Если вы хотите усилить свои скиллы по работе с базами данных, то подключайтесь к Quadcode Meetup “Возможности Heap Table в PostgreSQL”.
На митапе Data Architect Азат Якупов расскажет, как устроена Heap Table, какие метаданные определяют Heap Table, что такое Table page, OIDS, CTID.
В процессе обсудим реальные примеры и вопросы от зрителей. Также на встрече поговорим про TOAST таблицы, какие задачи они помогают решать и какие стратегии хранения данных в этих таблицах используют.
char near* и int huge*. Виртуальная память поделена на страницы, типичный размер которых 4 KiB, и по умолчанию они не отображены на физическую память (mapping), так что работать с ними не получится. Чтобы посмотреть текущие отображённые интервалы адресов у процесса, в Linux смотрим /proc/<pid>/maps, в OS X vmmap <pid>. У каждого интервала адресов есть три вида защиты: от исполнения, от записи и от чтения. Как видно, самый первый интервал, начинающийся с load address (соответствующий сегменту .text у ELF в Linux, __TEXT у Mach-O в OS X), доступен на чтение и исполнение — очень логично. Ещё можно увидеть, что стек по сути ничем не отличается от других интервалов, и можно быстро вычислить его размер, вычтя из конечного адреса начальный. Отображение страниц выполняется с помощью mmap/munmap, а защита меняется с помощью mprotect. Ещё существуют brk/sbrk, deprecated древние пережитки прошлого, которые изменяют размер одного-единственного интервала «данных» и в современных системах эмулируются mmap’ом.
Больше года назад, когда я работал антиспамщиком в Mail.Ru Group, на меня накатило, и я написал про эксперименты с malloc. В то время я в свое удовольствие помогал проводить семинары по АКОСу на ФИВТе МФТИ, и шла тема про аллокацию памяти. Тема большая и очень интересная, при этом охватывает как низкий уровень ядра, так и вполне себе алгоритмоемкие структуры. Во всех учебниках написано, что одна из основных проблем динамического распределения памяти — это ее непредсказуемость. Как говорится, знал бы прикуп — жил бы в Сочи. Если бы оракул заранее рассказал весь план по которому будет выделяться и освобождаться память, то можно было составить оптимальную стратегию, минимизирующую фрагментацию кучи, пиковое потребление памяти и т.д. Отсюда пошла возня с ручными аллокаторами. В процессе раздумий я натолкнулся на отсутствие инструментов логирования malloc() и free(). Пришлось их написать! Как раз про это была статья (а ещe я изучал macOS). Были запланированы две части, однако жизнь круто повернулась и стало не до malloc(). Итак, пора восстановить справедливость и реализовать обещанное: ударить глубоким обучением по предсказанию работы с кучей.
Внутри:
libtracemalloc, перехватчик malloc().Интересно? Добро пожаловать под кат.
Так сложилось, что основным языком для работы с микроконтроллерами является C. Многие крупные проекты написаны именно на нем. Но жизнь не стоит на месте. Современные средства разработки уже давно позволяют использовать C++ при разработке ПО для встраиваемых систем. Однако такой подход до сих пор встречается достаточно редко. Не так давно я попробовал использовать С++ при работе над очередным проектом. Об этом опыте я и расскажу в данной статье.
Существует класс приложений реального времени, для которых тяжело предсказать потребности в распределении памяти во время выполнения статически. В этот класс входят, например, встраиваемые реализации стеков некоторых коммуникационных протоколов, где поведение и распределение ресурсов определяется отчасти активностью других агентов в сети. Классический подход в таких случаях заключается в использовании блочных менеджеров памяти, выделяющих фрагменты фиксированного размера (как это сделано, например, в LwIP). Этот подход накладывает нежелательные функциональные и качественные ограничения на реализацию. В этой заметке я предлагаю точку зрения, что традиционные (не блочные) аллокаторы незаслуженно обделены вниманием разработчиков систем реального времени, делюсь соображениями по релевантным вопросам, жалуюсь на жизнь, и предлагаю улучшить положение дел.
(КДПВ – см. аннотацию к диаграмме в конце)
