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Linux性能优化实战内存篇(五)

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-05-20
一、Linux内存工作原理1,内存映射 Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟空间,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。
一、Linux内存工作原理 1,内存映射

  Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟空间,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。比如常见的32位和64位系统

  

  • 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
  • 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处和最低处,剩下的中间部分是未定义的。

  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,那么所有的虚拟内存加起来,自然要比实际的物理内存大很多。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:

  

   页表实际上存储在CPU的内存管理单元MMU中,正常情况下,处理器就可以直接通过硬件找出访问的内存。而当进程访问的内存地址在页表中查不到时,系统会产生一个缺页异常,进入内核空间分配物理内存、更新进程页表,最后在返回用户空间,恢复进程的运行。

  TLB(Translation Lookaside Buffer,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快很多,所以,通过减少上下文切换,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。

  MMU规定了一个内存映射的最小单位,也就是页,通常是4KB。每次内存映射,都需要关联4KB或者4KB整数倍的内存空间。由于页的大小只有4KB,导致的整个页表会变的非常大。例如: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:多级页表 和 大页(HugePage)

多级页表:把整个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,这样就可以大大减少页表的选项。Linux用的正是四级页表来管理内存页,如图,虚拟地址被分为5个部分,前4个表项用于选择页,最后一个索引表示页内偏移。

   

 大页:顾名思义就是比普通也更大的内存块,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。

2,虚拟内存空间分布

  粗略绘制32位系统的虚拟内存空间分布图

  

  从此图可以看出,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
  • ,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、共享空间,从高地址开始向下增长
  • ,包括局部变量和函数调用的上下文等。栈的大小固定,一般为8MB

  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mmap(),就可以分别在堆和文件映射段动态分配内存。

3,内存分配与回收 a>内存分配

  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即归还系统,而是被缓存起来,这样就可以重复使用
    • 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,在内存工作繁忙是,频繁的内存分配和释放会造成内存碎片
  • 对大块内存(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。
    • 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,频繁的内存分配会造成大量的缺页异常,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

  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。Linux使用伙伴系统来管理内存分配,与MMU的页管理一样,伙伴系统也是以页为单位来管理内存的,并通过相邻页的合并,较少内存碎片化(比如brk方式造成的内存碎片)。

b>内存回收

  对于内存来说,如果只分配而不释放,就会造成内存泄露,甚至会耗尽系统内存。所以,在应用程序用完内存后,需要调用 free() 或 unmap() ,来释放不用的内存。在发现内存紧张时,系统就会通过一系列机制来回收内存:

  • 回收缓存,比如使用 LRU(Least Recently Used)算法,回收最近最少使用的内存页面
  • 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
  • 杀死进程,内存紧张时系统会通过 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(Swap)。Swap其实就是吧一块磁盘空间当成内存来用。它可以吧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,在从磁盘读取这些数据到内存(这个过程称为换入)。所以Swap把系统的可用内存变大了。不过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,其实时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

  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。结合实际需求,可以通过 /proc 文件系统,手动设置进程的 oom_adj,从而调整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。例如:手动调整sshd进程的oom_adj 为 -16,保障sshd进程不容易被OOM杀死

echo -16 > /proc/$(pidof sshd)/oom_adj
4,查看内存使用情况 a>free

  

  • total:总内存大小
  • used:已使用内存大小,包含了共享内存
  • free:未使用内存大小
  • shared:共享内存大小
  • buff/cache:缓存和缓冲区大小
  • available:新进程可用内存大小。不仅包含未使用内存,还包括了可回收的内存,一般比未使用内存更大(但并不是所有缓存都可以回收,因为有的缓存可能正在使用中)
b>top

  

  • VIRT:进程的虚拟内存大小,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: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: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:进程使用物理内存占系统总内存的百分比
二、Buffer/Cache 1,定义

  使用man free查看

buffers     Memory used by kernel buffers (Buffers in /proc/meminfo)

cache       Memory used by the page cache and slabs (Cached and SReclaimable in /proc/meminfo)

buff/cache  Sum of buffers and cache
  • Buffers 是内核缓冲区用到的内存,对应的是 /proc/meminfo 中的Buffers值
  • Cache 是内核页缓存和 Slab 用到的内存,对应的是 /proc/meminfo 中的Cached 与 SReclaimable之和

  使用man proc 查看

Buffers %lu
     Relatively temporary storage for raw disk blocks that shouldn't get tremendously large (20MB or so).

Cached %lu
     In-memory cache for files read from the disk (the page cache).  Doesn't include SwapCached.

SReclaimable %lu (since Linux 2.6.19)
     Part of Slab, that might be reclaimed, such as caches.

SUnreclaim %lu (since Linux 2.6.19)
     Part of Slab, that cannot be reclaimed on memory pressure.
  • Buffers 是对原始磁盘块的临时存储,也就是用来缓存磁盘的数据,通常不会特别大(20MB左右)。这样,内核就可以把分散的写集中起来,统一优化磁盘的写入,比如可以把多次小的写合并成单次大的写等。
  • Cached 是从磁盘读取文件的页缓存,也就是用来缓存从文件读取的数据。这样,下次访问这些文件数据时,就可以直接从内存中快速获取,而不需要再次访问缓慢的磁盘。
  • SReclaimable 是Slab 的一部分。Slab 包括两个部分,其中的可回收部分用 SReclaimable 记录;不可回收部分用 SUnreclaim 记录
2,案例

清理系统缓存

#清理文件页、目录项、Inodes 等各种缓存
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
a>磁盘和文件写案例

终端1:首先输出vmstat

  

  • buff 和 cache就是前面说的Buffers 和 Cache,单位是KB
  • bi 和 bo 则分别表示块设备读取和写入的大小,单位为 块/秒。因为Linux中块的大小是1KB,所以等价于KB/s

终端2:执行dd命令,通过读取随机设备,生成一个500MB大小的文件

dd if=/dev/urandom of=/tmp/file bs=1M count=500

终端1:继续观察vmstat中的Buffer 和 Cache。

  

  发现在dd命令运行时,Cache 在不停地增长,而Buffer 基本保持不变:

  • 在cache刚开始增长时,块设备I/O很少,bi值 只出现了一次 488KB/s,bo 则只有一次4KB,过一段时间后,才会出现大量的块设备写,bo甚至高达12880 KB/s
  • 当dd命令结束后,Cache不在增长,但是块设备写还会持续一段时间,并且多次I/O写的结果加起来,才是dd要写的500M数据

终端2:清理缓存后,向磁盘/dev/sdb1 写入2GB的随机数据

#清理文件页、目录项、Inodes 等各种缓存
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
#运行dd 命令向磁盘分区 /dev/sdb1 写入2G数据
dd if=/dev/urandom of=/dev/sdb1 bs=1M count=2048

终端1:观察内存和I/O变化

  

   此时可以看出,虽然都是写数据,但是写磁盘和写文件的现象不太一样。写磁盘时(也就是bo大于0时),Buffer和Cache都在增长,但是显然Buffer增长的快很多。这说明,写磁盘用到了大量的Buffer。

  关于Cache,在写文件时会用到Cache缓存数据,而写磁盘则会用到Buffer缓存数据。所以,Cache是文件读的缓存,实际Cache也会缓存写文件时的数据

b>磁盘和文件读案例

终端2:从文件/tmp/file中读取数据写入空设备

#清理文件页、目录项、Inodes 等各种缓存
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
#运行dd 命令读取文件数据
dd if=/tmp/file of=/dev/null

终端1:vmstat观察内存和I/O变化情况

  

  观察vmstat输出,发现读取文件时(bi大于)),Buffer保持不变,而Cache在不停增长

终端2:清理缓存,从磁盘分区 /dev/sda1中读取数据,写入空设备

#清理文件页、目录项、Inodes 等各种缓存
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
#运行dd 命令读取文件数据
dd if=/dev/sda1 of=/dev/null bs=1M count=1024

终端1:vmstat观察内存和I/O变化情况

  

    

   发现在读磁盘时(bi大于0),Buffer和Cache都在增长,但显然Buffer增长的快很多。说明读磁盘时,数据缓存到了Buffer中

c>总结

  • Buffer 既可以用作写入磁盘数据的缓存,也可以用作从磁盘读取数据的缓存
  • Cache 既可以用作从文件读取数据的也缓存,也可以用作写文件的页缓存

  Buffer是对磁盘数据的缓存,而Cache是文件数据的缓存,它们既会用在读请求中,也会用在写请求中

 

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