年前去过上海掌门集团（做无线wifi万能钥匙的那一家）和百度面试过一次，前者问了linux下gcc的malloc函数如何分配内存的，后者在二面时通过一个链表的数据结构也间接地问到了这个问题。我面试的职位是后台C++开发。 且不说面试会可能会遇到这个问题，我们很多服务器程序在长周期或者大量访问的情况后会变得反应迟钝，排查原因发现占用内存会随着请求数量的增多不规律而且不正常地增长，和内存泄漏一样。如果使用valgrind这样的内存泄露工具排查却发现并无内存泄露，其根本原因是内存碎片造成的。这也是我们在开发高性
Rust 是 Mozilla 基金会的一个雄心勃勃的项目，号称是 C 语言和 C++ 的继任者。一直以来，C/C++ 中的一些基本问题都没能得到解决，比如分段错误、手动内存管理、内存泄漏风险和不可预测的编译器行为。Rust 的诞生就是为了解决这些问题，并提高安全性和性能。
Memory Manager(译为内存管理器)是 kubelet 内部的一个组件，旨在为 Guaranteed QoS 类型 pod 提供保证内存(和大页内存)分配功能，该特性提供了几种分配策略：
进程调度器是Linux内核中最重要的子系统。其目的是控制对计算机CPU的访问。这不仅包括用户进程的访问，还包括其他内核子系统的访问。
对于软件开发人员而言，了解内存管理很重要。随着Python在软件开发中得到广泛使用，编写高效的Python代码通常意味着需要编写内存高效使用的代码。随着大数据的使用越来越广泛，内存管理的重要性不容忽视。无效的内存管理会导致应用程序和服务器端组件运行缓慢。内存泄漏通常会导致花费大量时间进行测试和调试，它还会严重破坏数据处理并引起并发处理问题。
随着LLMs在自主Agent领域的应用日益增多，如何高效管理和调度这些Agent成为一项重要挑战。为此，「本文创新性的提出一个基于大模型的操作系统架构：AIOS」，该架构将LLM作为操作系统的“大脑”，优化Agent请求的调度，支持上下文切换，实现并发执行，并提供工具服务和访问控制，结果表明了AIOS在多Agent并行执行时的可靠性，展示了其在改善资源利用和提升Agent性能方面的潜力。
Oracle Linux 8.0 发布了，更新包中包括基础 BaseOS 和 Application Streams，其中 BaseOS 提供运行环境的用户空间，Application Streams 提供了一系列以往分发在软件集中的应用，以及可在用户空间内运行的其它产品和程序。
iOS的系统架构分为四个层次：核心操作系统层(CoreOS layer)、核心服务层(Core Services layer)、媒体层(Medialayer)和可触摸层(Cocoa Touch layer)。图1-1展示了Mac OS X和iOS系统架构层次的一个对比。
但凡初次接触MongoDB的人，无不惊讶于它对内存的贪得无厌，至于个中缘由，我先讲讲Linux是如何管理内存的，再说说MongoDB是如何使用内存的，答案自然就清楚了。
墨墨导读：本文出自墨天轮“每日一练”专栏，此专栏已连更84天，欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达)，本文主要描述的是实例优化中内存ASMM管理方式
最近在学习.NET的并行计算技术，学到一个服务器NUMA架构，NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行，也是高性能的解决方案，在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会，AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱，英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比，至强5500采用了非一致性存储结构（NUMA），它在一块芯片上增加了向内存控制器的并行化访问路径增加非统一内存访问。可以看这篇文章
本文是“Linux内核分析”系列文章的第一篇，会以内核的核心功能为出发点，描述Linux内核的整体架构，以及架构之下主要的软件子系统。之后，会介绍Linux内核源文件的目录结构，并和各个软件子系统对应。
Rocky Linux 8.4 现已正式发布。Rocky Linux 是一个社区版的企业操作系统，旨在与 Red Hat Enterprise Linux 8.4 实现 100% 的 bug-for-bug 兼容。官方表示，由于这是 Rocky Linux 的第一个版本，所以发布说明只反映了各版本之间上游功能的变化。且不支持从 Rocky Linux 8.3 RC1、Rocky Linux 8.4 RC1 或任何其他候选版本迁移到 Rocky Linux 8.4。
管理内存的基本问题是知道什么时候保留它包含的数据，什么时候丢弃它，以便可以重用内存。这听起来很容易，但实际上是一个难题，它本身就是整个研究领域。在理想的世界中，大多数程序员都不必担心内存管理问题。不幸的是，在手动和自动内存管理中，不良的内存管理实践可以通过多种方式影响程序的健壮性和速度。
作为 2021 年的首个版本， Kubernetes v1.21 们带来了众多很棒的特性，共计 51 项特性变更，其中 13 项升级到 Stable， 16 项目升级到 Beta，20 项成为 alpha，以及 2 项将被废弃。我们一起来看看我认为比较重要的一些内容。
require是无条件包含，也就是如果一个流程里加入require，无论条件成立与否都会先执行require，当文件不存在或者无法打开的时候，会提示错误，并且会终止程序执行
pkg/kubelet/cm 目录是 Kubernetes 源代码中的一个目录，包含了 kubelet 组件中的 ConfigMap 相关代码。
当我们进行微批处理(mini-batch)时，虽然能减少计算浪费并以更灵活的方式批处理请求，但由于GPU内存容量的限制（特别是存储 KV 缓存的空间），仍然限制了可以一起批处理的请求数量，这意味着服务系统的吞吐量受到内存的限制。具体的内存管理挑战有如下三个方面:
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示
Wasm的进展将帮助我们构建更好、更安全、更具可移植性的应用程序，充分享受真正共享函数的好处。
一说到关系型数据库，我总感觉缺了点什么。如果你尝试透过“关系型数据库是如何运作的”的关键词句来进行搜索，其搜索结果是少量的而且内容是简短的。难道说是由于它已经太老旧而已经不再流行吗？
因业务需要，过去一年从熟悉的Android开发开始涉及嵌入式Linux开发，编程语言也从Java/Kotlin变成难上手的C++，这里面其实有很多差异点，特此整理本文来详细对比这两者开发的异同，便于对嵌入式Linux开发感兴趣的同学一些参考。
试着从JVM的内存管理原理的角度来谈一下静态方法和静态属性的问题，不对的地方请指正。 (joezheng123.javaeye.com/blog/264695)
近日，Stackoverflow 发布了“2022 开发者调查报告”。此次报告共有来自 180 个国家 / 地区的超 70000 名开发人员参与了调查。
大屏展示的可视化平台以交互性图像显示技术为核心，结合各业务流程、指标体系的信息化建设成果，实现了对生产与经营信息全方位集中监控和多角度的全景式信息展示，为创建高效企业管控提供了载体。
当我们在使用高级语言创建一个数组的时候，实际上是将这个指令传达了给操作系统里面的内存管理器（Memory Manager），内存管理器在收到指令后会在内存中分配一块相应大小的连续存储空间给这个数组。 例如，当想创建一个大小为 5 的数组时，内存管理器有可能会从 0x80000000 这个地址开始分配一个连续的内存块给我们，我们便可以操作这个数组了，如下图所示。
作者 | Sergio De Simone 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 Kotlin Multiplatform Mobile 由 JetBrains 创建，支持使用 Kotlin 从单个代码库创建具有原生 UI 的 iOS 和 Android 应用。Kotlin Multiplatform Mobile 已经退出实验阶段，进入 Beta 测试。 Kotlin Multiplatform Mobile 是一个用于 iOS 和 Android 应用开发的 SDK，它让你可以将网络、数据存储和分
声明：本文翻译自Conceptual Architecture of the Linux Kernel
1、内核分类 内核（Kernel）在计算机科学中是操作系统最基本的部分，主要负责管理系统资源。 中文版维基百科上将内核分为四大类： 单内核（宏内核）； 微内核； 混合内核； 外内核。 宏内核 宏内核（Monolithic kernel），是个很大的进程。它的内部又能够被分为若干模块（或是层次或其他）。但是在运行的时候，它是个单独的二进制大映象。其模块间的通讯是通过直接调用其他模块中的函数实现的，而不是消息传递。 宏内核结构在硬件之上定义了一个高阶的抽象界面，应用一组原语(或者叫系统调用)来实现操作系统的
PHP 是解释型语言，其执行过程需先编译成中间代码，再经由特定的虚拟机，翻译成特定的指令被执行。其执行过程如下：
《Spark Core源码精读计划3 | SparkContext辅助属性及后初始化》
我们用两篇文章的时间搞清楚了Spark存储中的“块”到底是怎么一回事，接下来我们就可以放心来看Spark Core存储子系统的细节了。前面已经提到过，Spark会同时利用内存和外存，尤其是积极地利用内存作为存储媒介。这点与传统分布式计算框架（如Hadoop MapReduce）的“内存仅用于计算，外存仅用于存储”的方式是非常不同的，同时也是Spark高效设计哲学的体现。接下来一段时间内，我们先研究Spark存储中的内存部分，再研究磁盘（外存）部分。
在「SparkContext.scala」 中创建，老版本参数中还有actorsystem
所讨论的“内存”主要指(静态)数据区、堆区和栈区空间。数据区内存在程序编译时分配，该内存的生存期为程序的整个运行期间，如全局变量和static关键字所声明的静态变量。函数执行时在栈上开辟局部自动变量的储存空间，执行结束时自动释放栈区内存。堆区内存亦称动态内存，由程序在运行时调用malloc/calloc/realloc等库函数申请，并由使用者显式地调用free库函数释放。堆内存比栈内存分配容量更大，生存期由使用者决定，故非常灵活。然而，堆内存使用时很容易出现内存泄露、内存越界和重复释放等严重问题。 一、 数
由于我们的客户端的元素和资源比较多，cocos框架的各种库质量参差不齐，导致了有些地方加载速度实在很慢。并且没有一个统一的内存管理机制导致了整个内存占用不太好控制。
一、 内存在PHP中，填充一个字符串变量相当简单，这只需要一个语句＜?php $str = hePHP 强烈推介IDEA2020.2破解激活，I
本文是来自FOSDEM 2020 Real Time Communications devroom的演讲，演讲者是Liviu Chircu，Rǎzvan Crainea和Peter Lemenkov，题目是“Reach for the Clouds With OpenSIPS 3.0：A major release focused on the DevOps mindset”。
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅<CDP中的运营数据库>,<运营数据库系列之可访问性>。
众所周知，Spark 它是专门为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，因此Spark它在数据的挖掘等领域便有着非常广泛的应用，而从现阶段来讲的话它也已经形成了一个高速发展并且应用相当广泛的生态系统了。所以，今天这篇文章便要为大家做一个Spark入门基础的简单介绍，满满干货，请不要错过。
进行硬件初始化、POST（Power-On Self-Test）自检，检查设备的可用性。
本文为读者提供MariaDB和MySQL的深入见解。分析两者并讨论它们之间的差异。还有一部分内容阐述为什么MySQL用户应该切换到MariaDB。
无界数据是持续产生的数据，所以必须持续的处理无界数据流。因为输入是无限的，没有终止时间。处理无界数据通常要求以特定顺序获取，以便判断事件是否完整、有无遗漏。
过去，我们浏览静态网站时无须过多关注内存管理，因为加载新页面时，之前的页面信息会从内存中删除。 然而，随着单页Web应用（SPA）的兴起，应用程序消耗的内存越来越多，这不仅会降低浏览器性能，甚至会导致浏览器卡死。因此，在编码实践中，开发人员需要更加关注与内存相关的内容。因此，小编今天将为大家介绍JavaScript内存泄漏的编程模式，并提供一些内存管理的改进方法。
我们可以在文章的开始就列出一个列表，列出可能影响Linux操作系统性能的一些调优参数，但这样做其实并没有什么价值。因为性能调优是一个非常困难的任务，它要求对硬件、操作系统、和应用都有着相当深入的了解。如果性能调优非常简单的话，那些我们要列出的调优参数早就写入硬件的微码或者操作系统中了，我们就没有必要再继续读这篇文章了。正如下图所示，服务器的性能受到很多因素的影响。
new、delete 和 placement new 是 C++ 中的内存管理操作符。
在上一篇文章的最后，我们阅读了内存管理器MemoryManager抽象类的源码，并且提到它有两种实现：静态内存管理器StaticMemoryManager、统一内存管理器UnifiedMemoryManager。其中，StaticMemoryManager是随着Spark诞生就存在的，UnifiedMemoryManager则是从Spark 1.6版本开始服役，并且后者是目前Spark Core中的默认内存管理器，前者已经标记为过时。虽然StaticMemoryManager已经不怎么用了，但它的逻辑相对简单，适合用来开胃，本文先来研究它。看官也可以先复习一下上篇文章关于MemoryManager的部分。
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