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:
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。
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 ;
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
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。
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。
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。
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
redis 作为一个内存型数据库,在使用中常常会遇到的问题就是内存碎片的问题。 redis 并没有维护自己的内存池,而是直接通过操作系统中 malloc 族的各个函数来实现在堆内存上的动态分配和释放,这就增加了 redis 对内存管理的复杂度,尤其是在频繁插入数据和删除数据的场景下, 操作系统堆内存中会造成大量碎片,导致实际占用的系统内存远大于 redis 本身所需要占用的内存,从而造成资源的浪费。 本文我们就来看看如何去处理这个问题。
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。
标记-清除分为标记和清除两个阶段,在标记阶段jvm会在需要回收的对象上面打上标记,标记阶段完成后,jvm开始执行清除动作,这个阶段会清除掉那些被标记的需要回收的对象。内存整理前后对比:黑色是存活对象,灰色是垃圾对象
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:
随着业务的发展, Redis集群内存使用量暴涨, 即使删除了部分数据, 内存占用量依然没有明显下降.
在做redis内存清理时我们会关注redis的实时内存占用,即通过info memory命令查看内存使用情况:
GC ROOT , 通过引用标记来识别哪些是垃圾 GC ROOT 范围 : 被栈中声明引用的,被方法区内静态变量声明引用的 等
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!
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。
这些算法没有好坏优劣之分 , 都有各自的 优势 和 弊端 , 都有各自的 使用场景 ; 一般的垃圾回收 , 都是几种垃圾回收算法结合起来一起使用 , 不同的场景下 , 使用不同的垃圾回收算法 ;
(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)。
标记复制 将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次使用其中的一块,这一块用完了就将还存活者的对象复制到另一块上面 (新生代)
GC Roots是垃圾回收器的起点,直接或间接地与GC Roots相关的对象就不会被回收。主要的GC Roots有:
JVM可以说是为了Java开发人员屏蔽了很多复杂性,让Java开发的变的更加简单,让开发人员更加关注业务而不必关心底层技术细节,这些复杂性包括内存管理,垃圾回收,跨平台等,今天我们主要看看JVM的垃圾回收机制是怎么运行的,希望能够帮到大家,
GC(Garbage Collection)垃圾回收,释放垃圾占用的空间,对堆中已经死亡或者长时间没有使用的对象进行清除和回收,防止内存泄漏。可以有效使用内存空间。
Redis5.x版本继承了4.x版本的所有功能增强以及新的命令。Stream数据结构Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型,它是一个全新的支持多播的可持久化消息队列。Redis Stream的结构示意图如图1所示,它是一个可持久化的数据结构,用一个消息链表,将所有加入进来的消息都串起来。Stream数据结构具有以下特性 1、Stream中可以有多个消费者组。2、每个消费组都含有一个Last_delivered_id,指向消费组当前已消费的最后一个元素(消息)。3、每个消费组可以含有多个消费者对
Redis也是对外服务,所以Google四个黄金指标同样适用,还从延迟、流量、错误、饱和度分析Redis关键指标。
那怎么确定到底是什么原因导致分配失败的,所以就出现了碎片指数。取值范围[0 1000]
使用过 Redis 的同学应该都知道,它基于键值对(key-value)的内存数据库,所有数据存放在内存中,内存在 Redis 中扮演一个核心角色,所有的操作都是围绕它进行。
那么哪种回收算法最好呢?没有最好,只有最合适。复制算法省时间,但是耗空间,标记整理算法不耗费额外的空间,但是费时间。新生区因为对象存活率底,所以适合用复制算法,而老年区适合用标记清除 + 标记整理。所以JVM垃圾回收算法又称为分代回收算法。
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。
这种算法分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象。
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?
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
对象是否存活: ①.引用计数算法: 描述:每个对象有一个引用计数属性,新增一个引用时计数加1,引用释放时计数减1,计数为0时可以回收. 优势:简单高效 缺点:对于循环引用的对象无法回收(两个对象相互引用) ----------------------------------- ②.可达性分析算法: 描述:GC的时候首先会根据一系列可以被定义为GC Roots的对象作为起始点依次往下搜索 这个搜索的路径即为引用链,若对象没有被引用链连接到GC Roots,则将标记为可清除(证明此对象是不可
Go语言是一门以高效和并发编程而闻名的编程语言。它不仅提供了简洁的语法和强大的标准库,还具有自动内存管理的能力。在Go语言中,内存管理是由垃圾回收机制来实现的,它能够自动回收不再使用的内存,避免内存泄漏的发生。本文将详细介绍Go语言的内存管理机制,包括垃圾回收的原理和内存泄漏的处理方法。
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)
前面我知道,新生代的serial垃圾回收使用单线程,而parnew垃圾回收使用多线程.
根据如何判定对象是垃圾,垃圾回收算法分为两类: 1、引用计数式垃圾收集(判定垃圾是通过引用计数器)别名:直接垃圾收集 2、追踪式垃圾收集(判定垃圾是通过GC Roots)别名:间接垃圾收集
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:
判断Java中对象存活的算法 1.引用计数器算法: 引用计数器算法是给每个对象设置一个计数器,当有地方引用这个对象的时候,计数器+1,当引用失效的时候,计数器-1,当计数器为0的时候,JVM就认为对象不再被使用,是“垃圾”了。 引用计数器实现简单,效率高;但是不能解决循环引用问问题(A对象引用B对象,B对象又引用A对象,但是A,B对象已不被任何其他对象引用),同时每次计数器的增加和减少都带来了很多额外的开销,所以在JDK1.1之后,这个算法已经不再使用了。 2.根搜索方法: 根搜索方法是通过一些“GCRo
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复制收集算法在对象存活率较高时就要执行较多的复制操作,效率将会变低。更关键的是,浪费了一半的空间。
Java 虚拟机(JVM)是 Java 程序运行的环境,而垃圾回收(GC)是 JVM 中重要的组成部分之一,负责自动回收内存,避免内存泄漏和程序崩溃。JVM 的垃圾回收算法经历了多年的发展和优化,本文将深入分析 JVM 的垃圾回收算法,包括其原理、优缺点以及应用场景。
1. 为什么要进行垃圾回收? 创建的对象没用时也不进行回收的话,堆内存很快就会被消耗殆尽,所以需要把一些没有用的对象清理掉。 2. JVM GC 分为哪几种? 分为三种,对新生代进行的垃圾回收叫 minor GC,也叫YGC;对老年代进行的垃圾回收叫 major GC;同时对新生代和老年代进行的垃圾回收叫 full GC,简称 FGC。 3. 如何判断一个对象是否可以被回收? 有两种方法判断对象是否可回收,引用计数法和可达性分析算法。 引用计数法就是维护一个计数器,有引用指向对象时就加一,引用失效
1. 自动垃圾收集 ---- 自动垃圾收集是查看堆内存,识别正在使用哪些对象以及哪些对象未被使用以及删除未使用对象的过程。 使用中的对象或引用的对象意味着程序的某些部分仍然维护指向该对象的指针
当前商业虚拟机的垃圾收集器,大多数都遵循了 “分代收集”(Generational Collection)的理论进行设计,分代收集名为理论,实质是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则,分代收集理论它建立在两个分代假说之上:
垃圾回收算法 1、标记-清除算法 2、复制算法 3、标记-整理算法 一、标记-清除算法 标记-清除算法采用从根集合进行扫描,对存活的对象对象标记,标记完毕后,再扫描整个空间中未被标记的对象,进行回收,
标记-清除算法(Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集算法,该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并并应用于Lisp语言。
Python的垃圾回收机制有两种(也可以说一种:叫引用计数): 一是引用计数, 二是隔代回收.
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