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1.如何了解CMS的垃圾碎片率
2.类似于九宗罪的电影
3.有没有类似 记忆碎片 的源码碎片**了跪求
4.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

如何了解CMS的垃圾碎片率

        PrintFLSStatistics这个参考比较有用，因为CMS GC会有碎片问题，而随着碎片的越来越严重，GC性能会变差直到发生FullGC，而FullGC时STW通过会超过数秒，这对OLTP系统来说是致命的，通过这个参数可以在gc日志中输出free list方式分配内存后内存统计情况和碎片情况；

        从CompactibleFreeListSpace的描述可知CMS使用free list分配内存

        -- 源码摘自compactibleFreeListSpace.hpp：

        再看compactibleFreeListSpace.cpp中的 gc_prologue 和 gc_epilogue （prologue的中文意思是开场白，epilogue的中文意思是收场白，所以这两个方法可以理解为gc前和gc后），由两个方法的实现可知，如果JVM参数PrintFLSStatistics 不为0（负数也可以），那么每次GC前后都会调用reportFreeListStatistics()方法打印出free list的统计信息：

        再看reportFreeListStatistics的具体实现，分为两个部分来看：

        输出free list统计信息，gc日志中输出内容如下：

        Total Free Space:

        Max Chunk Size:

        Number of Blocks: 1

        Av. Block Size:

        Tree Height: 1

        如果JVM参数为PrintFLSStatistics 大于1，例如-XX:PrintFLSStatistics=2，那么还会输出IndexedFreeLists的统计信息，以及如下的gc日志，能够直观的看到碎片率，frag的值越大碎片化越严重，JVM的初始化时frag的值为0.，即没有任何碎片：

        为了查询碎片化率越来越严重的GC日志，笔者基于kafka 2.-1.1.1版本，对其GC参数进行了一些调整，从而引起不断CMS GC：

        接下来只需要启动一个kafka broker，然后利用kafka自带的压测脚本向broker发送1kw条消息（每条消息个字节）：

        bin/kafka-run-class.sh org.apache.kafka.tools.ProducerPerformance --topic topic-afei-test --num-records --record-size --throughput -1 --producer-props acks=1 bootstrap.servers=.0.1.: buffer.memory= batch.size=

        由jstat可知，FGC非常严重，每2s就有好几次的FGC：

        再看gc日志，kafka默认开启了gc日志（位于：logs/kafkaServer-gc.log.0.current）：

类似于九宗罪的电影

       ä¸ƒå®—罪吧~

       ã€Šè´è¶æ•ˆåº”》

       ã€Šç¦é—­å²›ã€‹

       ã€Šè‡´å‘½ID》

       ã€Šè‡´å‘½é­”术》

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       ã€Šææ€–游轮》

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       ã€Šç”µé”¯æƒŠé­‚》

有没有类似 记忆碎片 的**了跪求

       类似于《记忆碎片》的**有：《穆赫兰道》、《蝴蝶效应》、源码碎片《源代码》、源码碎片《灵幻夹克》、源码碎片《偷天情缘》（Groundhog.Day）、源码碎片《搏击俱乐部》、源码碎片c 逆向源码软件《机械师》

       以上**我都看过，源码碎片觉得好就采纳

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内核源码中的源码碎片内存管理机制，重点关注内存分配与释放的源码碎片关键函数，通过分析4.9版本的源码碎片源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。源码碎片在内存管理中，源码碎片slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，源码碎片利用数组的源码碎片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结构体之间的源码碎片映射，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。

       在找到合适的辰颐物语源码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，涉及数组缓存的逐行分析jquery源码116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ios在线安装页面源码对象实例、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，即便使用了高效的源码无限制版内存管理算法，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。