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来源:python动态修改源码 时间:2024-12-28 17:40:01

1.Kswapd 源码解析
2.OpenJDK17-JVM 源码阅读 - ZGC - 并发标记 | 京东物流技术团队
3.linux内核源码:内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
4.Hermes源码分析(二)——解析字节码
5.python中的棋牌棋牌钱垃圾回收机制和缓存机制

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Kswapd 源码解析

       kswapd是Linux内核中的一个内存回收线程,主要用于内存不足时回收内存。源码源码初始化函数为kswapd_init,回收回收内核为每个节点分配一个kswapd进程。多少每个节点的棋牌棋牌钱pg_data_t结构体中维护四个成员变量,用于管理kswapd线程。源码源码网站导出pdf源码

       在初始化后,回收回收每个节点的多少kswapd线程进入睡眠状态。唤醒时机主要在被动唤醒和主动唤醒两种场景:被动唤醒是棋牌棋牌钱内存分配进程唤醒并完成异步内存回收后,对节点内存环境进行平衡度检查,源码源码若平衡则线程短暂休眠ms后主动唤醒。回收回收主动唤醒是多少内存回收策略调用kswapd,对节点进行异步内存回收,棋牌棋牌钱让节点达到平衡状态。源码源码

       内存回收包括快速和直接两种方式,回收回收但系统周期性调用kswapd线程平衡不满足要求的节点,因为有些任务内存分配不允许阻塞或激活I/O访问,回收内存相当于亡羊补牢,系统利用空闲时间进行内存回收是必要的。

       kswapd线程通过module_init(kswapd_init)创建,一般处于睡眠状态等待被唤醒,当系统内存紧张时,会唤醒kswapd线程,调整不平衡节点至平衡状态。

       kswapd函数包含alloc_order、reclaim_order和classzone_idx三个变量,用于控制线程执行流程。kswapd_try_to_sleep函数判断是否睡眠并让出CPU控制权,同时是线程唤醒的入口。balance_pgdat函数是实际内存回收操作,涉及内存分配失败后唤醒kswapd线程,调用此函数对指定节点进行异步内存回收。

       kswapd_shrink_node函数通过shrink_node对低于sc->reclaim_idx的游戏瞬移源码非平衡zone区域进行回收。

       总结kswapd执行流程,其生命周期与Linux操作系统相似,平时处于睡眠状态让出CPU控制权。在内存紧张时被唤醒,有被动唤醒和周期性主动唤醒两种时机。被动唤醒发生在内存分配任务获取不到内存时,表明系统内存环境紧张,主动唤醒则是内存回收策略的执行。线程周期性唤醒在被动唤醒后的短暂时间内,原因在于系统内存环境紧张,需要在这段时间内进行内存回收。

OpenJDK-JVM 源码阅读 - ZGC - 并发标记 | 京东物流技术团队

       ZGC简介:

       ZGC是Java垃圾回收器的前沿技术,支持低延迟、大容量堆、染色指针、读屏障等特性,自JDK起作为试验特性,JDK起支持Windows,JDK正式投入生产使用。在JDK中已实现分代收集,预计不久将发布,性能将更优秀。

       ZGC特征:

       1. 低延迟

       2. 大容量堆

       3. 染色指针

       4. 读屏障

       并发标记过程:

       ZGC并发标记主要分为三个阶段:初始标记、并发标记/重映射、重分配。本篇主要分析并发标记/重映射部分源代码。

       入口与并发标记:

       整个ZGC源码入口是ZDriver::gc函数,其中concurrent()是一个宏定义。并发标记函数是concurrent_mark。

       并发标记流程:

       从ZHeap::heap()进入mark函数,使用任务框架执行任务逻辑在ZMarkTask里,具体执行函数是顺风指标源码work。工作逻辑循环从标记条带中取出数据,直到取完或时间到。此循环即为ZGC三色标记主循环。之后进入drain函数,从栈中取出指针进行标记,直到栈排空。标记过程包括从栈取数据,标记和递归标记。

       标记与迭代:

       标记过程涉及对象迭代遍历。标记流程中,ZGC通过map存储对象地址的finalizable和inc_live信息。map大小约为堆中对象对齐大小的二分之一。接着通过oop_iterate函数对对象中的指针进行迭代,使用ZMarkBarrierOopClosure作为读屏障,实现了指针自愈和防止漏标。

       读屏障细节:

       ZMarkBarrierOopClosure函数在标记非静态成员变量的指针时触发读屏障。慢路径处理和指针自愈是核心逻辑,慢路径标记指针,快速路径通过cas操作修复坏指针,并重新标记。

       重映射过程:

       读屏障触发标记后,对象被推入栈中,下次标记循环时取出。ZGC并发标记流程至此结束。

       问题回顾:

       本文解答了ZGC如何标记指针、三色标记过程、如何防止漏标、指针自愈和并发重映射过程的问题。

       扩展思考:

       ZGC在指针上标记,当回收某个region时,如何得知对象是否存活?答案需要结合标记阶段和重分配阶段的代码。

       结束语:

       本文深入分析了ZGC并发标记的jdbc源码详解源码细节,对您有启发或帮助的话,请多多点赞支持。作者:京东物流 刘家存,来源:京东云开发者社区 自猿其说 Tech。转载请注明来源。

linux内核源码:内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收

       本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制,重点关注内存分配与释放的关键函数,通过分析4.9版本的源码,详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中,slab算法通过kmem_cache结构体进行管理,利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例,通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射,从而实现高效内存分配。其中,关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号,这与常规的0起始序号不同,从1开始计数。

       在找到合适的kmem_cache实例后,下一步是通过数组缓存(array_cache)获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象,则直接从缓存分配;若缓存已空,会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs(free/partial/full)中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中,array_cache结构体发挥了关键作用,它不仅简化了内存管理,还优化了内存使用效率。

       对象释放流程与分配流程类似,涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中,关键操作是检查slab_partial和slab_free队列,寻找空闲的android 源码 烧录对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用,避免了资源浪费。

       总结内存操作函数概览,栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等,而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性,它无法像栈一样精准预测内存使用情况,导致内存碎片问题。为了应对这一挑战,Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法,以提高内存分配效率和减少碎片。

       然而,即便使用了高效的内存管理算法,内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中,没有像Java那样的自动垃圾回收机制,导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存,将导致资源泄漏,影响系统性能。为此,业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法,以提高内存管理效率和减少内存碎片。

       ZGC算法通过分页策略对内存进行管理,并利用“初始标记”阶段识别GC根节点(如线程栈变量、静态变量等),并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”(STW)策略暂停所有线程,确保标记过程的准确性。接着,通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象,并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中,ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象,确保内存管理的精准性。

       接下来,ZGC通过“复制算法”实现内存回收,将正常引用的对象复制到新页面,将旧页面的数据擦除,从而实现内存的高效管理。此外,通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后,在“对象重定位”阶段,完成引用关系的更新,确保内存管理过程的完整性和一致性。

       通过实测,ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力,尤其是标记阶段的效率,使得系统能够在保证性能的同时,有效地管理内存资源。总之,内存管理是系统性能的关键因素,Linux内核通过先进的算法和策略,实现了高效、灵活的内存管理,为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。

Hermes源码分析(二)——解析字节码

        前面一节 讲到字节码序列化为二进制是有固定的格式的,这里我们分析一下源码里面是怎么处理的

        这里可以看到首先写入的是魔数,他的值为

        对应的二进制见下图,注意是小端字节序

        第二项是字节码的版本,笔者的版本是,也即 上图中的4a

        第三项是源码的hash,这里采用的是SHA1算法,生成的哈希值是位,因此占用了个字节

        第四项是文件长度,这个字段是位的,也就是下图中的为0aa,转换成十进制就是,实际文件大小也是这么多

        后面的字段类似,就不一一分析了,头部所有字段的类型都可以在BytecodeFileHeader.h中看到,Hermes按照既定的内存布局把字段写入后再序列化,就得到了我们看到的字节码文件。

        这里写入的数据很多,以函数头的写入为例,我们调用了visitFunctionHeader方法,并通过byteCodeModule拿到函数的签名,将其写入函数表(存疑,在实际的文件中并没有看到这一部分)。注意这些数据必须按顺序写入,因为读出的时候也是按对应顺序来的。

        我们知道react-native 在加载字节码的时候需要调用hermes的prepareJavaScript方法, 那这个方法做了些什么事呢?

        这里做了两件事情:

        1. 判断是否是字节码,如果是则调用createBCProviderFromBuffer,否则调用createBCProviderFromSrc,我们这里只关注createBCProviderFromBuffer

        2.通过BCProviderFromBuffer的构造方法得到文件头和函数头的信息(populateFromBuffer方法),下面是这个方法的实现。

        BytecodeFileFields的populateFromBuffer方法也是一个模版方法,注意这里调用populateFromBuffer方法的是一个 ConstBytecodeFileFields对象,他代表的是不可变的字节码字段。

        细心的读者会发现这里也有visitFunctionHeaders方法, 这里主要为了复用visitBytecodeSegmentsInOrder的逻辑,把populator当作一个visitor来按顺序读取buffer的内容,并提前加载到BytecodeFileFields里面,以减少后面执行字节码时解析的时间。

        Hermes引擎在读取了字节码之后会通过解析BytecodeFileHeader这个结构体中的字段来获取一些关键信息,例如bundle是否是字节码格式,是否包含了函数,字节码的版本是否匹配等。注意这里我们只是解析了头部,没有解析整个字节码,后面执行字节码时才会解析剩余的部分。

        evaluatePreparedJavaScript这个方法,主要是调用了HermesRuntime的 runBytecode方法,这里hermesPrep时上一步解析头部时获取的BCProviderFromBuffer实例。

        runBytecode这个方法比较长,主要做了几件事情:

        这里说明一下,Domain是用于垃圾回收的运行时模块的代理, Domain被创建时是空的,并跟随着运行时模块进行传播, 在运行时模块的整个生命周期内都一直存在。在某个Domain下创建的所有函数都会保持着对这个Domain的强引用。当Domain被回收的时候,这个Domain下的所有函数都不能使用。

        未完待续。。。

python中的垃圾回收机制和缓存机制

       在深入理解Python的垃圾回收机制之前,首先需明确两个核心概念——内存泄漏与内存溢出。

       内存泄漏指的是程序在使用完毕后,未能释放的内存空间,导致这些空间长期被占用,造成系统资源浪费和性能下降。而内存溢出则发生在程序请求分配内存时,因系统资源不足而无法得到满足。

       Python通过引用计数机制进行内存管理。在C语言源码中,每个对象都拥有一个引用计数器,用于统计被引用的次数。程序运行时,引用计数实时更新。当引用计数降为0时,对象将被自动回收,释放内存空间。使用sys.getrefcount()函数可以获取对象的引用计数值。

       然而,引用计数机制在处理循环引用时存在问题。当两个对象相互引用,计数器无法降至0,导致内存泄漏。为解决此问题,Python采用标记-清除算法。该算法通过维护两个双端链表,分别存放需要扫描和已标记为不可达的对象。遍历容器对象,解除循环引用影响后,将未标记可达的对象移至回收列表。再次遍历时,移除未被引用的对象。

       为了提高垃圾回收效率,Python引入分代回收机制。基于对象存在时间越长,成为垃圾的可能性越小的假设,减少回收过程中遍历的对象数,从而加快回收速度。

       Python还通过缓存机制优化内存管理。当对象的引用计数为0时,不直接回收内存,而是将其放入缓存列表中进行缓存。对于特定数据类型,如整数、浮点数、列表、字典、元组,Python分别采用free_list、缓存池和驻留机制进行优化,以减少内存分配和释放的开销,提高程序性能。

       具体来说,free_list机制用于缓存特定数据类型(如整数、浮点数)的内存地址,以便重复使用;缓存池预先创建并存储常用数据类型,如小整数、布尔类型、字符串;驻留机制通过字典存储相同值的变量,避免重复内存分配,实现内存节省。

       通过上述机制,Python的垃圾回收和缓存机制有效管理内存资源,提升程序运行效率,同时避免内存泄漏和内存溢出问题。