我有一个带有Linux2.6内核的D​​ebian，我试图通过malloc()和free()了解堆的工作/行为方式。我试图搜索malloc()和free()算法和堆结构，但找不到任何有用的信息。不幸的是，我对Linux和内存的工作原理知之甚少，无法理解free()和malloc()的源代码。这是一个示例代码:intmain(intargc,char**argv){char*a,*b,*c;a=malloc(32);b=malloc(32);c=malloc(32);strcpy(a,argv[1]);strcpy(b,argv[2]);strcpy(c,argv[3]);free(c)

首先，我注意到当我malloc内存与calloc时，内存占用是不同的。我正在处理几GB的数据集。此数据可以是随机的。我希望我可以malloc大量内存并读取其中的任何随机数据并将其转换为float。然而，查看进程查看器中的内存占用空间显然没有被声明(与我看到大占用空间的calloc相比)。我运行了一个循环将数据写入内存，然后我看到内存占用量攀升。我所说的内存在我初始化之前实际上并没有被声明是否正确？最后，在我传递了1024*1024*128字节(进程查看器中为1024MB)之后，我开始出现段错误。然而，Calloc似乎将全部内存初始化为1GB。为什么在使用malloc的for循环中初始化

很抱歉，如果标题没有达到应有的描述性，这个问题很难用几句话来表达。我试图通过malloc'ing找出我有多少内存可用，如果可行，则写入该段。在某些系统(x86_64上的所有linux)上，我在写入第2049个mib时看到段错误。代码是:#include#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){void*addr;intmegasize=2100///allocatethememoryviammapsameresult//addr=mmap((void*)0,(size_t)megasize它在某些系统上可靠地

我想写日志文件，非结构化格式(一次一行)，使用mmap(为了速度)。最好的程序是什么？我是否打开空文件，截断到1页大小(写入空字符串以调整文件大小？)，然后mmap-并在mmap区域已满时重复？我通常使用mmap来编写固定大小的结构，通常一次只写一页，但是这是用于使用mmap编写日志文件(0.5-10Gb的任何地方)但不确定是什么填充第一个mmaped区域后的最佳实践-munmap，调整文件大小truncate和mmap下一页？在将日志写入内存区域时，我会跟踪大小和msync，一旦我到达映射内存区域的末尾，正确的处理是什么？假设我永远不需要返回或覆盖现有数据，所以我只将新数据写入文件。

我正在使用mmap()将共享内存对象映射到进程。我的问题分为两部分:1)mmap()对linux进程的大小限制是多少？(有这样的限制吗？)2)进程运行一段时间后，我认为进程虚拟内存地址空间会莫名其妙地碎片化。这会影响我在此过程中可以执行的最大大小mmap()吗？使用的linux内核是2.6.27。共享内存对象的大小约为32MB。我正在尝试访问mmap()由于没有足够的虚拟地址空间而导致此类共享内存对象失败的可能性。 最佳答案 mmap大小没有限制，但取决于给定进程使用的现有地址空间。但强烈建议您不要mmap到一个大的连续虚拟地址空间

我想了解glibc中的malloc实现是如何工作的。根据malloc的源代码(glibc2.23中的malloc.c)，空闲内存块具有以下结构。chunk->+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+|Sizeofpreviouschunk|+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+`head:'|Sizeofchunk,inbytes|P|mem->+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+

在Windows上的Python中，我可以通过以下方式创建一个大文件frommmapimportmmapf=open('big.file','w')f.close()f=open('big.file','r+')m=mmap(f.fileno(),10**9)现在big.file是(大约)1GB。但是，在Linux上，这将返回ValueError:mmaplengthisgreaterthanfilesize。有没有办法在Linux上获得与在Windows上相同的行为？也就是说，能够使用mmap增加文件的大小吗？ 最佳答案 至少在P

我正在执行一个简单的测试，比较主机(CPU正在执行访问)使用malloc()分配的数据和使用cudaHostAlloc()分配的数据的访问延迟。我注意到在JetsonTk1上访问使用cudaHostAlloc()分配的数据比访问使用malloc()分配的数据慢得多。独立GPU并非如此，似乎仅适用于TK1。经过一些调查，我发现用cudaHostAlloc()分配的数据被内存映射(mmap)到进程地址空间的/dev/nvmap区域。对于映射到进程堆上的普通malloc数据，情况并非如此。我知道此映射可能是允许GPU访问数据所必需的，因为cudaHostAlloc的数据必须从主机和设备可见。

我正在制作一款游戏，其中世界被分成描述世界的数据block。我将block保存在一个动态分配的数组中，因此在初始化世界数据结构时我必须使用malloc()。阅读malloc()manpage，有注释如下:Bydefault,Linuxfollowsanoptimisticmemoryallocationstrategy.Thismeansthatwhenmalloc()returnsnon-NULLthereisnoguaranteethatthememoryreallyisavailable.Incaseitturnsoutthatthesystemisoutofmemory,one

似乎即使在我为malloc()分配的Linux进程释放了所有内存之后，内存仍保留给进程，不会返回给操作系统。默认运行valgrindmassif工具显示没有泄漏。使用--pages-as-heap=yes运行valgrind揭示了这一点:->13.77%(7,655,424B)0x35FEEEB069:brk(brk.c:31)->13.77%(7,655,424B)0x35FEEEB113:sbrk(sbrk.c:53)->13.77%(7,655,424B)0x35FEE82717:__default_morecore(morecore.c:48)->13.77%(7,655,42