（外部）内存碎片是一个历史悠久的 Linux 内核编程问题，随着系统的运行，页面被分配给各种任务，随着时间的推移内存会逐步碎片化，最终正常运行时间较长的繁忙系统可能只有很少的物理页面是连续的。由于 Linux 内核支持虚拟内存管理，物理内存碎片通常不是问题，因为在页表的帮助下，物理上分散的内存在虚拟地址空间仍然是连续的 （除非使用大页），但对于需要从内核线性映射区分配连续物理内存的需求来说就会变的非常困难，比如通过块分配器分配结构体对象 （在内核态很常见且频繁的操作），或对不支持 scatter/gather 模式的 DMA 缓冲器的操作等，会引起频繁的直接内存回收/规整，导致系统性能出现较大的波动，或分配失败 （在慢速内存分配路径会根据页面分配标志位执行不同的操作）。
我们知道物理内存是以页为单位进行管理的，每个内存页大小默认是4K（大页除外）。申请物理内存时，一般都是按顺序分配的，但释放内存的行为是随机的。随着系统运行时间变长后，将会出现以下情况：
③ 引导内存分配器 : 页分配器 , 块分配器 , 不连续页分配器 , 连续内存分配器 , 每处理器内存分配器 ;
赵金生，linux内核爱好者,就职于杭州某大型安防公司，担任Linux BSP软件工程师。对进程调度，内存管理有所了解。希望能通过对linux的学习，提升产品软件性能及稳定性。该文章为私人学习总结，不存在公司网络安全问题。
一、磁盘 1、告警：Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
页是信息的物理单位, 分页是为了实现非连续分配, 以便解决内存碎片问题, 或者说分页是由于系统管理的需要. 段是信息的逻辑单位,它含有一组意义相对完整的信息, 分段的目的是为了更好地实现共享, 满足用户的需要.
指分配给用户的内存空间中未被使用的部分。例如进程需要使用3K bytes物理内存，于是向系统申请了大小等于3Kbytes的内存，但是由于Linux内核伙伴系统算法最小颗粒是4K bytes，所以分配的是4Kbytes内存，那么其中1K bytes未被使用的内存就是内存内碎片。
今天，我们来了解一下计算机中的存储模型，大雄将这部分知识分成了三块，也就是我们会对这部分的知识推送三次。
我的程序根据我的计算，内存使用只需要30MB左右。但是观察发现，程序的内存不断上涨。
操作系统确实是比较难啃的一门课，至少我认为比计算机网络难太多了，但它的重要性就不用我多说了。
github： https://github.com/jemalloc/jemalloc
节点的内存碎片化严重，导致docker运行容器时，无法分到大的内存块，导致start docker失败。最终导致服务更新时，状态一直都是启动中
我们之前在生产环境上遇到过很多起由操作系统的某些特征引起的性能抖动案例，其中 THP 作案次数较多，因此本文将和大家分享 THP 引起性能抖动的原因、典型的现象，分析方法等，在文章的最后给出使用THP 时的配置建议及关闭方法。
在深度学习项目中，CUDA内存溢出（OutOfMemoryError）是一个常见的难题，尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案，并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析，探讨内存管理、优化技巧，以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富，结构清晰，旨在帮助广大AI开发者，无论是深度学习的初学者还是资深研究者，有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等，确保容易被搜索引擎检索到。
linux内存管理卷帙浩繁，本文只能层层递进地带你领略冰山轮廓，通过本文你将了解到以下内容：
info 可以使用info [类别]输出指定类别内容 info命令输出的数据可分为10个类别，分别是： server clients # Clients connected_clients:2 #Redis默认允许客户端连接的最大数量是10000。若是看到连接数超过5000以上，那可能会影响Redis的性能 client_longest_output_list:0 client_biggest_input_buf:0 blocked_clients:0 限制客户端连接数: maxclients 配置可以
提示：如果把函数写到main之前，那么就不需要声明。而且一般我们都是把main写在文件最下面。
这篇文章是对 Linux 内存相关问题的集合，工作中会有很大的帮助。关注公号的朋友应该知道之前我写过从内核态到用户态 Linux 内存管理相关的基础文章，在阅读前最好浏览下，链接如下：
可以看到，当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08，使用的内存分配器是jemalloc。
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
linux 内存是后台开发人员，需要深入了解的计算机资源。合理的使用内存，有助于提升机器的性能和稳定性。本文主要介绍 linux 内存组织结构和页面布局，内存碎片产生原因和优化算法，linux 内核几种内存管理的方法，内存使用场景以及内存使用的那些坑。从内存的原理和结构，到内存的算法优化，再到使用场景，去探寻内存管理的机制和奥秘。
Memcached特点 协议简单，基于文本行的协议 基于Libevent的时间处理 内置内存存储方式 分布式缓存服务器（采用一致性哈希算法实现的客户端分布式，而非服务器端的分布式） 内存分配机制 -
当我们要学习一个新知识点时，比较好的过程是先理解出现这个技术点的 背景原因，同期其他解决方案，新技术点解决了什么问题以及它存在哪些不足和改进之处，这样整个学习过程是 闭环 的，个人觉得这是个很好的学习思路。
导语 linux 内存是后台开发人员，需要深入了解的计算机资源。合理的使用内存，有助于提升机器的性能和稳定性。本文主要介绍 linux 内存组织结构和页面布局，内存碎片产生原因和优化算法，linux
2、看你在项目中用了redis，我们先聊聊redis吧，常用的数据结构有哪几种，在你的项目中用过哪几种，以及在业务中使用的场景，redis的hash怎么实现的，rehash过程讲一下和JavaHashMap的rehash有什么区别？
今天办了健身卡，顺带健身房待了一会。真是好家伙啊！这还是工作之后第一次去健身。这段时间比较忙，没有写什么文章，就简单分享一篇还没发的存货吧！
在我们探究和优化Redis性能的过程中，「Redis内存碎片」是一个不可忽视的话题。
作为内存数据库，内存空间大小对于 Redis 来说是至关重要的。内存越多，意味着存储的数据也会越多。但是不知道你有没有遇到过这样的情况，明明空间很大，但是内存的使用却不是很理想。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
说到压缩这个词，我们并不陌生，应该都能想到是降低占用空间，使同样的空间可以存放更多的东西，类似于我们平时常用的文件压缩,内存压缩同样也是为了节省内存。
Redis变慢排查的上一篇，我们是基于Redis命令为入口，比如命令使用不得当，bigkey问题，以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的，认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
有时候用redis客户端（php或者java客户端）连接Redis服务器，报错：“Cannot assign requested address。”
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
比如程序申请一个20字节的内存，内存分配器会分配一个32字节的内存空间，这么做是为了减少分配次数。
公司某业务使用的Redis集群是自建的，前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。 老集群共有 350W key，占用内存 8.8 G，DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移，于是提前删除了这两百万key。 删除key后发现redis内存竟然几乎无变化，350W key删除了两百万，怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了？通过比对数据发现，计划被删除的数据确实已经删除了。 为什么删除了两百万key，内存未释放呢？这个问题一直困扰着我，通过查阅资料终于弄明白了。
上周刚来了个应届小师弟，组长说让我带着，周二问了我这样一个问题：师兄啊，我用top命令看了下服务器的内存占用情况，发现Redis内存占用严重，于是我就删除了大部分不用的keys，为什么内存占用还是很严重，并没有释放呢？
但 Redis 又无法有效利用，这就形成了内存碎片，内存碎片不会统计在 used_memory 中。
通过 CONFIG SET maxmemory 100mb或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限制。当达到内存最大值，会触发内存淘汰策略删除数据。
从 Linux 内核 VS 内存碎片 （上） 我们可以看到根据迁移类型进行分组只是延缓了内存碎片，而并不是从根本解决，所以随着时间的推移，当内存碎片过多，无法满足连续物理内存需求时，将会引起性能问题。因此仅仅依靠此功能还不够，所以内核又引入了内存规整等功能。
最近开发同学反馈，某定时任务服务疑似有内存泄漏，整个进程的内存占用比 Xmx 内存大不少，而且看起来是缓慢上升的，做了下面这次分析，包括下面的内容：
关于 Redis 的运维，我的经验仅限于安装、备份，而且还是最简单的利用一些面板工具。之前很多篇文章中我都强调过，我没有 Redis 的主从及分布式的真实项目经历。经历过的流量最大的项目也只是一台 Redis 实例就抗住了。毕竟 Redis 具有号称单机单实例写入 8万/秒 ，读取 11万/秒 的能力，咱们一般的项目根本达不到啊。而且即使机器性能有差异，减一半，甚至减三分之一，3万/秒 的读取和写入的系统咱也没接触过。（最大接触到的是 3000条数据/秒 写入 List 队列）
作为面试经历都很丰富的兄弟们，应该或多或少被问到或者自己亲身经历过这个问题，问题如下：
在使用 Redis 时，我们经常会遇到这样一个问题：明明做了数据删除，数据量已经不大了，为什么使用 top 命令查看时，还会发现 Redis 占用了很多内存呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
