Вопрос или проблема
Я генерирую словарь для перебора на Python на своем Mac для турнира CTF. Мне было интересно, есть ли способ выделить больше оперативной памяти для этого процесса.
Я стремлюсь ускорить это, поэтому, если есть другой подход, который поможет.
Если аккаунт пользователя не ограничен с помощью ulimit, то процесс возьмет столько памяти, сколько нужно, из свободной физической оперативной памяти (даже если вы ограничите это с помощью ulimit, процесс все равно сможет использовать виртуальную память).
Проблема возникнет, если ваша программа попытается заполнить оперативную память сгенерированными символами. В какой-то момент вы заполните всю доступную оперативную память, и ваш процесс начнет обмениваться на виртуальную память (или, по сути, на файл), что замедлит работу всего ПК, так как операционной системе тоже нужно “дышать”, и постоянный обмен данными ухудшит производительность всей машины.
Правильный подход для таких задач – это выделение небольшого буфера в памяти (например, 4-8 Мб) и периодическая запись буфера (в режиме добавления) в файл. Это будет самое быстрое решение в вашем случае, не заставляя операционную систему работать на пределе.
Ответ или решение
Чтобы распределить больше памяти для Python на macOS при генерации брутфорс-словаря для турнира CTF, важно учитывать, как операционная система управляет ресурсами и что можно сделать для оптимизации выполнения вашего скрипта.
Как распределить больше памяти для Python в macOS
Во-первых, следует понимать, что в macOS, как и в других Unix-подобных системах, Python автоматически использует доступную физическую память (RAM) до тех пор, пока не достигнет установленного лимита. Эти лимиты устанавливаются через команду ulimit, которая управляет ресурсами, доступными для процессов, запущенных в оболочке.
Проверка и настройка ulimit:
-
Проверка текущих настроек: Откройте Терминал и введите команду
ulimit -a, чтобы просмотреть текущие ограничения на ресурсы. Вы увидите параметры, такие как максимальный объем используемой памяти, ограничения на размер стеков и файлов и т.д. -
Изменение лимитов: Для изменения лимита виртуальной памяти (например, для вашего процесса Python) можно использовать команду
ulimit -v [размер], где[размер]указывается в килобайтах. Однако важно помнить, что macOS обычно управляет памятью эффективно и вручную изменять эти параметры рекомендуется только в исключительных случаях и для конкретной сессии.
Оптимизация выполнения скрипта
Ваш сценарий связанный с генерацией большого количества данных, по сути требует эффективного подхода к управлению памятью:
-
Буферизация и сохранение в файл: Как уже упомянуто, вместо попыток сохранить все данные в оперативной памяти, вам стоит использовать стратегию буферизации. Создайте небольшой буфер (например, 4-8 Мб) и регулярно сохраняйте его содержимое в файл на диске. Это позволит снизить нагрузку на память и предотвратить использование свапинга, который может значительно снизить производительность.
-
Оптимизация алгоритма: Пересмотрите алгоритм генерации. Возможно, можно улучшить его, уменьшая дублирование данных или исключая ненужные вычисления. Иногда использование более эффективных библиотек или алгоритмов может значительно ускорить процесс.
-
Использование многопоточности/многопроцессорности: Если ваш текущий алгоритм поддерживает параллелизм, рассмотрите возможность использования модулей
multiprocessingилиthreadingв Python для более эффективного использования всех ядер процессора.
Заключение
Максимизация использования памяти исключительно за счет увеличения физического RAM не всегда является наилучшим решением. Учитывая природу задачи и возможности вашей системы, комбинированный подход оптимизации алгоритма и эффективного использования ресурсов может привести к наиболее значительному улучшению производительности.