linux shrink_node

Linux 的 shrink_node 是一种内存管理技术，它可以在系统运行时动态地收缩某个节点上的内存。这个节点可以是 NUMA (Non-Uniform Memory Access) 系统中的一个节点，也可以是系统上的任何一个内存资源分区。

shrink_node 的主要作用是在系统内存资源紧张的时候，通过收缩某个节点上的内存来释放可用内存空间，从而避免系统因为内存不足而导致的性能下降或者系统崩溃的问题。

shrink_node 的原理是通过回收特定节点上的空闲页面和内存块，然后将这些内存资源返回给系统的空闲内存池。具体操作包括根据一些策略和算法来选择要收缩的节点和内存资源，然后将这些资源进行处理和释放。

在实际使用中，shrink_node 可以用于很多场景，比如在某个节点上的应用程序使用的内存过多，而其他节点上的内存却比较充裕时，可以通过 shrink_node 来释放一部分内存资源给其他节点使用；或者在系统出现内存压力时，通过 shrink_node 来释放一些节点上的内存资源，从而提高系统的整体性能。

总的来说，shrink_node 是 Linux 内存管理中非常重要的一个技术，它可以在系统运行时动态地调整内存资源分配，从而实现更加高效和灵活的内存管理。

相关问题

C++string的shrink_to_fit

C++中的string类提供了shrink_to_fit()函数，可以使string的容量（capacity）随着size的缩小而缩小。\[2\]当我们使用resize()函数来改变string的大小时，如果size缩小后，字符超出的部分会被裁剪掉，但是capacity不会减小。而shrink_to_fit()函数可以在size缩小后，将capacity也相应地缩小，以节省内存空间。\[2\]这个函数在C++11中被引入，可以通过调用string对象的shrink_to_fit()方法来使用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [C++ string清空并释放内存空间的两种方法(shrink_to_fit()、swap())](https://blog.csdn.net/qq_41687938/article/details/117731243)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [c++ string的详细用法（15）reserve()与resize()与shrink_to_fit()](https://blog.csdn.net/qq_40630246/article/details/103655230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【C++】如何释放vector的内存空间及std::vector::shrink_to_fit用法简介](https://blog.csdn.net/weixin_43753894/article/details/126970068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

OPTIMAL = True CONFIGS = [ (175, ["--search", "astar(merge_and_shrink(merge_strategy=merge_precomputed(merge_tree=linear(variable_order=reverse_level))," "shrink_strategy=shrink_bisimulation(greedy=true)," "label_reduction=exact(before_shrinking=true,before_merging=false)," "max_states=infinity,threshold_before_merge=1))"]), (432, ["--search", "astar(merge_and_shrink(merge_strategy=merge_precomputed(merge_tree=linear(variable_order=reverse_level))," "shrink_strategy=shrink_bisimulation(greedy=false)," "label_reduction=exact(before_shrinking=true,before_merging=false)," "max_states=200000))"]), (455, ["--search", "let(lmc, landmark_cost_partitioning(lm_merged([lm_rhw(),lm_hm(m=1)]))," "astar(lmc,lazy_evaluator=lmc))"]), (569, ["--search", "astar(lmcut())"]), ]

这段代码定义了一个名为`OPTIMAL`的布尔变量，其值为`True`。然后，定义了一个名为`CONFIGS`的列表，其中包含了四个元组，每个元组包含两个元素。第一个元素是一个整数，第二个元素是一个包含命令行参数的字符串列表。

这段代码的作用可能是为了配置不同的搜索算法和参数。每个元组代表一种配置，整数表示该配置的编号，字符串列表表示要传递给程序的命令行参数。

具体来说，这些配置包括：

1. 配置编号175：使用了A*搜索算法和一系列参数，如合并策略、收缩策略、标签减少等。
2. 配置编号432：使用了A*搜索算法和一系列参数，类似于配置175，但是收缩策略中的贪婪参数不同，并且设置了最大状态数。
3. 配置编号455：使用了A*搜索算法和一系列参数，使用了基于地标的成本分割方法，并设置了特定的启发式评估器。
4. 配置编号569：使用了A*搜索算法和一个名为"lmcut()"的启发式评估器。

这些配置可能是用于在某个程序或系统中进行搜索和优化问题的实验和比较。