中新网1月2日电 2017年,是勒索软件全球蔓延的一年,特别是5月全球爆发的永恒之蓝勒索蠕虫(WannaCry)和随后在乌克兰等地流行的Petya病毒,使人们对于勒索软件的关注达到了空前的高度。在全球范围内,政府、教育、医院、能源、通信、制造业等众多关键信息基础设施领域都遭受到了前所未有的重大损失。 为进一步深入研究勒索软件的攻击特点和技术手段,帮助个人电脑用户和广大政企机构做好网络安全防范措施,近日360互联网安全中心发布了《2017勒索软件威胁形势分析报告》,对2017年勒索软件攻击形势展开了全面的研究
通过对勒索病毒的长期监测与跟踪分析,发现2018年上半年勒索病毒的攻击目标、传播方式、技术门槛、新家族/变种、赎金支付方式等方面均呈现出新的特点:
开发人员反馈,有一台服务器内存几乎被 MySQL 耗尽了,执行 top 命令,输出如下:
protobuf 从3.0版本开始对C++增加了Arena接口,可以用于使用连续的内存块分配内部对象,并且可以更容易精确地控制对象地生命周期,最终达到减少内存碎片地目的。最近我给我们项目的部分接口流程进行相关地改造,在大多数使用 protobuf 的地方都增加了对Arena地支持,但是在接入过程中也碰到了一些问题和坑。
这是指使用glibc的malloc()方法去申请内存,当然这不是啥对象都用这个,而是取决于分配的内存大小
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。
作者简介 刘韬,云和恩墨中间件服务交付团队专家 Java开发出身,10年WebLogic相关开发、运维工作经验,熟悉SOA、现代业务系统架构中各层组件,尤其擅长故障处理、性能优化等工作。 故障案例一 系统环境: RHEL 6.8 64-bit(glibc 2.12)、Sun JDK 6u45 64-bit、WLS 10.3.6 故障现象: 这里引用一下客户当时发邮件时提出的问题描述吧。 下面pid 6287 weblogic进程占用7.6G的物理内存,之前只占用5G内存。我发现只有系统有空余的内存,就会被j
在Go语言的众多标准库中,arena库是一个相对较新且不为人知的部分,还处于试验阶段。这个库提供了一种管理内存分配的有效方式,尤其适用于处理大量小型对象,能够显著减少内存碎片和提高内存使用效率。本文将深入探讨arena库的设计理念、使用方法以及它如何优化Go语言程序的内存管理。
图中,0xC0000000开始的最高1G空间是内核地址空间,剩下3G空间是用户态空间。用户态空间从上到下依次为stack栈(向下增长)、mmap(匿名文件映射区)、Heap堆(向上增长)、bss数据段、数据段、只读代码段。
此文是按照源码Python3.9来写,其中有些assert语句与一些不必要的宏字段会删除,保留核心的逻辑并添加注释,方便自己和大家理解。在代码中都会注明源码出处方便大家完整阅读。
glibc-2.14中的arean.c源代码,供研究malloc和free实现使用:
MySQL的存储过程在运行过程中的内存管理跟table等运行时候是不一样的,它涉及多层内存管理,在开发时候如果不注意内存管理很容易造成内存泄露。接下来我用以下function的例子来说明,procedure的也是类似的,只是少了return result的过程。
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。
生产环境有一个Redis会偶尔发生连接失败的报错,报错的时间点、客户端IP并没有特别明显的规律,过一会儿,报错会自动恢复。 以下是客户端报错信息:
张延俊,携程技术保障中心资深DBA,参与携程MySQL与Redis的运维工作。在数据库HA,自动化运维建设,数据库架构和疑难问题分析排查方面有浓厚的兴趣。
做java开发以来,有一个问题一直萦绕在脑海,那就是java程序为什么会占用那么多的虚拟内存。之前也没有深究,因为服务器内存够大。但是最近用上了docker容器,每个容器基本上就几个GB的内存,内存占用过大的问题必须得解决了。
最近游戏已上线运营,进行服务器内存优化,发现一个非常奇妙的问题,我们的认证服务器(AuthServer)负责跟第三方渠道SDK打交道(登陆和充值),由于采用了curl阻塞的方式,所以这里开了128个线程,奇怪的是每次刚启动的时候占用的虚拟内存在2.3G,然后每次处理消息就增加64M,增加到4.4G就不再增加了,由于我们采用预分配的方式,在线程内部根本没有大块分内存,那么这些内存到底是从哪来的呢?让人百思不得其解。 探索 一开始首先排除掉内存泄露,不可能每次都泄露64M内存这么巧合,为了证明我的观点,首先,我使用了valgrind。
相信不少读者今年都度过了一个不一样的春节,每天都在焦急地关注着新型冠状病毒的影响,盼望着开工、开学的日子;也有在思考着奶茶、海底捞、小龙坎、炸鸡、汉堡、蛋挞......都是什么味道来着的。
前面三篇博客分别介绍了CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore,现在介绍并发工具类中的最后一个Exchange。Exchange是最简单的也是最复杂的,简单在于API非常简单,就一个构造方法和两个exchange()方法,最复杂在于它的实现是最复杂的(反正我是看晕了的)。 在API是这么介绍的:可以在对中对元素进行配对和交换的线程的同步点。每个线程将条目上的某个方法呈现给 exchange 方法,与伙伴线程进行匹配,并且在返回时接收其伙伴的对象。Exchanger 可能被
在正常情况下,当free掉一块大于max_fast的大小的chunk时,程序将会把他放至unsortedbins中,而由于unsorted是双向链表的结构,所以它有FD和BK两个指针,且当fastbin为空时,他的fd和bk指针将同时指向main_arena中,一般也就是main_arena+88的位置。
上周,一个名为 “im-also-a-good-gpt2-chatbot” 的神秘模型突然现身大模型竞技场 Chatbot Arena,排名直接超过 GPT-4-Turbo、Gemini 1 .5 Pro、Claude 3 0pus、Llama-3-70b 等各家国际大厂的当家基座模型。随后 OpenAI 揭开 “im-also-a-good-gpt2-chatbot” 神秘面纱 —— 正是 GPT-4o 的测试版本,OpenAI CEO Sam Altman 也在 Gpt-4o 发布后亲自转帖引用 LMSYS arena 盲测擂台的测试结果。
几周前,一个名为「im-also-a-good-gpt2-chatbot」的神秘模型突然现身大模型竞技场Chatbot Arena,排名直接超过GPT-4-Turbo、Gemini 1.5 Pro、Claude 3 Opus、Llama 3-70B等各家国际大厂的当家基座模型。
大家好,我是小义。在这个AI技术飞速发展的时代,各种大型AI模型如同雨后春笋般涌现,人们自然会产生比较和讨论。因此也就产生了不少整合各个AI大模型的网站,借助这些网址平台,自然可以实现免费使用。
在free chunk时,程序将会以单向链表的形式存到fastbin中(也就是fd指针链接下一个bins),当我们连续free一块chunk两次时,他的两个fd指针将会同时指向一个chunk,此时当我们再次使用malloc申请chunk时,根据fastbin中的fd指针的指引,便会获取到上一次free掉的堆块。而由于main_arena检查机制的原因,我们不能连续free掉一块chunk,但是可以是如下形式:
摘要: 原创出处 http://cmsblogs.com/?p=2269 「小明哥」欢迎转载,保留摘要,谢谢! 应用示例 实现分析 此篇博客所有源码均来自JDK 1.8 前面三篇博客分别介绍了Cycl
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。
1月1日,汽车制造商铃木旗下的 Maruti Suzuki India Limited ( MSIL )宣布推出元宇宙平台 ArenaVerse ,用户将能够通过 ArenaVerse 选择 Maruti Suzuki 车辆,沉浸在交互式虚拟体验中。ArenaVerse 将通过 Maruti Suzuki ARENA 网站在网络浏览器上呈现。
众所周知,程序需要加载到物理内存才能运行,多核时代会出现多个进程同时操作同一物理地址的情况,进而造成混乱和程序崩溃。计算机当中很多问题的解决都是通过引入中间层,为解决物理内存使用问题,虚拟内存作为中间层进入了操作系统,从此,程序不在直接操作物理内存,只能看到虚拟内存,通过虚拟内存,非常优雅的将进程环境隔离开来,每个进程都拥有自己独立的虚拟地址空间,且所有进程地址空间范围完全一致,也给编程带来了很大的便利,同时也提高了物理内存的使用率,可同时运行更多的进程。
PooledByteBufAllocator作为池化内存分配的入口,提供了众多的配置参数和便捷方法。这篇主要撸下他们大体都啥含义、干啥用的。为后面池化内存其他组件做铺垫。
0ctf2018 babystack writeup 赛题链接 https://github.com/eternalsakura/ctf_pwn/tree/master/0ctf2018/babystack 前置技能 ret2dl in x86 没有能用来leak的漏洞。 如下面的代码,除了明显的栈溢出,没有可以用来leak内存布局,bypass aslr的函数。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> void vulfunc
堆是分配给每个程序的一个内存区域。与堆栈不同,堆内存可以动态分配。这意味着程序可以在需要时从堆中 “申请 “和 “释放 “内存。另外,这个内存是全局的,也就是说,它可以从程序中的任何地方被访问和修改,而不是被分配到指定函数上。这是通过使用 “指针 “来引用动态分配的内存来实现的,与使用堆栈上相比,这又导致了性能上的小幅下降。
Go 中实现的内存分配器,简单的说就是维护了一大块全局内存,每个线程(Go 中的 P)维护一小块的私有内存,当私有内存不足时再向全局申请。内存分配与 GC(垃圾回收)有密切关系。
1、华为回应俄公司受美制裁在测试鸿蒙系统:暂无计划在海外推鸿蒙手机 2、美国将中国电信中国移动列入安全风险清单 3、华为将推出 5-7.5 分钟快充 200 公里的全栈平台解决方案 4、联芯科技彻底退出手机芯片业务 5、美团每送一单亏损1元 6、苹果向重要员工派发“特别挽留奖”:最高20万美元,拿奖人数变少 7、白宫:拜登拟对亿万富翁新征收20%最低所得税 8、马斯克:正在认真考虑建立社交媒体平台 9、vivo剧透首款折叠屏旗舰X Fold:首发双屏指纹 10、马斯克:我应该再次感染新冠病毒了,但几乎没有症
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:
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。
上周,一个名为“im-also-a-good-gpt2-chatbot”的神秘模型突然现身大模型竞技场Chatbot Arena,排名直接超过GPT-4-Turbo、Gemini 1 .5 Pro、Claude 3 0pus、Llama-3-70b等各家国际大厂的当家基座模型。
freelarge的类型是mTreap, 调用remove函数会在树里面搜索一个至少npage且在树中的最小的span返回:
这条sql的查询条件显示可能使用的索引有`begintime`和`dg`,但是由于使用了order by begintime排序mysql最后选择使用`begintime`索引,explain的结果为:
sst文件是以key来排序的,L0层的sst文件可能有重叠,而L1--L7层是不会有重叠的。通过bloom filter可以来判断某个sst中是否拥有查找的key,可以减少io次数。sst中每个block都是用了bloom filter加速查找。
本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型,并总结在工作中遇到和在社区交流中了解到的造成 Flink 内存使用超出容器限制的常见原因。由于 Flink 内存使用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有紧密关系,本文主要讨论 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10+ 的情况。
人家竞技场背后的组织LMSYS,已经悄悄完成了成果转化:从实战中诞生的最有说服力的基准测试——Arena-Hard。
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
聚合函数: 顾名思义就是对一组数据执行聚合计算并返回结果的函数。 这类函数在数据库之中很常见,如:count, max, min, sum等等。
通常情况下,C++中通过用new方式申请内存空间时,是在系统的堆内存空间中进行分配,底层使用C标准库的malloc()完成内存分配工作。
内存对齐是计算机编程中的一个重要概念,它确保了高效的内存访问,并有可能在各种性能关键型系统和应用中产生可观的性能提升。
本文主要研究一下HotSpot VM的Native Memory Tracking
事情是这样子的:因为感觉应该多做点题,就给自己定了一个每天一道 PWN 题的规矩,结果才做了几道题,我昨天点开一看 babyheap,嗯 baby,嗯 ?heap?这道堆题是怎么混到前面来的,还是个一分的,想着应该不会太难,跟着 wp 做做吧,然后一整天没再学别的...
本篇总结以理解知识点为主,参考示例代码(https://github.com/jkrshnmenon/scripts/blob/master/Heap/house_of_orange.c)
该题目附件我已经上传到Github,有需要的可以下载,复现这题时,我是使用的NSSCTF提供的远程环境。
2.堆内存划分为一个个arena空间,arena的初始地址记录在arenaBaseOffset中,在amd64架构的linux中,其值默认为64M,每个arena中有8192个page,每个page有8KB。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云