操作系统:内存管理

内存管理 内存分段 程序是由若干个逻辑分段组成的,如可由代码分段、数据分段、栈段、堆段组成。不同的段是有不同的属性的,所以就用分段(Segmentation)的形式把这些段分离出来。 段选择因子和段内偏移量: 段选择子就保存在段寄存器里面。段选择子里面最重要的是段号,用作段表的索引。段表里面保存的是

内存管理

  1. 内存分段

程序是由若干个逻辑分段组成的,如可由代码分段、数据分段、栈段、堆段组成。不同的段是有不同的属性的,所以就用分段(Segmentation)的形式把这些段分离出来。

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段选择因子和段内偏移量:

  • 段选择子就保存在段寄存器里面。段选择子里面最重要的是段号,用作段表的索引。段表里面保存的是这个段的基地址、段的界限和特权等级等。
  • 虚拟地址中的段内偏移量应该位于 0 和段界限之间,如果段内偏移量是合法的,就将段基地址加上段内偏移量得到物理内存地址。

在知道了虚拟地址是通过段表与物理地址进行映射的,分段机制会把程序的虚拟地址分成 4 个段,每个段在段表中有一个项,在这一项找到段的基地址,再加上偏移量,于是就能找到物理内存中的地址,但是有以下问题:

  • 第一个就是**内存碎片(外部)**的问题。
  • 第二个就是内存交换的效率低的问题。

解决方法:内存交换,写硬盘再读重新排列(swap) swap导致性能差

  1. 内存分页

分页是把整个虚拟和物理内存空间切成一段段固定尺寸的大小。这样一个连续并且尺寸固定的内存空间,我们叫Page)。在 Linux 下,每一页的大小为 4KB

虚拟地址与物理地址之间通过页表来映射,如下图:

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页表是存储在内存里的,内存管理单元 (MMU)就做将虚拟内存地址转换成物理地址的工作。

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,进入系统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。

内存地址转换,其实就是这样三个步骤:

  • 把虚拟内存地址,切分成页号和偏移量;
  • 根据页号,从页表里面,查询对应的物理页号;
  • 直接拿物理页号,加上前面的偏移量,就得到了物理内存地址。

简单分页缺点:空间占用大。在 32 位的环境下,虚拟地址空间共有 4GB,假设一个页的大小是 4KB(2^12),那么就需要大约 100 万 (2^20) 个页,每个「页表项」需要 4 个字节大小来存储,那么一个进程的整个 4GB 空间的映射就需要有 2^20 * 4B = 4MB 的内存来存储页表。

多级页表

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你可能会问,分了二级表,映射 4GB 地址空间就需要 4KB(一级页表)+ 4MB(二级页表)的内存,这样占用空间不是更大了吗?

当然如果 4GB 的虚拟地址全部都映射到了物理内存上的话,二级分页占用空间确实是更大了,但是,我们往往不会为一个进程分配那么多内存。

其实我们应该换个角度来看问题,还记得计算机组成原理里面无处不在的局部性原理么?

每个进程都有 4GB 的虚拟地址空间,而显然对于大多数程序来说,其使用到的空间远未达到 4GB,因为会存在部分对应的页表项都是空的,根本没有分配,对于已分配的页表项,如果存在最近一定时间未访问的页表,在物理内存紧张的情况下,操作系统会将页面换出到硬盘,也就是说不会占用物理内存。

如果使用了二级分页,一级页表就可以覆盖整个 4GB 虚拟地址空间,但如果某个一级页表的页表项没有被用到,也就不需要创建这个页表项对应的二级页表了,即可以在需要时才创建二级页表。做个简单的计算,假设只有 20% 的一级页表项被用到了,那么页表占用的内存空间就只有 4KB(一级页表) + 20% * 4MB(二级页表)= 0.804MB,这对比单级页表的 4MB 是不是一个巨大的节约?

对于64位系统就有四级目录,

  • 全局页目录项 PGD(Page Global Directory);
  • 上层页目录项 PUD(Page Upper Directory);
  • 中间页目录项 PMD(Page Middle Directory);
  • 页表项 PTE(Page Table Entry);

TLB

多级页表虽然解决了空间上的问题,但是虚拟地址到物理地址的转换就多了几道转换的工序,这显然就降低了这俩地址转换的速度,也就是带来了时间上的开销。

程序是有局部性的,即在一段时间内,整个程序的执行仅限于程序中的某一部分。相应地,执行所访问的存储空间也局限于某个内存区域。

利用这一特性,把最常访问的几个页表项存储到访问速度更快的硬件,于是计算机科学家们,就在 CPU 芯片中,加入了一个专门存放程序最常访问的页表项的 Cache,这个 Cache 就是 TLB(Translation Lookaside Buffer) ,通常称为页表缓存、转址旁路缓存、快表等。

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C中malloc()库如何分配内存?

malloc 申请内存的时候,会有两种方式向操作系统申请堆内存。malloc 分配是虚拟内存

  • 方式一:通过 brk() 系统调用从堆分配内存
  • 方式二:通过 mmap() 系统调用在文件映射区域分配内存;

方式一实现的方式很简单,就是通过 brk() 函数将「堆顶」指针向高地址移动,获得新的内存空间。

方式二通过 mmap() 系统调用中「私有匿名映射」的方式,在文件映射区分配一块内存,也就是从文件映射区“偷”了一块内存。如下图:

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  • 如果用户分配的内存小于 128 KB,则通过 brk() 申请内存;
  • 如果用户分配的内存大于 128 KB,则通过 mmap() 申请内存;

free 释放内存,先缓存着放进 malloc 的内存池里,当进程再次申请 1 字节的内存时就可以直接复用,这样速度快了很多

为什么不全用mmap?

申请内存的操作应该避免频繁的系统调用,如果都用 mmap 来分配内存,等于每次都要执行系统调用。另外,因为 mmap 分配的内存每次释放的时候,都会归还给操作系统,于是每次 mmap 分配的虚拟地址都是缺页状态的,然后在第一次访问该虚拟地址的时候,就会触发缺页中断。

也就是说,频繁通过 mmap 分配的内存话,不仅每次都会发生运行态的切换,还会发生缺页中断(在第一次访问虚拟地址后),这样会导致 CPU 消耗较大。为了改进这两个问题,malloc 通过 brk() 系统调用在堆空间申请内存的时候,由于堆空间是连续的,所以直接预分配更大的内存来作为内存池,当内存释放的时候,就缓存在内存池中。

等下次在申请内存的时候,就直接从内存池取出对应的内存块就行了,而且可能这个内存块的虚拟地址与物理地址的映射关系还存在,这样不仅减少了系统调用的次数,也减少了缺页中断的次数,这将大大降低 CPU 的消耗

为什么不全用brk()?

前面我们提到通过 brk 从堆空间分配的内存,并不会归还给操作系统,那么我们那考虑这样一个场景。如果我们连续申请了 10k,20k,30k 这三片内存,如果 10k 和 20k 这两片释放了,变为了空闲内存空间,如果下次申请的内存小于 30k,那么就可以重用这个空闲内存空间。但是如果下次申请的内存大于 30k,没有可用的空闲内存空间,必须向 OS 申请,实际使用内存继续增大。

随着系统频繁地 malloc 和 free ,尤其对于小块内存,堆内将产生越来越多不可用的碎片,导致“内存泄露”。而这种“泄露”现象使用 valgrind 是无法检测出来的。

所以默认分配大块内存 (128KB) 才使用 mmap 分配内存空间

内存满了怎么办?

应用程序通过 malloc 函数申请内存的时候,实际上申请的是虚拟内存,此时并不会分配物理内存。

当应用程序读写了这块虚拟内存,CPU 就会去访问这个虚拟内存, 这时会发现这个虚拟内存没有映射到物理内存, CPU 就会产生缺页中断,进程会从用户态切换到内核态,并将缺页中断交给内核的 Page Fault Handler (缺页中断函数)处理。

缺页中断处理函数会看是否有空闲的物理内存,如果有,就直接分配物理内存,并建立虚拟内存与物理内存之间的映射关系。

如果没有空闲的物理内存,那么内核就会开始进行回收内存的工作,回收的方式主要是两种:直接内存回收和后台内存回收。

  • 后台内存回收(kswapd):在物理内存紧张的时候,会唤醒 kswapd 内核线程来回收内存,这个回收内存的过程异步的,不会阻塞进程的执行。
  • 直接内存回收(direct reclaim):如果后台异步回收跟不上进程内存申请的速度,就会开始直接回收,这个回收内存的过程是同步的,会阻塞进程的执行。

如果直接内存回收后,空闲的物理内存仍然无法满足此次物理内存的申请,那么内核就会放最后的大招了 ——触发 OOM (Out of Memory)机制

OOM Killer 机制会根据算法选择一个占用物理内存较高的进程,然后将其杀死,以便释放内存资源,如果物理内存依然不足,OOM Killer 会继续杀死占用物理内存较高的进程,直到释放足够的内存位置。

主要有两类内存可以被回收,而且它们的回收方式也不同。

  • 文件页(File-backed Page):内核缓存的磁盘数据(Buffer)和内核缓存的文件数据(Cache)都叫作文件页。大部分文件页,都可以直接释放内存,以后有需要时,再从磁盘重新读取就可以了。而那些被应用程序修改过,并且暂时还没写入磁盘的数据(也就是脏页),就得先写入磁盘,然后才能进行内存释放。所以,回收干净页的方式是直接释放内存,回收脏页的方式是先写回磁盘后再释放内存
  • 匿名页(Anonymous Page):这部分内存没有实际载体,不像文件缓存有硬盘文件这样一个载体,比如堆、栈数据等。这部分内存很可能还要再次被访问,所以不能直接释放内存,它们回收的方式是通过 Linux 的 Swap 机制,Swap 会把不常访问的内存先写到磁盘中,然后释放这些内存,给其他更需要的进程使用。再次访问这些内存时,重新从磁盘读入内存就可以了。

文件页和匿名页的回收都是基于 LRU 算法,也就是优先回收不常访问的内存。LRU 回收算法,实际上维护着 active 和 inactive 两个双向链表,其中:

  • active_list 活跃内存页链表,这里存放的是最近被访问过(活跃)的内存页;
  • inactive_list 不活跃内存页链表,这里存放的是很少被访问(非活跃)的内存页;

越接近链表尾部,就表示内存页越不常访问。这样,在回收内存时,系统就可以根据活跃程度,优先回收不活跃的内存。

传统的 LRU 算法存在这两个问题:

  • 「预读失效」导致缓存命中率下降(对应第一个题目)
  • 「缓存污染」导致缓存命中率下降(对应第二个题目)

Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题(Redis 没有预读机制)。
MySQL 和 Linux 操作系统是通过改进 LRU 算法来避免「预读失效和缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题。

「预读失效」如果被提前加载进来的页,并没有被访问,相当于这个预读工作是白做了,这个就是预读失效

如果使用传统的 LRU 算法,就会把「预读页」放到 LRU 链表头部,而当内存空间不够的时候,还需要把末尾的页淘汰掉。

如果这些「预读页」如果一直不会被访问到,就会出现一个很奇怪的问题,不会被访问的预读页却占用了 LRU 链表前排的位置,而末尾淘汰的页,可能是热点数据,这样就大大降低了缓存命中率 。

要避免预读失效带来影响,最好就是让预读页停留在内存里的时间要尽可能的短,让真正被访问的页才移动到 LRU 链表的头部,从而保证真正被读取的热数据留在内存里的时间尽可能长

Linux 操作系统实现两个了 LRU 链表活跃 LRU 链表(active_list)存放的是最近被访问过(活跃)的内存页;和非活跃 LRU 链表(inactive_list)存放的是很少被访问(非活跃)的内存页

预读页就只需要加入到 inactive list 区域的头部,当页被真正访问的时候,才将页插入 active list 的头部。如果预读的页一直没有被访问,就会从 inactive list 移除,这样就不会影响 active list 中的热点数据。

MySQL 是如何避免预读失效带来的影响?

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Innodb 存储引擎是在一个 LRU 链表上划分来 2 个区域,young 区域 和 old 区域。young 区域与 old 区域在 LRU 链表中的占比关系并不是一比一的关系,而是 63:37(默认比例)的关系。

「只要数据被访问一次,就将数据加入到活跃 LRU 链表头部(或者 young 区域)」这种方式的话,那么还存在缓存污染的问题

当我们在批量读取数据的时候,由于数据被访问了一次,这些大量数据都会被加入到「活跃 LRU 链表」里,然后之前缓存在活跃 LRU 链表(或者 young 区域)里的热点数据全部都被淘汰了,如果这些大量的数据在很长一段时间都不会被访问的话,那么整个活跃 LRU 链表(或者 young 区域)就被污染了

例如:当某一个 SQL 语句扫描了大量的数据时,在 Buffer Pool 空间比较有限的情况下,可能会将 Buffer Pool 里的所有页都替换出去,导致大量热数据被淘汰了,等这些热数据又被再次访问的时候,由于缓存未命中,就会产生大量的磁盘 I/O,MySQL 性能就会急剧下降。

比如,在一个数据量非常大的表,执行了这条语句:

select * from t_user where name like "%xiaolin%";

可能这个查询出来的结果就几条记录,但是由于这条语句会发生索引失效,所以这个查询过程是全表扫描的,接着会发生如下的过程:

  • 从磁盘读到的页加入到 LRU 链表的 old 区域头部;
  • 当从页里读取行记录时,也就是页被访问的时候,就要将该页放到 young 区域头部
  • 接下来拿行记录的 name 字段和字符串 xiaolin 进行模糊匹配,如果符合条件,就加入到结果集里;
  • 如此往复,直到扫描完表中的所有记录。

经过这一番折腾,由于这条 SQL 语句访问的页非常多,每访问一个页,都会将其加入 young 区域头部,那么原本 young 区域的热点数据都会被替换掉,导致缓存命中率下降。那些在批量扫描时,而被加入到 young 区域的页,如果在很长一段时间都不会再被访问的话,那么就污染了 young 区域。

只要我们提高进入到活跃 LRU 链表(或者 young 区域)的门槛,就能有效地保证活跃 LRU 链表(或者 young 区域)里的热点数据不会被轻易替换掉

Linux 操作系统和 MySQL Innodb 存储引擎分别是这样提高门槛的:

  • Linux 操作系统:在内存页被访问第二次的时候,才将页从 inactive list 升级到 active list 里。
  • MySQL Innodb:在内存页被访问第二次的时候,并不会马上将该页从 old 区域升级到 young 区域,因为还要进行停留在 old 区域的时间判断
    • 如果第二次的访问时间与第一次访问的时间在 1 秒内(默认值),那么该页就不会被从 old 区域升级到 young 区域;
    • 如果第二次的访问时间与第一次访问的时间超过 1 秒,那么该页就从 old 区域升级到 young 区域;

提高了进入活跃 LRU 链表(或者 young 区域)的门槛后,就很好了避免缓存污染带来的影响。

在批量读取数据时候,如果这些大量数据只会被访问一次,那么它们就不会进入到活跃 LRU 链表(或者 young 区域),也就不会把热点数据淘汰,只会待在非活跃 LRU 链表(或者 old 区域)中,后续很快也会被淘汰。

Linux的内存管理

通过 fork() 函数创建出的子进程,它的虚拟内存空间以及相关页表相当于父进程虚拟内存空间的一份拷贝,直接从父进程中拷贝到子进程中。

而当我们通过 vfork 或者 clone 系统调用创建出的子进程,首先会设置 CLONE_VM 标识,这样来到 copy_mm 函数中就会进入 if (clone_flags & CLONE_VM) 条件中,在这个分支中会将父进程的虚拟内存空间以及相关页表直接赋值给子进程。这样一来父进程和子进程的虚拟内存空间就变成共享的了。也就是说父子进程之间使用的虚拟内存空间是一样的,并不是一份拷贝。

子进程共享了父进程的虚拟内存空间,这样子进程就变成了我们熟悉的线程,是否共享地址空间几乎是进程和线程之间的本质区别。Linux 内核并不区别对待它们,线程对于内核来说仅仅是一个共享特定资源的进程而已

假设系统中有一个用户态进程A和一个内核线程K:

•	当用户态进程A运行时,其页表包含了用户态地址空间和内核态地址空间的映射。
•	当内核线程K需要运行时,K不会访问用户态地址空间,但需要访问**内核态地址空间**。
•	内核线程K可以直接**复用用户态进程A的页表**,因为**内核态地址空间的映射在所有页表中是****相同****的**。
•	这样,K在运行时无需进行额外的页表切换,只需使用当前的内核态地址空间映射即可。
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