跨线程的内存分配和释放是指在多线程编程中,一个线程分配或释放另一个线程所使用的内存。这种操作需要谨慎处理,因为它可能导致内存泄漏、数据竞争和死锁等问题。
在跨线程的内存分配和释放中,通常采用以下方法:
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Loom 是一个用于测试并发代码的工具。Loom 会运行多次用例,同时会枚举在多线程环境下可能遇到的行为,并验证内存访问、内存分配和释放是否正确。
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论文中出现了一些名词,如果不了解其内涵,可能很难对论文的一些关键设计点理解到位,因此这里对相关概念和背景做了一些铺垫。
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以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。
最近一个读者问我:程序君,我是一个经常被你黑的phper,我想学一门新的语言,做服务器开发,看你好像用过好多语言,能推荐一个么?最好是开发效率高,支持并发,性能又好的。 看了这留言,程序君满脸黑线。真是冤枉啊,我和你萍水相逢,何来经常黑你?我只是偶尔调侃一下PHP而已,不敢黑任何一个phper,更不敢黑这「世界上最好的语言」呢。:) 言归正传。推荐一个开发效率高,并行性能好的语言/框架做服务器开发,这个问题有点太宽泛了:nodejs,go,elixir(erlang/otp),clojure,tornado
🌊2.1 std::async(异步执行) 到 future get 直接调用会如何抛异常
在开发微信看一看期间,为了进行耗时优化,基础库这层按照惯例使用tcmalloc替代glibc标配的ptmalloc做优化,CPU消耗和耗时确实有所降低。但在晚上高峰时期,在CPU刚刚超过50%之后却出现了指数上升,服务在几分钟之内不可用。最终定位到是tcmalloc在内存分配的时候使用自旋锁,在锁冲突严重的时候导致CPU飙升。为了弄清楚tcmalloc到底做了什么,仔细了解各种内存管理库迫在眉睫。
内存管理是指操作系统或编程语言运行时环境对计算机系统中的内存资源进行分配、使用和回收的过程。其主要目标是有效地管理内存资源,以提供给程序足够的内存空间来存储和执行程序所需的数据和指令。内存管理的作用包括:
最近看了glibc的ptmaoolc,Goolge的tcmalloc和jemalloc,顺便做了一点记录。可能有些地方理解地不太对,如有发现还请大神指出。
arena.go文件实现了Go语言的堆内存管理器,它提供了跨平台的内存分配和回收服务。目的是管理堆内存区域,以保证高效、可扩展、可配置和可靠的使用。arena.go中的代码实现了跨平台内存管理器对应的核心功能,包括内存分配、内存回收、内存对齐、内存复制、内存对齐以及并发的分配和回收操作。
池化是一个抽象概念,这里主要了解一下Memory Pooling。C# 池化(Pooling)是一种内存管理技术,旨在提高性能和降低资源消耗。它涵盖多个方面,包括对象池、内存池和连接池等。池化技术在C#中广泛用于优化性能和资源利用率,特别是在需要频繁创建和销毁对象、分配内存或管理连接的应用程序中。
在C#中,数组是一种常见的数据结构,用于存储一系列相同类型的元素。在使用数组时,一个关键的方面是内存管理。当我们创建数组时,系统需要分配一块内存来存储数组元素,并在数组不再需要时释放这些内存,以避免内存泄漏和提高系统资源利用率。然而,频繁的数组创建和销毁操作可能导致内存碎片化,降低程序的性能。为了解决这个问题,C#引入了ArrayPool类,它允许我们更有效地管理数组的内存。 ArrayPool是.NET Framework中的一个工具类,用于更有效地管理数组的内存分配和释放。它的主要目的是减少由于频繁创建和销毁数组而导致的性能损失。通过ArrayPool,我们可以重复使用已分配的数组,而不是不断地创建新的数组。这样一来,我们可以避免在堆上频繁分配小块内存,减少GC的负担,提高程序性能。
作为C/C++开发人员,内存泄漏是最容易遇到的问题之一,这是由C/C++语言的特性引起的。C/C++语言与其他语言不同,需要开发者去申请和释放内存,即需要开发者去管理内存,如果内存使用不当,就容易造成段错误(segment fault)或者内存泄漏(memory leak)。
大家好,我是雨乐! 在之前的文章中,我们分析了glibc内存管理相关的内容,里面的是不是逻辑复杂😁,毕竟咱们用几十行代码完成的功能,glibc要用上百乃至上千行代码来实现,毕竟它的受众太多了,需要考虑跨平台,各种边界条件等。 其实,glibc的内存分配库ptmalloc也可以看做是一个内存池,出于性能考虑,每次内存申请都是先从ptmalloc中进行分配,如果没有合适的则通过系统分配函数进行申请;在释放的时候,也是将被释放内存先方式内存池中,内存池根据一定的策略,来决定是否进行shrink以归还OS。 那么
TCMalloc 是 Google 开发的内存分配器,在不少项目中都有使用,例如在 Golang 中就使用了类似的算法进行内存分配。它具有现代化内存分配器的基本特征:对抗内存碎片、在多核处理器能够 scale。据称,它的内存分配速度是 glibc2.3 中实现的 malloc的数倍。
本文分为三个等级自顶向下地分析了glibc中内存分配与回收的过程。本文不过度关注细节,因此只是分别从arena层次、bin层次、chunk层次进行图解,而不涉及有关指针的具体操作。
最近网上出现一个美团面试题:“一个线程OOM后,其他线程还能运行吗?”。我看网上出现了很多不靠谱的答案。这道题其实很有难度,涉及的知识点有jvm内存分配、作用域、gc等,不是简单的是与否的问题。
Tip:以前发布的《内存管理和资源释放》该篇文章在发布时,因为文章同步时,出现内容和文章不符的问题,因此在这里更正。
C#对象池示例代码: 以下是一个简单的C#对象池示例,用于管理字符串对象。注意,这只是一个示例,实际应用中可以根据需要自定义更复杂的对象池。
发现配置的4G堆内内存,但是实际使用的物理内存高达7G,确实有点不正常,JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=128m -XX:InitialCodeCacheSize=128m, -Xss512k -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”,但是使用的虚拟内存和物理内存使用情况如下:
利用默认的内存管理函数new/delete或malloc/free在堆上分配和释放内存会有一些额外的开销。
进程启动后,在 jemalloc 载入的时候会调用 jemalloc_constructor 执行一些初始化操作。这里利用了编译器的一些特殊支持,让函数在库加载的时候就执行了,有兴趣的可以根据代码看看 jemalloc_constructor 做了些什么。
Netty 的内存规格分类以及内存管理的核心组件,今天我们继续介绍 Netty 内存分配与回收的实现原理。有了上节课的基础,相信接下来的学习过程会事半功倍。
在项目迁移到Spring Boot之后,发生内存使用量过高的问题。本文介绍了整个排查过程以及使用到的工具,也非常适用于其他堆外内存排查。
对于C/C++来说,内存泄漏问题一直是个很让人头痛的问题,因为对于没有GC的语言,内存泄漏的概率要比有GC的语言大得多,同时,一旦发生问题,也严重的多,而且,内存泄漏的排查往往十分困难。对于内存泄漏,维基百科的定义是:在计算机科学中,内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存。内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存的控制,从而造成了内存的浪费。内存泄漏的原因通常情况下只能由程序源代码分析出来。如果一个程序存在内存泄
内存管理是一个系统基本组成部分,FreeRTOS 中大量使用到了内存管理,比如创建任务、信号量、队列等会自动从堆中申请内存。用户应用层代码也可以 FreeRTOS 提供的内存管理函数来申请和释放内存,本文学习一下 FreeRTOS 自带的内存管理。
本期内容比较硬核,非常全面,涉及到了设计思想到实现原理以及源码,并且还给出了相应的日志以及监控方式,如果有不清楚或者有疑问的地方,欢迎留言。
摘要: 原创出处 https://www.jianshu.com/p/4856bd30dd56 「占小狼」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
前面断断续续的写了3篇关于Go语言内存分配器的文章,分别是Go语言内存分配器设计、Go语言内存分配器-FixAlloc、Go语言内存分配器-MSpan,这3篇主要是本文的前戏,其实所有的内容本可以在一
TCMalloc作为Go语言内存管理的核心算法,是理解和掌握Go的内存管理非常重要的一步,本章主要介绍TCMalloc的是什么样子的。
为了更好地实现对项目的管理,我们将组内一个项目迁移到MDP框架(基于Spring Boot),随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因,发现配置了4G堆内内存,但是实际使用的物理内存竟然高达7G,确实不正常。JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=128m -XX:InitialCodeCacheSize=128m, -Xss512k -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”,实际使用的物理内存如下图所示:
作者 | Kornel 译者 | Sambodhi 策划 | 赵钰莹 本文最初发表于原作者个人博客,经原作者 Kornel 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。 使用 Rust 语言编写的程序,其运行时速度和内存使用情况应该和用 C 语言编写的程序相差不大,但是,由于这些语言的整体编程风格不同,所以它们的速度很难一概而论。本文总结了 Rust 和 C 有何相同之处,以及什么情况 C 更快,什么情况 Rust 更快。 声明:本文并非一个客观的基准,只是揭示了这些语言无可争辩的事实。这两种语言理论上能够实现什么
最近踩坑发现QString实现和std::string实现机制略有不同,了解其内存模型对于使用QString和std::string和后续的bugfix都有很大的帮助,现记录分享如下。
看了下面所有的回答,要么是没有回答到点上,要么是回答不够深入,所以,借助本文,深入讲解C/C++内存管理。
C语言提供了动态内存管理功能, 在C语言中, 程序员可以使用 malloc() 和 free() 函数显式的分配和释放内存. 关于 malloc() 和free() 函数, C语言标准只是规定了它们需要实现的功能, 而没有对实现方式有什么限制, 这多少让那些追根究底的人感到有些许迷茫, 比如对于 free() 函数, 它规定一旦一个内存区域被释放掉, 那么就不应该再对其进行任何引用, 任何对释放区域的引用都会导致不可预知的后果 (unperdictable effects). 那么, 到底是什么样的不可预知后果呢? 这完全取决于内存分配器(memory allocator)使用的算法. 这篇文章试图对 Linux glibc 提供的 allocator 的工作方式进行一些描述, 并希望可以解答上述类似的问题. 虽然这里的描述局限于特定的平台, 但一般的事实是, 相同功能的软件基本上都会采用相似的技术. 这里所描述的原理也许在别的环境下会仍然有效. 另外还要强调的一点是, 本文只是侧重于一般原理的描述, 而不会过分纠缠于细节, 如果需要特定的细节知识, 请参考特定 allocator 的源代码. 最后, 本文描述的硬件平台是 Intel 80x86, 其中涉及的有些原理和数据可能是平台相关的.
我把整个核心代码的逻辑给抽象绘制出了这个内存布局图,它基本展示了Go语言内存分配器的整体结构以及部分细节(这结构图应该同样适用于tcmalloc)。从此结构图来看,内存分配器还是有一点小复杂的,但根据具体的逻辑层次可以拆成三个大模块——cache,central,heap,然后一个一个的模块分析下去,逻辑就显得特别清晰明了了。位于结构图最下边的Cache就是cache模块部分;central模块对应深蓝色部分的MCentral,central模块的逻辑结构很简单,所以结构图就没有详细的绘制了;Heap是结构图中的核心结构,对应heap模块,也可以看出来central是直接被Heap管理起来的,属于Heap的子模块。
C++ 中 malloc 和 new 都能开辟内存,这篇文章介绍了 C++ 中 malloc 和 new 开辟新内存的区别。
当初在开发的时候,发现DragonOS存在一些内存泄漏的问题,但是不清楚到底哪里产生了泄漏,也不清楚内核的内存分配过程。为了定位内存泄漏的问题,以及观测一些可能存在的性能问题,就实现了这个MMLog的组件,把每一次内存分配和释放都打到日志里面去,同时希望能在Linux下面启动一个监视器,去监控DragonOS虚拟机内的内存分配情况。
在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配。当在一段代码块中定义一个变量时,Java就在栈中为这个变量分配内存空间,当超过变量的作用域后,java会自动释放掉为该变量分配的内存空间,该内存空间可以立刻被另作他用。
Netty 中的内存管理的实现并不是一蹴而就的,它也是参考了 Jemalloc 内存分配器。而 Jemalloc 又借鉴了 Tcmalloc(出身于 Google,通过红黑树来管理内存快和分页,带有线程缓存。对于小的对象来说,直接由线程的局部缓存来完成,大对象那就由自旋锁来减少多线程下的竞争)的设计思路,但是 Jemalloc 设计的更复杂,虽然也有线程缓存的特性,但是 Jemalloc 将内存分配的粒度划分为 Small、Large、Huge 三个分类,在空间的占用上比较多,但是在大内存分配的场景,内存碎片就略少 。
内存管理一般包含三个不同的组件,分别是用户程序(Mutator)、分配器(Allocator)和收集器(Collector),当用户程序申请内存时,它会通过内存分配器申请新内存,而分配器会负责从堆中初始化相应的内存区域。
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遇到了一个 glibc 导致的内存回收问题,查找原因和实验的的过程是比较有意思的,主要会涉及到下面这些:
FreeRTOS提供了几个内存堆管理方案,有复杂的也有简单的。其中最简单的管理策略也能满足很多应用的要求,比如对安全要求高的应用,这些应用根本不允许动态内存分配的。
eBPF(扩展的伯克利数据包过滤器)是一项强大的网络和性能分析工具,被广泛应用在 Linux 内核上。eBPF 使得开发者能够动态地加载、更新和运行用户定义的代码,而无需重启内核或更改内核源代码。
当涉及 Java 编程时,了解内存空间是至关重要的。Java 的内存管理是由 Java 虚拟机(JVM)负责的,这意味着开发人员通常不需要直接操作内存。然而,理解 Java 内存空间的工作原理对于编写高效、可靠的代码至关重要。
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