proc buddyinfo

最新推荐文章于 2025-08-07 10:59:10 发布
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#numbers #patch #idea

本文介绍了一项由Martin Bligh提出的补丁，该补丁导出了Buddy内存分配器的状态信息。这些信息展示了不同内存区域中可用页面的数量，有助于评估内存碎片情况并为安全分配提供依据。

http://lwn.net/Articles/7868/

The following patch originally by Martin Bligh exports some 
information about the buddy allocator.

Each column of numbers represents the number of pages of that order 
which are available.  In this case, there are 5 chunks of 
2^2*PAGE_SIZE available in ZONE_DMA, and 101 chunks of 2^4*PAGE_SIZE 
availble in ZONE_NORMAL, etc...  This information can give you a good 
idea about how fragmented memory is and give you a clue as to how big 
of an area you can safely allocate.

Node 0, zone      DMA      0      4      5      4      4      3 ...
Node 0, zone   Normal      1      0      0      1    101      8 ...
Node 0, zone  HighMem      2      0      0      1      1      0 ...

-- 
Dave Hansen
haveblue@us.ibm.com


junior1108
关注
Buddy 内存分配器
m0_59388634的博客
01-06 971
提供了系统内存分配器的详细信息，通过分析该文件可以了解内存碎片化和内存使用情况。Buddy 内存分配器是 Linux 内核用于管理物理内存的一种机制，它通过将内存划分为不同大小的块（称为“阶”或“order”）来优化内存分配和释放的效率。Buddy 系统将物理内存划分为不同大小的块，每个块的大小是 2 的幂次方（如 4 KB、8 KB、16 KB 等）。文件的每一行表示一个内存节点（NUMA 节点）和区域（Zone）的 Buddy 系统状态。如果某个区域的内存块较少，可能需要优化该区域的内存使用。
【原】Linux内存管理相关—基础知识篇（一）
qq_18380287的博客
01-29 1281
工作中遇到这样的问题，调用alloc_pages(GFP_KERNEL, 13），返回值为NULL，并且打印告警。使用cat /proc/buddyinfo 命令查看，最大为2的10次方，将13改为10，函数成功调用。
什么是 /proc/buddyinfo
啥都会一点
06-03 882
Linux 内核为了管理物理内存，把内存分成一页一页（通常4KB）。伙伴算法维护空闲页块的不同大小的“块”。块大小是 2 的幂，比如：order 0：1 页（4KB）order 1：2 页（8KB）order 2：4 页（16KB）order 3：8 页（32KB）依此类推...这些块被组织成“伙伴”，方便分配和释放，合并相邻块，减少碎片。DMA：用于某些设备DMA访问的低地址内存，通常很小。DMA32：支持32位DMA的内存区域，64位系统有时需要。Normal。
linux中/proc/buddyinfo的作用
课前的博客
03-29 5106
在应用程序设计过程中，内存是很重要的资源，而计算机主机的内存资源时有限的。一般而言我们可以申请到的内存是有限的，并不是想申请多大就有多大就可以申请多大的。/proc/buddyinfo文件里，就记录着系统的内存资源。 linux内核中使用了buddy算法来管理内存以减少内存碎片的产生，buddy算法管理最小的单一为PAGE_SIZE,一般情况下大小为4K。以2的N次幂一次增加。如下图表示，在no...
Linux /proc/buddyinfo理解
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02-23 2万+
/proc/buddyinfo是linuxbuddy系统管理物理内存的debug信息。 在linux中使用buddy算法解决物理内存的外碎片问题，其把所有空闲的内存，以2的幂次方的形式，分成11个块链表，分别对应为1、2、4、8、16、32、64、128、256、512、1024个页块。 而Linux支持NUMA技术，对于NUMA设备，NUMA系统的结点通常是由一组CPU和本地内存组成，每
对/proc/buddyinfo的解释
Decisiveness的专栏
02-10 2159
buddyinfo的理解 cat /proc/buddyinfo 显示如下： Node 0, zone      DMA       0      4      5      4      4      3 ... Node 0, zone   Normal      1      0      0      1    101     8 ... Node 0, zone  HighMem
Linux buddyinfo
landywyliu专栏
08-07 362
Order页数大小（以 4KB 页为单位）014 KB128 KB2416 KB3832 KB.........1010244 MB当内核需要分配连续的物理页时，它会从这些阶层中寻找合适的块。低阶块（order 0–4）：数量较多，适合小内存分配。高阶块（order 10）：你有102 个 4MB 块，说明系统当前内存碎片不严重，仍能分配大块连续内存。中阶块（order 5–9）：数量较少，可能是内核或驱动程序已经使用了部分中等大小的连续内存。
/proc/buddyinfo的理解
GZFStudy的专栏
07-22 5908
buddyinfo的理解 cat /proc/buddyinfo 显示如下： Node 0, zone      DMA       0      4      5      4      4      3 ... Node 0, zone   Normal      1      0      0      1    101     8 ... Node
/proc/buddyinfo 内存碎片
在线笔记
10-08 1816
Node 0, zone      DMA       0      4      5      4      4      3 ... 0个0*PAGE_SIZE的内存 4个1*PAGE_SIZE的内存 5个2*PAGE_SIZE的内存 4个3*PAGE_SIZE的内存 如果小内存多则内存碎片多
linux /proc/buddyinfo 解读
认真做事，乐观做人。
04-20 3125
The Linux kernel doesn't consider all of your physical RAM to be one great big undifferentiated pool of memory. Instead, it divides it up into a number of different memory regions (at least for kernel
详细介绍下zone 和 /proc/buddyinfo
07-24
我们被要求详细介绍“zone”和“/proc/buddyinfo”。首先，我们需要解释Linux内存管理中的zone概念，然后详细介绍/proc/buddyinfo文件的作用、内容和如何解读。 注意：回答后必须提出3-5个相关问题，以“§§相关...
解释一下linux系统中/proc/buddyinfo文件里面包含的信息
09-03
`/proc/buddyinfo` 文件是 Linux 内核提供的一个伪文件，用于展示内存管理中伙伴系统（Buddy System）的状态信息。伙伴系统是 Linux 内核用于管理物理内存页的一种算法，其核心思想是将内存块以 2 的幂次方大小进行...
/etc # cat /proc/buddyinfo Node 0, zone DMA 399 260 123 86 34 31 16 14 7 9 606 /etc #
07-01
除了 `/proc/buddyinfo`，还可以通过 `/proc/zoneinfo` 获取更详细的内存碎片信息，包括 **fragmentation index**，它反映了当前 zone 中内存碎片的程度： ```bash cat /proc/zoneinfo | grep -A 10 'zone DMA' ```...
IntelliJ IDEA中有什么让你相见恨晚的好用插件?
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06-22 5925
我是Jackpop，我们交个朋友吧！IntelliJ IDEA在开发者中的受欢迎程度，想必不用多说。开箱即用、功能强大，备受欢迎。虽然IDEA已经提供了丰富的功能，但是，我们仍然可以通过配置插件来满足个性化的需求。JetBrains Marketplace 上有着大量实用插件，但是，并非每个都称得上优秀。今天，就给大家精选12款非常好用的IDEA插件。命名规范对于编程语言重要，而且不同编程语言有不同的命名规范要求。有的要求驼峰命名，有的要求下划线命名。通过CamelCase这款插件，我们可以在CamelCa
jquery图片滚动-下载即用.zip
01-05
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基于MSCA的多尺度卷积注意力机制：YOLOv8小目标检测模型优化与科研实验设计
01-05
内容概要：本文系统介绍了多尺度卷积注意力（MSCA）机制及其在YOLOv8中的集成方法，旨在提升小目标检测性能。文章首先解析MSCA的设计原理，包括多分支深度卷积、注意力加权融合和模块化结构，随后详述其在YOLOv8中的代码实现、配置方式及训练推理流程，并提出多项科研实验方向，如消融实验、模块位置优化与可视化分析，帮助研究者验证MSCA的有效性。最后提供常见问题避坑指南和论文创新思路，涵盖数据增强、训练调参与轻量化改进，形成完整的技术闭环。; 使用场景及目标：① 探索MSCA在YOLOv8中提升小目标检测精度的技术路径；② 开展模块替换类科研实验，支持论文创新与成果可视化；③ 构建高性能小目标检测模型应用于行人识别、遥感图像分析等实际场景。; 阅读建议：此资源以科研为导向，强调从原理理解到代码实现再到实验设计的全流程实践，建议结合提供的代码链接动手复现实验，重点关注MSCA模块的插入位置、参数设置与结果对比分析，同时注意数据预处理与训练策略的优化，以获得可靠的研究结论。
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码
最新发布
01-05
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码内容概要：本文档主要介绍了一套基于Matlab实现的金枪鱼群算法（TSO）用于路径规划优化的技术方案，属于智能优化算法在路径规划领域的创新实践。该资源聚焦于利用TSO算法解决二维栅格地图中的路径规划问题，通过模拟金枪鱼群体觅食与迁徙行为，实现高效寻优，适用于复杂环境下的最优路径搜索。文中还提及相关智能算法对比示例，可用于性能评估与算法改进。此外，文档附带完整的Matlab代码及网盘资源链接，便于复现与扩展应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或无人机等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域的路径规划问题；②用于对比分析TSO与其他智能算法（如PSO、GA等）在路径优化中的性能差异；③支持科研复现、算法改进与工程化验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，同时可参考文档中提及的其他智能算法对比案例，深入理解TSO算法的优势与适用边界。
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码
01-05
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码内容概要：本文介绍了一种改进的MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化算法，用于解决二维栅格地图中的路径规划问题，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法在传统海市蜃楼优化基础上引入精英反向学习机制和免疫算法思想，以提升搜索效率与全局寻优能力，避免陷入局部最优。文中还对比了PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等多种智能算法在相同场景下的路径规划效果，验证了所提算法在收敛速度、路径长度和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、机器人导航等相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于二维栅格地图环境下的机器人或无人机路径规划；②用于比较不同智能优化算法在路径规划任务中的性能差异；③为改进现有优化算法提供思路与代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，重点关注精英反向策略与免疫机制的融入方式，并可通过调整地图环境与参数设置进一步测试算法鲁棒性与适应性。
基于ContextGuidedBlock的YOLO26下采样重构：提升上下文感知能力的精准目标检测方法研究
01-05
内容概要：本文介绍了一项针对YOLO26目标检测模型的科研改进——引入源自语义分割领域的ContextGuidedBlock（CGB）作为新型下采样模块，以增强模型在复杂场景中的上下文感知能力。传统下采样仅关注局部特征，易忽略环境关联，而CGB通过双分支结构（局部特征提取与全局上下文捕捉）融合细节与场景信息，显著提升了对相似目标在不同语境下的辨别力和小目标检测精度。文章详细解析了CGB的工作原理，提供了完整的代码实现、集成步骤及训练验证流程，并展示了在COCO数据集上的性能提升（mAP@50-95从0.51提升至0.56）。此外，还提出了消融实验、跨任务迁移和理论可视化等科研拓展方向。; 使用场景及目标：①提升YOLO系列模型在复杂场景下的检测精度；②开展以“上下文感知”为核心的学术研究并发表高水平论文；③探索注意力机制与上下采样结构的设计优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与文档，动手实践模块替换与训练全过程，重点关注注意力机制的设计与特征融合效果，同时通过可视化手段深入理解上下文引导机制的作用机理。
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