Page cache是通过将磁盘中的数据缓存到内存中，从而减少磁盘I/O操作，从而提高性能。此外，还要确保在page cache中的数据更改时能够被同步到磁盘上，后者被称为page回写(page writeback)。一个inode对应一个page cache对象，一个page cache对象包含多个物理page。

对磁盘的数据进行缓存从而提高性能主要是基于两个因素：第一，磁盘访问的速度比内存慢好几个数量级(毫秒和纳秒的差距)。第二是被访问过的数据，有很大概率会被再次访问。

Page Cache

Page cache由内存中的物理page组成，其内容对应磁盘上的block。page cache的大小是动态变化的，可以扩大，也可以在内存不足时缩小。cache缓存的存储设备被称为后备存储(backing store)，注意我们在block I/O一文中提到的：一个page通常包含多个block，这些block不一定是连续的。

读Cache

当内核发起一个读请求时(例如进程发起read()请求)，首先会检查请求的数据是否缓存到了page cache中，如果有，那么直接从内存中读取，不需要访问磁盘，这被称为cache命中(cache hit)。如果cache中没有请求的数据，即cache未命中(cache miss)，就必须从磁盘中读取数据。然后内核将读取的数据缓存到cache中，这样后续的读请求就可以命中cache了。page可以只缓存一个文件部分的内容，不需要把整个文件都缓存进来。

写Cache

当内核发起一个写请求时(例如进程发起write()请求)，同样是直接往cache中写入，后备存储中的内容不会直接更新。内核会将被写入的page标记为dirty，并将其加入dirty list中。内核会周期性地将dirty list中的page写回到磁盘上，从而使磁盘上的数据和内存中缓存的数据一致。

Cache回收

Page cache的另一个重要工作是释放page，从而释放内存空间。cache回收的任务是选择合适的page释放，并且如果page是dirty的，需要将page写回到磁盘中再释放。理想的做法是释放距离下次访问时间最久的page，但是很明显，这是不现实的。下面先介绍LRU算法，然后介绍基于LRU改进的Two-List策略，后者是Linux使用的策略。

LRU算法

LRU(least rencently used)算法是选择最近一次访问时间最靠前的page，即干掉最近没被光顾过的page。原始LRU算法存在的问题是，有些文件只会被访问一次，但是按照LRU的算法，即使这些文件以后再也不会被访问了，但是如果它们是刚刚被访问的，就不会被选中。

Two-List策略

Two-List策略维护了两个list，active list 和 inactive list。在active list上的page被认为是hot的，不能释放。只有inactive list上的page可以被释放的。首次缓存的数据的page会被加入到inactive list中，已经在inactive list中的page如果再次被访问，就会移入active list中。两个链表都使用了伪LRU算法维护，新的page从尾部加入，移除时从头部移除，就像队列一样。如果active list中page的数量远大于inactive list，那么active list头部的页面会被移入inactive list中，从而位置两个表的平衡。

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