linux堆大小(linux查询文件夹大小)
大家好，今天小编来为大家解答linux堆大小这个问题，linux查询文件夹大小很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
Linux每个进程的HEAP SIZE限制是多少
网上看到的分析：
32位意味着4G的寻址空间，Linux把它分为两部分：最高的1G(虚拟地址从0xC0000000到0xffffffff)用做内核本身，成为“系统空间”，而较低的3G字节（从0x00000000到0xbffffff）用作各进程的“用户空间”。这样，理论上每个进程可以使用的用户空间都是3G。当然，实际的空间大小收到物理存储器大小的限制。虽然各个进程拥有其自己的3G用户空间，系统空间却由所有的进程共享。从具体进程的角度看，则每个进程都拥有4G的虚拟空间，较低的3G为自己的用户空间，最高的1G为所有进程以及内核共享的系统空间。
可是经自己测试：
堆区最多开2G- 1大小空间
栈区能开1G多，当接近2G就会报错
[html] view plain copy print?
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<string.h>
const long long MAXN= 1073741824;//2^30即1G
using namespace std;
char s[MAXN* 2- 1];//开2G内存,多1个都会编译错误（提示：整数溢出之类的错误）
int main()
{
char t[MAXN+ 1000];//之内开1G多的空间，2G会编译不通过
memset(t, 0, sizeof(t));
memset(s, 0, sizeof(s));
return 0;
}
Linux系统默认堆栈大小分析linux默认堆栈大小
现代操作系统中，Linux系统成为一种新兴的操作系统，它一般各种计算机硬件平台上都得到了广泛的应用。Linux系统的出现给用户带来了各种便捷。其中，Linux系统默认的堆栈大小，可能会对Linux的稳定和性能造成影响。下面就来分析Linux系统中默认的堆栈大小。
首先，Linux系统上所有进程的默认堆栈大小为8M。由于进程会使用大量的API函数，而大多数API函数会在堆栈上保存一些重要的参数，因此堆栈的大小会影响进程运行的稳定性和性能。
其次，如果Linux系统的进程的堆栈大小太小的话，将会影响进程的运行。当进程调用API函数时，如果堆栈上的空间受限，则进程可能会发生段错误，导致程序的异常终止。
最后，Linux的堆栈大小可以通过ulimit-s来查看，也可通过/etc/security/limits.conf来进行调整，以满足不同进程动态申请更多堆栈空间的需求。比如：
//查看默认堆栈大小
$ ulimit-s
8192
//调整默认堆栈大小
$ vi/etc/security/limits.conf
*– stack 16384
以上，就是对Linux系统中默认堆栈大小的分析，虽然默认堆栈大小为8M，但是用户可以根据自己的需要调整堆栈大小，来满足进程运行的安全性和高效性的要求。
Linux性能度量标准
1) CPU使用率：每个处理器的整体使用率。如果在一段持续时间内CPU的使用率超过80%，则处理器可能有瓶颈。
2)用户进程消耗CPU的时间：CPU花费在用户进程的百分比，包括nice time。较高值的user time通常是有利的，因为系统在执行实际的工作。
3)内核操作消耗CPU的时间：CPU花费在内核操作的百分比，包括IRQ和softirq时间。较高和持续的system time值指出在网络和驱动程序堆栈中的瓶颈。一个系统通常应保持花在内核操作上的时间尽可能的少。
4)等待： CPU花费在等待(由于一个I/O操作发生等待)上的时间总量，像是阻塞值。一个系统不应该花费太多时间等待(因为I/O操作)否则应该检查各自的I/O子系统性能。
5) CPU空闲时间：系统空闲等待任务的CPU百分比。
6) Nice消耗CPU时间：CPU花费在re-nicing进程(更改进程的执行顺序和优先级)上的时间百分比。
7)平均负载：load average不是一个百分比，而是以下总和的滚动平均值：
•队列中等待处理的进程数。
•等待不可中断任务被完成的进程数。
也就是说，TASK_RUNNING和TASK_UNINTERRUPTIBLE进程数的总和的平均值。如果进程请求CPU时间而被阻塞，load average会增加。另一方面，如果每个进程得到直接访问CPU的时间，它们没有在CPU周期丢失，则负载将减小。
8)可运行的进程：已经准备好执行的进程数。在一段持续的时间内，这个值不应该超过物理处理器数量的10倍。否则处理器可能是瓶颈。
9)阻塞的进程：不被执行的进程数，因为要等待I/O操作结束。阻塞的进程数能反映出是否有I/O瓶颈。
10)上下文切换：在系统上发生线程之间切换的数量。大量上下文切换如果与大量中断相关，则可能是驱动程序或应用程序出现问题。上下文切换通常是不利的，因为每一次上下文切换都会导致CPU缓存被刷新，但是有些上下文切换是必要的。
11)中断：中断包含硬中断与软中断。硬中断对系统性能有更加不利的影响。较高的中断值表明可能有软件瓶颈，可能是在内核中，也可能是一个驱动程序出现瓶颈。记住，中断还包括CPU时钟引起的中断。
1)空闲内存：对比大多数其他操作系统，在Linux中不应该只关注空闲（free）内存的值。 Linux内核分配大部分未使用的内存作为文件系统缓存，所以从已使用的(used)内存中减去缓冲(buffer)和缓存(cache)的内存数量，来确定(有效的)空闲(free)内存。
2)使用的swap：已使用的swap空间的数量。swap空间的使用只能告诉你Linux管理内存真的有效。Swap In/Out是一个识别内存瓶颈的可靠手段。在一段持续的时间内每秒200到300以上的分页值，表明可能有内存瓶颈。
3)缓冲与缓存：缓冲被分配作为文件系统和块设备缓存。
4) SIab：内核使用的内存数。注意内核的分页不能移出到磁盘。
5)活跃与非活跃内存：关于活跃使用的系统内存信息。非活跃内存可能是kswapd守护进程swap out到磁盘的候选者。
1) I/O等待：CPU等待一个I/O操作的发生所花费时间。较高和持续的值很多时候可能表明存在一个I/O瓶颈。
2)平均队列长度：未完成的I/O请求数量。一般情况下，一个磁盘有2到3个队列是最佳的，较高的值可能表明有一个磁盘I/O瓶颈。
3)平均等待时间：服务一个I/O请求所测量的平均时间，以毫秒为单位。等待时间是由实际的I/O操作和它在I/O队列中等待的时间组成的。
4)每秒传输：每秒钟多少个I/O操作被执行(读和写)。该指标要结合每秒kB值，以帮助确定系统的平均传输大小。平均传输大小一般应该与你的磁盘子系统使用的条带大小相匹配。
5)每秒读取/写入块的数量：每秒读和写的块数，在2.6内核中块为1024B。早期的内核可能会报告不同的块大小，从512B到4KB。
6)每秒读取/写入的字节：从块设备读取和写入(读和写到块设备)的字节数，表示从块设备(到块设备)传输的实际数据量。
1)接收和发送的数据包：网络接口接收和发送数据包的数量。
2)接收和发送的字节：网络接口接收和发送的字节数。
3)每秒钟的冲突数量。
