内存性能优化 - Mifan

内存性能

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

内存映射

通常所说的内存容量，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。

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。

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：

内存映射

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。

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。

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。

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。

虚拟内存空间分布

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。

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。

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。

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。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）。

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。

查看内存使用情况

free 工具

# 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

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。

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。

free 显示的是整个系统的内存使用情况。

查看进程的内存使用情况，可以用 top 或者 ps 等工具。

# 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

跟内存相关的几列数据，比如 VIRT、RES、SHR 以及 %MEM 等。

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。

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

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。

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.

内存中的Buffer和Cache

$ free
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:        8169348      263524     6875352         668     1030472     7611064
Swap:             0           0           0

这个界面包含了物理内存 Mem 和交换分区 Swap 的具体使用情况，比如总内存、已用内存、缓存、可用内存等。其中缓存是 Buffer 和 Cache 两部分的总和。

free 数据的来源

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

从 free 的手册中，可以看到 buffer 和 cache 的说明。

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。

proc 文件系统

/proc 是 Linux 内核提供的一种特殊文件系统，是用户跟内核交互的接口。

用户可以从 /proc 中查询内核的运行状态和配置选项，查询进程的运行状态、统计数据等，当然，你也可以通过 /proc 来修改内核的配置。

proc 文件系统同时也是很多性能工具的最终数据来源。

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.

通过这个文档，可以看到：

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 包括两部分，其中的可回收部分，用 SReclaimable 记录；而不可回收部分，用 SUnreclaim 记录。

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。

小结

Buffer 和 Cache 分别缓存磁盘和文件系统的读写数据。

从写的角度来说，不仅可以优化磁盘和文件的写入，对应用程序也有好处，应用程序可以在数据真正落盘前，就返回去做其他工作。
从读的角度来说，既可以加速读取那些需要频繁访问的数据，也降低了频繁 I/O 对磁盘的压力。

缓存命中率

缓存的命中率。所谓缓存命中率，是指直接通过缓存获取数据的请求次数，占所有数据请求次数的百分比。

命中率越高，表示使用缓存带来的收益越高，应用程序的性能也就越好。

实际上，缓存是现在所有高并发系统必需的核心模块，主要作用就是把经常访问的数据（也就是热点数据），提前读入到内存中。这样，下次访问时就可以直接从内存读取数据，而不需要经过硬盘，从而加快应用程序的响应速度。

这些独立的缓存模块通常会提供查询接口，方便我们随时查看缓存的命中情况。不过 Linux 系统中并没有直接提供这些接口。

cachestat 和 cachetop ，它们正是查看系统缓存命中情况的工具。

cachestat 提供了整个操作系统缓存的读写命中情况。
cachetop 提供了每个进程的缓存命中情况。

它们基于 Linux 内核的 eBPF（extended Berkeley Packet Filters）机制，来跟踪内核中管理的缓存，并输出缓存的使用和命中情况。

$ cachestat 1 3
   TOTAL   MISSES     HITS  DIRTIES   BUFFERS_MB  CACHED_MB
       2        0        2        1           17        279
       2        0        2        1           17        279
       2        0        2        1           17        279

cachestat 的输出其实是一个表格。每行代表一组数据，而每一列代表不同的缓存统计指标。这些指标从左到右依次表示：

TOTAL ，表示总的 I/O 次数；
MISSES ，表示缓存未命中的次数；
HITS ，表示缓存命中的次数；
DIRTIES，表示新增到缓存中的脏页数；
BUFFERS_MB 表示 Buffers 的大小，以 MB 为单位；
CACHED_MB 表示 Cache 的大小，以 MB 为单位。

cachetop 的运行界面：

$ cachetop
11:58:50 Buffers MB: 258 / Cached MB: 347 / Sort: HITS / Order: ascending
PID      UID      CMD              HITS     MISSES   DIRTIES  READ_HIT%  WRITE_HIT%
   13029 root     python                  1        0        0     100.0%       0.0%

它的输出跟 top 类似，默认按照缓存的命中次数（HITS）排序，展示了每个进程的缓存命中情况。具体到每一个指标，这里的 HITS、MISSES 和 DIRTIES ，跟 cachestat 里的含义一样，分别代表间隔时间内的缓存命中次数、未命中次数以及新增到缓存中的脏页数。

而 READ_HIT 和 WRITE_HIT ，分别表示读和写的缓存命中率。

小结

Buffers 和 Cache 可以极大提升系统的 I/O 性能。通常，我们用缓存命中率，来衡量缓存的使用效率。命中率越高，表示缓存被利用得越充分，应用程序的性能也就越好。

cachestat 和 cachetop 这两个工具，观察系统和进程的缓存命中情况。

Buffers 和 Cache 都是操作系统来管理的，应用程序并不能直接控制这些缓存的内容和生命周期。所以，在应用程序开发中，一般要用专门的缓存组件，来进一步提升性能。

比如，程序内部可以使用堆或者栈明确声明内存空间，来存储需要缓存的数据。再或者，使用 Redis 这类外部缓存服务，优化数据的访问效率。