“映射”就是建立一种对应关系,主要是指硬盘上文件的位置与进程逻辑地址空间中一块相同区域之间一一对应。这种关系纯属是逻辑上的概念,物理上是不存在的,原因是进程的逻辑地址空间本身就是不存在的,在内存映射过程中,并没有实际的数据拷贝,文件没有被载入内存,只是逻辑上放入了内存,具体到代码,就是建立并初始化了相关的数据结构,这个过程有系统调用mmap()实现,所以映射的效率很高。
函数CreateFileMapping为一个指定的文件创建或打开一个已命名或未命名的文件映射对象,告知系统文件映射对象需要多少物理存储器。
CreateFileMapping的MSDN翻译和使用心得 测试创建和打开文件映射的时候老是得到”句柄无效”的错误, 仔细看了MSDN以后才发觉是函数认识不透, 这里把相关的解释翻译出来
单个文件容量. 意思就是一个文件可以是多大的. NTFS 是可以4G以上的大文件. FAT32则不可以.
PE结构是Windows系统下最常用的可执行文件格式,理解PE文件格式不仅可以理解操作系统的加载流程,还可以更好的理解操作系统对进程和内存相关的管理知识,在任何一款操作系统中,可执行程序在被装入内存之前都是以文件的形式存放在磁盘中的,在早期DOS操作系统中,是以COM文件的格式存储的,该文件格式限制了只能使用代码段,堆栈寻址也被限制在了64KB的段中,由于PC芯片的快速发展这种文件格式极大的制约了软件的发展。
为了快速构建项目,使用高性能框架是我的职责,但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。 探究的过程是痛苦并激动的,痛苦在于完全理解甚至要十天半月甚至没有机会去应用,激动在于技术的相同性,新的框架不再是我焦虑。 每一个底层细节的攻克,就越发觉得自己对计算机一无所知,这可能就是对知识的敬畏。
共享内存的方式原理就是将一份物理内存映射到不同进程各自的虚拟地址空间上,这样每个进程都可以读取同一份数据,从而实现进程通信。因为是通过内存操作实现通信,因此是一种最高效的数据交换方法。
mmap 即 memory map,也就是内存映射。mmap 是一种内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。实现这样的映射关系后,进程就可以采用指针的方式读写操作这一段内存,而系统会自动回写脏页面到对应的文件磁盘上,即完成了对文件的操作而不必再调用 read、write 等系统调用函数。相反,内核空间对这段区域的修改也直接反映用户空间,从而可以实现不同进程间的文件共享。
RandomAccessFile随机IO在java中是一个重要的IO类,与传统的IO类相比有很多特点:
在windows系统中个,每个进程拥有自己独立的虚拟地址空间(Virtual Address Space)。这一地址空间的大小与计算机硬件、操作系统以及应用程序都有关系。
本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.2节的翻译 原文地址:http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4285.pdf 原文作者:Eduardo Ciliendo, Takechika Kunimasa, Byron Braswell 1.2 Linux内存架构 为了执行一个进程,Linux内核为请求的进程分配一部分内存区域。该进程使用该内存区域作为其工作区并执行请求的工作。它与你的
经过数据分析和研究Jobs Tractor的45000个开发人员招聘职位数据,我们得到了上图的结果: 自上一年,主要的变化如下:
最近遇到一些内存相关crash,排查问题过程中产生对进程内整个地址空间分布的疑惑。搜查了一番资料,网上关于Linux进程地址空间分布的介绍比较详细,但是iOS实际运行效果的比较少。 本文基于网上相关文章,进行实际测试,探究App实际运行过程中的地址分布。
内存映射文件是利用虚拟内存把文件映射到进程的地址空间中去,在此之后进程操作文件,就像操作进程空间里的地址一样了,比如使用c语言的 memcpy等内存操作的函数。这种方法能够很好的应用在需要频繁处理一个文件或者是一个大文件的场合,这种方式处理IO效率比普通IO效率要高
在执行一个PE文件的时候,windows 并不在一开始就将整个文件读入内存的,二十采用与内存映射文件类似的机制。 也就是说,windows 装载器在装载的时候仅仅建立好虚拟地址和PE文件之间的映射关系。 当且仅当真正执行到某个内存页中的指令或者访问某一页中的数据时,这个页面才会被从磁盘提交到物理内存,这种机制使文件装入的速度和文件大小没有太大的关系。
通过上一篇文章.我们理解了虚拟内存与物理内存的区别. 那么我们有API事专门申请虚拟内存与物理内存的.
网上有很多文件分割器,但效果很差(因为其源码使用的原理不好),很多大型文件(尤其是GB级别的)分割以后可能出现乱码,可能分割以后再次合并时就不是原来的文件了。所以我才自己做了一款文件分割器,分享给各位基友。 至于用处,某些情况下文件太大了确实带来很多麻烦——比如小明前段时间下载的“QQ信封5-10位.txt”,总大小达到了2个多G。小明想看看其中内容,却因为notepad不支持打开这么大的文件而作罢:“file is too big to be open”。用大文件分割器分割以后,就再也不存在这个问题:
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案。 它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有: 面向集合存储,易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引,包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性 支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP等多种语言。 文件存储格式为BSON(
《全民K歌内存篇1——线上监控与综合治理》 《全民K歌内存篇2——虚拟内存浅析》 《全民K歌内存篇3——native内存分析与监控》 一、简介 在多任务操作系统中,每个进程都拥有独立的虚拟地址空间,通过虚拟地址进行内存访问主要具备以下几点优势: 进程可使用连续的地址空间来访问不连续的物理内存,内存管理方面得到了简化。 实现进程与物理内存的隔离,对各个进程的内存数据起到了保护的作用。 程序可使用远大于可用物理内存的地址空间,虚拟地址在读写前不占用实际的物理内存,并为内存与磁盘的交换提供了便利。 Androi
首先我们需要澄清一个问题,什么是 Startup Code,什么是 Bootloader?因为总看到有同学混用这两个概念。
1)物理地址:CPU地址总线传来的地址,由硬件电路控制其具体含义。物理地址中很大一部分是留给内存条中的内存的,但也常被映射到其他存储器上(如显存、BIOS等)。在程序指令中的虚拟地址经过段映射和页面映射后,就生成了物理地址,这个物理地址被放到CPU的地址线上。
内存管理子系统可能是linux内核中最为复杂的一个子系统,其支持的功能需求众多,如页面映射、页面分配、页面回收、页面交换、冷热页面、紧急页面、页面碎片管理、页面缓存、页面统计等,而且对性能也有很高的要求。本文从内存管理硬件架构、地址空间划分和内存管理软件架构三个方面入手,尝试对内存管理的软硬件架构做一些宏观上的分析总结。
随着cpu技术发展,现在大部分移动设备、PC、服务器都已经使用上64bit的CPU,但是关于Linux内核的虚拟内存管理,还停留在历史的用户态与内核态虚拟内存3:1的观念中,导致在解决一些内存问题时存在误解。
由于内存数据是固定的一个大数组,而操作系统往往是运行多个程序,如果这些程序都直接访问内存数组的话,就出现了以下问题:
物理内存也称为主存,大多数计算机用的主存都是动态随机访问内存(DRAM)。只有内核才可以直接访问物理内存。
Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟地址空间,并且这个地址空间是连续的。Linux的空间又分为内核空间和用户空间,在32位中,内核空间占1G,用户空间占3G;而在64位中,内核空间和用户空间各占128T。如图3-24所示。
Java提供的MappedByteBuffer底层实现靠的是mmap技术,当然这里指的是Linux平台,因此建议大家先了解一下mmap在Linux上的实现原理,然后在来阅读本篇文章:
本章我们从硬件底层开始,首先研究TLB机制以及如何设置。在此基础上分别研究裸机程序和操作系统下内存管理机制。
Android开发中,我们可能需要记录一些文件。例如记录log文件。如果使用流来写文件,频繁操作文件io可能会引起性能问题。
查看本文全部文章请点击:apollo系列之apollo2 mcu开发(基础篇)之1.2-apollo2 mcu core
现代系统都是多任务系统,而我们的进程是在内存中运行的,内存是有限的,我们如何保证可以安全而又高效的在有限的内存中运行多个程序呢?于是系统给每个进程抽象出一个地址空间。
ByteBuffer 是 java.nio 包下提供的一个类,提供了堆内内存分配与堆外内存分配机制,堆内内存分配方式:ByteBuffer.allocate(size)分配大小为size的字节数组;堆外内存分配方式:ByteBuffer.allocateDirect(size), 在堆外内存空间分配大小为size的空间地址。ByteBuffer.allocateDirect 返回的是一个DirectByteBuffer对象。
(1)、PULPino datasheet:https://github.com/pulp-platform/pulpino/blob/master/doc/datasheet/datasheet.pdf
在使用Pytorch训练神经网络时,最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输,除了预取和缓存之外,没有任何其他的简单优化方式。
来源:DeepHub IMBA本文约1800字,建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。 在使用Pytorch训练神经网络时,最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输,除了预取和缓存之外,没有任何其他的简单优化方式。 但是如果数据本地存储,我们可以通过将整个数据集组合成一个文件,然后映射到内存中来优化读取操作,这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘,而是从内存中直接读取可以加快运行速度。 什么是内存映射文件 内存映射文件(memory-
GetSystemDirectory();//获取系统路径 GetWindowsDirectory();//获取windows路径 GetCurrentDirectory();//获取当前工作文件夹 SetCurrentDirectory();//改动当前工作文件夹 CreateFile/ReadFile/WriteFile/GetFileSize/SetFilePointer //返回文件大小的低32位 DWORD GetFileSize( HANDLE hFile,// handle to file LPDWORD lpFileSizeHigh //输出參数:返回文件大小的高32位 ); //创建文件并写入文本代码演示样例 HANDLE hf=CreateFile(“file.txt”,GENERIC_WRITE,FILE_SHARE_READ,NULL, OPEN_ALWAYS,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,NULL); char txt[]=”hello file to write”; DWORD len=0;//返回实际写入的长度 WriteFile(hf,txt,strlen(txt),&len,NULL); CloseHandle(hf); //读代替码演示样例 HANDLE hf=CreateFile(“file.txt”,GENERIC_READ,FILE_SHARE_READ, NULL,OPEN_ALWAYS,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,NULL); CHAR txt[1000]={0}; DWORD len=0;//实际读到的长度 ReadFile(hf,txt,sizeof(txt),&len,NULL); printf(“读取到的字符串:%s\n”,txt); CloseHandle(hf);
FileChannel FileChannel 可以通过 RandomAccessFile 获取,或者FileChannel.open,亦或 IS/OS 获取。write 和 read 都是通过 ByteBuffer 来存储。 FileChannel.open 时可以提供 OpenOption 来定义行为,如果需要写的话可以使用 write 和 append 模式,在不确定文件是否存在是加入 Create,这样如果不存在会自动创建。 write 和 append 有什么区别? 这两种模式声明的不是 Fil
mmap 函数的作用是 将 文件 映射到 内存中 , 映射的单位必须是 PAGE_SIZE ;
一、内存管理架构 二、虚拟地址空间布局架构 三、物理内存体系架构 四、内存结构 五、内存模型 六、虚拟地址和物理地址的转换 七、内存映射原理分析 一、内存管理架构 内存管理子系统架构可以分为:用户空间、内核空间及硬件部分3个层面,具体结构如下所示:1、用户空间:应用程序使用malloc()申请内存资源/free()释放内存资源。2、内核空间:内核总是驻留在内存中,是操作系统的一部分。内核空间为内核保留,不允许应用程序读写该区域的内容或直接调用内核代码定义的函数。3、硬件:处理器包含一个内存管理单元(Memo
导言 | 本文邀请到腾讯CSIG后台开发工程师kevineluo从文件传输场景以及零拷贝技术深究Linux I/O的发展过程、优化手段以及实际应用。I/O相关的各类优化已经深入到了日常开发者接触到的语言、中间件以及数据库的方方面面。通过了解和学习相关技术和思想,开发者能对日后自己的程序设计以及性能优化上有所启发。 前言 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:第一,速度足够快:存储器的存取速度应当快于CPU执行一条指令,这样CPU的效率才不会受限于存储器;第二,
JAVA虚拟机内部便会调用OS底层的 read()系统调用完成操作,在调用 in.read()的时候就是从内核缓冲区直接返回数据了。
端口(port)是接口电路中能被CPU直接访问的寄存器的地址。几乎每一种外设都是通过读写设备上的寄存器来进行的。CPU通过这些地址即端口向接口电路中的寄存器发送命令,读取状态和传送数据。外设寄存器也称为“I/O端口”,通常包括:控制寄存器、状态寄存器和数据寄存器三大类,而且一个外设的寄存器通常被连续地编址。
也许大家对这个问题都不陌生,实际装过系统用过电脑的朋友可能都有这样的经历:自己电脑配的是4G的内存条,可是装完系统之后发现电脑上显示的只有3.2G左右可用内存,其它的内存跑到哪去了?网上也有很多朋友给出了一些解释,大部分我觉得都没有解释得很清楚,今天我们就来看一下其中的具体缘由。
x86 CPU采用了段页式地址映射模型。进程代码中的地址为逻辑地址,经过段页式地址映射后,才真正访问物理内存。
大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解,进行更明智的决策,但是它同时也会带来许多的挑战:可用的内存可能无法足以处理大数据集,可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。
实际编程时,经常会写入到文件,尤其是在计费类的话单中,第三方厂家落话单时经常会写入大文件,这些文件小则几十兆,大则上百兆,如何快速的将话单写入到文件呢?这里介绍两种常见的方法,当然实际业务场景中会有很多种方案,在本文的末尾处将会列出,大家有兴趣的话可以进行参考。
首先考虑是否需要将大文件分成小文件,针对数据太大,内存受限,只能是将大文件化成小文件(取模映射);
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