Golang 的内存管理基于 tcmalloc,可以说起点挺高的.但是 Golang 在实现的时候还做了很多优化,我们下面通过源码来看一下 Golang 的内存管理实现.下面的源码分析基于 go1.8rc3. 1.tcmalloc 介绍 关于 tcmalloc 可以参考这篇文章 tcmalloc 介绍,原始论文可以参考 TCMalloc : Thread-Caching Malloc. 2. Golang 内存管理 下面的源码分析基于 go1.8rc3. 0. 准备知识 这里先简单介绍一下 Go

0.1.索引 https://blog.waterflow.link/articles/1663406367769 1.内存管理 内存管理是管理计算机内存的过程,在主存和磁盘之间移动进程以提高系统的整体性能.内存管理的基本要求是提供方法来根据程序的请求动态的将部分内存分配给程序,并在不需要时释放它以供重用. 程序通过将他们的内存划分为执行特定任务的不同部分来管理他们.栈和堆就是这部分中的俩个,他们管理程序的未使用的内存并将其分配给不同类型的数据.当程序不再需要这些内存的时候就会释放他们,供后续使

Golang 内存管理 原文链接[http://legendtkl.com/2017/04/02/golang-alloc/] Golang 的内存管理基于 tcmalloc,可以说起点挺高的.但是 Golang 在实现的时候还做了很多优化,我们下面通过源码来看一下 Golang 的内存管理实现.下面的源码分析基于 go1.8rc3. 关于 tcmalloc 可以参考这篇文章 tcmalloc 介绍,原始论文可以参考 TCMalloc : Thread-Caching Malloc. 1. Go

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver

[Spark-core学习之八] SparkShuffle & Spark内存管理环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.SparkShuffle1. SparkShuffle概念reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,v

在Linux中经常发现空闲内存很少,似乎所有的内存都被系统占用了,表面感觉是内存不够用了,其实不然.这是Linux内存管理的一个优秀特性,主要特点是,无论物理内存有多大,Linux 都将其充份利用,将一些程序调用过的硬盘数据读入内存(buffer/cache),利用内存读写的高速特性来提高Linux系统的数据访问性能.在这方面,区别于Windows的内存管理.本文从Linux的内存管理机制入手,简单介绍linux如何使用内存.监控内存,linux与windows内存管理上的区别简介,linux内

1.前言 接上文:iOS- 如何将非ARC的项目转换成ARC项目(实战) 2.内存管理时相关的配置 当我们把将非ARC的内存管理都管理好后,发现在做有些操作的时候内存还是在一直的缓慢增加 比如做一个最简单的随机数UITableView的显示与滑动,进行内存管理后,不应该出现内存增加的,但是一直滑动内存就一直缓慢的往上增加的情况. 这时候我们可以检查下看这里的属性是否打勾: 或者检测app一启动时控制台有没有立即输出下列这句话 如果勾上,上面三个选项,控制台就会出现下列几行输出 ARCTest(6

1. 调度策略 TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里,然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行.这个调度过程实际上还是比较粗粒度的,是面向TaskSetManager的. TaskScheduler是以树的方式来管理任务队列,树中的节点类型为Schdulable,叶子节点为TaskSetManager,非叶子节点为Pool,它们之间的继承关

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver

Spark 内存管理 Spark 执行应用程序时, 会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程 Driver 负责创建 SparkContext 上下文, 提交任务, task的分发等. Executor 负责 task 的计算任务, 并将结果返回给 Driver, 同时需要为需要持久化的 RDD 提供储存. Driver 端的内存管理比较简单, 这里说的 Spark内存管理针对 Executor 端的内存管理. Spark 内存管理分为 静态内存管理 和 统一内存管理, S

1. 堆内和堆外内存规划 1.1 堆内内存 堆内内存的大小,由 Spark 应用程序启动时的 –executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置.Executor 内运行的并发任务共享 JVM 堆内内存,这些任务在缓存 RDD 数据和广播(Broadcast)数据时占用的内存被规划为存储(Storage)内存,而这些任务在执行 Shuffle 时占用的内存被规划为执行(Execution)内存,剩余的部分不做特殊规划,那些 Spark 内部的对象实例,或者

(1)内存管理函数与内存管理运算符的区别 内存管理函数有内存分配函数,malloc calloc realloc 以及内存释放函数free. 内存管理运算符有new 和delete. 两种内存管理方式的最大区别就是malloc以及free等内存管理函数是库函数,不在编译器的控制 范围之内.并且在创建对象实例时,malloc只是负责内存的分配,并没有对分配的内存调用构造函数以及初始化.malloc分配的内存时void类型的内存,需要做相应的内存转换. 而内存管理运算符(new delete)完成了

TCMalloc(Thread-Caching Malloc)与标准glibc库的malloc实现一样的功能,但是TCMalloc在效率和速度效率都比标准malloc高很多.TCMalloc是 google-perftools工具中的一个(gperftools四个工具分别是:TCMalloc.heap-checker.heap- profiler和cpu-profiler),这个工具是开源的,以源码形式发布.如果觉得自己维护一个内存分配器麻烦的话,可以考虑将 TCMalloc静态库连接到你的程序

kmalloc kzalloc vmalloc malloc 和get_free_page()的区别 一.简述 1. kmalloc申请的是较小的连续的物理内存,虚拟地址上也是连续的.kmalloc和get_free_page最终调用实现是相同的,只不过在调用最终函数时所传的flag不同而已.除非被阻塞否则他执行的速度非常快,而且不对获得空间清零. 2.get_free_page()申请的内存是一整页,一页的大小一般是128K. 3.kzalloc 先是用 kmalloc() 申请空间 , 然后

Linux内存管理机制中buffer和cache的区别理解linux内存管理,需要深入了解linux内存的各个参数含义和规则,下面介绍一下Linux操作系统中内存buffer和cache的区别. Freefree 命令相对于top 提供了更简洁的查看系统内存使用情况: [root@blliu ~]# free -mt             total       used       free     shared    buffers     cachedMem:          3886

分析linux内存管理机制,离不了上述几个概念,在介绍上述几个概念之前,先从<深入理解linux内核>这本书中摘抄几段关于上述名词的解释: 一.<深入理解linux内核>的解释 逻辑地址(Logical Address) 包含在机器语言指令中用来指定一个操作数或一条指令的地址(有点深奥).这种寻址方式在80x86著名的分段结构中表现得尤为具体,它促使windows程序员把程序分成若干段.每个逻辑地址都由一个段和偏移量组成,偏移量指明了从段开始的地方到实际地址之间的距离. 线性地址(

本文转载自:http://blog.csdn.net/yusiguyuan/article/details/9668363 这篇文章中介绍了四个名词的概念,下面针对四个地址的转换进行分析 CPU将一个虚拟内存空间中的地址转换为物理地址,需要进行两步(如下图): 首先,将给定一个逻辑地址(其实是段内偏移量,这个一定要理解!!!),CPU要利用其段式内存管理单元,先将为个逻辑地址转换成一个线程地址, 其次,再利用其页式内存管理单元,转换为最终物理地址. 这样做两次转换,的确是非常麻烦而且没有必要的,

前言 大家好,我是雨乐. 5年前,在上家公司的时候,因为进程OOM造成了上千万的损失,当时用了一个月的时间来分析glibc源码,最终将问题彻底解决. 最近在逛知乎的时候,发现不少人有对malloc/free有类似的疑惑,恰好自己有阅读过这方面的源码,所以将之前的源码阅读笔记整理了下,用了大概3周的时间写了这篇文章,分析glibc的内存管理精髓,相信对c/c++从业者都会有用. 由于本文涉及知识点较多,因此为了方便阅读,提供了PDF版本,可以留言获取 提纲 1 写在前面 源码分析本身就很枯燥乏味,

在Netty4中引入了新的内存管理机制极大地提升其性能,本文将对该内在管理机制进行剖析. 这里有篇文章讲述了在推特(Twitter)内部 使用Netty的状况以及Netty4所带来的性能收益. 在分析Netty4的PooledByteBufAllocator之前,我们最好先认识一下jemalloc. Netty在4.0之前的版本已经尝试过通过优化内存管理的方式来提高性能(如果我没有记错的话),但4.0中的改进则特别 显著.在这个版本中,其内存管理实现主要是参考了jemalloc. jemallo