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  • 重新安装linux系统前要清空之前安装linux分配的磁盘空间,但是删除四个linux分区后出现了一个未分配分区和一个可用分区,需要将未分配分区转化为可用分区,解决方案如下: 首先将未分配空间新建卷,再通过扩展卷将...

    重新安装linux系统前要清空之前安装linux分配的磁盘空间,但是在删除四个linux分区后出现了一个未分配分区和一个可用分区,需要将未分配分区转化为可用分区,解决方案如下:
    首先将未分配空间新建卷,再通过扩展卷将可用分区包含到卷中,如果出现基本磁盘转动态磁盘的提示千万不要选是!!!改用傲梅分区助手将两个分区合并。然后用傲梅分区助手(右击->高级操作-》转化为逻辑分区)将整个主分区卷转化为逻辑分区卷,然后删除该分区,就可得到整块的可用分区。

    核心思想:主分区删除或压缩出的空白分区都是未分配分区
    逻辑分区删除或压缩出的空白分区都是可用分区

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  • 1.设置合理的消费并行度 最优的方案是:kafka分区数:broker *3/6/9 kafka分区能不能增加,能不能减少? kafka分区数是可以增加的,但是不能减少 2.序列化 java的序列化,很沉重,会序列化好多无关的,耗时特别长 ...

    1.设置合理的消费并行度

    最优的方案是:kafka分区数:broker *3/6/9

    kafka分区能不能增加,能不能减少?

    kafka分区数是可以增加的,但是不能减少

    2.序列化

    java的序列化,很沉重,会序列化好多无关的,耗时特别长
    我们大数据生产中使用Kryo序列化

    sparkConf.registerKryoClasses(//这里就是做的是kryo序列化,是远远比java的序列化快的多
            Array(//序列化我们订单表,司机表,乘客表
              classOf[OrderInfo],
              classOf[Opt_alliance_business],
              classOf[DriverInfo],
              classOf[RegisterUsers]
    
            )//指定使用kryo序列化,而放弃使用java原生的序列化,这是一个优化点
           )
    

    3.限流,压背

    1.限流使用场景

    当数据处理的时间⼤于batch的间隔时间,即batch processing time > batch interval时,就会导致
    Executor端的Receiver的数据产⽣堆积,极端的情况下会导致OOM异常,因此,在Spark
    Streaming1.5之前可以通过参数来调整每秒处理的数据量(通过SparkConf可以直接设置):

    spark.streaming.receiver.maxRate
    

    在Driect⽅式下,可以通过下⾯参数来设置:

    spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition
    

    这个参数可以限制作业每次从kafka的分区中最多读取的记录数
    从上⾯分析来看,似乎可以通过参数来解决数据流速度的问题,那么问题来了,如果我们升级集群或
    者扩展机器后,集群的吞吐量提⾼了很多,我们就需要⼿动去调整参数以避免浪费资源,有没有⼀种
    ⾃动可以调节的⽅式呢?
    在Spark Streaming1.5之后,引⼊了压背的机制,可以动态的⾃动调整数据处理的速率

    sparkConf.set("spark.streaming.backpressure.initialRate","500")
    sparkConf.set("spark.streaming.backpressure.enabled","true")  //压背:他帮你自动调整你的消费速度
    

    实现压背限流主要是依赖这三个类:
    RateController:实现计算当前用什么样的速率来运行
    rateEstimator:
    任何实现流程序在spark源码里面都会调用这个StreamingListener特质,而这个特质StreamingListener里面给我提供了一系列的回调函数,当执行完成后调回调函数,回调函数内部实现压背.
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    processingEndTime:当前批次处理的结束时间
    processingDelay:当前批次处理的所耗时长
    schedulingDelay:processingStartTime- submissionTime,程序开始时间-提交时间=调度时间
    numRecords:当前批次接收的数据

    newRate:代表新的处理速率
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述做一个控制,当前批次处理的时间>上一个批次处理的时间,并且批次的数量大于零,当前批次处理消耗时间也是大于零的

    本批次处理结束时间-上一批次处理结束时间=两个批次处理完的时间间隔
    在这里插入图片描述

    /*
     * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
     * contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
     * this work for additional information regarding copyright ownership.
     * The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
     * (the "License"); you may not use this file except in compliance with
     * the License.  You may obtain a copy of the License at
     *
     *    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
     *
     * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
     * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
     * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
     * See the License for the specific language governing permissions and
     * limitations under the License.
     */
    
    package org.apache.spark.streaming.scheduler.rate
    
    import org.apache.spark.internal.Logging
    
    /**
     * Implements a proportional-integral-derivative (PID) controller which acts on
     * the speed of ingestion of elements into Spark Streaming. A PID controller works
     * by calculating an '''error''' between a measured output and a desired value. In the
     * case of Spark Streaming the error is the difference between the measured processing
     * rate (number of elements/processing delay) and the previous rate.
     *
     * @see https://en.wikipedia.org/wiki/PID_controller
     *
     * @param batchIntervalMillis the batch duration, in milliseconds
     * @param proportional how much the correction should depend on the current
     *        error. This term usually provides the bulk of correction and should be positive or zero.
     *        A value too large would make the controller overshoot the setpoint, while a small value
     *        would make the controller too insensitive. The default value is 1.
     * @param integral how much the correction should depend on the accumulation
     *        of past errors. This value should be positive or 0. This term accelerates the movement
     *        towards the desired value, but a large value may lead to overshooting. The default value
     *        is 0.2.
     * @param derivative how much the correction should depend on a prediction
     *        of future errors, based on current rate of change. This value should be positive or 0.
     *        This term is not used very often, as it impacts stability of the system. The default
     *        value is 0.
     * @param minRate what is the minimum rate that can be estimated.
     *        This must be greater than zero, so that the system always receives some data for rate
     *        estimation to work.
     */
    private[streaming] class PIDRateEstimator(
        batchIntervalMillis: Long,
        proportional: Double,
        integral: Double,
        derivative: Double,
        minRate: Double
      ) extends RateEstimator with Logging {
    
      private var firstRun: Boolean = true
      private var latestTime: Long = -1L
      private var latestRate: Double = -1D
      private var latestError: Double = -1L
    
      require(
        batchIntervalMillis > 0,
        s"Specified batch interval $batchIntervalMillis in PIDRateEstimator is invalid.")
      require(
        proportional >= 0,
        s"Proportional term $proportional in PIDRateEstimator should be >= 0.")
      require(
        integral >= 0,
        s"Integral term $integral in PIDRateEstimator should be >= 0.")
      require(
        derivative >= 0,
        s"Derivative term $derivative in PIDRateEstimator should be >= 0.")
      require(
        minRate > 0,
        s"Minimum rate in PIDRateEstimator should be > 0")
    
      logInfo(s"Created PIDRateEstimator with proportional = $proportional, integral = $integral, " +
        s"derivative = $derivative, min rate = $minRate")
    
      /*
      * time:当前批次处理的结束时间
      * numElements:批次的数据量
      * processingDelay:`processingEndTime` - `processingStartTime` 当前批次处理消耗的时间
      * schedulingDelay:`processingStartTime` - `submissionTime` 本批次调度时间
      * */
      def compute(
          time: Long, //当前批次处理结束的时间
          numElements: Long, //批次的数据量
          processingDelay: Long, //processingDelay:`processingEndTime` - `processingStartTime` 当前批次处理消耗的时间
          schedulingDelay: Long //schedulingDelay:`processingStartTime` - `submissionTime` 本批次调度时间
        ): Option[Double] = {
        logTrace(s"\ntime = $time, # records = $numElements, " +
          s"processing time = $processingDelay, scheduling delay = $schedulingDelay")
        this.synchronized {// 上来就用个锁
    
          /*
          *首先做了一个控制检验:当前批次处理的时间如果大于上一批次处理结束的时间
          * 当前接收的条数是大于0的,当前批次处理消耗的时间是大于0的
          * 满足上述,就开始走他的算法啦
          * */
          if (time > latestTime && numElements > 0 && processingDelay > 0) {
            /*
            * 本批次的结束时间 - 上一个批次的结束时间 =  两个批次处理完的时间间隔(s)
            * */
            val delaySinceUpdate = (time - latestTime).toDouble / 1000
    
            /*
            * 本批次的数据量/当前批次处理消耗的时间 = 本批次处理的速率
            * */
    
            val processingRate = numElements.toDouble / processingDelay * 1000
    
            /*
            * 上一个批次处理的速率 - 本批次处理速率 = 速率差
            * */
            val error = latestRate - processingRate
    
            /*
            * 本批次调度时间 * 本批次处理的速率 /  批次的时间间隔 = 当前处理需要的速率(每一个间隔处理多少数据)
            * */
            val historicalError = schedulingDelay.toDouble * processingRate / batchIntervalMillis
    
            // (当前批次速率差 - 上批次速率差)/两个批次处理完的时间间隔 =  误差微分
            val dError = (error - latestError) / delaySinceUpdate
    
            /*
            * (上批次速率差 - 矫正误差值(1)*当前批次速率差 - 矫正累计值(0.2)*当前处理需要的速率 - 矫正预测值(0)*误差微分) = 新的消费速度
            * */
            val newRate = (latestRate - proportional * error -
                                        integral * historicalError -
                                        derivative * dError).max(minRate)
            logTrace(s"""
                | latestRate = $latestRate, error = $error
                | latestError = $latestError, historicalError = $historicalError
                | delaySinceUpdate = $delaySinceUpdate, dError = $dError
                """.stripMargin) //打印一下新的速率
    
            latestTime = time
            /*
            * 如果是头一次执行,不通知executor改变速率 , firstRun = false
            * */
            if (firstRun) {
              latestRate = processingRate
              latestError = 0D
              firstRun = false
              logTrace("First run, rate estimation skipped")
              None
            } else {
              latestRate = newRate
              latestError = error
              logTrace(s"New rate = $newRate")
              Some(newRate)
            }
          } else {
            logTrace("Rate estimation skipped")
            None
          }
        }
      }
    }
    
    

    4.cpu空转时间

    流任务–>task,如果task没拿到数据,这个task他依然是运行的,这个task就是空转的,即便是空转他依旧要消耗资源,因为他要进行序列化,反序列化,压缩,等等这些操作.

    spark.locality.wait=1  //默认是3毫秒
    

    默认是3毫秒的cpu等待时间,我们通过修改可以变为1毫秒,减少他空转时间从而降低资源的浪费

    5.不要在代码中判断这个表是否存在

    当我们要插入一批数据时,表一定是存在,不存在我们差个什么意思,对吧!
    当你插入数据前做一层控制判断表是否存在,这个操作是及其浪费时间的,大概需要耗时1s左右
    所以,我们在插入前就要提前创建好表,在生产中我们创建表全部用命令行的方式进行创建,因为用代码进行创建极其浪费时间

    命令行方式创建表:

    create "order_info",{NAME=>'MM',COMPRESSION=>'SNAPPY',SPLITS=>['0000|','0001|','0002|','0003|','0004|','0005|','0006|','0007|']}
    

    6.推测执行

    流 -run()起来后会出现
    task是失败状态现象---->就会造成各种重试
    pedding状态的task(等待状态的task)—>task就会被阻塞
    总结:因为你这一个task的失败,导致程序不断重试,其余的task被阻塞在哪里,影响效率
    为了解决上述的问题这个时候我们就要开启推测执行,

    sparkConf.set("spark.speculation",true)//是否开启推测执行
    .set("spark.sqeculation.interval","300")//推测执行间隔
    .set("saprk.speculation.quantile","0.9") //当task完成数量达到了总数量的90%,我们开启推测执行,把失败的task移动到其他机器上重试执行
    

    为什么90%?因为一批task往往失败的只有那一两个

    7.开启动态资源分配(主要是针对SparkSQL,而SparkStreaming是不能开启的,因为他会出现数据丢失现象)

    1.为什么要开启动态资源分配?

    ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor
    个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在
    Yarn上运⾏。Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏。所有任务执⾏完后,
    executor被杀死,应⽤结束。在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有着
    资源不释放。很显然,这在任务量⼩且显示指定⼤量executor的情况下会很容易造成资源浪费

    你开了50个executor 但是实际运行的只有30个,就会产生20个空转的现象,但是当我们开启了动态资源分配后,你依然是提交了50个executor,运行依然是30个,这样子下来依旧是闲置了20个,但是没关系他会在15s之后判定闲置executor,对其进行回收

    provider类路径

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  • 物理内存分配方案: 连续分配存储管理 分页存储管理 分段存储管理 段页式存储管理 可分为2大类:连续分配(1)和离散分配(2,3,4)。 二、动态内存分配 2.1 数据结构 空闲分区表(二维表):系统...

     

    日期:2019/5/4

    关键词:操作系统笔记;内存管理;连续分配

     

    一、概述

    物理内存分配方案:

    • 连续分配存储管理
    • 分页存储管理
    • 分段存储管理
    • 段页式存储管理

    可分为2大类:连续分配(1)和离散分配(2,3,4)。

    二、动态内存分配

    2.1 数据结构

    • 空闲分区表(二维表):在系统中设置一张空闲分区表,用于记录每个空闲分区的情况。每个 空闲分区占一个表目,表目中包括分区序号、分 区始址及分区的大小等数据项。
    • 空闲分区链(链表)

    2.2 分配与回收操作

    • 内存分配

      u.size:请求分区的大小。

      m.size:每个空闲分区的大小。

      size:事先规定不再切割的剩余分区大小。

      注:m.size – u.size <= size?

    • 内存回收

    ...

    ...

    ...

    ...

    F1

    非空闲

    F1

    非空闲

    回收区

    回收区

    回收区

    回收区

    非空闲

    F2

    F2

    非空闲

    ...

    ...

    ...

    ....

    1

    2

    3

    4

    四种情况:

    1. 向前合并:与插入点的前一个空闲分区 F1相邻接,不必为回收分区分配新表项,而只需修改其前一分区 F1的大小。

    2. 向后合并:与插入点的后一空闲分区 F2相邻接,用回收区的首址作为新空闲区的首址,大小为两者之和。

    3. 前后合并:回收区同时与插入点的前、后两个分区邻接,此时将三个分区合并, 使用 F1的表项和 F1的首址,取消 F2的表项,大小为三者之和。

    4. 回收区既不与 F1邻接,又不与 F2邻接。这时应为回收区单独建立一新表项,填写 回收区的首址和大小,并根据其首址插入到空闲链中的适当位置。

    2.2 分配算法——基于顺序搜索

    • 首次适应算法(First Fit)

      空闲分区以地址递增的次序链接,分配时,从链首开始顺序查找,找到后,再按照作业的大小,从该分区中划出一块内存空间分配给请求者,余下的空闲分区仍留在空闲链中。

      优点:高地址区存在大的空闲区。

      缺点:低址部分留下许多无用留碎片(因为不断被划分),而每次查找又都从低址部分开始,增加了查找开销。

    • 循环首次适应算法(Next Fit)

      从上次找到的空闲分区的下一个开始查找。

      优点:该算法能使内存中的空闲分区分布比较均匀,从而减少查找空闲分区的时间。

      缺点:缺少大的空闲区。

    • 最佳适应算法(Best Fit)

      空闲分区按其从小到大的顺序链接。顺链找第一个满足要求的空闲区。(即所有满足条件的空闲分区中最小的那个)

      缺点:分配后,切割下来的剩余部分总是最小的,产生很多难以利用的碎片。

    • 最坏适应算法(Worst Fit)

      所有满足条件的空闲分区中最大的那个。(实际上就是所有空闲分区中最大的那个)

    2.3 分配算法——基于索引搜索

    • 快速适应算法(Quick Fit)
    • 哈希算法
    • 伙伴系统(Buddy System)

    固定分区如果分区大小与进程大小很不匹配,利用率低下;动态分区维护复杂;伙伴系统是一种折中的方案。

    Unix存储分配就采用改进后的伙伴系统。

    口诀:大于一半拿整个,小于一半拿一半。

    算法示例:

    三、可重定位分区分配

    妈蛋,这里就是把动态内存分配中产生的"空洞"压缩。课本讲得跟shit一样。

    转载于:https://www.cnblogs.com/sinkinben/p/10827827.html

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  • 有何作用进程的运行原理 - 指令逻辑地址VS物理地址内存管理内存保护内存覆盖内存交换技术内存分配单一连续分配固定分区分配动态分区分配动态分配算法 什么是内存?有何作用 内存是用于存放数据的硬件。程序执行前需要...

    什么是内存?有何作用

    内存是用于存放数据的硬件。程序执行前需要先放到内存中才能被CPU处理。

    在多道程序环境下,系统中会有多个程序并发执行,也就是说会有多个程序的数据需要同时放到内存中。那么,如何区分各个程序的数据是放在什么地方的呢?

    方案:给内存的存储单元编地址

    在这里插入图片描述
    值得注意的就是每个计算机的位数不同, 有16位, 32位, 那么每个地址对应的存储空间是不一样的, 而且CPU一次处理指令的位数也是不一样的

    进程的运行原理 - 指令

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可见,我们写的代码要翻译成CPu能识别的指令。这些指令会告诉cPU应该去内存的哪个地址存/取数据,这个数据应该做什么样的处理。在这个例子中,指令中直接给出了变量x的实际存放地址(物理地址)但实际在生成机器指令的时候并不知道该进程的数据会被放到什么位置。所以编译生成的指令中一般是使用逻辑地址(相对地址)

    逻辑地址VS物理地址

    宿舍四个人一起出去旅行,四个人的学号尾号分别是0、1、2、3。
    住酒店时酒店给你们安排了4个房号相连的房间。
    四个人按学号递增次序入住房间。
    比如0、1、2、3号同学分别入住了5、6、7、8号房间。
    四个人的编号0、1、2、3其实是一个“相对位置”,而各自入住的房间号是一个“绝对位置”。
    只要知道О号同学住的是房号为N的房间,那么M号同学的房号一定是N+M。
    也就是说,只要知道各个同学的“相对位置”和“起始房号”,就一定可以算出所有同学的“绝对位置”

    指令中的地址也可以采用这种思想。编译时产生的指令只关心“相对地址”,实际放入内存中时再想办法根据起始位置得到“绝对地址”

    Eg:编译时只需确定变量x存放的相对地址是100(也就是说相对于进程在内存中的起始地址而言的地址)。CPU想要找到x在内存中的实际存放位置,只需要用进程的起始地址+100即可。

    相对地址又称逻辑地址,绝对地址又称物理地址。

    内存管理

    操作系统作为系统资源的管理者,当然也需要对内存进行管理,要管些什么呢?

    1.操作系统负责内存空间的分配与回收
    2.操作系统需要提供某种技术从逻辑上对内存空间进行扩充
    3.操作系统需要提供地址转换功能,负责程序的逻辑地址与物理地址的转换
    4.操作系统需要提供内存保护功能。保证各进程在各自存储空间内运行,互不干扰

    内存保护

    内存保护可采取两种方法:
    方法一:在CPu中设置一对上、下限寄存器,存放进程的上、下限地址。进程的指令要访问某个地址时,CPu检查是否越界。
    在这里插入图片描述
    方法二:采用重定位寄存器(又称基址寄存器)和界地址寄存器(又称限长寄存器)进行越界检查。重定位寄存器中存放的是进程的起始物理地址。界地址寄存器中存放的是进程的最大逻辑地址。
    在这里插入图片描述

    内存覆盖

    早期的计算机内存很小,比如IBM推出的第一台PC机最大只支持1MB大小的内存。因此经常会出现内存大小不够的情况。
    在这里插入图片描述

    后来人们引入了覆盖技术,用来解决“程序大小超过物理内存总和”的问题

    覆盖技术的思想:将程序分为多个段(多个模块)。常用的段常驻内存,不常用的段在需要时调入内存。内存中分为一个“固定区”和若干个“覆盖区”。

    需要常驻内存的段放在“固定区”中,调入后就不再调出(除非运行结束)
    不常用的段放在“覆盖区”,需要用到时调入内存,用不到时调出内存
    在这里插入图片描述
    必须由程序员声明覆盖结构,操作系统完成自动覆盖。缺点:对用户不透明,增加了用户编程负担。覆盖技术只用于早期的操作系统中,现在已成为历史。

    内存交换技术

    交换(对换)技术的设计思想:内存空间紧张时,系统将内存中某些进程暂时换出外存,把外存中某些已具备运行条件的进程换入内存(进程在内存与磁盘间动态调度)
    暂时换出外存等待的进程状态为挂起状态(挂起态,suspend)
    挂起态又可以进一步细分为就绪挂起、阻塞挂起两种状态
    在这里插入图片描述
    交换(对换)技术的设计思想:内存空间紧张时,系统将内存中某些进程暂时换出外存,把外存中某些已具备运行条件的进程换入内存(进程在内存与磁盘间动态调度)

    但又会有以下问题

    1.应该在外存(磁盘)的什么位置保存被换出的进程?
    2.什么时候应该交换?
    3.应该换出哪些进程?

    在这里插入图片描述

    1.具有对换功能的操作系统中,通常把磁盘空间分为文件区和对换区两部分

    文件区主要用于存放文件,主要追求存储空间的利用率,因此对文件区空间的管理采用离散分配方式;对换区空间只占磁盘空间的小部分,被换出的进程数据就存放在对换区。由于对换的速度直接影响到系统的整体速度,因此对换区空间的管理主要追求换入换出速度,因此通常对换区采用连续分配方式。总之,对换区的I/o速度比文件区的更快。

    2.交换通常在许多进程运行且内存吃紧时进行,而系统负荷降低就暂停。例如:在发现许多进程运行时经常发生缺页,就说明内存紧张,此时可以换出一些进程;如果缺页率明显下降,就可以暂停换出。
    3. 可优先换出阻塞进程;可换出优先级低的进程;为了防止优先级低的进程在被调入内存后很快又被换出,有的系统还会考虑进程在内存的驻留时间…
    (注意:PCB会常驻内存,不会被换出外存)

    内存分配

    单一连续分配

    在单一连续分配方式中,内存被分为系统区和用户区。系统区通常位于内存的低地址部分,用于存放操作系统相关数据;用户区用于存放用户进程相关数据。

    内存中只能有一道用户程序,用户程序独占整个用户区空间。

    优点:实现简单;无外部碎片;可以采用覆盖技术扩充内存;不一定需要采取内存保护(eg:早期的PC操作系统MS-DOS) 。

    缺点:只能用于单用户、单任务的操作系统中;有内部碎片;存储器利用率极低。
    在这里插入图片描述

    固定分区分配

    20世纪6o年代出现了支持多道程序的系统,为了能在内存中装入多道程序,且这些程序之间又不会相互干扰,于是将整个用户空间划分为若干个固定大小的分区,在每个分区中只装入一道作业,这样就形成了最早的、最简单的一种可运行多道程序的内存管理方式。

    固定分区分配

    1. 分区大小相等
    2. 分区大小不等

    分区大小相等:缺乏灵活性,但是很适合用于用一台计算机控制多个相同对象的场合(比如:钢铁厂有n个相同的炼钢炉,就可把内存分为n个大小相等的区域存放n个炼钢炉控制程序)
    分区大小不等:增加了灵活性,可以满足不同大小的进程需求。根据常在系统中运行的作业大小情况进行划分(比如:划分多个小分区、适量中等分区、少量大分区)
    在这里插入图片描述
    优点:实现简单,无外部碎片。
    缺点: a.当用户程序太大时,可能所有的分区都不能满足需求,此时不得不采用覆盖技术来解决,但这又会降低性能;
    b.会产生内部碎片,内存利用率低。

    动态分区分配

    动态分区分配又称为可变分区分配。这种分配方式不会预先划分内存分区,而是在进程装入内存时,根据进程的大小动态地建立分区,并使分区的大小正好适合进程的需要。因此系统分区的大小和数目是可变的。
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    动态分区分配没有内部碎片,但是有外部碎片。
    内部碎片,分配给某进程的内存区域中,如果有些部分没有用上。
    外部碎片,是指内存中的某些空闲分区由于太小而难以利用。
    如果内存中空闲空间的总和本来可以满足某进程的要求,但由于进程需要的是一整块连续的内存空间,因此这些“碎片”不能满足进程的需求。

    可以通过紧凑(拼凑,Compaction)技术来解决外部碎片。

    动态分配算法

    首次适应算法
    算法思想:每次都从低地址开始查找,找到第一个能满足大小的空闲分区。
    如何实现:空闲分区以地址递增的次序排列。每次分配内存时顺序查找空闲分区链(或空闲分区表),找到大小能满足要求的第一个空闲分区。
    优点:实现简单
    缺点:会有内存碎片化问题, 而且每次找到合适位置效率低

    最佳适应算法
    算法思想:由于动态分区分配是一种连续分配方式,为各进程分配的空间必须是连续的一整片区域。
    因此为了保证当“大进程”到来时能有连续的大片空间,可以尽可能多地留下大片的空闲区,即,优先使用更小的空闲区。
    如何实现:空闲分区按容量递增次序链接。每次分配内存时顺序查找空闲分区链(或空闲分区表),找到大小能满足要求的第一个空闲分区。
    在这里插入图片描述
    缺点:每次都选最小的分区进行分配,会留下越来越多的、很小的、难以利用的内存块。因此这种方法会产生很多的外部碎片。

    最坏适应算法
    又称最大适应算法(Largest Fit)
    算法思想:为了解决最佳适应算法的问题――即留下太多难以利用的小碎片,可以在每次分配时优先使用最大的连续空闲区,这样分配后剩余的空闲区就不会太小,更方便使用。
    如何实现:空闲分区按容量递减次序链接。每次分配内存时顺序查找空闲分区链(或空闲分区表),找到大小能满足要求的第一个空闲分区。

    缺点:每次都选最大的分区进行分配,虽然可以让分配后留下的空闲区更大,更可用,但是这种方式会导致较大的连续空闲区被迅速用完。如果之后有“大进程”到达,就没有内存分区可用了。

    邻近适应算法
    算法思想:首次适应算法每次都从链头开始查找的。这可能会导致低地址部分出现很多小的空闲分区,而每次分配查找时,都要经过这些分区,因此也增加了查找的开销。如果每次都从上次查找结束的位置开始检索,就能解决上述问题。
    如何实现:空闲分区以地址递增的顺序排列(可排成一个循环链表)。每次分配内存时从上次查找结束的位置开始查找空闲分区链(或空闲分区表),找到大小能满足要求的第一个空闲分区。

    在这里插入图片描述
    首次适应算法每次都要从头查找,每次都需要检索低地址的小分区。但是这种规则也决定了当低地址部分有更小的分区可以满足需求时,会更有可能用到低地址部分的小分区,也会更有可能把高地址部分的大分区保留下来(最佳适应算法的优点)

    邻近适应算法的规则可能会导致无论低地址、高地址部分的空闲分区都有相同的概率被使用,也就导致了高地址部分的大分区更可能被使用,划分为小分区,最后导致无大分区可用(最大适应算法的缺点)综合来看,四种算法中,首次适应算法的效果反而更好

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在动态分区分配方案中