【高并发秒杀源码】【时间指标源码】【区间公式源码】内存对比工具源码_内存对比工具源码怎么看

时间:2024-11-15 00:04:22 来源:获取说说IDPHP源码 分类:休闲

1.RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、内存内存mmap 设计高效内存分配器 arena ?对比对比
2.nodejs内存分析~heapdump安装与使用
3.高性能BPF内存分析工具解析
4.简单而强大的基准测试开源工具sysbench详解

内存对比工具源码_内存对比工具源码怎么看

RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?工具工具

       本文旨在深入剖析RocksDb源码,从内存分配器角度着手。源码源码RocksDb内包含MemoryAllocator和Allocator两大类内存分配器。内存内存MemoryAllocator作为基类,对比对比高并发秒杀源码提供MemkindKmemAllocator和JemallocNodumpAllocator两个子类,工具工具分别集成memkind和jemalloc库的源码源码功能,实现内存分配与释放。内存内存

       接着,对比对比重点解析Allocator类及其子类Arena的工具工具实现。基类Allocator提供两个关键接口:内存分配与对齐。源码源码Arena类采用block为单位进行内存分配,内存内存先分配一个block大小的对比对比内存,后续满足需求时,工具工具优先从block中划取,以减少内存浪费。一个block的大小由kBlockSize参数决定。分配策略中,Arena通过两个指针(aligned_alloc_ptr_和unaligned_alloc_ptr_)分别管理对齐与非对齐内存,提高内存利用效率。

       分配内存时,Arena通过构造函数初始化成员变量,包括block大小、内存在栈上的时间指标源码分配与mmap机制的使用。构造函数内使用OptimizeBlockSize函数确保block大小合理,减少内存对齐浪费。Arena中的内存管理逻辑清晰,尤其在分配新block时,仅使用new操作,无需额外内存对齐处理。

       分配内存流程中,AllocateNewBlock函数直接调用new分配内存,而AllocateFromHugePage和AllocateFallback函数则涉及mmap机制的使用与内存分配策略的统一。这些函数共同构成了Arena内存管理的核心逻辑,实现了灵活高效地内存分配。

       此外,Arena还提供AllocateAligned函数,针对特定对齐需求分配内存。这一函数在使用mmap分配内存时,允许用户自定义对齐大小,优化内存使用效率。在处理对齐逻辑时,Arena巧妙地利用位运算优化计算过程,提高了代码效率。

       总结而言,RocksDb的内存管理机制通过Arena类实现了高效、灵活的内存分配与管理。通过深入解析其源码,区间公式源码可以深入了解内存对齐、内存分配与多线程安全性的实现细节,为开发者提供宝贵的内存管理实践指导。未来,将深入探讨多线程内存分配器的设计,敬请期待后续更新。

nodejs内存分析~heapdump安装与使用

       说明:heapdump库的安装与使用指南,适用于解决nodejs内存分析问题。安装这个库面临的主要挑战是其C++源码的编译需求,通常需要在安装过程中进行配置。以下步骤将引导您完成安装与使用流程。

       一、装heapdump前的准备工作:

       安装windows下nodejs C++编译环境

       安装nodejs C++编译工具

       安装完成后执行node-gyp rebuild命令。若控制台显示缺失python或c++依赖,需下载对应的python版本并配置环境变量,确保c++环境匹配错误提示版本。此步骤完成后,若无错误输出表示c++环境配置完成。

       二、安装heapdump:

       成功执行上述步骤后,尝试安装heapdump。如无错误,表示安装成功。若有错误,repo下载源码则表示c++环境配置不完善,可通过node-gyp rebuild检查并解决缺失依赖。

       三、使用heapdump:

       四、分析快照:

       利用Chrome DevTools加载生成的heapsnapshot文件进行内存分析。查看Summary选项的Retained Size以分析单个快照,对比不同快照的内存变化则需在几秒或几分钟内多次生成快照,利用Comparison选项的delta参数进行分析。

       五、常见问题:

       关于Linux系统安装问题,该库主要适配于Windows系统,Linux系统可能无法正常编译,除非添加其他系统适配或使用替代库。Mac系统下使用此库通常无问题,Linux系统使用时若遇安装错误,建议在npm仓库搜索heap snapshot相关库逐一尝试,直至找到无报错的库。

       更新线:/3/

       六、使用内置库v8做内存分析:

       在代码中加入特定功能实现内存分析模块。

       七、pm2做内存分析:

       通过pm2的monitor功能查看堆栈信息,适用于使用pm2进行进程管理的服务器环境。

高性能BPF内存分析工具解析

       Linux内核与CPU处理器协同工作,将虚拟内存映射到物理内存,wap 源码 asp以提升效率。内存管理通过创建内存映射的页组来实现,每页大小根据处理器实际情况设定,通常为4 KB。内核从页空闲列表分配物理内存页,优化分配策略以提高效率。分配器如slab分配器从空闲列表使用内存。

       典型的内存页面管理过程包括申请、分配、存储和释放。繁忙应用中,用户层内存分配频繁,指令执行和MMU查找大量发生,对内存管理构成挑战。系统通过定期激活kswapd,检查空闲与活跃页面,释放内存以应对内存压力。kswapd协调后台页面召回,降低性能影响,但可能引起CPU和磁盘I/O竞争。当内存回收受限,分配将被阻塞,并同步等待内存释放。内核shrinker函数触发直接回收,释放内存,减少缓存占用。

       内存不足时,swap设备提供解决方案,允许进程继续分配内存,将不常用页面交换至swap,但会导致性能下降。关键系统倾向于避免使用swap,以防止内存不足导致进程被杀。内存不足情况下,oom killer作为内存释放的最后手段,通过规则选择牺牲进程。通过调整系统和进程配置,优化内存管理。

       随着内存碎片化加剧,内核启动页面压缩与移动,释放连续内存空间。Linux文件系统利用空闲内存缓存数据,通过调整参数vm.swappiness,系统可以选择从文件缓存或swap释放内存。传统性能工具提供内存使用统计,但分析内存使用情况需要更深入理解,如page fault率、库分配等。BPF工具如kmem、kpages、slabratetop、numamove,以及oomkill和memleak,通过更高效、性能损耗更低的方式进行内存分析。

       BPF相关工具提供内存分析能力,包括跟踪内存分配与释放事件、检测内存泄漏等。oomkill用于监控并打印oom killer事件详细信息,memleak跟踪内存分配与释放,辅助内存问题诊断。BPF工具为内存管理提供强大支持,结合源代码分析,可有效识别并解决内存问题。

简单而强大的基准测试开源工具sysbench详解

       sysbench是一款强大的开源基准测试工具,它以其模块化和跨平台特性而备受青睐,用于评估系统性能,特别是针对CPU、内存、文件I/O和数据库操作。其核心是基于LuaJIT的多线程设计,适用于数据库测试,支持诸如oltp_*.lua的预设测试和Lua扩展,为自定义性能测试提供了灵活性。

       sysbench的基础是轻量级脚本语言Lua,它具有动态类型和自动内存管理等特性,而LuaJIT作为其高性能即时编译器,显著降低了动态语言的开销,提升了性能。sysbench通过编译安装简单便捷,支持Linux(x_、i和aarch)和Windows(WSL)环境。在RHEL/CentOS上,用户可以选择在线安装或源码编译,确保了与其他依赖包的兼容性,如mysql-devel、openssl-devel和postgresql-devel。

       安装sysbench时,用户可以根据需求配置MySQL或PostgreSQL支持。如果不支持MySQL,编译时可选择不包含。sysbench命令行提供了丰富的选项,如`--threads`、`--events`和`--time`等,用于细致调整测试参数。其结果以秒为单位实时报告,包括速率、延迟统计,并允许自定义Lua脚本以满足特定场景的需求。

       sysbench的测试功能全面,包括CPU性能测试、内存测试(如设置块大小和总大小)、文件系统I/O操作(如`fileio`测试,使用`--threads`、`--time`等参数),以及数据库性能测试,如数据库连接、调试和SSL设置。例如,内存测试通过`--memory-block-size`和`--memory-total-size`设置,而CPU测试默认使用素数序列,上限可达。

       以下是一个简化版的sysbench内存测试示例,使用个并发线程,对GB文件进行随机读写,每5秒报告一次结果:

       内存测试示例:

       sysbench memory --threads= --time= --file-test-mode=rnd --memory-block-size=8K --memory-total-size=G run

       ...

       latency (ms,%): 0.

       ...

       内存吞吐量:读取, MiB/s: ., 写入, MiB/s: .

       总时间: 秒, 事件: 1,,, 平均延迟: 0.ms, %延迟: 0.ms

       在数据库测试方面,sysbench提供了预设的oltp测试脚本,如`oltp_delete.lua`,以及通用的oltp_common.lua共享代码。用户可以轻松创建数据库连接,执行预设或自定义脚本,获取详细的统计信息。

       在进行数据库操作时,sysbench通过`fileio`测试磁盘性能,如fsync()同步操作,以评估写入速度和文件同步性能。例如,创建2个5GiB文件,每5秒展示写入速率、fsync速率和%延迟。

       sysbench的使用方法包括创建、准备、运行和清理测试,同时提供了详细的帮助选项,如`--help`,以便用户了解所有可用的参数和命令。

       总结,sysbench是一个强大而灵活的工具,通过其模块化设计,让用户能够深入挖掘系统性能的各个方面,无论是单个组件还是整个系统,都能提供精确的基准测试结果。