物理内存：不解释 虚拟内存：进程独享，由操作系统通过地址映射的方式，转换为对物理内存的访问。在32位Linux机器上，每个进程的虚拟内存都是4G。（这里的虚拟内存与操作系统使用中过程常见的虚拟内存概念不同，不要混淆了，如Linux中swap）
最近一直在做内存和 ANR 相关的优化，接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化，以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。 今天这篇文章主要介绍内存相关的知识点，以及那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案，所以通过这篇文章你将学习到以下内容：
虚拟机技术可以使得一个只有1g物理内存的机器可以运行总共需要4g内存的任务，主要方法是通过虚拟内存和物理内存映射来实现的，当物理内存不够用的时候，可以通过swap内存(存在于磁盘)和物理内存的交换来释放刚交换的物理内存，使其可以重新分配，当需要使用以前换出的内存时，在进行换入操作。
笔者面试过不少业务后台开发候选人，当问起内存管理的相关问题时，往往都会答出 JVM 的垃圾回收机制，并对 Serial、Parallel、CMS 等收集器如数家珍，侃侃而谈。
在curl 一个 spring boot 应用接口的时候，出现这个情况，看着启动ok，但是出现如下提示
内存的申请释放对程序员来说就像空气一样自然，你几乎不怎么能意识到，有时你意识不到的东西却无比重要，申请过这么多内存，你知道申请内存时底层都发生什么了吗？
查看了一下GitHub大牛的解决方法: 同步删除操作改为同步update更新操作实现。
k8s kubectl top命令和contained内部 ps 看到的进程内存占用不一致。下午的时候，我被这个问题问倒了。具体如图
假设通过性能测试需求分析，我们需要创建一个性能测试场景，并发500个web虚拟用户，这时我们需要考虑： 1）选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机？ 2）500个并发用户需要多少台测试机才够用？ 在性能测试执行之前，一定要把上面的问题搞清楚，主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端，客户端承载了太多的压力，而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下，我们会看到客户端CPU利用率居高不下，响应速度十分缓慢，甚至出现宕机的情形。 实际上，针对特定的性能测试需求，建立多大规模的性能测试机群才算合理，与多
数组、列表：数据是有顺序的，从左到右，从0开始。如果要在列表中，插入一个数据，那么在插入位置之后的数据，都需要移动，删除列表中间某个数据，在位置之后的数据，也都要移动。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
📚 文档目录 合集-数的二进制表示-定点运算-BCD 码-浮点数四则运算-内置存储器-Cache-外存-纠错-RAID-内存管理-总线-指令集: 特征- 指令集:寻址方式和指令格式 过去, 只有操作系统和一个程序在内存中. 现在, 操作系统和多个程序都在内存中. 程序等待 I/O 时, 为了避免处理器等待, 需要进行优化, 使得更多的程序可以加载入内存. 内存管理: 在多程序设计系统中, 内存的 “用户部分” 应该被进一步划分以适应多个程序, 这是由系统动态决定的. 加载更多程序的途径 增大内存
参数1-6是针对yarn的设置。参数1是告诉集群本节点有多少内存资源。2和3设置单个container能够申请到的最小最大内存。4是是否物理开启内存监控，监控container实际占用内存是否超标，超标则直接kill掉。5和6分别设置虚拟内存监控开关以及虚拟内存大小。
在之前的文章《一步一图带你深入剖析 JDK NIO ByteBuffer 在不同字节序下的设计与实现》 中，笔者为大家详细剖析了 JDK Buffer 的整个设计体系，从总体上来讲，JDK NIO 为每一种 Java 基本类型定义了对应的 Buffer 类（boolean 类型除外）。
Linux 内存管理模型非常直接明了，因为 Linux 的这种机制使其具有可移植性并且能够在内存管理单元相差不大的机器下实现 Linux，下面我们就来认识一下 Linux 内存管理是如何实现的。
电脑是我们日常生活中的好帮手，电脑的内存可以说是衡量一台电脑性能的重要标准之一。电脑的内存其实是和我们使用时的许多方面都有所关联的，如今的电脑内存都十分的大了，但我们在购买了新电脑或者为电脑重装了系统，使用了一段时间后就会发现，电脑的内存会出现不够用的情况，从而导致我们的电脑各方面反应变慢，并且不能下载东西，影响到了我们使用的质感。下面小编就来教给大家怎样扩大电脑内存!
通常， -Xms 和 -Xmx 设置成一样的，避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。因为当Heap不够用时，发生内存抖动，影响程序运行稳定性。
毋庸置疑，虚拟内存是操作系统中最重要的概念之一。我想主要是由于内存的重要”战略地位”。CPU太快，但容量小且功能单一，其他 I/O 硬件支持各种花式功能，可是相对于 CPU，它们又太慢。于是它们之间就需要一种润滑剂来作为缓冲，这就是内存大显身手的地方。
毋庸置疑，虚拟内存绝对是操作系统中最重要的概念之一。我想主要是由于内存的重要”战略地位”。CPU太快，但容量小且功能单一，其他 I/O 硬件支持各种花式功能，可是相对于 CPU，它们又太慢。于是它们之间就需要一种润滑剂来作为缓冲，这就是内存大显身手的地方。
前不久组内又有一次我比较期待的分享：“Linux 的虚拟内存”。是某天晚上加班时，我们讨论虚拟内存的概念时，leader 发现几位同事对虚拟内存认识不清后，特意给这位同学挑选的主题。
来源 | https://zhenbianshu.github.io/ 前不久组内又有一次我比较期待的分享：”Linux 的虚拟内存”。是某天晚上加班时，我们讨论虚拟内存的概念时，leader 发现几位同事对虚拟内存认识不清后，特意给这位同学挑选的主题（笑）。 之前了解一些操作系统的概念，主要是毕业后对自己大学四年的荒废比较懊恼，觉得自己有些对不起计算机专业出身，于是在工作之余抽出时间看了哈工大在网易云课堂的操作系统公开课，自己也读了一本讲操作系统比较浅的书 《Linux内核设计与实现》，而且去年自己用 C
前不久组内又有一次我比较期待的分享：”Linux 的虚拟内存”。是某天晚上加班时，我们讨论虚拟内存的概念时，leader 发现几位同事对虚拟内存认识不清后，特意给这位同学挑选的主题（笑）。
了解 redis 的内存模型，对优化 redis 内存占用有很大帮助。下面介绍几种优化场景。
究其原因，监控系统计算的可用内存算法有偏差，他只关注了计算机的“实际”内存，忽略了计算机的虚拟内存。
所以我们会比较好了解CPU密集型，需要大量计算资源，会非常消耗cpu，I/O密集型需要等待I/O,会有大量的不可中断进程，
《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、背景 在2020年的上半年，我们在用户反馈后台发现闪退、白屏问题不断增多，这些问题严重影响用户体验。观察Crash监控平台发现Crash率也在逐步升高,其中Native层的Top1的crash堆栈信息如下： 这个Crash在整体的crash中占比很大，通过这个堆栈信息，发现并没有明显的指向哪个业务代码。此时，把发生Crash时的内存信息上报到后台，分析发现：Cra
缓冲区是所有 I/O 的基础，I/O 讲的无非就是把数据移进或移出缓冲区；进程执行 I/O
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。 性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标：吞吐和延时
在计算机组成原理中的众多概念中，开发者接触得最多的还是内存、硬盘、虚拟内存、CPU 缓存这些概念。这些概念有一个更为抽象的表示 —— 存储器，它是冯 · 诺依曼计算机体系中的五大组件之一，用于存储程序和数据。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
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。
1.性能优越:快速！在适量级的内存的 MongoDB 的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快，
在 NodeManager 中有一个Monitor线程，用于一直监控NodeManager的内存使用量，假设NodeManager 设置为3G，用于后面的资源（如 Kafka、Flume）的内存为1G;
《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
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：
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。
内存是计算机中必不可少的资源，因为 CPU 只能直接读取内存中的数据，所以当 CPU 需要读取外部设备（如硬盘）的数据时，必须先把数据加载到内存中。
ELK，是由elasticsearch，logstash，kibanna，对日志进行收集，集中处理，并提供可视化web界面的联合搜索，实时分析的解决方案
当我们物理内存小的时候，会出现OOM，然后服务自动死掉的情况。因为物理内存大小是固定的，有没有其他好的办法来解决呢？这里我们可以适当调整Linux的虚拟内存来协作。
正在进行中的程序。 每一个进程至少有一个线程。当程序运行时在内存空间中开辟一片独立空间。每一个进程都有一个执行顺序。 一个进程更象一个任务。 进程的内存原理：
很早之前写了一篇图解虚拟内存的文章：真棒！20 张图揭开内存管理的迷雾，瞬间豁然开朗
根据功能可以译为快表，直译可以翻译为旁路转换缓冲，也可以把它理解成页表缓冲。里面存放的是一些页表文件（虚拟地址到物理地址的转换表）。当处理 器要在主内存寻址时，不是直接在内存的物理地址里查找的，而是通过一组虚拟地址转换到主内存的物理地址，TLB就是负责将虚拟内存地址翻译成实际的物理内 存地址，而CPU寻址时会优先在TLB中进行寻址。处理器的性能就和寻址的命中率有很大的关系。
对于后端程序员，特别是 Java 程序员来讲，排查线上问题是不可避免的。各种 CPU 飚高，内存溢出，频繁 GC 等等，这些都是令人头疼的问题。楼主同样也遇到过这些问题，那么，遇到这些问题该如何解决呢？
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。
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