内存池

一、什么是代码块？ 根据官网提示我们可以获知： A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class definition. Each command typed interactively is a block. A script file ( a file given as standard input to the interpreter or specified as a command line argument to the interpreter ) is a code block. A script command ( a command specified on the interpreter command lin with the '-c' option ) is a code block. The string argument passed to the built-in function eval() and exec() is a code

一，id，is，== 在Python中，id是什么？id是内存地址，比如你利用id()内置函数去查询一个数据的内存地址： name = '太白' print(id(name)) # 1585831283968 那么 is 是什么？ == 又是什么？ == 是比较的两边的数值是否相等，而 is 是比较的两边的内存地址是否相等。 如果内存地址相等，那么这两边其实是指向同一个内存地址。 可以说如果内存地址相同，那么值肯定相同，但是如果值相同，内存地址不一定相同。 二，代码块。 根据官网提示我们可以获知： 根据提示我们从官方文档找到了这样的说法： A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class definition. Each command typed interactively is a block. A script file (a file given as standard input to the interpreter or specified as a

一，id，is，== 在Python中，id是什么？id是内存地址，比如你利用id()内置函数去查询一个数据的内存地址： name = '太白' print(id(name)) # 1585831283968 那么 is 是什么？ == 又是什么？ == 是比较的两边的数值是否相等，而 is 是比较的两边的内存地址是否相等。 如果内存地址相等，那么这两边其实是指向同一个内存地址。 可以说如果内存地址相同，那么值肯定相同，但是如果值相同，内存地址不一定相同。 二，代码块。 根据官网提示我们可以获知： 根据提示我们从官方文档找到了这样的说法： A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class definition. Each command typed interactively is a block. A script file (a file given as standard input to the interpreter or specified as a

池技术： Cpu资源有限，内存资源大于cpu资源，我们把后期任务需要，但是可以预选创建的元素(线程，对象，数据库连接对象)，预先创建存储到内存中，使用一种技术去管理这些元素（线程池技术，内存池技术，数据库连接池技术）能更加科学调用管理元素，这种预选准备的元素，又在大量业务需要cpu处理是，省去了元素“即时创建，即时销毁”占用的cpu，为业务节省资源。 这种管理预先创建元素的技术，就是池技术。 例如线程池技术： 为什么使用线程池？ 1． 当业务量非常大时，即时创建这种模式，会耽误大量时间，影响用户体验。 2． 即时创建，即时销毁，也是占用cpu的，当业务量很大时，这种模式会影响其他业务的运行，占用业务资源。 线程池： 1． 在启动时，创建一个线程池，预先创建对个线程，都处于阻塞状态，存储在内存中，不占用cpu。 2． 在有业务需求是，调用线程池中，预先准备的线程，节省创建时间，任务结束，不会立即销毁，而是返回线程池，等待其他业务需求。当业务需求大于线程池中的数量时，线程池，创建新的线程完成任务，返回线程池，等待下次任务。 3． 省去即时创建，即时销毁，节省cpu资源。 4． 当线程池中大部分线程处于阻塞状态时，线程池销毁一部分线程，节省内存。 来源： CSDN 作者： ID怦然心动 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45152986/article

在C/C++中内存的管理是非常头痛的事情，这里作者不再多解释，请参考这篇文章： https://blog.csdn.net/business122/article/details/80566230 ，作者也是参考这篇文章进行对内存池的改进和进化。 1、封装一个类用于管理内存池的使用如下，很容易看得懂，其实就是向内存池申请size个空间并进行构造，返回是首个元素的地址。释放也是一样，不过释放多个的时候需要确保这多个元素的内存是连续的。 #pragma once #include <set> template<typename T, typename Alloc = std::allocator<T>> class AllocateManager { private: typedef typename Alloc::template rebind<T>::other other_; other_ m_allocate;//创建一个内存池管理器 public: //MemoryPool申请空间 T * allocate(size_t size = 1) { //_SCL_SECURE_ALWAYS_VALIDATE(size != 0); T * node = m_allocate.allocate(size); m_allocate.construct(node, size);

第二十四章 内存管理（第二部分） 六、静态内存管理的函数接口 静态内存管理函数的使用——开发流程： 规划一片内存区域作为静态内存池。 调用 rt_mp_create()函数。进行静态内存使用前的创建。 调用 rt_mp_alloc()函数。系统内部将会从空闲链表中获取第一个空闲块，并返回该块的用户空间地址。 调用 rt_mp_free()函数。将该块内存加入空闲块链表，进行内存的释放。 对内存池的操作包含：创建 / 初始化内存池、申请内存块、释放内存块、删除 / 脱离内存池，但不是所有的内存池都会被删除，这与设计者的需求相关，但是使用完的内存块都应该被释放。 1、静态内存控制块 1 struct rt_mempool { 2 struct rt_object parent ; /**<继承自 rt_object */ ( 1 ) * * 静态内存会在自身结构体里面包含一个对象类型的成员，通过这 个成员可以将内存挂到系统对象容器里面。 * * 3 4 void * start_address ; /**< 内存池起始地址 */ ( 2 ) * * 内存池开始地址 * * 5 rt_size_t size ; /**< 内存池大小 */ ( 3 ) * * 内存池大小 * * 6 7 rt_size_t block_size ; /**< 内存块大小 */ ( 4 ) * *

文章目录 C++内存池技术分析 1. new 和 delete 1.1 内存分配的原理 1.2 new 和 delete重载 1.3 定位new 1.4 应用 1.5 内存池 2. allocator 2.1 allocator 基本操作 2.2 实例 2.3 allocator的实现 2.3.1 allocate内存分配 2.3.2 construct内存构造 2.3.3 destroy内存析构 3. 总结 C++内存池技术分析 为了防止应用程序频繁的使用分配和释放内存，很多程序都会使用内存池技术来预先分配内存，使用内存的时候再从内存池中取出内存。 内存池的好处是优化内存分配，使得内存碎片减少，不过使用起来肯定会增加复杂程度。在C++中有两种办法来提供内存池管理方案： new 和 delete 。 std::allocator 。 通过这两种方式，我们可以手动管理内存。 1. new 和 delete 1.1 内存分配的原理 在C++中new和delete不是一个函数，而是一个操作表达式，我们使用的时候如下： class CData { public : CData ( int d ) : Data ( d ) { } private : int Data ; } ; void Mem ( ) { CData * data = new CData ( 100 ) ; }

1.前言： 我们的监控系统是zabbix，最近刚做完jvm还有tomcat的监控，需要吐槽以下内容： zabbix官方提供的jvm和tomcat监控模版，存在item书写格式的坑，导致很多内容无法获取到监控。 网友写的zabbix监控java文章，99%就只有环境的搭建，没有zabbix item键值，所以环境监控上了，item键值不知道怎么写。 本文监控jvm内容如下： **内存使用状态：**堆内存（Heap memory）和非堆内存（No Heap memory），包括已用值、最大值、已提交； **堆内存内存池：**新生代（eden space），survivor space,老年代（old gen）的内存使用状态； **非堆内存内存池：**代码缓存（Code cache），元空间（meta space），压缩类空间（compressed class space）； **类加载：**加载总数，已加载，已卸载。 **Java线程：**总开启线程，活动线程，线程峰值。 本文监控tomcat内容如下： Tomcat请求数：包括每秒请求数，每秒出错数； Tomcat网络流量统计：包括进流量统计，出流量统计； Tomcat线程：包括最大线程数，当前线程数，当前繁忙线程数。 我没有在zabbix中添加垃圾回收（gc）的监控，而是在catalina配置里面添加gc日输入来给开发进行分析

在Netty中，通常会有多个IO线程独立工作，基于NioEventLoop的实现，每个IO线程负责轮询单独的Selector实例来检索IO事件，当IO事件来临的时候，IO线程开始处理IO事件。最常见的IO事件即读写事件，那么这个时候就会涉及到IO线程对数据的读写问题，具体到NIO方面即从内核缓冲区读取数据到用户缓冲区或者从用户缓冲区将数据写到内核缓冲区。NIO提供了两种Buffer作为缓冲区，即DirectBuffer和HeapBuffer。这篇文章主要在介绍两种缓冲区的基础之上再介绍Netty基于ThreadLocal的内存池技术的实现原理与应用，并给出一个简单维度的测试数据。 DirectBuffer和HeapBuffer DirectBuffer顾名思义是分配在直接内存（Direct Memory）上面的内存区域，直接内存不是JVM Runtime数据区的一部分，也不是JAVA虚拟机规范中定义的内存区域，但是这部分内存也被频繁的使用。在JDK1.4版本开始NIO引入的Channel与Buffer的IO方式使得我们可以使用native接口来在直接内存上分配内存，并用JVM堆内存上的一个引用来进行操作，当JVM堆内存上的引用被回收之后，这块直接内存才会被操作系统回收。HeapBuffer即分配在JVM堆内存区域的缓冲区，我们可以简单理解为HeapBuffer就是byte[

Python是如何进行内存管理的？ 　　 http://developer.51cto.com/art/201007/213585.htm 　　Python引用了一个内存池(memory pool)机制，即Pymalloc机制(malloc:n.分配内存)，用于管理对小块内存的申请和释放 内存池（memory pool）的概念： 　　当 创建大量消耗小内存的对象时，频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片，致使效率降低。内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等 的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。 内存池的实现方式有很多，性能和适用范围也不一样。 python中的内存管理机制——Pymalloc： 　　python中的内存管理机制都有两套实现，一套是针对小对象，就是大小小于256bits时,pymalloc会在内存池中申请内存空间；当大于256bits，则会直接执行new/malloc的行为来申请内存空间。 　　关于释放内存方面，当一个对象的引用计数变为0时，python就会调用它的析构函数。在析构时，也采用了内存池机制，从内存池来的内存会被归还到内存池中，以避免频繁地释放动作。 来源： https://www.cnblogs.com