|
|
# 15 | 基础篇：Linux内存是怎么工作的？
|
|
|
|
|
|
你好，我是倪朋飞。
|
|
|
|
|
|
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、缓存等。
|
|
|
|
|
|
那么，Linux 到底是怎么管理内存的呢？今天，我就来带你一起来看看这个问题。
|
|
|
|
|
|
## 内存映射
|
|
|
|
|
|
说到内存，你能说出你现在用的这台计算机内存有多大吗？我估计你记得很清楚，因为这是我们购买时，首先考虑的一个重要参数，比方说，我的笔记本电脑内存就是 8GB 的 。
|
|
|
|
|
|
我们通常所说的内存容量，就像我刚刚提到的8GB，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。
|
|
|
|
|
|
而当进程访问的虚拟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，最后再返回用户空间，恢复进程的运行。
|
|
|
|
|
|
另外，我在 [CPU 上下文切换的文章中](https://time.geekbang.org/column/article/69859)曾经提到， TLB（Translation Lookaside Buffer，转译后备缓冲器）会影响 CPU 的内存访问性能，在这里其实就可以得到解释。
|
|
|
|
|
|
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。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
通过这张图你可以看到，用户空间内存，从低到高分别是五种不同的内存段。
|
|
|
|
|
|
1. 只读段，包括代码和常量等。
|
|
|
|
|
|
2. 数据段，包括全局变量等。
|
|
|
|
|
|
3. 堆，包括动态分配的内存，从低地址开始向上增长。
|
|
|
|
|
|
4. 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。
|
|
|
|
|
|
5. 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，你可以发现，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
|
|
|
|
|
|
通过了解内存空间的分布，以及内存的分配和回收，我想你对内存的工作原理应该有了大概的认识。当然，系统的实际工作原理更加复杂，也会涉及其他一些机制，这里我只讲了最主要的原理。掌握了这些，你可以对内存的运作有一条主线认识，不至于脑海里只有术语名词的堆砌。
|
|
|
|
|
|
那么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：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
# 注意不同版本的free输出可能会有所不同
|
|
|
$ free
|
|
|
total used free shared buff/cache available
|
|
|
Mem: 8169348 263524 6875352 668 1030472 7611064
|
|
|
Swap: 0 0 0
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
你可以看到，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：
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
# 按下M切换到内存排序
|
|
|
$ top
|
|
|
...
|
|
|
KiB Mem : 8169348 total, 6871440 free, 267096 used, 1030812 buff/cache
|
|
|
KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 7607492 avail Mem
|
|
|
|
|
|
|
|
|
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
|
|
|
430 root 19 -1 122360 35588 23748 S 0.0 0.4 0:32.17 systemd-journal
|
|
|
1075 root 20 0 771860 22744 11368 S 0.0 0.3 0:38.89 snapd
|
|
|
1048 root 20 0 170904 17292 9488 S 0.0 0.2 0:00.24 networkd-dispat
|
|
|
1 root 20 0 78020 9156 6644 S 0.0 0.1 0:22.92 systemd
|
|
|
12376 azure 20 0 76632 7456 6420 S 0.0 0.1 0:00.01 systemd
|
|
|
12374 root 20 0 107984 7312 6304 S 0.0 0.1 0:00.00 sshd
|
|
|
...
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
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。
|
|
|
|
|
|
## 小结
|
|
|
|
|
|
今天，我们梳理了 Linux 内存的工作原理。对普通进程来说，它能看到的其实是内核提供的虚拟内存，这些虚拟内存还需要通过页表，由系统映射为物理内存。
|
|
|
|
|
|
当进程通过 malloc() 申请内存后，内存并不会立即分配，而是在首次访问时，才通过缺页异常陷入内核中分配内存。
|
|
|
|
|
|
由于进程的虚拟地址空间比物理内存大很多，Linux 还提供了一系列的机制，应对内存不足的问题，比如缓存的回收、交换分区 Swap 以及 OOM 等。
|
|
|
|
|
|
当你需要了解系统或者进程的内存使用情况时，可以用 free 和 top 、ps 等性能工具。它们都是分析性能问题时最常用的性能工具，希望你能熟练使用它们，并真正理解各个指标的含义。
|
|
|
|
|
|
## 思考
|
|
|
|
|
|
最后，我想请你来聊聊你所理解的Linux内存。你碰到过哪些内存相关的性能瓶颈？你又是怎么样来分析它们的呢？你可以结合今天学到的内存知识和工作原理，提出自己的观点。
|
|
|
|
|
|
欢迎在留言区和我讨论，也欢迎你把这篇文章分享给你的同事、朋友。我们一起在实战中演练，在交流中进步。
|
|
|
|