How to calculate the resident (RSS) part of each anonymous segment (heap) of a given process

https://access.redhat.com/solutions/113103

 SOLUTION 已验证 - 已更新 2013年二月24日10:22 - 

English 

环境

  • Red Hat Enterprise Linux

问题

How can I calculate the resident (RSS) part of each anonymous segment (heap) of a given process?

决议

To get this information it is possible to use the extended mode of pmap. Launching pmap -x <pid> the following output is obtained:

Raw

$ pmap -x 2876
2876:   bash
Address           Kbytes     RSS   Dirty Mode   Mapping
0000000000400000     872     572       0 r-x--  bash
00000000006d9000       4       4       4 r----  bash
00000000006da000      36      36      36 rw---  bash
00000000006e3000      24      24      24 rw---    [ anon ]
00000000008e2000      36       8       0 rw---  bash
000000000134a000    4200    4116    4116 rw---    [ anon ]
0000003c66e00000     136     120       0 r-x--  ld-2.14.90.so
0000003c67021000       4       4       4 r----  ld-2.14.90.so
0000003c67022000       4       4       4 rw---  ld-2.14.90.so
0000003c67023000       4       4       4 rw---    [ anon ]
0000003c67200000    1716     680       0 r-x--  libc-2.14.90.so
0000003c673ad000    2048       0       0 -----  libc-2.14.90.so
0000003c675ad000      16      16       4 r----  libc-2.14.90.so
0000003c675b1000       8       8       8 rw---  libc-2.14.90.so
0000003c675b3000      20      20      20 rw---    [ anon ]
0000003c67600000       8       8       0 r-x--  libdl-2.14.90.so
0000003c67602000    2048       0       0 -----  libdl-2.14.90.so
0000003c67802000       4       4       4 r----  libdl-2.14.90.so
0000003c67803000       4       4       4 rw---  libdl-2.14.90.so
0000003c68200000      84      16       0 r-x--  libgcc_s-4.6.2-20111027.so.1
0000003c68215000    2044       0       0 -----  libgcc_s-4.6.2-20111027.so.1
0000003c68414000       4       4       4 rw---  libgcc_s-4.6.2-20111027.so.1
0000003c75e00000     140      80       0 r-x--  libtinfo.so.5.9
0000003c75e23000    2044       0       0 -----  libtinfo.so.5.9
0000003c76022000      16      12       4 r----  libtinfo.so.5.9
0000003c76026000       4       4       4 rw---  libtinfo.so.5.9
00007f84ee297000      48      20       0 r-x--  libnss_files-2.14.90.so
00007f84ee2a3000    2044       0       0 -----  libnss_files-2.14.90.so
00007f84ee4a2000       4       4       4 r----  libnss_files-2.14.90.so
00007f84ee4a3000       4       4       4 rw---  libnss_files-2.14.90.so
00007f84ee4a4000  102540      60       0 r----  locale-archive
00007f84f48c7000      16      16      16 rw---    [ anon ]
00007f84f48db000       8       8       8 rw---    [ anon ]
00007f84f48dd000      28      24       0 r--s-  gconv-modules.cache
00007f84f48e4000       4       4       4 rw---    [ anon ]
00007fff80d11000     132      52      52 rw---    [ stack ]
00007fff80d80000       4       4       0 r-x--    [ anon ]
ffffffffff600000       4       0       0 r-x--    [ anon ]
----------------  ------  ------  ------
total kB          120364    5944    4332

By summing all the values from the 3rd columns (RSS) of the lines that have [ anon ] in their mapping column the desired value is obtained.
The following script accomplishes this calculation:

Raw

$ pmap -x $$ | awk '/\[ anon \]/ {total += $3} END {print total}'
4196

NOTE: pmap's output is given in kiloBytes (kB)

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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