linux性能优化-内存原理

一、Linux基础

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，进程通过访问虚拟内存来访问内存。

虚拟内存

1. 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，以下两张图来分别表示它们的虚拟地址空间。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。
   

2. 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。

3. 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

将虚拟内存地址映射到物理内存地址的过程称为内存映射。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。

1. 页表存储在 CPU 的内存管理单元 MMU (硬件)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。

• 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。

2. 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：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：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。

虚拟内存空间分布

虚拟内存空间分布如图，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。

• 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。

内存申请

1. 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。

• 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。之所以会产生内存碎片，是由于brk分配的内存是推_edata指针，从堆的低地址向高地址推进。这种情况下，如果高地址的内存不释放，低地址的内存是得不到释放的。

2. 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。
3. 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。

• 可以直接从物理内存中分配时，被称为次缺页异常。
• 需要磁盘 I/O 介入（比如 Swap）时，被称为主缺页异常。

4. 上述的都是在用户空间发生的行为，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。

内存回收

1. 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；
2. 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；
3. 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。

OOM机制介绍

1. 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;

2. 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。

echo -16 > /proc/$(pidof sshd)/oom_adj

二、排障

free

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。

# 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

• 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；
• 第六列，available 是新进程可用内存的大小；注意，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。

top

# 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
...

• 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。

工具图谱

基本优化思路

1. 最好禁止 Swap。如果必须开启 Swap，降低 swappiness 的值，减少内存回收时 Swap 的使用倾向。
2. 减少内存的动态分配。比如，可以使用内存池、大页（HugePage）等。
3. 尽量使用缓存和缓冲区来访问数据。比如，可以使用堆栈明确声明内存空间，来存储需要缓存的数据；或者用 Redis 这类的外部缓存组件，优化数据的访问。
4. 使用 cgroups 等方式限制进程的内存使用情况。这样，可以确保系统内存不会被异常进程耗尽。
5. 通过 /proc/pid/oom_adj ，调整核心应用的 oom_score。这样，可以保证即使内存紧张，核心应用也不会被 OOM 杀死。