Linux虚拟内存管理方法是什么
本篇内容介绍了"Linux虚拟内存管理方法是什么"的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
五.free 的内存真的释放了吗(还给 OS ) ?
前面所有例子都有一个很严重的问题,就是分配的内存都没有释放,即导致内存泄露。原则上所有 malloc/new 分配的内存,都需 free/delete 来释放。但是, free 了的内存真的释放了吗?
要说清楚这个问题,可通过下面例子来说明。
初始状态:如图 (1) 所示,系统已分配 ABCD 四块内存,其中 ABD 在堆内分配, C 使用 mmap 分配。为简单起见,图中忽略了如共享库等文件映射区域的地址空间。
E=malloc(100k) :分配 100k 内存,小于 128k ,从堆内分配,堆内剩余空间不足,扩展堆顶 (brk) 指针。
free(A) :释放 A 的内存,在 glibc 中,仅仅是标记为可用,形成一个内存空洞 ( 碎片 ) ,并没有真正释放。如果此时需要分配 40k 以内的空间,可重用此空间,剩余空间形成新的小碎片。
free(C) : C 空间大于 128K ,使用 mmap 分配,如果释放 C ,会调用 munmap 系统调用来释放,并会真正释放该空间,还给 OS ,如图 (4) 所示。
free(D) :与释放 A 类似,释放 D 同样会导致一个空洞,获得空闲空间,但并不会还给 OS 。此时,空闲总空间为 100K ,但由于虚拟地址不连续,无法合并,空闲空间无法满足大于 60k 的分配请求。
free(E) :释放 E ,由于与 D 连续,两者将进行合并,得到 160k 连续空闲空间。同时 E 是最靠近堆顶的空间, glibc 的 free 实现中,只要堆顶附近释放总空间(包括合并的空间)超过 128k ,即会调用 sbrk(-SIZE) 来回溯堆顶指针,将原堆顶空间还给 OS ,如图 (6) 所示。而堆内的空闲空间还是不会归还 OS 的。
由此可见:
malloc 使用 mmap 分配的内存 ( 大于 128k) , free 会调用 munmap 系统调用马上还给 OS ,实现真正释放。
堆内的内存,只有释放堆顶的空间,同时堆顶总连续空闲空间大于 128k 才使用 sbrk(-SIZE) 回收内存,真正归还 OS 。
堆内的空闲空间,是不会归还给 OS 的。
六. 程序代码中 malloc 的内存都有相应的 free ,就不会出现内存泄露了吗?
狭义上的内存泄露是指 malloc 的内存,没有 free ,导致内存浪费,直到程序结束。而广义上的内存泄露就是进程使用内存量不断增加,或大大超出系统原设计的上限。
上一节说到, free 了的内存并不会马上归还 OS ,并且堆内的空洞(碎片)更是很难真正释放,除非空洞成为了新的堆顶。所以,如上一例子情况 (5) ,释放了 40k 和 60k 两片内存,但如果此时需要申请大于 60k (如 70k ),没有可用碎片,必须向 OS 申请,实际使用内存仍然增大。
因此,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。
下图是 MySQL 存在大量分区表时的内存使用情况 (RSS 和 VSZ) ,疑似"内存泄露"。
因此,当我们写程序时,不能完全依赖 glibc 的 malloc 和 free 的实现。更好方式是建立属于进程的内存池,即一次分配 (malloc) 大块内存,小内存从内存池中获得,当进程结束或该块内存不可用时,一次释放 (free) ,可大大减少碎片的产生。
七. 既然堆内内存不能直接释放,为什么不全部使用 mmap 来分配?
由于堆内碎片不能直接释放,而问题 5 中说到 mmap 分配的内存可以会通过 munmap 进行 free ,实现真正释放。既然堆内碎片不能直接释放,导致疑似"内存泄露"问题,为什么 malloc 不全部使用 mmap 来实现呢?而仅仅对于大于 128k 的大块内存才使用 mmap ?
其实,进程向 OS 申请和释放地址空间的接口 sbrk/mmap/munmap 都是系统调用,频繁调用系统调用都比较消耗系统资源的。并且, mmap 申请的内存被 munmap 后,重新申请会产生更多的缺页中断。例如使用 mmap 分配 1M 空间,第一次调用产生了大量缺页中断 (1M/4K 次 ) ,当 munmap 后再次分配 1M 空间,会再次产生大量缺页中断。缺页中断是内核行为,会导致内核态 CPU 消耗较大。另外,如果使用 mmap 分配小内存,会导致地址空间的分片更多,内核的管理负担更大。
而堆是一个连续空间,并且堆内碎片由于没有归还 OS ,如果可重用碎片,再次访问该内存很可能不需产生任何系统调用和缺页中断,这将大大降低 CPU 的消耗。
因此, glibc 的 malloc 实现中,充分考虑了 sbrk 和 mmap 行为上的差异及优缺点,默认分配大块内存 (128k) 才使用 mmap 获得地址空间,也可通过 mallopt(M_MMAP_THRESHOLD,
来修改这个临界值。
八. 如何查看进程的缺页中断信息?
可通过以下命令查看缺页中断信息
ps -o majflt,minflt -Cps -o majflt,minflt -p
其中, majflt 代表 major fault ,指大错误, minflt 代表 minor fault ,指小错误。这两个数值表示一个进程自启动以来所发生的缺页中断的次数。其中 majflt 与 minflt 的不同是, majflt 表示需要读写磁盘,可能是内存对应页面在磁盘中需要 load 到物理内存中,也可能是此时物理内存不足,需要淘汰部分物理页面至磁盘中。
例如,下面是 mysqld 的一个例子。
mysql@ TLOG_590_591:~> ps -o majflt,minflt -C mysqldMAJFLT MINFLT144856 15296294
如果进程的内核态 CPU 使用过多,其中一个原因就可能是单位时间的缺页中断次数多个,可通过以上命令来查看。
如果 MAJFLT 过大,很可能是内存不足。
如果 MINFLT 过大,很可能是频繁分配 / 释放大块内存 (128k) , malloc 使用 mmap 来分配。对于这种情况,可通过 mallopt(M_MMAP_THRESHOLD,
增大临界值,或程序实现内存池。
九. 如何查看堆内内存的碎片情况?
glibc 提供了以下结构和接口来查看堆内内存和 mmap 的使用情况。
struct mallinfo { int arena; /* non-mmapped space allocated from system */ int ordblks; /* number of free chunks */ int smblks; /* number of fastbin blocks */ int hblks; /* number of mmapped regions */ int hblkhd; /* space in mmapped regions */ int usmblks; /* maximum total allocated space */ int fsmblks; /* space available in freed fastbin blocks */ int uordblks; /* total allocated space */ int fordblks; /* total free space */ int keepcost; /* top-most, releasable (via malloc_trim) space */};/* 返回 heap(main_arena) 的内存使用情况,以 mallinfo 结构返回 */struct mallinfo mallinfo();/* 将 heap 和 mmap 的使用情况输出到 stderr */void malloc_stats();
可通过以下例子来验证 mallinfo 和 malloc_stats 输出结果。
#include#include #include #include #include #include size_t heap_malloc_total, heap_free_total, mmap_total, mmap_count;void print_info(){ struct mallinfo mi = mallinfo(); printf("count by itself:\n"); printf("\theap_malloc_total=%lu heap_free_total=%lu heap_in_use=%lu\n\\tmmap_total=%lu mmap_count=%lu\n", heap_malloc_total*1024, heap_free_total*1024, heap_malloc_total*1024 - heap_free_total*1024, mmap_total*1024, mmap_count); printf("count by mallinfo:\n"); printf("\theap_malloc_total=%lu heap_free_total=%lu heap_in_use=%lu\n\\tmmap_total=%lu mmap_count=%lu\n", mi.arena, mi.fordblks, mi.uordblks, mi.hblkhd, mi.hblks); printf("from malloc_stats:\n"); malloc_stats();}#define ARRAY_SIZE 200int main(int argc, char** argv){ char** ptr_arr[ARRAY_SIZE]; int i; for( i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) { ptr_arr[i] = malloc(i * 1024); if ( i < 128) heap_malloc_total += i; else { mmap_total += i; mmap_count++; } } print_info(); for( i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) { if ( i % 2 == 0) continue; free(ptr_arr[i]); if ( i < 128) heap_free_total += i; else { mmap_total -= i; mmap_count--; } } printf("\nafter free\n"); print_info(); return 1;}
该例子第一个循环为指针数组每个成员分配索引位置 (KB) 大小的内存块,并通过 128 为分界分别对 heap 和 mmap 内存分配情况进行计数;第二个循环是 free 索引下标为奇数的项,同时更新计数情况。通过程序的计数与 mallinfo/malloc_stats 接口得到结果进行对比,并通过 print_info 打印到终端。
下面是一个执行结果:
count by itself: heap_malloc_total=8323072 heap_free_total=0 heap_in_use=8323072 mmap_total=12054528 mmap_count=72count by mallinfo: heap_malloc_total=8327168 heap_free_total=2032 heap_in_use=8325136 mmap_total=12238848 mmap_count=72from malloc_stats:Arena 0:system bytes = 8327168in use bytes = 8325136Total (incl. mmap):system bytes = 20566016in use bytes = 20563984max mmap regions = 72max mmap bytes = 12238848after freecount by itself: heap_malloc_total=8323072 heap_free_total=4194304 heap_in_use=4128768 mmap_total=6008832 mmap_count=36count by mallinfo: heap_malloc_total=8327168 heap_free_total=4197360 heap_in_use=4129808 mmap_total=6119424 mmap_count=36from malloc_stats:Arena 0:system bytes = 8327168in use bytes = 4129808Total (incl. mmap):system bytes = 14446592in use bytes = 10249232max mmap regions = 72max mmap bytes = 12238848
由上可知,程序统计和 mallinfo 得到的信息基本吻合,其中 heap_free_total 表示堆内已释放的内存碎片总和。
如果想知道堆内片究竟有多碎 ,可通过 mallinfo 结构中的 fsmblks 、 smblks 、 ordblks 值得到,这些值表示不同大小区间的碎片总个数,这些区间分别是 0~80 字节, 80~512 字节, 512~128k 。如果 fsmblks 、 smblks 的值过大,那碎片问题可能比较严重了。
不过, mallinfo 结构有一个很致命的问题,就是其成员定义全部都是 int ,在 64 位环境中,其结构中的 uordblks/fordblks/arena/usmblks 很容易就会导致溢出,应该是历史遗留问题,使用时要注意!
十. 除了 glibc 的 malloc/free ,还有其他第三方实现吗?
其实,很多人开始诟病 glibc 内存管理的实现,就是在高并发性能低下和内存碎片化问题都比较严重,因此,陆续出现一些第三方工具来替换 glibc 的实现,最著名的当属 google 的 tcmalloc 和 facebook 的 jemalloc 。
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