memory-swap="11g",内存+交换内存,即物理内存+交换内存的总大小,要大于等于上面设置的-m的大小,设置格式同上
    3. --shm-size="10g",共享内存。

    从表面看,共享内存和交换空间有些相似,因此关于共享内存shmswap之间的区别颇让人让人费解的问题,查了一些资料(见最后的参考)后,对于这两个内存的理解是:

    • swap:
      • 是一个文件,是使用硬盘空间的一部分作为物理内存来扩展RAM空间的
      • 虽然是物理硬盘的一部分,但是仍然属于RAM,并且属于易失性存储,重启机器会使数据丢失;
      • 空间大小在一般情况下,swap的空间大小设置为物理内存的两倍大小;
      • docker中的swap对应于物理机器linux系统中的swap
    • shm:
      • 在机器上挂载名可以是dev/shm,也可以是tmpfs
      • 是将虚拟内存的一部分挂载为临时文件系统,用于应用程序的加速(程序之间共享内存),原理是允许其中的数据被不同的应用程序访问;
      • tmpfs中创建的文件很自然地也就创建在了虚拟内存中,因此其存储性质同swap,属于易失性存储;
      • 在docker中使用--shm-size命令挂载的分区是/dev/shm,可以在docker的命令行中使用df -h命令查看;同时也能看到本机的物理机器上的tmpfs分区;
      • 如果在运行docker的物理机器上运行df -h命令,内容是类似下面这样的:
      tmpfs           7.8G  115M  7.7G   2% /dev/shm
      tmpfs           5.0M  4.0K  5.0M   1% /run/lock
      tmpfs           7.8G     0  7.8G   0% /sys/fs/cgroup
      
      看不到docker的/dev/shm空间;并且物理机器上的/dev/shm也是挂载在tmpfs下面的;同时物理机器上tmpfs也挂载了其他临时分区;
      • 即在docker中可以看到docker的挂载情况和本地物理机器的挂载情况,而在物理机器上看不到docker中的挂载情况

    总结

    下面参考链接中给出了swapshm (tmpfs)的区别总结:

    • tmpfs使用内存空间而swap使用物理存储空间
    • 使用df命令时,tmpfs可以看做是挂载的文件系统,但是看不到swap(就像使用df命令看不到物理内存一样)
    • swap有经验意义上推荐的大小,而tmpfs没有;tmpfs的大小与所运行系统的目的有关
    • tmpfs可以使当前运行系统中的应用程序运行的更快(程序之间共享内存),而swap是缓解系统物理内存压力的
    • swap空间满了表明系统正在高负荷运转,会造成性能下降甚至死机;而tmpfs满了以后并不一定有上面的情况
    • tmpfs是作为“增强型”功能出现的,而swap是必须有的功能

    参考

    https://gerardnico.com/os/linux/shared_memory
    https://kerneltalks.com/linux/difference-between-tmpfs-and-swap/
    https://www.garron.me/en/bits/create-add-swap-file-ubuntu.html
    https://www.experts-exchange.com/questions/27463115/Diffrence-between-swap-and-dev-shm.html

    展开全文
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