CN107179949A - 一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法 - Google Patents

一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107179949A
CN107179949A CN201710321441.5A CN201710321441A CN107179949A CN 107179949 A CN107179949 A CN 107179949A CN 201710321441 A CN201710321441 A CN 201710321441A CN 107179949 A CN107179949 A CN 107179949A
Authority
CN
China
Prior art keywords
memory
operating system
fluency
request
memory allocation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710321441.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107179949B (zh
Inventor
刘铎
李阳
任津廷
梁靓
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing University
Original Assignee
Chongqing University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing University filed Critical Chongqing University
Publication of CN107179949A publication Critical patent/CN107179949A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107179949B publication Critical patent/CN107179949B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5011—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resources being hardware resources other than CPUs, Servers and Terminals
    • G06F9/5016—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resources being hardware resources other than CPUs, Servers and Terminals the resource being the memory
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5011—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resources being hardware resources other than CPUs, Servers and Terminals
    • G06F9/5022—Mechanisms to release resources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Devices For Executing Special Programs (AREA)
  • Memory System Of A Hierarchy Structure (AREA)

Abstract

本发明公开了一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法，它包括有以下步骤：1、统计来自用户进程的不同内存大小的内存分配请求；2、利用内存分配函数动态地测量来自用户进程的不同大小内存请求的分配时间；3、将计数器数组中的值与动态测量得到的分配时间作加权计算，得到操作系统在当前状态进行一次内存分配的平均时间，该一次内存分配的平均时间为操作系统内存分配流畅度的值。本发明的技术效果是：统计了来自用户进程的对不同大小内存页面的请求频率，以一次内存所需的平均时间成本的数值实现内存碎片化程度的量化。本发明的技术效果是：对操作系统内存分配流畅度进行量化，精确度高，确保了操作系统内存分配的流畅度。

Description

一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法
技术领域
本发明属于移动设备技术领域，具体涉及一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度量化方法。
背景技术
随着移动微处理器和移动操作系统的发展，移动设备(例如智能手机，平板等)越来越普及，针对移动设备设计的应用功能越来越强大。这些功能丰富的应用一方面能帮助提高移动设备的用户体验，另一方面却需要更多的内存资源。现在的移动设备中，都使用随机存取存储器(DRAM)作为内存。
Android操作系统是基于Linux Kernel的操作系统，Android的运行环境的层级结构如图1所示，最顶层是应用程序1，在应用程序之下是Android操作系统2的Dalvik虚拟机21以及运行库22，再之下是Linux kernel 3；Linux kernel中包含了内存管理31、进程管理32和设备驱动程序33等；最下层具体的硬件4，包括DRAM 41，NVRAM 42以及Flash 43等。在内存管理31部分，Linux Kernel有一个固有缺陷：当运行Linux操作系统的设备运行较长时间后，物理内存碎片化程度较高，导致大的连续的内存分配请求所需的时间较长，已成为Android操作系统性能制约的瓶颈。Linux Kernel提供两类缓解内存碎片化的方法。第一类方法是为每一个内存页面分配一个移动性(Mobility)属性，然后根据页面移动性的属性对内存页面进行分组，从而解决不同移动性属性的页面之间的干扰。第二类是对伙伴内存分配算法(Linux Kernel内存管理子系统中最为经典的内存分配算法)进行具体化，针对每一阶粒度划分页面迁移类型，并设置回退链表，从而解决内存页面的精确分配。
在Android平台上大量的应用程序越来越多地调用专用硬件，例如视频编码硬件、视频解码硬件。这些硬件都需要连续的物理内存作为运行时的I/O缓冲区。表1总结了第三方应用程序对不同大小内存分配的请求频率。
表1不同大小内存分配的请求频率
由表1可以看出，对内存大小为16页和256页的请求频率相对较高。分析内核源码可以发现，内存大小为16页和256页的分配请求是用于硬件缓冲区。当发生严重的内存碎片时，内存块大小为16页和256页的数量特别低，接近零。图2和图3分别展示了移动设备运行较长时间后内存块大小为16页和256页的数量特征。在图2和图3中，曲线位于0到1之间，曲线上的任意一点表征操作系统处于某一状态时所有空闲内存页面中无法用于满足16页和256页内存块请求的比例，也称为不可用概率。由图2看出，移动设备运行至5小时后内存块大小为16页的不可用概率变为1，只有大于等于16页的内存块才可以用来满足对16页内存块的请求，才能用于表征16页内存块的内存碎片化程度。从图3看出，移动设备运行至2小时后内存块大小为256页的不可用概率变为1，即操作系统无法满足相应的内存分配请求。这将会对系统的流畅度造成严重影响。
内存碎片是Linux Kernel内存管理子系统长期存在的一个问题，已引起工业界、学术界广泛的研究。三星研发机构提出了两种去碎片化的方法，第一种方法是利用内存分配进入缓慢内存分配路径调用的内核函数__alloc_pages_direct_reclaim()和__alloc_pages_direct_compact()构建一个独立的内核线程，主动地进行内存页面的压缩和回收，从而得到较多的、连续的物理内存页面，进一步降低内存碎片化程度。第二种方法是利用操作系统进行休眠时会调用的shrink_all_memory()内核函数，主动进行内存页面的回收操作，从而得到较多的空闲内存页面。两种方法均属于去碎片化方法，这种去碎片的方法不可避免地引入开销。
韩国科研机构KAIST提出了一种基于区域的内存分配算法，它根据内存页面的生命周期将内存页面的用途划分为4种：进程申请的虚拟内存页、文件缓存页、I/O缓冲区页以及内核申请的页面。在进行内存分配时，具有特定用途的页面会被分配到相同的区域，从而在进行内存页面回收操作时能够回收得到较多的内存区域，进一步降低内存碎片化。该算法属于抗碎片化方法，这种抗碎片化的方法需要对区域进行管理，如需要周期性对区域进行压缩等，管理过程较复杂。
发明内容
针对Linux Kernel内存管理子系统存在的技术问题，本发明所要解决的技术问题就是提供一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法，该方法是从用户进程对内存分配请求的角度来统计不同大小的内存，获得内存分配流畅度的量化值，再配合Linux内核中已有的内存页面的回收方法，以达到降低系统内存碎片化、提升操作系统内存分配流畅度的目标。
本发明所要解决的技术问题是通过这样的技术方案实现的，它包括以下步骤：
步骤1、统计来自用户进程的不同内存大小的内存分配请求；
内存分配请求有用户进程和内核线程两个状态，用于内存页面分配的标志中有一个标志位是用于区分内存分配请求属于用户进程还是内核线程，在内存分配函数中设置一个计数器数组，计数器数组用于记录来自用户进程的不同内存大小的内存分配请求，判断分配的内存页面的标志位是否为用户进程；若是，则根据内存请求的内存大小将计数器数组的对应元素加1；
步骤2、利用内存分配函数动态地测量来自于用户进程的不同内存大小的内存请求分配时间；
步骤3、将计数器数组中的值与动态测量得到的分配时间作加权的计算，得到操作系统在当前状态进行一次内存分配的平均时间，该一次内存分配的平均时间为操作系统内存分配流畅度的值。
进一步，将操作系统内存分配流畅度的值与预设值比较，若操作系统流畅度低于预设值，则调用已有的去碎片方法回收内存页面，直至一次内存分配的平均时间达到预期操作系统内存分配流畅度。
本发明在Linux内核内存分配的源码中加入统计来自用户进程的、对不同大小内存的请求权重的代码；运行第三方基准测试程序进行大量测试更新计数器数组；从用户空间主动请求内存分配，并以系统调用(system call)方式测量内存分配时间，不是来自于真实的应用程序内存请求。依赖于系统调用触发的频率，系统调用方式进行的内存分配发生在真实应用程序的内存请求行为之前，从而系统调用测量得到的一次内存分配的平均时间能够提前获取一次内存分配所需的时间，进而反映出Android操作系统运行的内存分配流畅度。根据量化得到的操作系统内存分配流畅度，调用已有的去碎片方法回收内存页面，直至一次内存分配的平均时间达到预期操作系统内存分配流畅度。
本发明的技术效果是：对操作系统内存分配流畅度进行量化，精确度高，确保了操作系统内存分配的流畅度。
附图说明
本发明的附图说明如下：
图1为Android的运行环境的层级结构图；
图2为移动设备运行至5小时操作系统对大于等于16页的连续内存块请求无法被总的空闲内存满足的比例变化曲线图；
图3为移动设备运行至5小时操作系统对大于等于256页的连续内存块请求无法被总的空闲内存满足的比例变化曲线图；
图4为本发明的流程框图；
图5为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
本发明的运行环境是：一台移动设备，它包括CPU，DRAM，Flash等必要的硬件设备，能够运行基于Linux Kernel的操作系统。
本发明运行环境的层级结构如图1所示，本发明在层级的内存管理31中实施。
如图4所示，本发明包括以下步骤：
步骤1、统计来自用户进程的不同内存大小的内存分配请求；
静态内存请求分析：在内存分配的内核函数中监测内存分配请求的用途(用户进程和内核线程)。判断内存分配请求用途的方法是利用内存页面分配的标志中的一个标志位，该标志位用于区分内存分配请求是用于用户进程还是内核线程；
在内存分配函数__alloc_pages_nodemask()中设置一个计数器数组P，计数器数组用于记录来自用户进程的不同内存大小的内存分配请求；计数器数组P的维数依据表1所列项目数，大小为11的整型数组，数组元素的值为对应内存页数的请求次数。
运行第三方基准测试程序(第三方基准测试程序是指业界(学术界，工业界)都使用的一些公开的程序，使用这些程序用来测试一些性能指标，类似于安兔兔跑分软件。本发明所使用的第三方基准测试程序包括：浏览器类应用(Chrome浏览器、UC浏览器等)、社交类应用(微信、新浪微博等)、多媒体类应用(QQ音乐，KMPlayer等)、在线购物类应用(淘宝、亚马逊等)、新闻类应用(网易新闻，TED等))，若内存分配请求是用户进程，则根据内存请求的大小更新计数器数组的相应元素，将计数器数组的对应元素加1。
步骤2、利用内存分配函数__alloc_pages_nodemask()动态地测量来自于用户进程的不同内存大小的内存请求分配时间；
动态内存分配分析：建立一个用于保存不同大小内存分配请求的时间分配数组C，大小为11的浮点型数组。使用系统调用的方式主动地按照内存页的不同粒度(根据背景技术中表1列出的粒度)进行内存分配，统计出每一种粒度下内存分配的分配时间，更新时间分配数组C。
采用系统调用的方式确保了多次进行实验以及能够在操作系统的任意状态下进行动态测量。
步骤3、将计数器数组中的值与动态测量得到的分配时间作加权的计算，得到操作系统在当前状态进行一次内存分配的平均时间，该一次内存分配的平均时间为操作系统内存分配流畅度的值。
操作系统内存分配流畅度量化：利用步骤1的计数器数组和步骤2测量得到的时间分配数组进行加权计算，即将两个数组对应元素进行乘法操作，得到一个浮点值。记步骤1测量得到的计数器数组为P[i],i＝0,1,2,…,10，记步骤2测量得到的时间分配数组为C[i],i＝0,1,2,…,10，记加权计算的结果为T，则计算公式用计算出来的浮点值T作为操作系统下一次进行一次内存分配所需的平均时间。
如果操作系统内存分配流畅度的值低于预设值(阈值)，则调用去碎片化方法进行内存页面回收，直到系统流畅度满足预设值要求。所使用的去碎片化方法是调用内核函数__alloc_pages_direct_reclaim()和__alloc_pages_direct_compact()执行内存页面的回收。
本发明的流程图如图5所示，该流程开始于步骤S01，然后：
在步骤S02，初始化用来保存来自用户进程的不同大小内存分配请求频率的计数器数组和用来保存不同大小内存分配的时间信息的数组；
在步骤S03，以系统调用的方式执行一次内存分配；
在步骤S04，判断内存请求是否来自于用户进程，若内存请求来自于用户进程，则执行步骤S05，否则，执行步骤S03；
在步骤S05，将内存分配请求的大小换算成页面数，并对页面数取对数，底数为2；
在步骤S06，将步骤S05计算结果作为计数器数组P的下标，并对相应的数组元素值加1；
在步骤S07，按照20页、21页、22页、23页、24页、25页、26页、27页、28页、29页和210页这11个不同粒度进行内存分配所需时间的动态测量；
动态测量具体方法是以系统调用的方式调用Linux内核中内存分配函数，系统调用的输入是不同粒度，即0到10这11个粒度，系统调用的输出是不同粒度内存分配的时间。
在步骤S08，根据每个粒度更新时间分配数组C，然后执行步骤S09；
在步骤S09中，使用加权的公式计算一次内存分配所需的平均时间T，计算T的公式如下：
然后执行步骤S10；
在步骤S10，将步骤S09计算得到的T值与预设值进行对比，确定操作系统是否流畅。若系统流畅，则执行步骤S12；否则，执行步骤S11。
在步骤S11，调用用于回收内存页面的内核函数__alloc_pages_direct_reclaim()和__alloc_pages_direct_compact()，然后执行步骤S07。
在步骤S12，程序结束。
本程序是以系统调用的方式实现在Linux内核的内存管理模块中，即本发明运行环境的层级结构如图1所示，在层级的内存管理31中实施。

Claims (5)

1.一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法，其特征是：包括有以下步骤：
步骤1、统计来自用户进程的不同内存大小的内存分配请求；
内存分配请求有用户进程和内核线程两个状态，用于内存页面分配的标志中有一个标志位是用于区分内存分配请求属于用户进程还是内核线程，在内存分配函数中设置一个计数器数组，计数器数组用于记录来自用户进程的不同内存大小的内存分配请求，判断分配的内存页面的标志位是否为用户进程；若是，则根据内存请求的内存大小将计数器数组的对应元素加1；
步骤2、利用内存分配函数动态地测量来自用户进程的不同大小内存请求的分配时间；
步骤3、将计数器数组中的值与动态测量得到的分配时间作加权计算，得到操作系统在当前状态进行一次内存分配的平均时间，该一次内存分配的平均时间为操作系统内存分配流畅度的值。
2.根据权利要求1所示的用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法，其特征是：在步骤1中，所述计数器数组P是大小为11的整型数组，数组元素的值为对应内存页数的请求次数。
3.根据权利要求2所示的用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法，其特征是：在步骤2中，建立一个用于保存不同大小内存分配请求的时间分配数组C，大小为11的浮点型数组。
4.根据权利要求3所示的用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法，其特征是：在步骤3中，所述的加权计算式为：
<mrow> <mi>T</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mn>10</mn> </munderover> <mi>P</mi> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>*</mo> <mi>C</mi> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow>
T为一次内存分配所需的平均时间；i为数组元素的序号，P为计数器数组；C为时间分配数组。
5.根据权利要求4所示的用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法，其特征是：还包括步骤4：将步骤3所得的操作系统内存分配流畅度的值与预设值比较，若操作系统流畅度低于预设值，则调用已有的去碎片方法回收内存页面，直至一次内存分配的平均时间达到预期操作系统内存分配流畅度。
CN201710321441.5A 2016-12-16 2017-05-09 一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法 Active CN107179949B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2016111672586 2016-12-16
CN201611167258 2016-12-16

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107179949A true CN107179949A (zh) 2017-09-19
CN107179949B CN107179949B (zh) 2020-11-24

Family

ID=59832408

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710321441.5A Active CN107179949B (zh) 2016-12-16 2017-05-09 一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107179949B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109903023A (zh) * 2018-11-22 2019-06-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种资源分配方法及系统
CN110083450A (zh) * 2019-04-09 2019-08-02 Oppo广东移动通信有限公司 内存回收方法、装置、电子设备及存储介质
CN110109761A (zh) * 2019-05-11 2019-08-09 肖银皓 一种用户态管理操作系统内核内存方法及系统
CN110532095A (zh) * 2019-08-27 2019-12-03 Oppo（重庆）智能科技有限公司 内存优化方法及装置、电子设备、存储介质
CN112162818A (zh) * 2020-09-16 2021-01-01 Oppo（重庆）智能科技有限公司 一种虚拟内存分配方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5819083A (en) * 1993-09-02 1998-10-06 International Business Machines Corporation Minimal sufficient buffer space for data redistribution in a parallel database system
CN1248114C (zh) * 2002-06-20 2006-03-29 华为技术有限公司 一种软件内存泄露的检查方法
US20060129780A1 (en) * 2004-12-14 2006-06-15 Andrew Dunshea Memory pacing
CN102819497A (zh) * 2012-05-31 2012-12-12 华为技术有限公司 一种内存分配方法、装置及系统
WO2013011624A1 (ja) * 2011-07-15 2013-01-24 日本電気株式会社 仮想マシン管理システム及び仮想マシン管理方法
CN103064784A (zh) * 2012-11-29 2013-04-24 福建师范大学 面向Xen环境的运行时内存泄漏检测方法及其实现系统
CN103593300A (zh) * 2013-11-15 2014-02-19 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种内存分配回收方法
CN104850423A (zh) * 2015-01-16 2015-08-19 中国矿业大学 识别android系统下应用程序启动阶段的方法
CN105260294A (zh) * 2015-11-16 2016-01-20 曙光信息产业(北京)有限公司 一种应用程序占用内存的监控方法及装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5819083A (en) * 1993-09-02 1998-10-06 International Business Machines Corporation Minimal sufficient buffer space for data redistribution in a parallel database system
CN1248114C (zh) * 2002-06-20 2006-03-29 华为技术有限公司 一种软件内存泄露的检查方法
US20060129780A1 (en) * 2004-12-14 2006-06-15 Andrew Dunshea Memory pacing
WO2013011624A1 (ja) * 2011-07-15 2013-01-24 日本電気株式会社 仮想マシン管理システム及び仮想マシン管理方法
CN102819497A (zh) * 2012-05-31 2012-12-12 华为技术有限公司 一种内存分配方法、装置及系统
CN103064784A (zh) * 2012-11-29 2013-04-24 福建师范大学 面向Xen环境的运行时内存泄漏检测方法及其实现系统
CN103593300A (zh) * 2013-11-15 2014-02-19 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种内存分配回收方法
CN104850423A (zh) * 2015-01-16 2015-08-19 中国矿业大学 识别android系统下应用程序启动阶段的方法
CN105260294A (zh) * 2015-11-16 2016-01-20 曙光信息产业(北京)有限公司 一种应用程序占用内存的监控方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
宋新伟，: "可变分区存储管理方式的内存分配回收", 《电脑知识与技术》 *
权彦清，: "基于BWDSP104X系统的嵌入式操作系统内存管理和上下文切换的实时性研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑（月刊 ）》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109903023A (zh) * 2018-11-22 2019-06-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种资源分配方法及系统
CN109903023B (zh) * 2018-11-22 2023-07-11 创新先进技术有限公司 一种资源分配方法及系统
CN110083450A (zh) * 2019-04-09 2019-08-02 Oppo广东移动通信有限公司 内存回收方法、装置、电子设备及存储介质
CN110109761A (zh) * 2019-05-11 2019-08-09 肖银皓 一种用户态管理操作系统内核内存方法及系统
CN110109761B (zh) * 2019-05-11 2021-06-04 广东财经大学 一种用户态管理操作系统内核内存方法及系统
CN110532095A (zh) * 2019-08-27 2019-12-03 Oppo（重庆）智能科技有限公司 内存优化方法及装置、电子设备、存储介质
CN112162818A (zh) * 2020-09-16 2021-01-01 Oppo（重庆）智能科技有限公司 一种虚拟内存分配方法、装置、电子设备及存储介质
CN112162818B (zh) * 2020-09-16 2023-04-07 Oppo（重庆）智能科技有限公司 一种虚拟内存分配方法、装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN107179949B (zh) 2020-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107179949A (zh) 一种用于移动设备中操作系统内存分配流畅度的量化方法
US20160179799A1 (en) Representing result data streams based on execution of data stream language programs
US8914781B2 (en) Scalability analysis for server systems
CN108205469B (zh) 一种基于MapReduce的资源分配方法及服务器
US20150067646A1 (en) System and Method to Predict Elapsed Response Time for a Query during Application Development Stage
CN113127314B (zh) 一种检测程序性能瓶颈的方法、装置及计算机设备
CN112988332B (zh) 一种虚拟机热迁移预测方法、系统和计算机可读存储介质
CN104899228A (zh) 一种发布网页资源的方法及装置
CN104750620A (zh) 一种内存迁移方法及装置
Cai et al. Distilling the real cost of production garbage collectors
Rodriguez et al. Improving scientific application execution on android mobile devices via code refactorings
CN114328073A (zh) 线程监控方法、装置、设备及存储介质
CN110362400B (zh) 资源缓存的分配方法、装置、设备及存储介质
CN113741991B (zh) 提升ssd服务质量方法、装置、计算机设备和存储介质
US10534774B2 (en) Query performance degradation analysis timing
CN105554069A (zh) 一种大数据处理分布式缓存系统及其方法
CN111126619B (zh) 一种机器学习方法与装置
CN110162272B (zh) 一种内存计算缓存管理方法及装置
CN105989284B (zh) 网页入侵脚本特征的识别方法及设备
CN104516823A (zh) 一种数据存储方法和装置
CN109522565A (zh) 一种验证方法、装置及计算机可读存储介质
CN113900743A (zh) 一种Java对象访问的方法和装置
CN113626340A (zh) 测试需求识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN118227446B (zh) 高速缓存性能评估方法、装置、电子设备及可读存储介质
Danalis et al. BlackjackBench: Portable hardware characterization with automated results’ analysis

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant