smem 是Linux系统上的一款可以生成多种内存耗用报告的命令行工具。与现有工具不一样的是 smem 可以报告 PSS【Proportional Set Size（按比例占用大小）】，这是一种更有意义的指标。可以衡量虚拟内存系统的库和应用程序所占用的内存数量。
最近整理SDK运行期间占用游戏内存的情况，分析的时候发现有VSS/RSS/PSS/USS四个值，专门整理一下，方便以后查阅。 名词解释： VSS - Virtual Set Size 虚拟耗用内存（包含共享库占用的内存） RSS - Resident Set Size 实际使用物理内存（包含共享库占用的内存） PSS - Proportional Set Size 实际使用的物理内存（比例分配共享库占用的内存） USS - Unique Set Size 进程独自占用的物理内存（不包含共享库占用的内存） 大
在使用 smem 命令时，有几个注意事项可以帮助你更有效地利用这个工具并避免潜在的误解或错误。以下是几点重要的使用注意事项：
#!/usr/bin/env python Try to determine how much RAM is currently being used per program. Note per program, not per process. So for example this script will report RAM used by all httpd process together. In detail it reports: sum(private RAM for program pro
如何检查Ubuntu Linux上的内存使用情况，我们可以安装并使用Smem内存报告工具来显示Ubutnu Linux系统上的内存使用情况。 Smem是一个命令行工具，用于检查Linux，每个进程的内存使用情况，百分比或图表。 Stellarium smem是一个可以在Linux系统上提供大量内存使用情况报告的工具。 与现有工具不同，smem可以报告比例集合大小（PSS），这是对虚拟内存系统中库和应用程序使用的内存量的更有意义的表示。 Smem使用被称为Resident Set Size(RSS)的标准
smem是一个工具，可以提供大量关于 Linux 系统内存使用情况的报告。与现有工具不同，smem 可以报告比例集大小 (PSS)，它更有意义地表示虚拟内存系统中库和应用程序使用的内存量。 由于大部分物理内存通常在多个应用程序之间共享，因此称为常驻集大小 (RSS) 的内存使用标准度量将大大高估内存使用。相反，PSS 衡量每个应用程序在每个共享区域中的公平份额，以给出一个现实的衡量标准。 Smem功能 系统概览列表 按进程、映射、用户输出 按进程、映射或用户过滤输出 来自多个数据源的可配置列 可配置的输出单
论文: Object Detection Made Simpler by Eliminating Heuristic NMS
PSS 私钥签名流程的一种填充模式。目前主流的RSA签名包括RSA-PSS和RSA-PKCS#1 v1.5。
关键词：VSS、RSS、PSS、USS、_mapcount、pte_present、mem_size_stats。
Accellera的便携式测试和激励标准提供了强大的验证功能，这些功能并不能代替UVM，而是可以增加现有的验证流程。这就是便携式激励和UVM相互作用的方式。
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）
今天介绍的是一篇纯生信分析的单细胞数据挖掘的文献，分析方法是单细胞分析中比较常规的方法（单细胞图谱，细胞通讯），不过有疾病之间的差异比较。
SSB（Synchronization Signal/PBCH, 同步广播块）是5G中使用的最重要的导频信道之一，其作用关系到UE接入小区的很多方面，如小区搜索、波束测量、波束选择、波束恢复等。
Spring提供了JdbcTemplate模板类来操作数据库，JdbcTemplate是对原生JDBC进行了全面的封装，统一处理了数据库连接的获取与释放等操作，使用起来比较方便。本节分析JdbcTemplate的源码。
为了了解 Linux 或 macOS 上的内存使用情况，人们通常使用 top 或 htop。我很想看到一个单一的数字：一个进程占用了多少内存。但这些工具所显示的统计数据可能很难理解。对于网页浏览器来说，它甚至更加复杂，因为它们经常运行许多独立的进程。它们在 top 输出中显示为一个长长的列表，每一个都有自己的单独指标。
PostgreSQL 查看内存使用的方法比较多, 大部分都是进入到POSTGRESQL 中进行查看的,今天从PostgreSQL 外部来查看内存的使用方式和方法.
本人在做手机APP性能数据的过程中，又重新看了一些Android的内存相关知识，对之前写过的一篇APP性能的线程类的方法做了优化，总得来说，就是增加了PSS数据和增加了数据获取之后的数据整理工作。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
/proc/PID/smaps 文件是基于 /proc/PID/maps 的扩展，他展示了一个进程的内存消耗，比同一目录下的maps文件更为详细。
原文 https://mp.weixin.qq.com/s/8A_y1dlZrUvpaJfbQrVK3w
考虑构建一个用于验证SPI主机DUT的testbench作为模块级testbench的一个例子。在这种情况下，UVM环境有两个agent—APB agent在其APB从机端口上处理总线传输，以及SPI agent在其SPI端口上处理SPI协议传输。整个UVM验证环境的结构在框图中进行了说明。让我们穿过testbench的每一层，并描述它是如何从上到下组合在一起的。
CPU，GPU，内存，通过Perfdog都可以很轻松的得到各项数据指标；但首先确保手机和电脑要连接正常，比如你可以通过 adb devices 来查看手机是否连接到电脑；
可以观察到非常有意思的现象，这个进程占用了124%的内存，实际上Swap为0。总占用也没到100%。这是为什么呢？
具有阳性家族史的精神分裂症被称为家族性精神分裂症(familial-schizophrenia, PFS)，家族性精神分裂症被认为是更多由遗传因素引起的，而具有阴性家族史的精神分裂被称为散发性精神分裂症(sporadic -schizophrenia, PSS)，散发性精神分裂症被认为是更多由环境因素引起的。前人的研究表明，家族性精神分裂症和散发性精神分裂症临床症状存在一定差异[1, 2]；此外，结构磁共振研究表明，与健康对照组和散发性精神分裂症患者相比，家族性精神分裂症患者具有更低的丘脑灰质密度[3]。但是，两种精神分裂症脑功能网络是否存在差异呢？本文主要根据参考文献[4]整理而成，文献[4]采用静息态磁共振技术，主要对家族性精神分裂症和散发性精神分裂症患者的脑功能网络及其拓扑结构进行了研究，以揭示两者之间的脑功能差异。笔者在这里对这篇文章的分析方法和结果进行剖析，希望各位朋友从中有所启发，对大家的研究有所帮助。
至此Deno工程搭建完毕，有需要源码的同学可以从下方地址获取 https://github.com/shiyujun/spring-framework
a). 进程使用的物理内存： find /proc/ -maxdepth 1 -iname "[0-9]*" | xargs -I{} cat {}/smaps | grep Pss: | awk '{s+=$2}END{print s}' b). slab分配占用的内存，采用slab机制主要是解决申请时候浪费page的问题，这一部分的内存并不是application 所占用的，所以要单独列出来, 可以在meminfo 中查看到其占用空间以及可回收空间大小. c). pagetable在虚拟地址到物理地址的转换中发挥着关键的作用，所以也不属于application占用的内存，属于系统所用，所以也单独列出来. 其大小随着内存的变大而变大，可以在meminfo 中找到占用的大小. d). free的内存，这一部分内存是从system的角度看，依然是free的，也就是说这一部分内存还没有被system 进行接管. e). cache/buffer内存的大小，这一部分可以在meminfo 中找到，这里主要是 application 的所使用的cache/buffer. f). 其他原因导致的内存gap, 在下面的示例中，上述所述的6种内存的总和大于实际的总内存，这是因为 shmem 是被application使用的，所以在计算进程使用的物理内存的时候，已经包含了shmem,而cache又计算了一次，因此最后的结果应该是减去SHMEM, 这样 和总内存相比，还有5497KB的gap .那么这个gap 到底应该是available的，还是算作used的，不得而知，那么因为这个gap 不大，所以对于内存的使用状况统计，我们可以暂且忽略该gap， 所以我们可以有如下的公式作为一个参考： total = free + cache + buffer + process_used_via_pss + slab + pagetables - shmem
作者遇到了业务的一个性能抖动问题，在这里介绍一下它的原因和解决办法。 分析 1，page fault 在Linux上，进程分配到的内存是虚拟内存，经过内核的页表管理，会把虚拟内存映射成物理内存。 a，在第一次访问内存的时候，会触发page fault，内核会给进程分配好内存，进程继续执行。 b，内核进行内存回收，可能会把进程的部分内存进行回收，swap到磁盘上，下次访问到再换回来。当然，这个在实际业务上未必会启用swap以防止性能下降。 c，进程自己判断，认为部分内存段时间内不会使用，会尝试把它归还给内核。它的好处是不需要修改进程的虚拟地址空间，只是把内存页面（page）归还给内核，下一次访问到的时候，会因为page fault而重新分配物理内存。 另外需要注意的时候，处理page fault的过程中，需要持有进程的内存的锁（current->mm->mmap_sem）。 2，TLB shootdown 例如某服务器有40CPU，那么就意味着可以同时运行40个task。 例如某业务有30个线程，且这30个线程都很忙，并行执行在30个CPU上。 因为30个线程共享地址空间，它们使用的是相同的页表（page table）。所以在运行这30个线程的CPU上，会加载相同的页表。 当代CPU为了加速TLB查找的速度，会使用cache，也就是说会把对应的页表项（page table entry）加载到TLB cache中。 在运行的某一个时刻，某1个线程执行了上述的page fault的case 3，也就是执行了系统调用int madvise(void *addr, size_t length, MADV_DONTNEED)，想要释放1个page（4K大小），除了需要修改页表释放该page外，还需要确保CPU的TLB cache中也是没有该page的PTE的。因为如果TLB cache还有该PTE，那么CPU访问这个page就不会出错，而这个page已经被释放并分配给其他进程使用的话，就会造成安全问题。 在多核场景下，这个问题就变得更加复杂了。除了运行madvise的线程之后，还需要确保另外的29个线程运行的CPU的TLB cache也是没有该PTE的。为了实现这种效果，需要当前的CPU通知另外的29个CPU，执行clflush或者重新加载cr3。这个通知的过程需要发送IPI（inter processor interrup）。 发送IPI的这个过程，在x86上的体现就是需要CPU执行wrmsr指令，对应的操作是触发ICR。了解虚拟化的朋友应该知道，wrmsr这条指令在虚拟机上需要经过Hypervisor处理，性能更低一些。 除此之外，在执行madvise的过程中，还需要持有当前进程的内存的锁（current->mm->mmap_sem），而且这个锁的粒度比较大。 而jemalloc库，默认情况下，则会释放过期的内存，调用madvise(void *addr, size_t length, MADV_DONTNEED)。 3，smaps/smaps_rollup cat /proc/PID/smaps，可以查看进程的每一段VMA信息。
SSB包含了PSS，SSS，PBCH 同步信号和PBCH块(Synchronization Signal and PBCH block, 简称SSB)，它由主同步信号(Primary Synchronization Signals, 简称PSS)、辅同步信号(Secondary Synchronization Signals, 简称SSS)、PBCH三部分共同组成。 通过PSS和SSS，UE可以获得定时信息，频偏信息，小区ID等信息； 通过PBCH可以获得无线帧号，与空口进行对齐，以及调度SIB1的一些信息。
获取所有进程的内存使用的排行榜，排行是以Pss的大小而排序，能输出详细的VSS/RSS/PSS/USS内存指标。
从操作系统的角度来说，内存就是一块数据存储区域，是可被操作系统调度的资源。在多任务（进程）的操作系统中，内存管理尤为重要，操作系统需要为每一个进程合理的分配内存资源。所以可以从操作系统对内存分配和回收两方面来理解内存管理机制。
缺乏足够的物理内存（RAM）的系统的运行速度将显着降低，因为进程在RAM和交换之间移动。如果Linux系统开始运行缓慢，则首先解决的任务之一是释放物理内存。
上一篇我们了解了内存在内核态是如何管理的，本篇文章我们一起来看下内存在用户态的使用情况，如果上一篇文章说是内核驱动工程师经常面对的内存管理问题，那本篇就是应用工程师常面对的问题。
在技术社区混了这么长时间，因为一些常见的技术问题反复被问到，总是想写写文章把它们讲清楚。无奈很多时候看似基础的技术问题背后都隐藏着很深的原因，想要一次性说清楚太花时间，而平时又没有很多时间能花在上面（主要是懒），所以产生了写一系列文章的想法，讲讲我或我的客户使用MongoDB过程中经常遇到的各种“坑”。话虽如此，难者不会会者不难，希望看了这些讲解你就不再认为这些是“坑”了。
应用版本升级后使用内存突增？如何跟踪？这次MIG专项测试组为大家分享内存问题跟踪实战过程！ MIG专项测试组 致力于为腾讯移动互联网事业群(MIG)提供专项评测及深度优化（性能、功能、安全等）；同时负责探索新的测试理论和方法，研发评测工具及基础组件。 背景 手机管家从4.4升级到4.5后，用户数据反馈待机内存出现了2-4M左右的增长。经过代码排查及MAT分析，发现有几处代码会导致内存增长,只要将这些代码屏蔽掉一部分，内存情况就下降到正常水平。
前言： procrank是一个统计内存使用的神器，包括VSS，PSS，PSS和USS的详细参数。作为一个内存使用的分析工具，简直厉害的不要不要的。 作者尝试过几个Linux发行版，都没有把procrank作为可以安装的包。这也不奇怪，作者接触这个命令的时候，也是在Android中使用到的。尽管后来不从事嵌入式开发了，每当遇到类似的问题时，都会情不自禁的想到这个神奇的工具。在Iaas平台中，统计KSM也是利器。 源代码： 如上面所说，代码选自Android的源代码。为了使用方便，作者在github上做了一份拷
相信对于一名JAVA开发者开说properties文件一定再熟悉不过了,比如一下配置： config.properties会经常存放一些系统常量，版本号，路径之类的 database.properties存放数据库的连接参数 log4j.properties 日志的一些基本配置 redis.properties 缓存数据库的一些配置 当然前缀是根据用能自行定义的，一般来说文件的内容的格式是“键=值”的格式，文本注释信息可以用"#"来注释，下面来说说开发中如何读写properties配置文件。 Java读取P
近年来，深度强化学习正在兴起。世界各地的研究人员和大众媒体都没有更多关注深度学习的其他子领域。在深度学习方面取得的最大成就是由于深度强化学习。
中国移动11省网优集采考试即将在4月14日、15日开启！网上流传的各种所谓“题库”有几十M，几万道题，打开题库你就会发现自己根本就看不下去，怎么办呢？我认为咱们应该从知识点出发去记忆，这样才能“以不变应万变”
90058 kB: com.tencent.mobileqq (pid 16731)
Android 性能稳定性测试工具 mobileperf 开源 (天猫精灵 Android 性能测试-线下篇)
Free RAM: 1091614 kB(65910 cached pss + 514808 cached kernel + 510896 free)
指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。内存泄漏并非指内存在物理上的消失，而是应用程序分配某段内存后，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪费。一般我们常说的内存泄漏是指堆内存的泄漏，堆内存使用完后必须显示释放的内存。应用程序一般使用malloc，realloc，new等函数从堆中分配到一块内存，使用完后，必须负责调用free或delete释放相应的内存。
详细介绍在这里（https://zsj.itdos.net/docs/pss）。搜小程序：珠三角设代阅览版，点“计算”，注册用户可进行计算和下载计算书。
——朝着终极解决方案迈进，接近完美的计算书模式 详细介绍在这里（https://zsj.itdos.net/docs/pss）。搜小程序：珠三角设代阅览版，点“计算”，注册用户可进行计算和下载计算书。 1.PSS云计算书系统（Prime Server System），是团队工作之余倾力打造的一款解决工程师计算（书）方面一些痛点的产品。
用户经常因为OOM killer造成数据库崩溃问题来找我们寻求帮助。Out Of Memory killer会杀死PG进程，并且是我们遇到的数据库崩溃问题中首要原因。主机内存不足的原因可能有多种，最常见的有：
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