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Oracle 11g R1下的自动内存管理（AMM）Oracle在简化内存管理方面过去几年做了巨大的努力，从Oracle 9i通过PGA_AGGREGATE_TARGET参数实现PGA自动管理开始，Oracle 10g通过SGA_TARGET 参数实现了SGA的自动管理，Oracle 11g更是惊人地实现了数据库所有内存块的全自动化管理，它使得动态管理SGA和PGA成为现实。
写本文时，自动内存管理（AMM）已经在主流平台上得到支持，包括Linux，Windows，Solaris，HP-UX，AIX。
AMM参数自动内存管理是用两个初始化参数进行配置的：MEMORY_TARGET：动态控制SGA和PGA时，Oracle总共可以使用的共享内存大小，这个参数是动态的，因此提供给Oracle的内存总量是可以动态增大，也可以动态减小的。
它不能超过MEMORY_MAX_TARGET参数设置的大小。
默认值是0。
MEMORY_MAX_TARGET：这个参数定义了MEMORY_TARGET最大可以达到而不用重启实例的值，如果没有设置MEMORY_MAX_TARGET值，默认等于MEMORY_TARGET的值。
使用动态内存管理时，SGA_TARGET和PGA_AGGREGATE_TARGET代表它们各自内存区域的最小设置，要让Oracle完全控制内存管理，这两个参数应该设置为0。
AMM配置在数据库创建过程中，数据库配置助手（DBCA）允许你配置自动内存管理在手动创建数据库时，只需要在创建数据库之前设置合适的MEMORY_TARGET和MEMORY_MAX_TARGET初始化参数。
在一个系统上启用自动内存管理其实很简单，不需要事先做太多的事情，可以使用下面的计算公式来计算：下面的查询语句向你展示有关的信息，以及如何计算出需要的值：假设我们需要的设置是5G，那么我们可以执行下面的语句：当数据库重启后，MEMORY_TARGET参数就可以在不重启实例的情况下随意改变大小了。
JVM的内存管理机制详解JVM（Java Virtual Machine）是Java编程语言的基础，它允许Java应用程序在不同的操作系统上运行。
JVM负责将Java字节码翻译成机器可执行的指令，并管理Java应用程序的内存。
JVM的内存管理机制包括垃圾回收、内存分配和内存优化等方面。
下面将详细介绍JVM的内存管理机制。
1. 堆内存（Heap Memory）：堆内存是JVM中最大的一块内存区域，用于存储对象实例。
我们创建的所有对象都存放在这个区域中。
堆内存由新生代和老年代组成。
新生代又分为Eden区和两个Survivor区，用于存放新创建的对象，而老年代存放存活时间较长的对象。
2. 栈内存（Stack Memory）：栈内存用于存储Java方法的局部变量、方法参数和临时变量。
每个线程在执行方法的时候都会创建一个栈帧，栈帧包含了方法的局部变量和操作数栈。
栈帧的大小在方法编译时就确定了，因此栈内存的分配和回收是非常快速和高效的。
3. 方法区（Method Area）：方法区用于存储已加载的类信息、常量、静态变量和编译后的代码等数据。
方法区在JVM启动时被创建，并且在JVM关闭时销毁。
方法区中存放的数据是共享的，所有线程共享同一块方法区内存。
4. 本地方法栈（Native Method Stack）：本地方法栈用于存储Java应用程序调用本地方法的相关信息。
本地方法栈和栈内存的作用类似，不同之处在于本地方法栈存储的是本地方法调用相关的数据。
5. PC寄存器（Program Counter Register）：PC寄存器用于存储当前线程执行的字节码指令地址。
每个线程都有独立的PC寄存器，用于控制线程的执行。
6. 垃圾回收（Garbage Collection）：垃圾回收是JVM的一个重要特性，用于自动回收不再使用的对象和释放内存空间。
JVM中的垃圾回收器会定期扫描堆内存，将不再使用的对象标记为垃圾，并进行回收。
memory allocation policy 内存分配策略-回复什么是内存分配策略？在计算机科学中，内存分配策略是指在程序执行期间，操作系统如何管理和分配可用内存资源的具体方法。
内存分配策略的合理选择可以提高系统效率，减少内存浪费，并提高程序的性能。
常见的内存分配策略有很多种，每种策略都有其优点和局限性。
在本文中，我们将探讨一些常用的内存分配策略，并介绍它们的实现细节和应用场景。
首先，一种常见的内存分配策略是固定分配。
该策略将系统内存分为固定大小的块，每个块都具有相同的内存容量。
当程序请求内存时，操作系统将分配一个具有相应容量的可用块，并将其分配给该程序。
这种策略适用于内存需求相对固定且确定的应用程序，如嵌入式系统和实时系统。
其次，另一种常见的内存分配策略是动态分配。
该策略允许程序根据需要获取变量大小的内存块。
最常见的动态内存分配方法是使用堆。
当程序需要内存时，它可以调用堆分配函数（如malloc或new）来分配指定大小的内存块。
当不再需要内存时，它可以调用堆释放函数（如free或delete）来释放内存。
这种策略适用于需要动态分配内存的应用程序，如大型数据库系统和网络服务器。
然而，动态分配策略也存在一些问题。
一个常见的问题是内存泄漏。
当程序分配了一块内存，但在不再需要时忘记释放，就会导致内存泄漏。
内存泄漏会导致系统内存资源的浪费，最终可能导致程序崩溃或运行缓慢。
为了解决这个问题，可以使用自动内存管理技术，如垃圾回收机制。
垃圾回收机制会自动检测和回收不再使用的内存块，从而减少内存泄漏的风险。
除了固定分配和动态分配之外，还有一种常见的内存分配策略是伙伴系统。
伙伴系统将系统内存按2的幂等大小划分为块，并将相邻的块组合成伙伴对。
当程序需要内存时，系统会为其分配一个大小合适的块，并且使用伙伴系统的算法来寻找最合适的伙伴块。
伙伴系统可以减少内存碎片的产生，并提高内存利用率。
这种策略适用于需要高效地管理大量内存的应用程序，如操作系统。
linux dynamorio 案例【1.Linux动态内存管理概述】Linux操作系统中的动态内存管理是一个重要环节，它为应用程序提供了灵活的内存资源分配策略。
动态内存管理主要包括内存分配、内存释放、内存回收等环节。
在Linux系统中，动态内存管理器采用了伙伴算法（Buddy System）来实现内存的分配与回收。
【2.Dynamorio项目背景与目标】Dynamorio是一个针对Linux系统进行内存安全检测的项目，旨在帮助开发者和系统管理员识别潜在的内存安全漏洞。
Dynamorio通过动态地跟踪内存使用情况，实时监控进程的内存操作，从而提高系统的安全性。
【3.Dynamorio在Linux动态内存管理中的应用】Dynamorio在Linux动态内存管理中的应用主要体现在以下两个方面：1.内存分配与释放检测：Dynamorio可以实时监控进程的内存分配与释放操作，确保内存资源的有效利用。
2.内存访问检测：Dynamorio可以检测进程是否存在非法内存访问行为，如缓冲区溢出、内存泄漏等。
【4.案例分析：Dynamorio检测内存泄漏】内存泄漏是指进程分配的内存空间在不再需要时，未能正确释放。
这可能导致系统内存的浪费，甚至引发严重的安全问题。
Dynamorio可以通过监控内存使用情况，发现内存泄漏现象，并及时报警，帮助开发者定位问题。
【5.案例分析：Dynamorio检测缓冲区溢出】缓冲区溢出是指进程在处理输入数据时，未能正确检查数据长度，导致内存数据覆盖超出缓冲区范围。
这是一种常见的内存安全漏洞，可能导致系统崩溃或数据泄露。
Dynamorio可以实时检测进程的内存操作，发现缓冲区溢出行为，并报警提示。
【6.总结与展望】Dynamorio作为一个针对Linux动态内存管理的检测工具，可以帮助开发者和系统管理员发现潜在的内存安全问题，提高系统的安全性。
随着网络安全威胁的不断增加，Dynamorio等项目的重要性愈发凸显。
opengauss中max_process_memory讲解1. 引言部分的内容（普通文本格式）：引言部分的主要目的是为读者提供一些背景信息，介绍本文的结构，并明确文章撰写的目的。
1.1 概述：本文将详细讲解opengauss数据库中的max_process_memory参数。
max_process_memory参数是opengauss数据库中一个重要的配置项，它用于控制每个后台进程使用的内存上限。
在进行性能调优和资源管理时，了解并正确配置这个参数对于实现最佳数据库性能至关重要。
1.2 文章结构：本文分为五个部分：引言、正文、首要主题、次要主题和结论。
接下来会逐步展开介绍每个部分所涵盖的内容。
1.3 目的：本文旨在通过全面讲解max_process_memory参数，帮助读者深入理解该参数在opengauss数据库中的作用和影响因素。
同时，通过示例和实际应用场景，指导读者如何根据自身需求合理设置该参数值，以优化数据库性能和资源管理。
引言部分将为读者提供一个简洁而清晰可见的概述，明确指出了本文要讲解的主题是opengauss中max_process_memory参数，并对文章结构做了简单介绍，最后明确表达了本文的目的是帮助读者理解该参数的作用和合理设置方法。
2. 正文在Opengauss数据库中，max_process_memory是一个非常重要的参数，它控制着数据库实例在运行过程中可以使用的最大内存量。
该参数决定了数据库所能支持的并发连接数和能够处理的数据量。
max_process_memory的默认值是1GB。
然而，在实际应用中，我们可能需要根据具体需求对这个值进行调整。
如果应用程序需要处理大量数据或者有大量并发连接时，可能需要增加这个值以提高性能。
要理解max_process_memory对系统性能的影响，我们需要了解Opengauss 数据库是如何利用内存的。
Opengauss通过将数据加载到内存缓冲区来提高查询性能。
伙伴系统内存分配与回收的原理一、引言随着计算机应用的广泛推广，内存管理成为了一个重要且不可忽视的问题。
在操作系统中，伙伴系统是一种常用的内存分配和回收算法。
本文将深入探讨伙伴系统的原理、应用以及优缺点。
二、伙伴系统的基本概念伙伴系统是一种基于二进制块划分的内存管理机制，它将内存划分为一系列大小相等的块，并使用分配表来记录块的使用情况。
2.1 分配表分配表是伙伴系统的核心，它采用一棵二叉树结构表示内存块的分配情况。
每个内存块对应二叉树中的一个节点，节点的左子节点表示当前内存块被划分为两个较小的伙伴块，右子节点表示当前内存块仍然被占用。
2.2 内存块的分配和回收在伙伴系统中，内存分配和回收的过程如下：2.2.1 内存分配1.当一个进程请求分配一块指定大小的内存时，伙伴系统会根据需求的大小找到一个合适的块。
2.如果该块的大小正好等于需求大小，则将该块分配给进程。
3.否则，将该块分裂为两个较小的伙伴块，并标记其中一个为已分配，另一个为未分配。
然后重复步骤1和2，直到找到适合大小的块。
2.2.2 内存回收1.当一个进程释放一块内存时，伙伴系统会合并该块与其伙伴块，并检查是否能够合并成较大的块。
2.如果可以合并，则继续合并，直到无法再合并为止。
3.最后，将合并后的块标记为空闲状态。
三、伙伴系统的优缺点伙伴系统作为一种常用的内存管理算法，具有以下优点和缺点。
3.1 优点3.1.1 内部碎片少伙伴系统通过将内存划分为大小相等的块，可以最大限度地避免内部碎片问题。
每个块的大小都是2的幂次，因此块的大小与进程的内存需求能够很好地匹配。
3.1.2 分配与回收效率高伙伴系统通过二叉树结构来表示内存块的分配情况，从而快速定位合适的块。
此外，内存的分配和回收操作只需要进行块的合并和划分，时间复杂度为O(logn)，效率较高。
3.2 缺点3.2.1 外部碎片问题伙伴系统虽然能够有效地避免内部碎片，但无法解决外部碎片问题。
在连续分配和回收的情况下，大量的空闲块可能出现在已分配块的周围，导致外部碎片的产生。
oc的内存管理机制OC的内存管理机制是指Objective-C语言中用来管理内存的一套规则和机制。
由于Objective-C是一门基于C语言的面向对象编程语言，因此它继承了C语言的内存管理方式，并在此基础上进行了扩展和优化。
OC的内存管理机制主要包括手动引用计数（Manual Reference Counting，简称MRC）和自动引用计数（Automatic Reference Counting，简称ARC）两种方式。
在MRC时代，开发者需要手动管理内存，即通过retain、release 和autorelease等方法来管理对象的引用计数。
当一个对象被创建时，其引用计数为1；当对象被其他对象引用时，其引用计数加1；当对象的引用关系解除时，其引用计数减1；当对象的引用计数为0时，表示该对象不再被使用，系统会自动回收其内存空间。
这种方式需要开发者手动管理对象的引用计数，较为繁琐，容易出现内存泄漏和野指针等问题。
为了简化开发者的工作，提高代码的可读性和可维护性，苹果在iOS 5及之后的版本引入了ARC机制。
ARC是一种自动内存管理技术，它通过编译器自动生成内存管理代码，使得开发者无需手动管理引用计数，减少了出错的可能性。
在ARC中，开发者只需要关注对象的创建和释放时机，而无需关心对象的引用计数。
当一个对象不再被引用时，系统会自动释放其内存空间。
ARC机制的引入大大简化了OC代码的编写，提高了开发效率和代码质量。
在ARC机制下，开发者需要遵循一些规则来确保内存管理的正确性。
首先，在ARC环境下，不能使用retain、release和autorelease 等方法来管理对象的引用计数，否则会导致编译错误。
其次，开发者需要注意循环引用的问题。
当两个对象相互引用时，如果没有适当的处理，就会导致内存泄漏。
解决循环引用的常用方式是使用弱引用（weak reference）或者使用代理（delegate）来打破引用关系。
OC基础:内存(内存管理) -电脑资料自动释放池:@autoreleasepool {}内存管理机制谁污染,谁治理垃圾回收机制:gc(Garbage collection),由系统管理内存,开发人员不需要管理.OC从版本2.0之后开始支持垃圾回收机制,但iOS开发平台不支持垃圾回收机制继承自NSObject的对象需要内存管理OC中通过引用计数器管理内存通过引用计数器管理内存的两种方式1.MRC:(maual reference count),手动引用计数,就是开发人员通过引用计数管理内存2.ARC:(Automatic reference count),自动引用计数,由系统自动通过引用计数管理内存ARC是基于MRC创建出来的使用alloc生成对象的时候会将引用计数由0变为1打印引用计数retainCount:引用计数打印retainCount 需要在ARC之下.retainCount占4个字节当retainCount变为0的时候,会自动调用dealloc方法.-(void)dealloc{NSLog(@"%@对象已经被销毁",_name);[superdealloc];//必须调用super的dealloc,且写在最下面}僵尸对象:所占内存已经对回收的对象.僵尸对象不能再使用.野指针:指向僵尸对象的指针.空指针;没有指向任何东西的指针(nil,NULL,0).如:per1=nil;操作空指针不会报错alloc对应dealloc retain对应relaseautorelease和release的区别1.autorelease相比release,也是对引用计数器执行减一操作,但不是立即减一,而是在未来的某个时刻减一(出了自动释放池)2.autorelease的实质;对一个对象使用autorelease操作,这个对象的引用计数不会立即减一,对象会被放到自动释放池里,待出了释放池才减一for (int i=0; i<1000000; i++) {Person *person=[[Personalloc]init];//1//数组会对添加的对象做一次引用计数+1// 数组在释放自己之前,会对之前添加的所有元素release操作(引用计数-1)[array addObject:person];//2[person release];//1}copy的使用:对象使用copy的前提:这个类遵循了NSString ,且必须实现协议内的方法.把某一内存区域的内容拷贝一份,拷贝到新的内存空间?去,被拷?区域的引?计数不变,新的内存区域的引用计数为1，OC基础:内存(内存管理)，电脑资料《OC基础:内存(内存管理)》。
Mocor平台客户化配置部分介绍展讯通信t r u m C o nf i d en t i al客户化配置部分在系统中的位置S p re a dt r u m C o nf i d en t i al客户化配置软件架构S p re a dt r u m C o nf i d en t i al代码总体原则¾跟具体产品项目相关的配置文件如pinmap_cfg.c等都放在以产品命名的目录下面。
¾通用的外设驱动如Flash，LCD等放在Product下面的Driver目录。
¾和客户项目相关的文件尽可能放在以产品命名的目录下面。
S p re a dSp r e ad t r u mC o nf i d e nt i a l )FLASH的配置)Memory的配置)PIN的配置)GPIO配置)LCD配置)Sensor配置)Touch Panel配置)键盘的配置)T卡的配置S p r e a d t r u m C o nf i d e nt i a l L 上支持的Norflash 类型¾Pagemode Flash ¾Burstmode Flash ¾ADP Flash ¾ADM Flash注意：1. ADM Flash 都是Burstmode 2. ADM Flash 需要配置Strapping Pin 3. 手机对Norflash 的选型尽量选择Burstmode Flash ，因为从Memory 对系统提供的性能来看：Burst>Page>Single4. 对Pagemode Flash 一定要将其SRAM 配置成Pagemode5. Flash 只有Burst Read ，没有Burst Write 。
而SRAM 既有Burst Read ，也有Burst Write 。
6. 由于共用总线的原因，LCM 与Flash 的供电电压要相同。
tcmalloc 原理tcmalloc是一种高效的内存分配器，主要用于解决多线程环境下的内存分配问题。
它是由Google开发并开源的，被广泛应用于Google的各种服务和产品中。
tcmalloc的设计目标是提高内存分配的性能和可伸缩性，以减少应用程序的内存开销和提高系统的整体性能。
tcmalloc的原理主要包括以下几个方面：1. 内存分配策略：tcmalloc使用了多级的内存分配策略。
首先，它会根据线程的需求从操作系统申请一定大小的内存空间，称为“页堆”。
然后，tcmalloc将页堆划分为不同大小的内存块，以满足不同大小的内存分配请求。
对于较小的内存分配请求，tcmalloc会使用一个大小固定的线程本地缓存，以提高分配的效率。
2. 内存回收策略：tcmalloc还实现了高效的内存回收机制。
当应用程序释放内存时，tcmalloc会将这些内存块归还给操作系统。
为了减少内存回收的开销，tcmalloc会维护一个全局的空闲内存池，用于存储被释放的内存块。
这样，当下次有内存分配请求时，tcmalloc可以直接从空闲内存池中获取内存块，而不需要再向操作系统申请内存。
3. 线程缓存：tcmalloc为每个线程都维护了一个独立的线程本地缓存。
线程本地缓存包含了一些预分配的内存块，以及一些用于管理这些内存块的数据结构。
通过使用线程本地缓存，tcmalloc可以避免不同线程之间的锁竞争，提高内存分配的并发性能。
4. 统计信息：tcmalloc还提供了一些用于统计内存分配和回收情况的接口。
通过这些接口，应用程序可以获取关于内存使用情况、内存分配次数、内存回收次数等统计信息，以便进行性能分析和优化。
tcmalloc通过采用多级内存分配策略、高效的内存回收机制和线程本地缓存等技术手段，提高了内存分配的性能和可伸缩性。
它在Google等大规模多线程应用环境中得到了广泛应用，并取得了良好的效果。
同时，tcmalloc的开源性也使得更多的开发者可以使用和改进这个优秀的内存分配器，为软件开发和系统优化带来了便利。
oomdetector 原理oomdetector 原理：oomdetector（Out of Memory Detector）是一种用于检测内存耗尽的工具或算法。
它主要用于监测和识别系统中发生内存不足的情况，以防止系统因为内存耗尽而崩溃或导致其他严重的问题。
oomdetector的原理基于操作系统和应用程序的内存管理机制。
当系统运行时，操作系统将内存划分为不同的区域，例如堆、栈、代码段等。
每个应用程序在运行时会占用一定数量的内存，用于存储变量、对象、函数等数据。
当系统内存不足时，操作系统会进行一些内存调度和管理的操作，例如释放部分不再使用的内存或提醒应用程序进行内存清理。
oomdetector的核心原理是通过监测系统的内存使用情况，并识别出内存不足的情况。
它通常会定期或实时地检查系统中不同应用程序的内存占用情况，并与系统的内存上限进行比较。
如果某个应用程序的内存占用超过了系统的内存上限，oomdetector会发出警告或触发一系列预定义的操作。
为了实现oomdetector，开发人员可能会使用各种技术和工具。
例如，他们可以通过操作系统提供的API或命令行工具获取系统的内存使用情况。
另外，他们还可以利用编程语言中的内存管理功能，例如Java的垃圾回收机制，来监测和管理应用程序的内存使用。
总结一下，oomdetector是一种用于检测内存耗尽的工具或算法，主要原理是通过监测系统的内存使用情况，并识别出内存不足的情况。
它在预防系统崩溃或其他严重问题方面起到了重要的作用。
通过定期或实时地检查系统和应用程序的内存占用情况，oomdetector能够及时发现内存不足的情况，并采取相应的措施来保护系统的稳定性。
