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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

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deeptextures源码解析提供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nignx的iphash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，freebsd cvs同步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，花同城社区源码则表示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，htc开放源码以提升效率。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。