Linux内存管理是一个很复杂的系统,也是linux的精髓之一,网络上讲解这方面的文档也很多,我把这段时间学习内存管理方面的知识记录在这里,涉及的代码太多,也没有太多仔细的去看代码,深入解算法,这篇文章就当做内存方面学习的一个入门文档,方便以后在深入学习内存管理源码的一个指导作用: (一)NUMA架构   NUMA通过提供分离的存储器给各个处理器,避免当多个处理器访问同一个存储器产生的性能损失来试图解决这个问题.对于涉及到分散的数据的应用(在服务器和类似于服务器的应用中很常见),NUMA可以通过…

在列表,元组,实例,类,字典和函数中存在循环引用问题.有 __del__ 方法的实例会以健全的方式被处理.给新类型添加GC支持是很容易的.支持GC的Python与常规的Python是二进制兼容的. 分代式回收能运行工作(目前是三个分代).由 pybench 实测的结果是大约有百分之四的开销.实际上所有的扩展模块都应该依然如故地正常工作(我不得不修改了标准发行版中的 new 和 cPickle 模块).一个叫做 gc 的新模块马上就可以用来调试回收器和设置调试选项. 回收器应该是跨平台可移植的.P…

在J2SE 5.0,垃圾收集的默认值:垃圾收集器.堆大小以及JVM的类型(客户端还是服务器)都会根据应用运行的硬件平台和操作系统自动选择.相比之前设置命令行参数的方式,自动选择很好的匹配了不同类型的应用系统. 另外,并行收集器增加了一种新的动态优化收集算法.在这种方法中,用户指定渴望的行为,垃圾收集器动态的调整堆区域的大小力图实现所需的行为.依赖于平台的默认选择和垃圾收集器自动调整所需的行为称谓工效学.工效学的目标是提供很好的性能,同时只需要很少的命令行参数优化. 自动选择收集器.堆大小和VM类…

先记录于此,后续有时间再深究吧: 1.https://www.zhihu.com/question/33529443 2.http://patshaughnessy.net/2013/10/30/generational-gc-in-python-and-ruby 3.http://python.jobbole.com/85431/ 4.http://www.cnblogs.com/vamei/p/3232088.html 5.http://www.cnblogs.com/xybaby/p/74…

Linux内存管理原理 在用户态,内核态逻辑地址专指下文说的线性偏移前的地址Linux内核虚拟3.伙伴算法和slab分配器 16个页面RAM因为最大连续内存大小为16个页面 页面最多16个页面,所以16/2order(0)bimap有8个bit位两个页框page1 与page2组成与两个页框page3 与page4组成,这两个块之间有一个bit位 order(1)bimap有4个bit位order(2)bimap有4个bit位的2个页面分配过程 当我们需要order(1)的空闲页面块时,orde…

以下转载自安富莱电子: http://forum.armfly.com/forum.php 本章节为大家讲解 FreeRTOS 动态内存管理,动态内存管理是 FreeRTOS 非常重要的一项功能,前面章节讲解的任务创建. 信号量. 消息队列. 事件标志组. 互斥信号量. 软件定时器组等需要的 RAM 空间都是通过动态内存管理从 FreeRTOSConfig.h 文件定义的 heap 空间中申请的. 动态内存管理介绍FreeRTOS 支持 5 种动态内存管理方案,分别通过文件 heap_1,hea…

核心数据结构 linux 2.6 的内存管理支持NUMA(Non Uniform Memory Access Achitecture),即非一致内存访问体系,在该体系中存在多个CPU,并且拥有分离的存储器以及共享存储器.因此在linux的代码中将每一个CPU的可访问内存定义为一个内存节点.总体上linux采取了节点.域.页面三级结构描述物理内存,核心数据结构如下: typedef struct pglist_data { //内存节点数据结构 struct zone node_zones[MAX…

slabtop cat /proc/slabinfo # name <active_objs> <num_objs> <objsize> <objperslab> <pagesperslab> : tunables <limit> <batchcount> <sharedfactor> : slabdata <active_slabs> <num_slabs> <sharedava…

转自:http://blog.csdn.net/orange_os/article/details/7392986 Buddy算法的优缺点: 1)尽管伙伴内存算法在内存碎片问题上已经做的相当出色,但是该算法中,一个很小的块往往会阻碍一个大块的合并,一个系统中,对内存块的分配,大小是随机的,一片内存中仅一个小的内存块没有释放,旁边两个大的就不能合并. 2)算法中有一定的浪费现象,伙伴算法是按2的幂次方大小进行分配内存块,当然这样做是有原因的,即为了避免把大的内存块拆的太碎,更重要的是使分配和释放过…

前面已经分析了linux内存管理算法(伙伴管理算法)的准备工作. 具体的算法初始化则回到start_kernel()函数接着往下走,下一个函数是mm_init(): [file:/init/main.c] /* * Set up kernel memory allocators */ static void __init mm_init(void) { /* * page_cgroup requires contiguous pages, * bigger than MAX_ORDER unle…