本文是通过学习倪朋飞老师的《Linux性能优化实战》：Linux内存是怎么工作的？

Linux内存是怎么工作的？

内存映射
虚拟内存空间分布
内存分配与回收
如何查看内存使用情况
总结

同 CPU 管理一样，内存管理也是操作系统最核心的功能之一。内存主要用来存储系统和应用程序的指令、数据、缓存等。

那么，Linux 到底是怎么管理内存的呢？现在我们就一起来看看这个问题。

内存映射

通常所说的内存容量，就是我们的电脑内存比如 8GB，16GB，其实指的是物理内存。物理内存也称为主存，大多数计算机用的主存都是动态随机访问内存(DRAM)。只有内核才可以直接访问物理内存。那么，进程要访问内存时，该怎么办呢？

Linux 内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟地址空间，并且这个地址空间是连续的。这样，进程就可以很方便地访问内存，更确切地说是访问虚拟内存。

虚拟地址空间的内部又被分为内核空间和用户空间两部分，不同字长(也就是单个 CPU 指令可以处理数据的最大长度)的处理器，地址空间的范围也不同。比如最常见的 32 位和 64 位系统，我画了两张图来分别表示它们的虚拟地址空间，如下所示：

通过这里可以看出，32 位系统的内核空间占用 1G，位于最高处，剩下的 3G 是用户空间。而 64 位系统的内核空间和用户空间都是 128T，分别占据整个内存空间的最高和最低处，剩下的中间部分是未定义的。

还记得进程的用户态和内核态吗？进程在用户态时，只能访问用户空间内存；只有进入内核态后，才可以访问内核空间内存。虽然每个进程的地址空间都包含了内核空间，但这些内核空间，其实关联的都是相同的物理内存。这样，进程切换到内核态后，就可以很方便地访问内核空间内存。

既然每个进程都有一个这么大的地址空间，那么所有进程的虚拟内存加起来，自然要比实际的物理内存大得多。所以，并不是所有的虚拟内存都会分配物理内存，只有那些实际使用的虚拟内存才分配物理内存，并且分配后的物理内存，是通过内存映射来管理的。

内存映射，其实就是将虚拟内存地址映射到物理内存地址。为了完成内存映射，内核为每个进程都维护了一张页表，记录虚拟地址与物理地址的映射关系，如下图所示：

页表实际上存储在 CPU 的内存管理单元 MMU 中，这样，正常情况下，处理器就可以直接通过硬件，找出要访问的内存。

另外， TLB(Translation Lookaside Buffer，转译后备缓冲器)会影响 CPU 的内存访问性能，TLB 其实就是 MMU 中页表的高速缓存。由于进程的虚拟地址空间是独立的，而 TLB 的访问速度又比 MMU 快得多，所以，通过减少进程的上下文切换，减少 TLB 的刷新次数，就可以提高 TLB 缓存的使用率，进而提高 CPU 的内存访问性能。

不过要注意，MMU 并不以字节为单位来管理内存，而是规定了一个内存映射的最小单位，也就是页，通常是 4 KB 大小。这样，每一次内存映射，都需要关联 4 KB 或者 4KB 整数倍的内存空间。

页的大小只有 4 KB ，导致的另一个问题就是，整个页表会变得非常大。比方说，仅 32 位系统就需要 100 多万个页表项(4GB/4KB)，才可以实现整个地址空间的映射。为了解决页表项过多的问题，Linux 提供了两种机制，也就是多级页表和大页(HugePage)。

多级页表就是把内存分成区块来管理，将原来的映射关系改成区块索引和区块内的偏移。由于虚拟内存空间通常只用了很少一部分，那么，多级页表就只保存这些使用中的区块，这样就可以大大地减少页表的项数。

Linux 用的正是四级页表来管理内存页，如下图所示，虚拟地址被分为 5 个部分，前 4 个表项用于选择页，而最后一个索引表示页内偏移。

再看大页，顾名思义，就是比普通页更大的内存块，常见的大小有 2MB 和 1GB。大页通常用在使用大量内存的进程上，比如 Oracle、DPDK 等。

通过这些机制，在页表的映射下，进程就可以通过虚拟地址来访问物理内存了。那么具体到一个 Linux 进程中，这些内存又是怎么使用的呢？

虚拟内存空间分布

首先，我们需要进一步了解虚拟内存空间的分布情况。最上方的内核空间不用多讲，下方的用户空间内存，其实又被分成了多个不同的段。以 32 位系统为例，我画了一张图来表示它们的关系。

通过这张图可以看到，用户空间内存，从低到高分别是五种不同的内存段。

只读段，包括代码和常量等。
数据段，包括全局变量等。
堆，包括动态分配的内存，从低地址开始向上增长。
文件映射段，包括动态库、共享内存等，从高地址开始向下增长。
栈，包括局部变量和函数调用的上下文等。栈的大小是固定的，一般是 8 MB。

在这五个内存段中，堆和文件映射段的内存是动态分配的。比如说，使用 C 标准库的 malloc() 或者 mmap() ，就可以分别在堆和文件映射段动态分配内存。

其实 64 位系统的内存分布也类似，只不过内存空间要大得多。那么，更重要的问题来了，内存究竟是怎么分配的呢？

内存分配与回收

malloc() 是 C 标准库提供的内存分配函数，对应到系统调用上，有两种实现方式，即 brk() 和 mmap()。

对小块内存(小于 128K)，C 标准库使用 brk() 来分配，也就是通过移动堆顶的位置来分配内存。这些内存释放后并不会立刻归还系统，而是被缓存起来，这样就可以重复使用。

而大块内存(大于 128K)，则直接使用内存映射 mmap() 来分配，也就是在文件映射段找一块空闲内存分配出去。

这两种方式，自然各有优缺点。

brk() 方式的缓存，可以减少缺页异常的发生，提高内存访问效率。不过，由于这些内存没有归还系统，在内存工作繁忙时，频繁的内存分配和释放会造成内存碎片。

而 mmap() 方式分配的内存，会在释放时直接归还系统，所以每次 mmap 都会发生缺页异常。在内存工作繁忙时，频繁的内存分配会导致大量的缺页异常，使内核的管理负担增大。这也是 malloc 只对大块内存使用 mmap 的原因。

了解这两种调用方式后，我们还需要清楚一点，那就是，当这两种调用发生后，其实并没有真正分配内存。这些内存，都只在首次访问时才分配，也就是通过缺页异常进入内核中，再由内核来分配内存。

整体来说，Linux 使用伙伴系统来管理内存分配。前面我们提到过，这些内存在 MMU 中以页为单位进行管理，伙伴系统也一样，以页为单位来管理内存，并且会通过相邻页的合并，减少内存碎片化(比如 brk 方式造成的内存碎片)。

你可能会想到一个问题，如果遇到比页更小的对象，比如不到 1K 的时候，该怎么分配内存呢？

实际系统运行中，确实有大量比页还小的对象，如果为它们也分配单独的页，那就太浪费内存了。

所以，在用户空间，malloc 通过 brk() 分配的内存，在释放时并不立即归还系统，而是缓存起来重复利用。在内核空间，Linux 则通过 slab 分配器来管理小内存。你可以把 slab 看成构建在伙伴系统上的一个缓存，主要作用就是分配并释放内核中的小对象。

对内存来说，如果只分配而不释放，就会造成内存泄漏，甚至会耗尽系统内存。所以，在应用程序用完内存后，还需要调用 free() 或 unmap() ，来释放这些不用的内存。

当然，系统也不会任由某个进程用完所有内存。在发现内存紧张时，系统就会通过一系列机制来回收内存，比如下面这三种方式：

回收缓存，比如使用 LRU(Least Recently Used)算法，回收最近使用最少的内存页面；
回收不常访问的内存，把不常用的内存通过交换分区直接写到磁盘中；
杀死进程，内存紧张时系统还会通过 OOM(Out of Memory)，直接杀掉占用大量内存的进程。

其中，第二种方式回收不常访问的内存时，会用到交换分区(以下简称 Swap)。Swap 其实就是把一块磁盘空间当成内存来用。它可以把进程暂时不用的数据存储到磁盘中(这个过程称为换出)，当进程访问这些内存时，再从磁盘读取这些数据到内存中(这个过程称为换入)。

所以，我们可以发现，Swap 把系统的可用内存变大了。不过要注意，通常只在内存不足时，才会发生 Swap 交换。并且由于磁盘读写的速度远比内存慢，Swap 会导致严重的内存性能问题。

第三种方式提到的 OOM(Out of Memory)，其实是内核的一种保护机制。它监控进程的内存使用情况，并且使用 oom_score 为每个进程的内存使用情况进行评分：

一个进程消耗的内存越大，oom_score 就越大;
一个进程运行占用的 CPU 越多，oom_score 就越小。

这样，进程的 oom_score 越大，代表消耗的内存越多，也就越容易被 OOM 杀死，从而可以更好保护系统。

当然，为了实际工作的需要，管理员可以通过 /proc 文件系统，手动设置进程的 oom_adj ，从而调整进程的 oom_score。

oom_adj 的范围是 [-17, 15]，数值越大，表示进程越容易被 OOM 杀死；数值越小，表示进程越不容易被 OOM 杀死，其中 -17 表示禁止 OOM。

比如用下面的命令，你就可以把 sshd 进程的 oom_adj 调小为 -16，这样， sshd 进程就不容易被 OOM 杀死。

echo -16 > /proc/$(pidof sshd)/oom_adj

如何查看内存使用情况

在了解内存的工作原理之后，我们又该怎么查看系统内存使用情况呢？

其实前面 CPU 内容的学习中，我们也提到过一些相关工具。在这里，你第一个想到的应该是 free 工具吧。下面是一个 free 的输出示例：

[root@webim-service-mq ~]# freetotal        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:        3871192     1210960     1027116         508     1633116     2392104
Swap:       4194300       69120     4125180

可以看到，free 输出的是一个表格，其中的数值都默认以字节为单位。表格总共有两行六列，这两行分别是物理内存 Mem 和交换分区 Swap 的使用情况，而六列中，每列数据的含义分别为:

第一列，total 是总内存大小；
第二列，used 是已使用内存的大小，包含了共享内存；
第三列，free 是未使用内存的大小；
第四列，shared 是共享内存的大小;
第五列，buff/cache 是缓存和缓冲区的大小；
最后一列，available 是新进程可用内存的大小。

这里尤其注意一下，最后一列的可用内存 available 。available 不仅包含未使用内存，还包括了可回收的缓存，所以一般会比未使用内存更大。不过，并不是所有缓存都可以回收，因为有些缓存可能正在使用中。

不过，我们知道，free 显示的是整个系统的内存使用情况。如果你想查看进程的内存使用情况，可以用 top 或者 ps 等工具。比如，下面是 top 的输出示例：

top
top - 16:31:30 up 118 days, 21:03,  1 user,  load average: 0.09, 0.04, 0.01
Tasks: 192 total,   2 running, 190 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.1 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.4 id,  0.0 wa,  0.1 hi,  0.0 si,  0.0 st
MiB Mem :   3780.5 total,   1819.7 free,   1112.9 used,    847.8 buff/cache
MiB Swap:   4096.0 total,   4006.2 free,     89.8 used.   2427.2 avail Mem PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
18471 root      20   0 1126512  51884  25916 S   0.6   1.3  23:38.43 containerd
21637 root      20   0  197756  39572  20356 S   0.6   1.0   0:00.21 php
23664 root      20   0  714468  18536   7276 S   0.6   0.5   1:30.59 imsocket
27695 root      20   0  112508   7952      0 S   0.6   0.2 744:56.07 nsqd
31162 root      10 -10  179708  30484  11772 S   0.6   0.8 442:39.99 AliYunDun                                                                                              1 root      20   0  244432   7280   5072 S   0.0   0.2   3:57.51 systemd                                                                                                2 root      20   0       0      0      0 S   0.0   0.0   0:03.32 kthreadd                                                                                               3 root       0 -20       0      0      0 I   0.0   0.0   0:00.00 rcu_gp                                                                                                 4 root       0 -20       0      0      0 I   0.0   0.0   0:00.00 rcu_par_gp                                                                                             6 root       0 -20       0      0      0 I   0.0   0.0   0:00.00 kworker/0:0H-kblockd                                                                                   8 root       0 -20       0      0      0 I   0.0   0.0   0:00.00 mm_percpu_wq                                                                                           9 root      20   0       0      0      0 S   0.0   0.0  22:14.82 ksoftirqd/0                                                                                            10 root      20   0       0      0      0 I   0.0   0.0  19:59.93 rcu_sched                                                                                              11 root      rt   0       0      0      0 S   0.0   0.0   1:53.33 migration/0                                                                                            12 root      rt   0       0      0      0 S   0.0   0.0   0:01.82 watchdog/0

top 输出界面的顶端，也显示了系统整体的内存使用情况，这些数据跟 free 类似，我就不再重复解释。我们接着看下面的内容，跟内存相关的几列数据，比如 VIRT、RES、SHR 以及 %MEM 等。

这些数据，包含了进程最重要的几个内存使用情况，我们挨个来看。

VIRT 是进程虚拟内存的大小，只要是进程申请过的内存，即便还没有真正分配物理内存，也会计算在内。
RES 是常驻内存的大小，也就是进程实际使用的物理内存大小，但不包括 Swap 和共享内存。
SHR 是共享内存的大小，比如与其他进程共同使用的共享内存、加载的动态链接库以及程序的代码段等。
%MEM 是进程使用物理内存占系统总内存的百分比。

除了要认识这些基本信息，在查看 top 输出时，你还要注意两点。

第一，虚拟内存通常并不会全部分配物理内存。从上面的输出，你可以发现每个进程的虚拟内存都比常驻内存大得多。

第二，共享内存 SHR 并不一定是共享的，比方说，程序的代码段、非共享的动态链接库，也都算在 SHR 里。当然，SHR 也包括了进程间真正共享的内存。所以在计算多个进程的内存使用时，不要把所有进程的 SHR 直接相加得出结果。

总结

linux的内存跟windows的很不一样。类linux的系统会尽量使用内存缓存东西，提供运行效率。所以linux/mac显示的free剩余内存通常很小，但实际上被缓存的cache可能很大，并不代表系统内存紧张！

以前物理机上还有swap交换分区，现在都是云服务器，基本没有了该分区。也不会遇到因为频繁使用交换分区导致性能下降的问题了。

我在内存方面的问题遇到的都比较简单，基本上就是top/free看看系统和各程序的，找到有问题的程序，看看是否有内存泄露。平常不泄漏都是够用的。

redis对内存比较敏感，曾经就因为配置项是默认值，在内存用完后，所有的set操作都直接返回错误，导致线上系统故障。（redis在备份时会新开一个进程，实际使用内存量会翻番。）后来会定期检查redis 的info memory 看内存使用情况。

分析步骤：使用top和ps查询系统中大量占用内存的进程，使用cat /proc/[pid]/status和pmap -x pid查看某个进程使用内存的情况和动态变化。

Linux内存是怎么工作的？相关推荐

15丨基础篇：Linux内存是怎么工作的？
前几节我们一起学习了 CPU 的性能原理和优化方法,接下来,我们将进入另一个板块--内存. 同 CPU 管理一样,内存管理也是操作系统最核心的功能之一.内存主要用来存储系统和应用程序的指令.数据.缓存 ...
Linux内存是怎么工作的
内存管理也是操作系统最核心的功能之一.内存主要用来存储系统和应用程序的指令.数据.缓存等. 一.内存映射比方说,我的笔记本电脑内存就是 8GB 的 ,指的是物理内存.物理内存也称为主存,大多数计算机 ...
RK3399平台开发系列讲解（内存篇）15.26、Linux内存是怎么工作的？
linux 内存管理优化,Linux性能优化实战内存篇阅读笔记
第十五讲基础篇:Linux内存是怎么工作的(2020.6.8) 这一讲相关的内容正好之前看csapp的时候总结了一下,可以直接贴出来作为总结了. Linux的内存工作原理,这又是一个特别大的话题.一 ...
理解Linux内存性能指标
前言我们继续看Linux的性能指标,内存也是重要的组成部分之一.本文从常用命令top.free出发,分析内存有哪些性能指标. 本文基于Ubuntu 16.04. Linux内存性能指标有哪些使用t ...
Linux内存技术分析（下）
Linux内存技术分析(下) 五. 内存使用场景 out of memory 的时代过去了吗?no,内存再充足也不可任性使用. 1.内存的使用场景 · page管理 · slab(kmalloc.内存 ...
Linux内存技术分析（上）
Linux内存技术分析(上) 一．Linux存储器限于存储介质的存取速率和成本,现代计算机的存储结构呈现为金字塔型.越往塔顶,存取效率越高.但成本也越高,所以容量也就越小.得益于程序访问的局部性原理 ...
嵌入式linux内存使用和性能优化
这本书有两个关切点:系统内存(用户层)和性能优化. 这本书和Brendan Gregg的<Systems Performance>相比,无论是技术层次还是更高的理论都有较大差距.但是这不影 ...
万字长文，别再说你不懂Linux内存管理了（合辑），30 张图给你安排的明明白白...
之前写了两篇详细分析 Linux 内存管理的文章,读者好评如潮.但由于是分开两篇来写,而这两篇内容其实是有很强关联的,有读者反馈没有看到另一篇读起来不够不连贯,为方便阅读这次特意把两篇整合在一起,看这 ...

Linux内存是怎么工作的？

Linux内存是怎么工作的？

内存映射

虚拟内存空间分布

内存分配与回收

如何查看内存使用情况

总结

Linux内存是怎么工作的？相关推荐

最新文章

热门文章