调用CWnd::GetDC函数跟CWnd::ReleaseDC函数的代码运行时,会出现 4 个字节的内存泄漏. Microsoft 已经确认这是在本文开头部分列出的 Microsoft 产品中的缺陷. 若要避免此问题,请使用GetDC方法和ReleaseDC方法的CWnd类版本.使用GetDC函数和ReleaseDC函数. http://support.microsoft.com/kb/819635/zh-cn 再现现象的步骤 中的方法是从CWnd派生的类的一部分中,插入下面的代码在您的应用程序

最近做的项目中需要显示视频监控窗口,从采集卡中读到图像的数据,需要实时显示出来,而且速度比较快. 由于比较简单,就直接使用了GDI画图,以前复杂的都用openGL啥的工具了,这次这个简单,就直接用GDI了. 先获取DC,然后画图 pDC = this ->GetDC(); // 获得显示控件的 DC this->GetClientRect(rect); MemDC.CreateCompatibleDC(NULL); //这时还不能绘图,因为没有地方画 ^_^ //下面建立一个与屏幕显示兼容的位

x86-64 Linux 内存结构 先来看看一个程序在内存中是如何组织的.Linux 为每个进程维持了一段单独的虚拟地址空间.(进程是计算机科学中很深刻.很成功的一个概念.当我们在运行一个程序时,会得到一个假象,好像我们的程序是系统当中运行的唯一程序,独占存储器和处理器资源.) 最上面是栈(stack),一般用来保存局部变量,有 8 MB 的大小限制,因此不建议在函数内开大数组,递归的效率低是因为容易栈溢出.栈的增长方向是向下的. 堆(heap),动态分配的内存会在这里处理,例如 malloc.

今天又遇到了上次出现的bug,然后百度了一下,想起来这是内存溢出的毛病,故记录下来! 出现的问题就是这样: heap corruption detected: after normal block(#xxx) at 0x xxxxxxxx crt detected that the application wrote to menory after end of heap buffer 原因: 这是典型的内存溢出错误,常在内存的delete处发生,而且一般在debug版本中可能出现,releas

SQLite通过动态内存分配来获取各种对象(例如数据库连接和SQL预处理语句)所需内存.建立数据库文件的内存Cache.保存查询结果. 1.特性    SQLite内核和它的内存分配子系统提供以下特性:    (1)对内存分配失败的健壮处理.如果一个内存分配请求失败(即malloc()或realloc()返回NULL),SQLite将释放未关联的缓存页,然后重新进行分配请求.如果失败,SQLite返回SQLITE_NOMEM给应用程序.    (2)无内存泄漏.应用程序负责销毁已分配的任何对象.

2018-2019-2 20165325 <网络对抗技术> Exp5:MSF基础应用 实验内容(概要) 1.1 一个主动攻击实践,本实验选择 ms17_010_eternalblue(成功); 1.2 一个针对浏览器的攻击,本实验选择ie_cbutton_uaf(成功).ie_setmousecapture_uaf(成功唯一): 1.3 一个针对客户端的攻击,本实验选择Adobe_toolbutton(成功): 1.4 成功应用任何一个辅助模块,本实验选择browser autopwn(成功)

前言 ​ 对一些有趣的堆相关的漏洞的利用做一个记录,如有差错,请见谅. ​ 文中未做说明 均是指 glibc 2.23 ​ 相关引用已在文中进行了标注,如有遗漏,请提醒. 简单源码分析 ​ 本节只是简单跟读了一下 malloc 和 free 的源码, 说的比较简单,很多细节还是要自己拿一份源代码来读. 堆中的一些数据结构 堆管理结构 struct malloc_state { mutex_t mutex; /* Serialize access. */ int flags; /* Flags (

本章导读 RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写.在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.map任务的中间输出要作为reduce任务的输入,就必须经过shuffle,shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,我们可以看到Spark提供多种计算结果处理的方式,对shuffle过程进行了优化. 本章将继续以word count为例讲解.

前言 off by null 是一个比较有意思的技术 下面通过 hctf2018 的 heapstrom_zero 实战一波. 相关文件(exp, 题目)位于 https://gitee.com/hac425/blog_data/blob/master/off_by_null/ 注:为了调试的方便,修改了一些代码. 原始题目链接 https://github.com/veritas501/hctf2018 程序分析 直接拿源码分析,程序是一个比较简单的菜单程序 int main(void){ i

前言 本文对强网杯 中除了 2 个内核题以外的 6 个 pwn 题的利用方式进行记录.题目真心不错 程序和 exp: https://gitee.com/hac425/blog_data/blob/master/qwb2018/ 正文 silent 漏洞 在 free 的时候指针没有清空,而且程序没有 检测指针是否已经被释放 double free, 后面的 编辑功能也没有检验指针是否已经被 free ,所以 uaf signed __int64 free_() { int i; // [rsp

BEA WebLogic平台下J2EE调优攻略   2008-06-25 作者:周海根 出处:网络   前 言 随着近来J2EE软件广泛地应用于各行各业,系统调优也越来越引起软件开发者和应用服务器提供商的重视.而对于最终客户来说,在一个高效.稳定地实现他们的业务需求已经是他们的基本要求.所以J2EE调优显得非常重要,而BEA WebLogic Server是业界领先的应用服务器,BEA WebLogic平台下的J2EE调优也就尤为重要,她将为我们提供普遍的J2EE调优方案.最近网络.杂志上的J2

1.heap corruption detected http://vopit.blog.51cto.com/2400931/645980   heap corruption detected:after normal block(#xxx) at 0x xxxxxxxxcrt detected that the application wrote to menory after end of heap buffer 这是典型的内存溢出错误,常在内存的delete处发生,而且一般在debug版本

2009.07.31 ------------------------------------------------------------------------------------ No.1 /*调用外部程序*/ ::ShellExecute(NULL,"open","NOTEPAD.EXE","E:\\学习\\计算机学习\\面向对象程序设计\\学习笔记\\MFC学习笔记.txt","E:\\学习\\计算机学习\\面向对象程序

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

前言 学习Netty也有一段时间了,Netty作为一个高性能的异步框架,很多RPC框架也运用到了Netty中的知识,在rpc框架中丰富的数据协议及编解码可以让使用者更加青睐: Netty支持丰富的编解码框架,其本身内部提供的编解码也可以应对各种业务场景: 今天主要就是学习下Netty中提供的编.解码类,之前只是简单的使用了下Netty提供的解码类,今天更加深入的研究下Netty中编.解码的源码及部分使用. 编.解码的概念 编码(Encoder) 编码就是将我们发送的数据编码成字节数组方便在网络中

本文作者: Pushy 本文链接: http://pushy.site/2019/12/21/redis-sds/ 版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 3.0 许可协议.转载请注明出处! 1. 什么是 SDS 众所周知,在 Redis 的五种数据解构中,最简单的就是字符串: redis> set msg "Hello World" 而 Redis 并没有直接使用 C 语言传统的字符串表示,而是自己构建了一个名为简单动态字符串(Simple dy

一.valgrind简介 Valgrind工具套件提供了许多调试和分析工具,可帮助您使程序更快,更正确.这些工具中最受欢迎的是Memcheck.它可以检测许多与C和C ++程序中常见的内存相关的错误,这些错误可能导致崩溃和不可预测的行为. 标准配置提供了许多有用的工具: Memcheck是一个内存错误检测器.可以帮助你使程序更加正确.——这是valgrind应用最广泛的工具,一个重量级的内存检查器,能够发现开发中绝大多数内存错误使用情况,比如:使用未初始化的内存,使用已经释放了的内存,内存访问越

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

目录 内存淘汰是什么?什么时候内存淘汰 内存淘汰策略 Redis中的LRU淘汰算法 源码剖析 第一步:什么时候开始淘汰key 配置读取 检查时机 getMaxmemoryState 第二步:淘汰哪些key freeMemoryIfNeeded redis索引 淘汰池 第三步:如何删除key 第四步:什么时候停止淘汰key 最后 源码版本 Redis 6.0.0 内存淘汰是什么?什么时候内存淘汰 我们知道,当某个key被设置了过期时间之后,客户端每次对该key的访问(读写)都会事先检测该key是否

09 年翻译的东西. 原文见:  http://www.nobugs.org/developer/win32/debug_crt_heap.html 在DeviceStudio的Debug编译模式下, crt中的堆内存分配操作----包括malloc()和free()----使用一个特殊的, 便于调试的版本, 我们称之为crt debug堆(译注: 下面简称CDH). 相比于电光火石(译注: 原文blazingly, 我想不出更确切的说法)的运行效率, 调试版本更关注对于堆错误的定位, 它通过以

回到目录 多看几篇 之所以写这篇文章完全是因为最近在研究FastDFS这个分布式的文件存储系统,当然这不是我第一次研究它了,就像我们去看一本书,我们不会只看一篇,而是一次次,一篇篇,每看一次会有新的收获,而研究技术,框架也是一样,每研究一次,同样会有不同层次的收获,这次主要把fastDFS的集群就配置了一下,客户端的多tracker,并在程序执行过程中,自己也分析了一下它的集群原理. 原理 事实上,和mongodb,cat等集群原理相似,fastDFS也是有个路由服务器(它被称为trackers