Linux吃掉我的内存

在Windows下资源管理器查看内存使用的情况,如果使用率达到80%以上,再运行大程序就能感觉到系统不流畅了,因为在内存紧缺的情况下使用交换分区,频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时,会 发现内存使用一直处于较高的水平,即使此时系统并没有运行多少软件。这正是Windows和Linux在内存管理上的区别,乍一看,Linux系统吃掉我们的内存(Linux ate my ram),但其实这也正是其内存管理的特点。

free命令介绍

下面为使用free命令查看我们实验室文件服务器内存得到的结果,-m选项表示使用MB为单位:

输出的第二行表示系统内存的使用情况:

Mem: total(总量)= 3920MB,

used(已使用)= 1938MB,

free(空闲)= 1982MB,

shared(共享内存)= 0MB,

buffers = 497MB,

cached = 1235MB

注:前面四项都比较好理解,buffer 和 cache找不到合适的词来翻译,它们的区别在于:

  • A buffer is something that has yet to be “written” to disk.
  • A cache is something that has been “read” from the disk and stored for later use.

即buffer用于存放要输出到磁盘的数据,而cache是从磁盘读出存放到内存中待今后使用的数据。它们的引入均是为了提供IO的性能。

输出的第三行表示在第二行的基础上-/+ buffers/cache得到的:

– buffers/cache used = Mem used – buffers – cached = 1938MB – 497MB – 1235MB = 205MB

+ buffers/cache free = Mem free + buffers + cached = 1982MB + 497MB + 1235MB = 3714MB

输出的第三行表示交换分区使用的情况:

Swap:total(总量)= 4095MB

used(使用)= 0MB

free(空闲)= 4095MB

由于系统当前内存还比较充足,并未使用到交换分区。

上面输出的结果比较难理解的可能是第三行,为什么要向用户展示这行数据呢?内存使用量减去系统buffer/cached的内存表示何意呢?系统空闲内存加上buffer/cached的内存又表示何意?

内存的分类

我们把内存分为三类,从用户和操作系统的角度对其使用情况有不同的称呼:

上表中something代表的正是free命令中”buffers/cached”的内存,由于这块内存从操作系统的角度确实被使用,但如果用户要使用,这块内存是可以很快被回收被用户程序使用,因此从用户角度这块内存应划为空闲状态。

再次回到free命令输出的结果,第三行输出的结果应该就能理解了,这行的数字表示从用户角度看系统内存的使用情况。因此,如果你用top或者free命令查看系统的内存还剩多少,其实你应该将空闲内存加上buffer/cached的内存,那才是实际系统空闲的内存。

buffers/cached好处

Linux

内存管理做了很多精心的设计,除了对dentry进行缓存(用于VFS,加速文件路径名到inode的转换),还采取了两种主要Cache方式:Buffer Cache和Page Cache,目的就是为了提升磁盘IO的性能。从低速的块设备上读取数据会暂时保存在内存中,即使数据在当时已经不再需要了,但在应用程序下一次访问该数据时,它可以从内存中直接读取,从而绕开低速的块设备,从而提高系统的整体性能。

而Linux会充分利用这些空闲的内存,设计思想是内存空闲还不如拿来多缓存一些数据,等下次程序再次访问这些数据速度就快了,而如果程序要使用内存而系统中内存又不足时,这时不是使用交换分区,而是快速回收部分缓存,将它们留给用户程序使用。

因此,可以看出,buffers/cached真是百益而无一害,真正的坏处可能让用户产生一种错觉——Linux耗内存!其实不然,Linux并没有吃掉你的内存,只要还未使用到交换分区,你的内存所剩无几时,你应该感到庆幸,因为Linux缓存了大量的数据,也许下一次你就从中受益!

实验证明

下面通过实验来验证上面的结论:

我们先后读入一个大文件,比较两次读入的实践:

1.首先生成一个1G的大文件

2.清空缓存

3.读入这个文件,测试消耗的时间

4.再次读入该文件,测试消耗的时间

从上面看出,第一次读这个1G的文件大约耗时18s,而第二次再次读的时候,只耗时0.3s,足足提升60倍!

原文发布于微信公众号 - 顶级程序员(TopCoding)

原文发表时间:2016-11-14

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