内存管理中的高级技术：碎片整理和内存池 (内存管理中的lru方法是用来管理什么的)

文章编号：36741 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-13 06:37:33 / 浏览：次

内存管理是计算机系统中一项至关重要的任务，它负责分配和释放内存以供程序使用。当程序向操作系统请求内存时，操作系统会从可用内存池中分配一块内存。当程序不再需要这块内存时，它会释放内存，使其可以被其他程序使用。

随着时间的推移，内存中可能会出现碎片，这意味着内存中出现了一些小的、未使用的内存块。这些碎片会降低内存的效率，因为它们会阻止操作系统将大块内存分配给程序。

为了解决内存碎片问题，计算机系统使用两种高级内存管理技术：碎片整理和内存池。

碎片整理

碎片整理是一种将内存中的碎片合并成更大的可用块的过程。当碎片整理程序运行时，它会扫描内存，识别出所有的碎片，然后将它们移动到一起，创建一个更大的连续的内存块。这将使操作系统更容易将大块内存分配给程序，从而提高内存的效率。

碎片整理可以在后台定期运行，也可以在系统空闲时手动运行。对于频繁分配和释放内存的系统来说，定期运行碎片整理非常重要，因为这可以防止内存碎片的累积。

内存池

内存池是一种预先分配的内存块集合，可以用于特定目的。当程序需要内存时，操作系统会从内存池中分配一块内存，而不是从常规的内存分配器中分配。当程序不再需要内存时，它会释放内存，将其返回到内存池中。

使用内存池的主要优点是它可以提高内存的性能和效率。通过预先分配内存，不需要在程序请求内存时动态分配内存。这可以减少内存碎片的产生，提高内存的可用性。

内存池通常用于需要频繁分配和释放内存的应用程序中，例如数据库和 Web 服务器。通过使用内存池，这些应用程序可以避免内存碎片的产生，并提高它们的性能。

LRU 方法

在内存管理中，LRU（最近最少使用）方法是一种用于管理内存缓存的策略。LRU 缓存会跟踪缓存中每个项目最后一次被访问的时间。当缓存已满且需要添加新项目时，LRU 方法会删除最后一次访问时间最长的项目。

LRU 方法通常用于文件系统和数据库缓存中。通过删除最近最少使用的项目，LRU 缓存可以确保缓存中存储的是最经常使用的项目。这可以提高缓存的命中率和效率。

结论

碎片整理和内存池是提高内存管理效率和性能的高级技术。通过碎片整理，可以将内存中的碎片合并成更大的可用块。通过使用内存池，可以预先分配内存，减少内存碎片的产生。LRU 方法是一种管理内存缓存的策略，可以确保缓存中存储的是最经常使用的项目。

通过使用这些技术，计算机系统可以更有效地管理内存，提高应用程序的性能和整体系统效率。

Redis和Memcached的区别

Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较：

1、Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。

2、内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。

3、性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。

具体为什么会出现上面的结论，以下为收集到的资料：

1、数据类型支持不同

与Memcached仅支持简单的key-value结构的数据记录不同，Redis支持的数据类型要丰富得多。最为常用的数据类型主要由五种：String、Hash、List、Set和Sorted Set。 Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value。 redisObject最主要的信息如图所示：

type代表一个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存储的是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int，如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当然前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:”123″ “456”这样的字符串。只有打开了Redis的虚拟内存功能，vm字段字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的。

MySQL三级缓存详解优化数据库性能提升访问速度mysql三级缓存

MySQL三级缓存详解，优化数据库性能提升访问速度MySQL是目前使用最广泛的关系型数据库管理系统之一，为了提升MySQL数据库的访问速度，我们可以采用三级缓存的优化策略。这里，我们将详细介绍MySQL三级缓存是什么、为什么要使用、如何配置，以及如何利用三级缓存优化数据库的性能，提升访问速度。一、MySQL三级缓存简介MySQL三级缓存指的是MySQL中涉及到的三个缓存机制，它们分别是查询缓存、键值缓存和InnoDB缓存。 1.查询缓存查询缓存是MySQL在执行查询语句时，为了加快查询速度而缓存查询结果的机制。当MySQL接收到一个SELECT语句时，会检查查询缓存是否已经保存了该查询语句的结果。如果已经保存，MySQL就直接返回缓存中的结果，而不用去执行查询语句。 2.键值缓存键值缓存是MySQL 5.6版本引入的一种新的缓存机制。它基于key-value存储，支持原子操作、分布式多对多访问，并且性能非常高。键值缓存通常用于缓存表级的元数据信息和系统级的配置信息等。缓存InnoDB缓存是MySQL中的一个内存池，用于缓存InnoDB存储引擎中的数据。它根据LRU算法管理缓存，当缓存空间即将用尽时，会根据LRU算法自动清理一部分缓存数据。二、为什么要使用MySQL三级缓存MySQL三级缓存具有以下几个优点：1.提升数据库性能MySQL三级缓存能够有效减少I/O操作，将原本需要从磁盘读取的数据直接从内存中获取，从而大幅提升数据库的读写性能。 2.减少数据库压力MySQL三级缓存能够减少数据库的查询次数和负载，将查询结果直接从缓存中获取，减少了对数据库的访问压力和资源占用。 3.提高访问速度MySQL三级缓存能够将页面响应时间缩短，大幅提高用户的访问速度。三、如何配置MySQL三级缓存1.查询缓存查询缓存默认情况下是开启的，但并不是所有情况下都适合开启查询缓存。如果你的数据库中的表结构经常发生变化，或者查询缓存的命中率较低，开启查询缓存会降低MySQL的性能。你可以通过以下命令来关闭查询缓存：set global query_cache_size = 0;2.键值缓存MySQL 5.6版本之后，键值缓存已经自动开启，无需手动配置。你可以通过以下命令来查看键值缓存的状态：show status like ‘Innodb_memcached_%’;如果显示的结果中含有Innodb_memcached_active_slabs或Innodb_memcached_configured_slabs等关键字，说明键值缓存已经开启成功。缓存在配置文件中，可以通过以下参数来配置InnoDB缓存：innodb_buffer_pool_size = 128Minnodb_buffer_pool_instances = 4其中，innodb_buffer_pool_size表示InnoDB缓存的大小，innodb_buffer_pool_instances表示缓存实例的数量。这两个参数的设置需要根据服务器的内存大小和访问模式来调整。四、如何利用MySQL三级缓存优化数据库性能MySQL三级缓存的优化方法非常多，这里简单介绍几个常用的：1.优化缓存大小根据服务器的内存大小和访问模式，合理调整查询缓存、键值缓存和InnoDB缓存的大小，以达到最佳性能。通常情况下，查询缓存的大小不应超过256MB，InnoDB缓存的大小应占用服务器内存的60%-70%。 2.定期清理缓存为了避免缓存占用过多内存，需要定期清理缓存。特别是InnoDB缓存，需要定期清理以避免InnoDB缓存因为脏页占用过多内存而导致性能下降。 3.使用索引使用索引能够大幅提升数据库查询效率，减少查询时间。建议在表设计时，根据需要添加适当的索引，以便在查询时更快地获取数据。 4.避免全表扫描尽量避免使用SELECT *等全表扫描的语句，对于大型数据表来说，全表扫描会导致MySQL性能急剧下降。以上就是关于MySQL三级缓存的详细介绍和优化方法，希望可以帮助大家优化MySQL数据库性能，提升访问速度。

OGL和OGLU的Texture binding

OpenGL，一个在技术领域渐行渐远的API，却依然吸引着我不断探索。当我踏上编程之路，Vulkan刚崭露头角，我却选择了一条与Windows主导的DirectX不同的道路。我乐于挑战，享受在编程中不断试错和自我超越的过程。上周，我在我的OpenGLUtil工具中添加了无绑定纹理支持。现在，让我带你一起探索OpenGL中的纹理绑定机制以及如何在OpenGLUtil中实现这一功能。在OpenGL中，纹理绑定分为两步：一是将纹理绑定到Texture image unit，二是将unit编号赋值给shader的sampler uniform。如果没有Direct State Access (DSA)，还需要额外的步骤：先通过ActiveTexture设置状态，再通过BindTexture完成绑定。对于有DSA的情况，BindTextureUnit可以一步到位。然而，不同扩展（如DSA_EXT和DSA_ARB）的函数有所不同，例如BindMultiTextureEXT和BindTextureUnit。通常情况下，BindTextureUnit阶段较为耗时，而SetUniform则相对快速。为了减少耗时，我尽可能地使用unit并缓存使用情况，避免频繁调用BindTextureUnit。通过编写一个BindingManager，我模仿内存池使用freelist来缓存纹理资源。缓存容量的选择则引出了一个问题。对于现代的UBO和Image而言，只需提供uint的索引即可。然而，对于纹理这一从OpenGL1.1时代就存在的古老组件，纹理索引是一个enum。尽管在Direct State Access (DSA)下仍然需要传递enum，但根据OpenGL1.3的定义，纹理索引范围为0x84C0-0x84DF，从GL_TEXTURE0到GL_TEXTURE31，以及后续的GL_ACTIVE_TEXTURE。然而，实际容量并非32个，而是取决于GL_MAX_COMBINED_TEXTURE_IMAGE_UNITS参数。这解释了为何即使超过GL_TEXTURE31，enum依然有效。缓存算法也面临挑战，我最初尝试使用LRU（最近最少使用）算法，但其性能开销较大。于是，我将资源申请分为两步：先分离已绑定和未绑定资源，再对未绑定资源进行申请。这样不仅解决了资源释放问题，也减少了LRU相关的链表修改操作，简化了管理。尽管无绑定纹理（Bindless Texture）的引入使纹理绑定看起来更复杂，实际上它简化了资源管理。无绑定纹理将纹理绑定与Texture image unit分离，不再需要缓存和换页算法。这一特性带来了两个主要优势：简化内存管理，提高性能。在OpenGLUtil中，为了兼容无绑定和非无绑定的使用场景，无绑定纹理仍然依赖于BindingManager。通过在上下文中判断扩展的可用性，构造不同的manager，实现代码的通用性。无绑定纹理的引入并非没有挑战。虽然看起来更加高效，但在实际应用中，驱动层的兼容性问题依然存在。例如，NVIDIA的扩展与AMD的扩展在处理无绑定纹理时存在差异。 NVIDIA扩展允许在shader中使用uint64作为纹理句柄，而AMD的扩展则需要使用特定的layout（bindless_sampler）来确保正确处理。无绑定纹理的使用还需注意，驱动层对uint64的处理差异可能导致兼容性问题。例如，在Intel的驱动中，当尝试使用uint64纹理句柄时，驱动可能不会正确转换，导致纹理访问失败。这一问题源于驱动层与无绑定纹理扩展的不一致处理方式。此外，glsl中对于纹理句柄的表示也存在兼容性问题。虽然纹理句柄采用统一的uint64格式，但在glsl核心规范中，并未强制要求支持uint64。因此，对于不支持uint64扩展的驱动，开发者可能需要使用uvec2来模拟，同时解决endianness和alignment问题。总的来说，无绑定纹理的引入简化了纹理管理，提高了性能，但同时也带来了驱动层兼容性挑战。了解这些细节对于开发者来说至关重要，以确保代码在不同硬件平台上的一致性。

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