【操作系统笔记1】内存层次结构之 物理存储空间--逻辑存储空间

cpu <-- Cache（L1缓存，L2缓存） <-- 主存（掉电丢失）<-- 硬盘（虚拟内存）（掉电不丢失）

操作系统在内存管理方面需要重点完成的目标：
抽象：逻辑地址空间
保护：独立地址空间
共享：访问相同内存
虚拟化：获得更多的地址空间

1. 物理地址空间：
   硬件支持的地址空间，实际硬盘地址

2. 逻辑地址空间：
   程序拥有的内存范围（每个程序逻辑地址都是从0x00开始的，和实际物理内存存在一定的偏移，由MMU控制映射关系）
   整个过程为，CPU需要访问程序的一个地址，MMU根据映射表查询对应的物理地址，如果有就直接把物理地址告诉CPU；如果没有，则到内存中去查找，找到后，将主存内的内容通过总线给到CPU。

内存碎片问题：
①内存空间不能够再被利用
②外部碎片： 在分配单元间的未使用内存
③内部碎片：在分配单元中的使用内存

内存分配方法：
首次适配First fit：（简单，容易产生更大的空闲块；缺点：容易产生外部碎片，不确定性）
最优适配算法Best fit：查找一个更加适配分配的空闲块，避免分割大空闲块，减少外部碎片产生的尺寸
最差适配

内存分段寻址方案
段访问机制： 二维，一个段一个内存块，段表由操作系统来建立，不同段的大小不一致
访问地址需要知道 段号 + 段内偏移

内存分页寻址方案
页：划分物理内存为固定大小的帧，大小是2的幂 （物理内存的页frames 和 逻辑内存的页pages 大小 要一致，由MMU控制转换）

帧（Frame）: 物理内存被分割为大小相等的帧，物理地址二元组(f,o) = 2^n(帧大小) x f (帧号) + o(帧内偏移)
页（Pages）: 逻辑地址空间被划分为大小相等的页，逻辑地址二元组(p,o) = 2^n(页大小) x p(页号) + o(页内偏移)
Pages Table：由操作系统建立，保存了逻辑地址 – 物理地址 之间的映射关系，从而可以由页转换为帧。
注意： 页是连续的虚拟内存，帧不一定是连续的物理内存，不是所有的页都有对一个的帧，如果CPU访问了不存在对应帧的页，则会产生一个异常

页表结构：
每个运行的程序都有一个页表
PTBR: 页表基地址寄存器
resident bit ： 驻留位，1说明该页存在对应的帧，0说明不存在对应的帧
举例：比如16bit地址的系统，具有32k实际物理内存，每页1024byte，16bit 可以访问的虚拟空间为 64kB

希望空间越小越好，希望速度越快越好
分页机制的性能问题：页表可能占用很大，每个程序需要独立的页表，当页表很大时，不可能放入CPU存储中，只能放在内存中，因此CPU查找地址时，需要首先访问内存中的页表，再访问内存地址，需要访问两次内存，时间开销比较大。

1. 基于逻辑地址页表的查找方案
   页表的空间和时间问题：
   TLB(Translation Look-aside Buffer)： 位于CPU内部，缓存近期访问的页帧转换表项
   CPU 查找地址时，如果TLB命中，物理页号可以很快被获取；如果TLB未被命中，对应的表项被更新到TLB中(该动作可能时CPU完成，也可能时操作系统完成)。

   二级页表： p1(一级页表) + p2（二级页表） + o（页表内偏移）
   通过这种方式，以时间来换空间
   从时间上，开销更大，CPU查询3次才能获取到地址，
   从空间上，这种方式，因为可以将P1总驻留位为0的P2二级表搬出主存，保存再内存中，节省空间

   多级页表： p1(一级页表) + p2（二级页表）+ p3（三级页表） + o（页表内偏移）

2. 基于物理地址页帧号的查找方案
   反向查找： 通过实际物理帧号 来 查找对应的逻辑地址页号，这样可以确保页表大小可以只与物理大小相关，而不与逻辑大小相关，节省内存开销。
   每一个帧和一个寄存器关联，寄存器包括如下信息：
   Residence bit： 此帧是否被占用
   Occupier：对应的页号
   Protection bit：保护位

   举例：
   物理内存实际大小为 4096*4096 = 4K * 4K = 16M
   页面大小： 4096Byte = 4K
   页帧数：4096 = 4K
   页寄存器使用的空间（假设8byte/register）： 8 * 4096 = 32kb
   页寄存器带来的额外开销： 32k/16M = 0.2% (大概)
   虚拟内存大小： 任意

3. 基于哈希（hash）查找的方案
   哈希函数：输入是逻辑page num ，进程标志PID，输出物理frame num
   对页号来做哈希计算，在CPU中只保存物理页帧号，相对传统页表来说占用空间小，付出的代价是哈希计算的时间开销（需要高速和高效的哈希计算函数–硬件实现，以及有效的解决冲突的处理机制–软件配合）