本文简要介绍了新增的 15 种执行代码的方式，另外详细介绍了该课程提供的所有实验材料。"
mmap是linux操作系统提供给用户空间调用的内存映射函数，很多人仅仅只是知道可以通过mmap完成进程间的内存共享和减少用户态到内核态的数据拷贝次数，但是并没有深入理解mmap在操作系统内部是如何实现的，原理是什么。
我们都知道，在计算机的世界，建立连接都是需要依靠五元组的(源ip,源端口,目的ip,目的端口,协议)，而在实际用户使用过程中，浏览器会帮我们识别和管理源ip和端口以及协议(http,https)，协议确定后其实目的端口也就确定了(80或443). 因此整个DNS系统要解决的问题就是将用户在浏览器中输入的域名最终转换成可识别的目的ip，进而进行连接通信。下面以一个简单例子来分析下dns解析的过程.
Linux 内存管理模型不是咱们这个系列的讨论重点，我们这里只会简单提一些对于咱们这个系列需要了解到的，如果读者想要深入理解，建议大家查看 bin 神（公众号：bin 的技术小屋）的系列文章：一步一图带你深入理解 Linux 虚拟内存管理
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
StackOverflowError 与 OutOfMemoryError 是两个老生常谈的 Java 错误。Java 中的虚拟机错误 VirtualMachineError 包括以下四种：
JVM 内存究竟包括哪些，可能网上众说纷纭。我们这里由官方提供的一个查看 JVM 内存占用的工具引入，即 Native Memory Tracking。不过要注意的一点是，这个只能监控 JVM 原生申请的内存大小，如果是通过 JDK 封装的系统 API 申请的内存，是统计不到的，例如 Java JDK 中的 DirectBuffer 以及 MappedByteBuffer 这两个（当然，对于这两个，我们后面也有其他的办法去看到当前使用的大小。当然xigao dog 啥都不会）。以及如果你自己封装 JNI 调用系统调用去申请内存，都是 Native Memory Tracking 无法涵盖的。这点要注意。
该文章介绍了如何通过 pmap 命令查看进程的虚拟地址空间使用情况，包括起始地址、大小、实际使用内存、脏页大小、权限、偏移、设备和映射文件等。通过分析这些信息，可以更好地了解程序运行时的内存使用情况，并找出潜在的内存泄漏、内存碎片等问题。
文件读写调用open函数打开一个文件描述符(描述符的个数在操作系统是定义好的) python3情况下读写文件:
==本文为读书和博客学习笔记，记录将知识总结自己理解的方式。可能存在错误。文末会给出相关参考链接==
Linux下动态库是通过mmap建立起内存和文件的映射关系。其定义如下void* mmap(void* start,size_t length,int prot,int flags,int fd,off_t offset);，在第一个参数start为NULL的时候系统会随机分配一个地址，我们可以通过示例来看mmap映射地址的流程。
但是在 arm 64 体系架构中 , 没有实现 mmap2 , 只实现了 mmap 系统调用 ;
分配 虚拟内存页 : 应用进程 调用 mmap 函数后 , 在 Linux 系统中 创建 " 内存映射 “ 时 , 会在 ” 用户虚拟地址空间 “ 中 , 分配一块 ” 虚拟内存区域 " ;
调用 mmap 系统调用 , 先检查 " 偏移 " 是否是 " 内存页大小 " 的 " 整数倍 " , 如果偏移是内存页大小的整数倍 , 则调用 sys_mmap_pgoff 函数 , 继续向下执行 ;
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。
使用 malloc 函数申请内存原理 : " 堆内存 " 动态分配 的 系统调用 过程 ;
用户态进程通过write()系统调用切到内核态将用户进程缓冲区中的HTTP报文数据通过Tcp Process处理程序为HTTP报文添加TcpHeader，并进行CPU copy写入套接字发送缓冲区，每个套接字会分别对应一个Send-Q(发送缓冲区队列)、Recv-Q(接收缓冲区队列)，可以通过ss -nt语句获取当前的套接字缓冲区的状态；
glibc 提供的 ptmalloc 函数 , FreeBSD 提供的 jemalloc 函数 , Google 提供的 tcmalloc 函数 ,
在接入日志组件xlog的工作中，对mmap内存映射加深了了解，分享一下学习心得。 1.一个Linux进程的虚拟内存 如图展示了一个Linux进程的虚拟内存。 虚拟的意思是进程以为自己有这么一
mmap 另一个非常重要的特性是：减少内存的拷贝次数。在 linux 系统中，文件的读写操作通常通过 read 和 write 这两个系统调用来实现，这个过程会产生频繁的内存拷贝。比如 read 函数就涉及了 2 次内存拷贝：
mpcap 是利用mmap 文件映射的方式把抓包文件映射进程的虚拟地址空间。从而减少了write函数一次内存拷贝到页缓存的过程，从而提高效率。
mmap/munmap接口是用户空间的最常用的一个系统调用接口，无论是在用户程序中分配内存、读写大文件，链接动态库文件，还是多进程间共享内存，都可以看到mmap/munmap的身影。
个参数 , 分别是 unsigned long addr 和 size_t, len , 前者是 内存映射 的 起始地址 , 后者是 内存映射 的 长度 ;
前一篇博客说了怎样通过命名管道实现进程间通信，但是要在windows是使用命名管道，需要使用python调研windows api，太麻烦，于是想到是不是可以通过共享内存的方式来实现。查了一下，Python中可以使用mmap模块来实现这一功能。 Python中的mmap模块是通过映射同一个普通文件实现共享内存的。文件被映射到进程地址空间后，进程可以像访问内存一样对文件进行访问。 不过，mmap在linux和windows上的API有些许的不一样，具体细节可以查看mmap的文档。 下面看一个例子： serve
一、共享内存简介 共享内存区是最快的IPC形式，这些进程间数据传递不再涉及到内核，换句话说是进程不再通过执行进入内核的系统调用来传递彼此的数据。 即每个进程地址空间都有一个共享存储器的映射区，当这
前面提到了虚拟内存需要映射物理内存才能使用，这个映射关系被保存在内存中的页表（Page Table）。现代 CPU 架构中一般有 TLB （Translation Lookaside Buffer，翻译后备缓冲，也称为页表寄存器缓冲）存在，在里面保存了经常使用的页表映射项。TLB 的大小有限，一般 TLB 如果只能容纳小于 100 个页表映射项。 我们能让程序的虚拟内存对应的页表映射项都处于 TLB 中，那么能大大提升程序性能，这就要尽量减少页表映射项的个数：页表项个数 = 程序所需内存大小 / 页大小。我们要么缩小程序所需内存，要么增大页大小。我们一般会考虑增加页大小，这就大页分配的由来，JVM 对于堆内存分配也支持大页分配，用于优化大堆内存的分配。那么 Linux 环境中有哪些大页分配的方式呢？
This error usually means that PostgreSQL's request for a shared memory segment exceeded available memory, swap space, or huge pages. To reduce the request size (currently 17667276800 bytes), reduce PostgreSQL's shared memory usage, perhaps by reducing shared_buffers or max_connections.
Linux中有后备文件支持的页称为文件页，如属于进程的代码段、数据段的页，内存回收的时候这些页面只需要做脏页的同步即可（干净的页面可以直接丢弃掉）。反之为匿名页，如进程的堆栈使用的页，内存回收的时候这些页面不能简单的丢弃掉，需要交换到交换分区或交换文件。本文中，主要分析匿名页的访问将发生哪些可能颠覆我们认知的"化学反应"。
https://www.memsql.com/blog/linux-off-cpu-investigation/
代码实例：https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Linux/进程通信/5.mmap
① 用户应用程序调用 : 开发者 在 " 用户空间 “ 的 应用程序 中调用 malloc 等函数 , 申请 动态分配 ” 堆内存 " ,
在开始介绍go sys call 库之前先介绍下Linux syscall的几个概念
共享内存是进程间通信最有用的方式，也是最快的IPC形式。共享内存是说：同一块内存被映射到多个进程的地址空间。但是共享内存并不提供同步机制，因此需要互斥锁或者信号量。使用共享内存唯一需要注意的是：当前如果有进程正在向共享内存写数据，则在写入完成以前，别的进程不应当去读、写共享内存。
在上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】内存管理系统调用 ④ ( 代码示例 | mmap 创建内存映射 | munmap 删除内存映射 ) 中 , 完成了 进程一 的程序 ,
MemoryFile 是 Java 层对 Ashmem 的一个封装，下面来一起学习 MemoryFile，掌握它的使用姿势和底层原理。
在《一文看懂零拷贝技术》中我们介绍了 零拷贝技术 的原理，而且我们知道 mmap 也是零拷贝技术的一种实现。在本文中，我们主要介绍 mmap 的原理。
我们知道，linux系统中用户空间和内核空间是隔离的，用户空间程序不能随意的访问内核空间数据，只能通过中断或者异常的方式进入内核态，一般情况下，我们使用copy_to_user和copy_from_user等内核api来实现用户空间和内核空间的数据拷贝，但是像显存这样的设备如果也采用这样的方式就显的效率非常底下，因为用户经常需要在屏幕上进行绘制，要消除这种复制的操作就需要应用程序直接能够访问显存，但是显存被映射到内核空间，应用程序是没有访问权限的，如果显存也能同时映射到用户空间那就不需要拷贝操作了，于是字符设备中提供了mmap接口，可以将内核空间映射的那块物理内存再次映射到用户空间，这样用户空间就可以直接访问不需要任何拷贝操作，这就是我们今天要说的0拷贝技术。
共享内存是一个非常有意思的话题，一方面共享内存避免了通讯过程中的内存复制问题，是 Linux IPC 通讯中效率最高的一种。另一方面，因为可以直接对内存甚至其他进程的内存进行修改，利用共享内存可以实现一些常规操作无法做到的奇技淫巧。
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。
我们经常在游戏目录下看见dll文件,这是windows下的动态链接库。在linux下我们可以使用-shared -fpic生成so文件。
本文主要分析ServiceManager系统服务管理进程对binder的管理流程。
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这样我们要执行的payload就组装完了，怎么一句话不落地执行呢？看了之前文章的都知道 python3 -c 'codes'
众所周知，Binder是Android系统中最主要的进程间通信套件，更具体一点，很多文章称之为Binder驱动，那为什么说它是一个驱动呢，驱动又是何物，让我们自底向上，从内核中的Binder来一步步揭开它的面纱。本文重点在帮助读者对于Binder系统有一个简略的了解，所以写得比较笼统，后续文章会详细分析。
原本是没有这篇文章的，因为原来写Binder的时候没打算写Binder驱动，不过我发现后面大量的代码都涉及到了Binder驱动，如果不讲解Binder驱动，可能会对大家理解Binder造成一些折扣，我后面还是加上了这篇文章。主要内容如下：
在上一篇推文中讲解了零拷贝思想在Linux系统中的实现，主要有mmap、sendfile、splice、tee等，但在Java中目前主要实现了mmap和sendfile。
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