嵌入式系统里不能干的几件事

1. IO要大块读写

误解：IO时要尽量多的攒一大批数据，然后一次性IO，因为IO的性能比较低，减少IO次数可以提高IO效率。

纠正：之前的认识本身没错，但大块数据IO往往伴随着CPU冲高（虽然IO本身不需要太多CPU参与，但是数据准备等内存操作都需要消耗CPU）。嵌入式系统中如果CPU资源已经很紧张，这种冲高会导致部分线程卡顿，造成性能问题。

结论：嵌入式系统的一大特点是要求实时性高，对CPU冲高是很忌讳的，所以当有大块IO需求时，将其拆分成适当的小块（也不能太小），可以把CPU冲高的点拉平。

2. 交换内存无所不能

误解：操作系统可以将暂时不被访问的内存置换到硬盘中，这样我虽然申请了很多内存，但只要不经常访问它，就不会占用很多物理内存。

纠正：只有个人PC或者编译服务器这种供个人使用的系统才会配置交换空间。 这些机器的特点是任务不固定。有的任务可能跑一会儿就挂起了，好长时间后才又开始跑，这时候把它的内存置换出去是合理的；嵌入式系统一般不会配置交换空间，因为这种系统的任务是固定的，而且是要求性能比较高的，所以不会进行内存置换。

结论：在嵌入式系统中，不要想着只要我内存中的数据不经常访问，就可以长时间占用物理内存，这是非常错误的做法。

3. 低估了内存碎片的影响

误解：我释放内存后（free/delete）,操作系统很快就会回收这块内存，或者等其他程序要用的时候会回收这块内存。

纠正：只有大块内存才会被操作系统回收，小的内存碎片很难回收，这个影响是非常大的（100M碎片话内存可能只有10%能被回收）。虽然很多内存分配器号称对内存碎片有优化，但实际测下来效果还是很差。

结论：嵌入式系统中，内存本身就比较紧张，加只碎片化后的内存无法回收，很容易造成内存的浪费。

最后总结下：不同系统针对的任务是不同的，所以内核采用的内存回收、CPU分配策略都有所不同，总是在各种指标（吞吐量、内存、CPU）之间寻找一个平衡点。

4. OOM是内存泄漏了

误解：一些人一看到OOM就下意识到内存泄漏，再深入点儿的会反应到可能是内存用太多了

纠正：其实OOM机制是当系统发现可用内存（物理内存）耗尽后，用一个算法（会参考所用内存，优先级等信息）找出最应该被kill的那个进程，然后kill掉。所以被kill的进程只能说是用的内存相对比较高，并不一定真的存在内存问题。

结论：OOM不一定是内存泄漏了，甚至不一定是内存用的多了，系统里有1万个进程，可能你的进程只用2M内存就会把你kill掉。