小林coding阅读笔记：操作系统篇之内存分配与回收

Posted 2023-02-17 adventure.Li

前言

1. 学习/导流：
   小林coding - 4.2 malloc 是如何分配内存的？
   小林coding - 4.3 内存满了，会发生什么？？
2. 学习意义

• 理解linux操作系统如何设计内存分配\\回收的过程
• 为学习JVM的内存管理奠定基础（JVM的内存布局及垃圾回收也是重点！！）
• 为编码时合理分配、使用内存提供理论指导

3. 相关说明
   该篇博文是个人阅读的重要梳理，仅做简单参考，详细请阅读小林coding的原文！

malloc 是如何分配内存的？

背景-问题切入

• malloc 是如何分配内存的？
• malloc 分配的是物理内存吗？
• malloc(1) 会分配多大的内存？
• free 释放内存，会归还给操作系统吗？
• free() 函数只传入一个内存地址，为什么能知道要释放多大的内存？

→ 内存管理的基本任务：

• 内存分配
• 内存回收、释放
• 越界保护

---

一、Linux进程的内存布局

在 Linux 操作系统中，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，不同位数的系统，地址空间的范围也不同。比如最常见的 32 位和 64 位系统，如下所示：

虽然每个进程都各自有独立的虚拟内存，但是每个虚拟内存中的内核地址，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。

用户空间布局

• 程序文件段，包括二进制可执行代码；
• 已初始化数据段，包括静态常量；
• 未初始化数据段，包括未初始化的静态变量；
• 堆段，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，从低地址开始向上增长（跟硬件和内核版本有关 ）；
• 栈段，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。当然系统也提供了参数，以便我们自定义大小；

在这 6 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() 【可能到右brk，也可能调用mmap,根据阀值】或者 mmap() ，就可以分别在堆和文件映射段动态分配内存。

注：结合JVM的内存布局去分析，内存的设计思路、理念

二、malloc如何分配内存的？

实际上，malloc() 并不是系统调用，而是 C 库里的函数，用于动态分配内存。malloc 申请内存的时候，会有两种方式向操作系统申请堆内存。

• 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；

brk()方式

通过 brk() 函数将**「堆顶」指针**向高地址移动，获得新的内存空间。

mmap()方式

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。

malloc() 源码里默认定义了一个阈值（不同的 glibc 版本定义的阈值也是不同的）：

• 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；

关于brk()和mmap()的更多说明：https://blog.csdn.net/yusiguyuan/article/details/39496057

三、malloc(1) 会分配多大的虚拟内存？

malloc() 在分配内存的时候，并不是老老实实按用户预期申请的字节数来分配内存空间大小，而是会预分配更大的空间作为内存池。【有点 读 CPU读数据 一次性读 CacheLine和分支预测的思想【提前预测，提升效率】？】

具体会预分配多大的空间，跟 malloc 使用的内存管理器有关系，我们就以 malloc 默认的内存管理器（Ptmalloc2）来分析。

接下里，我们做个实验，用下面这个代码，通过 malloc 申请 1 字节的内存时，看看操作系统实际分配了多大的内存空间。

// —

这个例子分配的内存小于 128 KB，所以是通过 brk() 系统调用向堆空间申请的内存，因此可以看到最右边有 [heap] 的标识。

可以看到，堆空间的内存地址范围是 00d73000-00d94000，这个范围大小是 132KB，也就说明了 malloc(1) 实际上预分配 132K 字节的内存。

可能有的同学注意到了，程序里打印的内存起始地址是 d73010，而 maps 文件显示堆内存空间的起始地址是 d73000，为什么会多出来 0x10 （16字节）呢？这个问题，我们先放着，后面会说

掌握指令：cat /proc/pid/maps 查看 内存分配情况

四、free 释放内存，会归还给操作系统吗？

通过 free 释放内存后，堆内存还是存在的，并没有归还给操作系统。

这是因为与其把这 1 字节释放给操作系统，不如先缓存着放进 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。

当然，当进程退出后，操作系统就会回收进程的所有资源。

上面说的 free 内存后堆内存还存在，是针对 malloc 通过 brk() 方式申请的内存的情况。

如果 malloc 通过 mmap 方式申请的内存，free 释放内存后就会归归还给操作系统。

我们做个实验验证下， 通过 malloc 申请 128 KB 字节的内存，来使得 malloc 通过 mmap 方式来分配内存。

对于 「malloc 申请的内存，free 释放内存会归还给操作系统吗？」这个问题，我们可以做个总结了：

• malloc 通过 brk() 方式申请的内存，free 释放内存的时候，并不会把内存归还给操作系统，而是缓存在 malloc 的内存池中，待下次使用；
• malloc 通过 mmap() 方式申请的内存，free 释放内存的时候，会把内存归还给操作系统，内存得到真正的释放。

五、为什么不全部使用 mmap 来分配内存

• 避免频繁调用、增大CPU的消耗

因为向操作系统申请内存，是要通过系统调用的，执行系统调用是要进入内核态的，然后在回到用户态，运行态的切换会耗费不少时间。

所以，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。

六、为什么不全部使用 brk 来分配？

• 内存碎片问题→内存泄露

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。

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。

所以，malloc 实现中，充分考虑了 brk 和 mmap 行为上的差异及优缺点，默认分配大块内存 (128KB) 才使用 mmap 分配内存空间。

free() 函数只传入一个内存地址，为什么能知道要释放多大的内存？

还记得，我前面提到， malloc 返回给用户态的内存起始地址比进程的堆空间起始地址多了 16 字节吗？

这个多出来的 16 字节就是保存了该内存块的描述信息，比如有该内存块的大小。

这样当执行 free() 函数时，free 会对传入进来的内存地址向左偏移 16 字节，然后从这个 16 字节的分析出当前的内存块的大小，自然就知道要释放多大的内存了。

---

内存回收问题

一、（物理）内存的分配过程

触发回收的背景

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。

回收的过程

基本原则：尽可能保证程序的稳定、高效运行（不影响其速度，保证用户的满意度）！

• 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。

具体的回收过程（—物理内存申请）

二、回收哪些内存呢？

• 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【数据结构的选取】，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。

三、回收内存带来的性能影响

在前面我们知道了回收内存有两种方式。

• 一种是后台内存回收，也就是唤醒 kswapd 内核线程，这种方式是异步回收的，不会阻塞进程。
• 一种是直接内存回收，这种方式是同步回收的，会阻塞进程，这样就会造成很长时间的延迟，以及系统的 CPU 利用率会升高，最终引起系统负荷飙高。

可被回收的内存类型有文件页和匿名页：

• 文件页的回收：对于干净页是直接释放内存，这个操作不会影响性能，而对于脏页会先写回到磁盘再释放内存，这个操作会发生磁盘 I/O 的，这个操作是会影响系统性能的。
• 匿名页的回收：如果开启了 Swap 机制，那么 Swap 机制会将不常访问的匿名页换出到磁盘中，下次访问时，再从磁盘换入到内存中，这个操作是会影响系统性能的。

可以看到，回收内存的操作基本都会发生磁盘 I/O 的，如果回收内存的操作很频繁，意味着磁盘 I/O 次数会很多，这个过程势必会影响系统的性能，整个系统给人的感觉就是很卡。

解决办法

• 调整文件页和匿名页的回收倾向【减少IO开销】
• 尽早触发 kswapd 内核线程异步回收内存【减少阻塞】

调整文件页和匿名页的回收倾向

从文件页和匿名页的回收操作来看，文件页的回收操作对系统的影响相比匿名页的回收操作会少一点，因为文件页对于干净页回收是不会发生磁盘 I/O 的，而匿名页的 Swap 换入换出这两个操作都会发生磁盘 I/O。

Linux 提供了一个 /proc/sys/vm/swappiness 选项，用来调整文件页和匿名页的回收倾向。

swappiness 的范围是 0-100，数值越大，越积极使用 Swap，也就是更倾向于回收匿名页；数值越小，越消极使用 Swap，也就是更倾向于回收文件页。

[root@xiaolin ~]# cat /proc/sys/vm/swappiness0

一般建议 swappiness 设置为 0（默认值是 60），这样在回收内存的时候，会更倾向于文件页的回收，但是并不代表不会回收匿名页。

尽早触发 kswapd 内核线程异步回收内存

查看系统的直接内存回收和后台内存回收的指标

我们可以使用 sar -B 1 命令来观察：

图中红色框住的就是后台内存回收和直接内存回收的指标，它们分别表示：

• pgscank/s : kswapd(后台回收线程) 每秒扫描的 page 个数。【page scan kswapd】
• pgscand/s: 应用程序在内存申请过程中每秒直接扫描的 page 个数【page scan directly?】。
• pgsteal/s: 扫描的 page 中每秒被回收的个数（pgscank+pgscand）。

记住 pgscank反应后台回收，pgscand反应直接回收

如果系统时不时发生抖动，并且在抖动的时间段里如果通过 sar -B 观察到 pgscand 数值很大，那大概率是因为「直接内存回收」导致的。

针对这个问题，解决的办法就是，可以通过尽早的触发「后台内存回收」来避免应用程序进行直接内存回收。

kswapd 内核线程回收内存的触发条件

内核定义了三个内存阈值（watermark，也称为水位），用来衡量当前剩余内存（pages_free）是否充裕或者紧张，分别是：

• 页最小阈值（pages_min）；
• 页低阈值（pages_low）；
• 页高阈值（pages_high）；

该图关键！！

这三个内存阈值会划分为四种内存使用情况，如下图：

kswapd 会定期扫描内存的使用情况，根据剩余内存（pages_free）的情况来进行内存回收的工作。

• 图中绿色部分：如果剩余内存（pages_free）大于 页高阈值（pages_high），说明剩余内存是充足的；
• 图中蓝色部分：如果剩余内存（pages_free）在页高阈值（pages_high）和页低阈值（pages_low）之间，说明内存有一定压力，但还可以满足应用程序申请内存的请求；
• 图中橙色部分：如果剩余内存（pages_free）在页低阈值（pages_low）和页最小阈值（pages_min）之间，说明内存压力比较大，剩余内存不多了。这时 kswapd0 会执行内存回收，直到剩余内存大于高阈值（pages_high）为止。虽然会触发内存回收，但是不会阻塞应用程序，因为两者关系是异步的。
• 图中红色部分：如果剩余内存（pages_free）小于页最小阈值（pages_min），说明用户可用内存都耗尽了，此时就会触发直接内存回收，这时应用程序就会被阻塞，因为两者关系是同步的。

页低阈值（pages_low）可以通过内核选项 /proc/sys/vm/min_free_kbytes（该参数代表系统所保留空闲内存的最低限）来间接设置。【min_pages = min_free_kbytes】

67584 kb = 66MB【默认预留 66MB是不是有点低？】

如果系统时不时发生抖动，并且通过 sar -B 观察到 pgscand 数值很大，那大概率是因为直接内存回收导致的，这时可以增大 min_free_kbytes 这个配置选项来及早地触发后台回收，然后继续观察 pgscand 是否会降为 0。

增大了 min_free_kbytes 配置后，这会使得系统预留过多的空闲内存，从而在一定程度上降低了应用程序可使用的内存量，这在一定程度上浪费了内存**。极端情况下设置 min_free_kbytes 接近实际物理内存大小时，留给应用程序的内存就会太少而可能会频繁地导致 OOM 的发生【】**。

所以在调整 min_free_kbytes 之前，需要先思考一下，应用程序更加关注什么，如果关注延迟那就适当地增大 min_free_kbytes，如果关注内存的使用量那就适当地调小 min_free_kbytes。

四、NUMA 架构下的内存回收策略

• SMP 架构，指的是一种多个 CPU 处理器共享资源的电脑硬件架构，也就是说每个 CPU 地位平等，它们共享相同的物理资源，包括总线、内存、IO、操作系统等。每个 CPU 访问内存所用时间都是相同的，因此，这种系统也被称为一致存储访问结构（UMA，Uniform Memory Access）。【随着 CPU 处理器核数的增多，多个 CPU 都通过一个总线访问内存，这样总线的带宽压力会越来越大，同时每个 CPU 可用带宽会减少，这也就是 SMP 架构的问题。】
• NUMA 结构，即非一致存储访问结构（Non-uniform memory access，NUMA）。

NUMA 架构将每个 CPU 进行了分组，每一组 CPU 用 Node 来表示，一个 Node 可能包含多个 CPU

每个 Node 有自己独立的资源，包括内存、IO 等，每个 Node 之间可以通过互联模块总线（QPI）进行通信，所以，也就意味着每个 Node 上的 CPU 都可以访问到整个系统中的所有内存。但是，访问远端 Node 的内存比访问本地内存要耗时很多。

在 NUMA 架构下，当某个 Node 内存不足时，系统可以从其他 Node 寻找空闲内存，也可以从本地内存中回收内存。

具体选哪种模式，可以通过 /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode 来控制。它支持以下几个选项：

• 0 （默认值）：在回收本地内存之前，在其他 Node 寻找空闲内存；
• 1：只回收本地内存；
• 2：只回收本地内存，在本地回收内存时，可以将文件页中的脏页写回硬盘，以回收内存。
• 4：只回收本地内存，在本地回收内存时，可以用 swap 方式回收内存。

在使用 NUMA 架构的服务器，如果系统出现还有一半内存的时候，却发现系统频繁触发「直接内存回收」，导致了影响了系统性能，那么大概率是因为 zone_reclaim_mode 没有设置为 0 ，导致当本地内存不足的时候，只选择回收本地内存的方式，而不去使用其他 Node 的空闲内存。

虽然说访问远端 Node 的内存比访问本地内存要耗时很多，但是相比内存回收的危害而言，访问远端 Node 的内存带来的性能影响还是比较小的。因此，zone_reclaim_mode 一般建议设置为 0。

五、如何保护一个进程不被 OOM 杀掉呢？

在系统空闲内存不足的情况**，进程申请了一个很大的内存，如果直接内存回收都无法回收出足够大的空闲内存，那么就会触发 OOM 机制**，内核就会根据算法选择一个进程杀掉。

Linux 到底是根据什么标准来选择被杀的进程呢？这就要提到一个在 Linux 内核里有一个 oom_badness() 函数，它会把系统中可以被杀掉的进程扫描一遍，并对每个进程打分，得分最高的进程就会被首先杀掉。

进程得分的结果受下面这两个方面影响：

• 第一，进程已经使用的物理内存页面数。
• 第二，每个进程的 OOM 校准值 oom_score_adj。它是可以通过 /proc/[pid]/oom_score_adj 来配置的。我们可以在设置 -1000 到 1000 之间的任意一个数值，调整进程被 OOM Kill 的几率。

函数 oom_badness() 里的最终计算方法是这样的：

// points 代表打分的结果
// process_pages 代表进程已经使用的物理内存页面数
// oom_score_adj 代表 OOM 校准值
// totalpages 代表系统总的可用页面数
points = process_pages + oom_score_adj*totalpages/1000

每个进程的 oom_score_adj 默认值都为 0，所以最终得分跟进程自身消耗的内存有关，消耗的内存越大越容易被杀掉。我们可以通过调整 oom_score_adj 的数值，来改成进程的得分结果：

• 如果你不想某个进程被首先杀掉，那你可以调整该进程的 oom_score_adj，从而改变这个进程的得分结果，降低该进程被 OOM 杀死的概率。
• 如果你想某个进程无论如何都不能被杀掉，那你可以将 oom_score_adj 配置为 -1000。

我们最好将一些很重要的系统服务的 oom_score_adj 配置为 -1000，比如 sshd，因为这些系统服务一旦被杀掉，我们就很难再登陆进系统了。

但是，不建议将我们自己的业务程序的 oom_score_adj 设置为 -1000，因为业务程序一旦发生了内存泄漏，而它又不能被杀掉，这就会导致随着它的内存开销变大，OOM killer 不停地被唤醒，从而把其他进程一个个给杀掉。