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前言
CPU、IO、磁盘、内存，可以说是影响计算机性能的几大关键因素。今天，我们就来探究一下内存的那些事儿。
提示：本文内容较长，阅读大约需要35分钟，建议收藏起来慢慢看。
内存为进程的运行提供物理空间，同时作为快速CPU和慢速磁盘之间的适配器，可以说是个非常重要的角色。
通过本文你将了解到以下内容：
虚拟内存机制
当要学习一个新知识点时，比较好的过程是先理解出现这个技术点的背景原因，同期其他解决方案，新技术点解决了什么问题以及它存在哪些不足和改进之处，这样整个学习过程是闭环的。
内存为什么需要管理
老子的著名观点是无为而治，简单说就是不过多干预而充分依靠自觉就可以有条不紊地运作，理想是美好的，现实是残酷的。
Linux系统如果以一种原始简单的方式管理内存是存在一些问题：
进程空间隔离问题
假如现在有ABC三个进程运行在Linux的内存空间，设定OS给进程A分配的地址空间是0-20M，进程B地址空间30-80M，进程C地址空间90-120M。
虽然分配给每个进程的空间是无交集的，但仍然无法避免进程在某些情况下出现访问异常的情况，如下图所示：
比如，进程A访问了属于进程B的空间，进程B访问了属于进程C的空间，甚至修改了空间的值，这样就会造成混乱和错误，实际中是不允许发生的。
所以，我们需要的是每个进程有独立且隔离的安全空间。
内存效率低下问题
机器的内存是有限资源，而进程数量是动态且无法确定的，这样就会出现几个必须要考虑的问题：
-
如果已经启动的进程们占据了几乎所有内存空间，没有新内存可分配了，此时新进程将无法启动。
-
已经启动的进程有时候是在睡大觉，也就是给了内存也不用，占着茅坑不拉屎。
-
连续内存实在是很珍贵，大部分时候我们都无法给进程分配它想要的连续内存，离散化内存才是我们需要面对的现实。
定位调试和编译运行问题
由于程序运行时的位置是不确定的，我们在定位问题、调试代码、编译执行时都会存在很多问题。
我们希望每个进程有一致且完整的地址空间，同样的起始位置放置了堆、栈以及代码段等，从而简化编译和执行过程中的链接器、加载器的使用。
换句话说，如果所有进程的空间地址分配都是一样的，那么Linux在设计编译和调试工具时就非常简单了，否则每个进程都可能是定制化的。
综上，面对众多问题，我们需要一套内存管理机制。
中间层的引入
大家一定听过这句计算机谚语：
Any problem in computer science can be solved by another layer of indirection.
计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决，解决内存问题也不例外。
Linux的虚拟内存机制简单来说就是在物理内存和进程之间请了个管家，内存管家上任之后做了以下几件事情：
- 给每个进程分配完全独立的虚拟空间，每个进程终于有只属于自己的活动场地了
- 进程使用的虚拟空间最终还要落到物理内存上，因此设置了一套完善的虚拟地址和物理地址的映射机制
- 引入缺页异常机制实现内存的惰性分配，啥时候用啥时候再给
- 引入swap机制把不活跃的数据换到磁盘上，让每块内存都用在刀刃上
- 引入OOM机制在内存紧张的情况下干掉那些内存杀手
- ......
虚拟内存下数据读写问题
引入虚拟机制后，进程在获取CPU资源读取数据时的流程也发生了一些变化。
CPU并不再直接和物理内存打交道，而是把地址转换的活外包给了MMU，MMU是一种硬件电路，其速度很快，主要工作是进行内存管理，地址转换只是它承接的业务之一。
页表的存储和检索问题
每个进程都会有自己的页表Page Table，页表存储了进程中虚拟地址到物理地址的映射关系，所以就相当于一张地图，MMU收到CPU的虚拟地址之后开始查询页表，确定是否存在映射以及读写权限是否正常，如下图所示：
当机器的物理内存越来越大，页表这个地图也将非常大，于是问题出现了：
- 对于4GB的虚拟地址且大小为4KB页，一级页表将有2^20个表项，页表占有连续内存并且存储空间大
- 多级页表可以有效降低页表的存储空间以及内存连续性要求，但是多级页表同时也带来了查询效率问题
我们以2级页表为例，MMU要先进行两次页表查询确定物理地址，在确认了权限等问题后，MMU再将这个物理地址发送到总线，内存收到之后开始读取对应地址的数据并返回。
MMU在2级页表的情况下进行了2次检索和1次读写，那么当页表变为N级时，就变成了N次检索+1次读写。
可见，页表级数越多查询的步骤越多，对于CPU来说等待时间越长，效率越低，这个问题还需要优化才行。
本段小结 敲黑板 划重点
页表存在于进程的内存之中，MMU收到虚拟地址之后查询Page Table来获取物理地址。
单级页表对连续内存要求高，于是引入了多级页表。
多级页表也是一把双刃剑，在减少连续存储要求且减少存储空间的同时降低了查询效率。
MMU和TLB这对黄金搭档
CPU觉得MMU干活虽然卖力气，但是效率有点低，不太想继续外包给它了，这一下子把MMU急坏了。
MMU于是找来了一些精通统计的朋友，经过一番研究之后发现CPU用的数据经常是一小搓，但是每次MMU都还要重复之前的步骤来检索，害，就知道埋头干活了，也得讲究方式方法呀！
找到瓶颈之后，MMU引入了新武器，江湖人称快表的TLB，别看TLB容量小，但是正式上岗之后干活还真是不含糊。
当CPU给MMU传新虚拟地址之后，MMU先去问TLB那边有没有，如果有就直接拿到物理地址发到总线给内存，齐活。
TLB容量比较小，难免发生Cache Miss，这时候MMU还有保底的老武器页表 Page Table，在页表中找到之后MMU除了把地址发到总线传给内存，还把这条映射关系给到TLB，让它记录一下刷新缓存。
TLB容量不满的时候就直接把新记录存储了，当满了的时候就开启了淘汰大法把旧记录清除掉，来保存新记录，仿佛完美解决了问题。
本段小结 敲黑板 划重点
MMU也是个聪明的家伙，集成了TLB来存储CPU最近常用的页表项来加速寻址，TLB找不到再去全量页表寻址，可以认为TLB是MMU的缓存。
缺页异常来了
假如目标内存页在物理内存中没有对应的页帧，或者存在但无对应权限，CPU 就无法获取数据，这种情况下CPU就会报告一个缺页错误。
由于CPU没有数据就无法进行计算，CPU罢工了用户进程也就出现了缺页中断，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 处理。
缺页中断会交给PageFaultHandler处理，其根据缺页中断的不同类型会进行不同的处理：
-
Hard Page Fault
也被称为Major Page Fault，翻译为硬缺页错误/主要缺页错误，这时物理内存中没有对应的页帧，需要CPU打开磁盘设备读取到物理内存中，再让MMU建立VA和PA的映射。 -
Soft Page Fault
也被称为Minor Page Fault，翻译为软缺页错误/次要缺页错误，这时物理内存中是存在对应页帧的，只不过可能是其他进程调入的，发出缺页异常的进程不知道而已，此时MMU只需要建立映射即可，无需从磁盘读取写入内存，一般出现在多进程共享内存区域。 -
Invalid Page Fault
翻译为无效缺页错误，比如进程访问的内存地址越界访问，又比如对空指针解引用内核就会报segment fault错误中断进程直接挂掉。
不同类型的Page Fault出现的原因也不一样，常见的几种原因包括：
-
非法操作访问越界
这种情况产生的影响也是最大的，也是Coredump的重要来源，比如空指针解引用或者权限问题等都会出现缺页错误。 -
使用malloc新申请内存
malloc机制是延时分配内存，当使用malloc申请内存时并未真实分配物理内存，等到真正开始使用malloc申请的物理内存时发现没有才会启动申请，期间就会出现Page Fault。 -
访问数据被swap换出
物理内存是有限资源，当运行很多进程时并不是每个进程都活跃，对此OS会启动内存页面置换将长时间未使用的物理内存页帧放到swap分区来腾空资源给其他进程，当存在于swap分区的页面被访问时就会触发Page Fault从而再置换回物理内存。
本段小结 敲黑板 划重点
缺页异常在虚拟机制下是必然会出现的，原因非常多，没什么大不了的，在缺页异常的配合下合法的内存访问才能得到响应。
我们基本弄清楚了为什么需要内存管理、虚拟内存机制主要做什么、虚拟机制下数据的读写流程等等。
内存分配
虚拟机制下每个进程都有独立的地址空间，并且地址空间被划分为了很多部分，如图为32位系统中虚拟地址空间分配：
64位系统也是类似的，只不过对应的空间都扩大为128TB。
下面来看看各个段各自特点和相互联系：
-
text段包含了当前运行进程的二进制代码，所以又被称为代码段，在32位和64位系统中代码段的起始地址都是确定的，并且大小也是确定的。
-
data段存储已初始化的全局变量，和text段紧挨着，中间没有空隙，因此起始地址也是固定的，大小也是确定的。
-
bss段存储未初始化的全局变量，和data段紧挨着，中间没有空隙，因此起始地址也是固定的，大小也是确定的。
-
heap段和bss段并不是紧挨着的，中间会有一个随机的偏移量，heap段的起始地址也被称为start_brk，由于heap段是动态的，顶部位置称为program break brk。
-
在heap段上方是内存映射段，该段是mmap系统调用映射出来的，该段的大小也是不确定的，并且夹在heap段和stack段中间，该段的起始地址也是不确定的。
-
stack段算是用户空间地址最高的一部分了，它也并没有和内核地址空间紧挨着，中间有随机偏移量，同时一般stack段会设置最大值RLIMIT_STACK(比如8MB)，在之下再加上一个随机偏移量就是内存映射段的起始地址了。
看到这里，大家可能晕了我们抓住几点：
- 进程虚拟空间的各个段，并非紧挨着，也就是有的段的起始地址并不确定，大小也并不确定
- 随机的地址是为了防止黑客的攻击，因为固定的地址被攻击难度低很多
我把heap段、stack段、mmap段再细化一张图：
从图上我们可以看到各个段的布局关系和随机偏移量的使用，多看几遍就清楚啦！
内存区域的组织
从前面可以看到进程虚拟空间就是一块块不同区域的集合，这些区域就是我们上面的段，每个区域在Linux系统中使用vm_area_struct这个数据结构来表示的。
内核为每个进程维护了一个单独的任务结构task_strcut，该结构中包含了进程运行时所需的全部信息，其中有一个内存管理(memory manage)相关的成员结构mm_struct：
struct mm_struct *mm;
struct mm_struct *active_mm;
结构mm_strcut的成员非常多，其中gpd和mmap是我们需要关注的：
- pgd指向第一级页表的基地址，是实现虚拟地址和物理地址的重要部分
- mmap指向一个双向链表，链表节点是vm_area_struct结构体，vm_area_struct描述了虚拟空间中的一个区域
- mm_rb指向一个红黑树的根结点，节点结构也是vm_area_struct
我们看下vm_area_struct的结构体定义，后面要用到，注意看哈：
vm_area_start作为链表节点串联在一起，每个vm_area_struct表示一个虚拟内存区域，由其中的vm_start和vm_end指向了该区域的起始地址和结束地址，这样多个vm_area_struct就将进程的多个段组合在一起了。
我们同时注意到vm_area_struct的结构体定义中有rb_node的相关成员，不过有的版本内核是AVL-Tree，这样就和mm_struct对应起来了：
这样vm_area_struct通过双向链表和红黑树两种数据结构串联起来，实现了两种不同效率的查找，双向链表用于遍历vm_area_struct，红黑树用于快速查找符合条件的vm_area_struct。
内存分配器概述
有内存分配和回收的地方就可能有内存分配器。
以glibc为例，我们先捋一下：
- 在用户态层面，进程使用库函数malloc分配的是虚拟内存，并且系统是延迟分配物理内存的，由缺页中断来完成分配
- 在内核态层面，内核也需要物理内存，并且使用了另外一套不同于用户态的分配机制和系统调用函数
从而就引出了，今天的主线图：
从图中我们来阐述几个重点：
- 伙伴系统和slab属于内核级别的内存分配器，同时为内核层面内存分配和用户侧面内存分配提供服务，算是终极boss的赶脚
- 内核有自己单独的内存分配函数kmalloc/vmalloc，和用户态的不一样，毕竟是中枢机构嘛
- 用户态的进程通过库函数malloc来玩转内存，malloc调用了brk/mmap这两个系统调用，最终触达到伙伴系统实现内存分配
- 内存分配器分为两大类：用户态和内核态，用户态分配和释放内存最终还是通过内核态来实现的，用户态分配器更加贴合进程需求，有种社区居委会的感觉
常见用户态内存分配器
进程的内存分配器工作于内核和用户程序之间，主要是为了实现用户态的内存管理。
分配器响应进程的内存分配请求，向操作系统申请内存，找到合适的内存后返回给用户程序，当进程非常多或者频繁内存分配释放时，每次都找内核老大哥要内存/归还内存，可以说十分麻烦。
总麻烦大哥，也不是个事儿，于是分配器决定自己搞管理！
- 分配器一般都会预先分配一块大于用户请求的内存，然后管理这块内存
- 进程释放的内存并不会立即返回给操作系统，分配器会管理这些释放掉的内存从而快速响应后续的请求
说到管理能力，每个人每个国家都有很大差别，分配器也不例外，要想管好这块内存也挺难的，场景很多要求很多，于是就出现了很多分配器：
- dlmalloc
dlmalloc是一个著名的内存分配器，最早由Doug Lea在1980s年代编写，由于早期C库的内置分配器在某种程度上的缺陷，dlmalloc出现后立即获得了广泛应用，后面很多优秀分配器中都能看到dlmalloc的影子，可以说是鼻祖了。
http://gee.cs.oswego.edu/dl/html/malloc.html
- ptmalloc2
ptmalloc是在dlmalloc的基础上进行了多线程改造，认为是dlmalloc的扩展版本，它也是目前glibc中使用的默认分配器，不过后续各自都有不同的修改。因此，ptmalloc2和glibc中默认分配器也并非完全一样。
- tcmalloc
tcmalloc 出身于 Google，全称是 thread-caching malloc，所以 tcmalloc 最大的特点是带有线程缓存，tcmalloc 非常出名，目前在 Chrome、Safari 等知名产品中都有所应有。
tcmalloc 为每个线程分配了一个局部缓存，对于小对象的分配，可以直接由线程局部缓存来完成，对于大对象的分配场景，tcmalloc 尝试采用自旋锁来减少多线程的锁竞争问题。
- jemalloc
jemalloc 是由 Jason Evans 在 FreeBSD 项目中引入的新一代内存分配器。
它是一个通用的 malloc 实现，侧重于减少内存碎片和提升高并发场景下内存的分配效率，其目标是能够替代 malloc。
jemalloc 应用十分广泛，在 Firefox、Redis、Rust、Netty 等出名的产品或者编程语言中都有大量使用。
具体细节可以参考 Jason Evans 发表的论文 《A Scalable Concurrent malloc Implementation for FreeBSD》
论文链接：https://www.bsdcan.org/2006/papers/jemalloc.pdf
glibc malloc原理分析
我们在使用malloc进行内存分配，malloc只是glibc提供的库函数，它仍然会调用其他函数从而最终触达到物理内存，所以是个很长的链路。
我们先来看下malloc的特点：
- malloc 申请分配指定size个字节的内存空间，返回类型是 void* 类型，但是此时的内存只是虚拟空间内的连续内存，无法保证物理内存连续
- mallo并不关心进程用申请的内存来存储什么类型的数据，void*类型可以强制转换为任何其它类型的指针，从而做到通用性
/* malloc example */
#include 'a';
buffer[i]='';
free (buffer);
return 0;
}
上面是malloc作为库函数和用户交互的部分，如果不深究原理，掌握上面这些就可以使用malloc了，但是对于我们这些追求极致的人来说，还远远不够。
继续看下 malloc是如何触达到物理内存的：
#include
- brk函数将break指针直接设置为某个地址，相当于绝对值
- sbrk将break指针从当前位置移动increment所指定的增量，相当于相对值
- 本质上brk和sbrk作用是一样的都是移动break指针的位置来扩展内存
画外音：我原来以为sbrk是brk的什么safe版本，还真是无知了
#include
- mmap和munmap是一对函数，一个负责申请，一个负责释放
- mmap有两个功能：实现文件映射到内存区域 和 分配匿名内存区域，在malloc中使用的就是匿名内存分配，从而为程序存放数据开辟空间
malloc底层数据结构
malloc的核心工作就是组织管理内存，高效响应进程的内存使用需求，同时保证内存的使用率，降低内存碎片化。
那么，malloc是如何解决这些问题的？
malloc为了解决这些问题，采用了多种数据结构和策略来实现内存分配，这就是我们接下来研究的事情：
- 什么样的数据结构
- 什么样的组织策略
事情没有一蹴而就，我们很难理解内存分配器设计者面临的复杂问题，因此当我们看到malloc底层复杂的设计逻辑时难免没有头绪，所以要忽略细节抓住主线多看几遍。
malloc将内存分成了大小不同的chunk，malloc将相似大小的chunk用双向链表链接起来，这样一个链表被称为一个bin。
这些空闲的不同大小的内存块chunk通过bin来组织起来，换句话说bin是空闲内存块chunk的容器。
malloc一共维护了128个bin，并使用一个数组来存储这些bin。
malloc中128个bin的bins数组存储的chunk情况如下：
- bins[0]目前没有使用
- bins[1]的链表称为unsorted_list，用于维护free释放的chunk。
- bins[2,63]总计长度为62的区间称为small_bins，用于维护＜512B的内存块，其中每个bin中对应的链表中的chunk大小相同，相邻bin的大小相差8字节，范围为16字节到504字节。
- bins[64,126]总计长度为63的区间称为large_bins，用于维护大于等于512字节的内存块，每个元素对应的链表中的chunk大小不同，数组下标越大链表中chunk的内存越大，large bins中的每一个bin分别包含了一个给定范围内的chunk，其中的chunk按大小递减排序，最后一组的largebin链中的chunk大小无限制，该bins的使用频率低于small bins。
malloc有两种特殊类型的bin：
- fast bin
malloc对于释放的内存并不会立刻进行合并，如何将刚释放的两个相邻小chunk合并为1个大chunk，此时进程分配仍然是小chunk则可能还需要分割大chunk，来来回回确实很低效，于是出现了fast bin。
fast bin存储在fastbinY数组中，一共有10个，每个fast bin都是一个单链表，每个单链表中的chunk大小是一样的，多个链表的chunk大小不同，这样在找特定大小的chunk的时候就不用挨个找，只需要计算出对应链表的索引即可，提高了效率。
// http://gee.cs.oswego.edu/pub/misc/malloc-2.7.2.c
/* The maximum fastbin request size we support */
#define MAX_FAST_SIZE 80
#define NFASTBINS (fastbin_index(request2size(MAX_FAST_SIZE))+1)
多个fast bin链表存储的chunk大小有16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88字节总计10种大小。
fast bin是除tcache外优先级最高的，如果fastbin中有满足需求的chunk就不需要再到small bin和large bin中寻找。当在fast bin中找到需要的chunk后还将与该chunk大小相同的所有chunk放入tcache，目的就是利用局部性原理提高下一次内存分配的效率。
对于不超过max_fast的chunk被释放后，首先会被放到 fast bin中，当给用户分配的 chunk 小于或等于 max_fast 时，malloc 首先会在 fast bin 中查找相应的空闲块，找不到再去找别的bin。
- unsorted bin
当小块或大块内存被释放时，它们会被添加到 unsorted bin 里，相当于malloc给了最近被释放的内存被快速二次利用的机会，在内存分配的速度上有所提升。
当用户释放的内存大于max_fast或者fast bins合并后的chunk都会首先进入unsorted bin上，unsorted bin中的chunk大小没有限制。
在进行 malloc 操作的时候，如果在 fast bins 中没有找到合适的 chunk，则malloc 会先在 unsorted bin 中查找合适的空闲 chunk。
unsorted bin里面的chunk是最近回收的，但是并不能全部再被快速利用，因此在遍历unsorted bins的过程中会把不同大小的chunk再分配到small bins或者large bins。
malloc在chunk和bin的结构之上，还有两种特殊的chunk：
- top chunk
top chunk不属于任何bin，它是始终位于堆内存的顶部。
当所有的bin里的chunk都无法满足分配要求时，malloc会从top chunk分配内存，如果大小不合适会进行分割，剩余部分形成新的top chunk。
如果top chunk也无法满足用户的请求，malloc只能向系统申请更多的堆空间，所以top chunk可以认为是各种bin的后备力量，尤其在分配大内存时，large bins也无法满足时大哥就得顶上了。
- last remainder chunk
当unsorted bin只有1个chunk，并且这个chunk是上次刚刚被使用过的内存块，那么它就是last remainder chunk。
当进程分配一个small chunk，在small bins中找不到合适的chunk，这时last remainder chunk就上场了。
- 如果last remainder chunk大于所需的small chunk大小，它会被分裂成两个chunk，其中一个chunk返回给用户，另一个chunk变成新的last remainder chunk。
这种特殊chunk主要用于分配内存非常小的情况下，当fast bin和small bin都无法满足时，还会再次从last remainder chunk进行分配，这样就很好地利用了程序局部性原理。
malloc内存分配流程
前面我们了解到malloc为了实现内存的分配，采用了一些数据结构和组织策略。接着，我们再来看看实际的内存分配流程以及这些数据结构之间的关系。
在上图中有几个点需要说明：
-
内存释放后，size小于max_fast则放到fast bin中，size大于max_fast则放到unsorted bin中，fast bin和unsorted bin可以看作是刚释放内存的容器，目的是给这些释放内存二次被利用的机会。
-
fast bin中的fast chunk被设置为不可合并，但是如果一直不合并也就爆了，因此会定期合并fast chunk到unsorted bin中。
-
unsorted bin很特殊，可以认为是个中间过渡bin，在large bin分割chunk时也会将下脚料chunk放到unsorted bin中等待后续合并以及再分配到small bin和large bin中。
-
由于small bin和large bin链表很多并且大小各不相同，遍历查找合适chunk过程是很耗时的，为此引入binmap结构来加速查找，binmap记录了bins的是否为空等情况，可以提高效率。
当用户申请的内存比较小时，分配过程会比较复杂，我们再尝试梳理下该情况下的分配流程：
查找合适空闲内存块的过程涉及循环过程，因此把各个步骤标记顺序来表述过程。
- 将进程需要分配的内存转换为对应空闲内存块的大小，记做chunk_size。
- 当chunk_size小于等于max_fast，则在fast bin中搜索合适的chunk，找到则返回给用户，否则跳到第3步。
- 当chunk_size<=512字节，那么可能在small bin的范围内有合适的chunk，找到合适的则返回，否则跳到第4步。
- 在fast bin和small bin都没有合适的chunk，那么就对fast bin中的相邻chunk进行合并，合并后的更大的chunk放到unsorted bin中，跳转到第5步。
- 如果chunk_size属于small bins，unsorted bin 中只有一个 chunk，并且该 chunk 大于等于需要分配的大小，此时将该 chunk 进行切割，一部分返回给用户，另外一部分形成新的last remainder chunk分配结束，否则将 unsorted bin 中的 chunk 放入 small bins 或者 large bins，进入第6步。
- 现在看chunk_size属于比较大的，因此在large bins进行搜索，满足要求则返回，否则跳到第7步。
- 至此fast bin和另外三组bin都无法满足要求，就轮到top chunk了，在top chunk满足则返回，否则跳到第8步。
- 如果chunk_size大于等于mmap分配阈值，使用mmap向内核伙伴系统申请内存，chunk_size小于mmap阈值则使用brk来扩展top chunk满足要求。
特别地，搜索合适chunk的过程中，fast bins 和small bins需要大小精确匹配，而在large bins中遵循“smallest-first，best-fit”的原则，不需要精确匹配，因此也会出现较多的碎片。
内存回收
内存回收的必要性显而易见，试想一直分配不回收，当进程们需要新大块内存时，肯定就没内存可用了。为此，内存回收必须要搞起来。
页面回收
内存回收就是释放掉比如缓存和缓冲区的内存，通常他们被称为文件页page cache，对于通过mmap生成的用于存放程序数据而非文件数据的内存页称为匿名页。
- 文件页 有外部的文件介质形成映射关系
- 匿名页 没有外部的文件形成映射关系
这两种物理页面在某些情况下是可以回收的，但是处理方式并不同。
文件页回收
page cache常被用于缓冲磁盘文件的数据，让磁盘数据放到内存中来实现CPU的快速访问。
page cache中有非常多page frame，要回收这些page frame需要确定这些物理页是否还在用，为了解决这个问题出现了反向映射技术。
正向映射是通过虚拟地址根据页表找到物理内存，反向映射就是通过物理地址找到哪些虚拟地址使用它，也就是当我们在决定page frame是否可以回收时，需要使用反向映射来查看哪些进程被映射到这块物理页了，进一步判断是否可以回收。
反向映射技术最早并没有在内核中出现，从诞生到被广泛推广也经历了很多波折，并且细节很多，要展开说估计还得万八千字，所以我找了一篇关于反向映射很棒的文章：
https://cclinuxer.github.io/2020/11/Linux%E5%8F%8D%E5%90%91%E6%98%A0%E5%B0%84%E6%9C%BA%E5%88%B6/
找到可以回收的page frame之后内核使用LRU算法进行回收，Linux采用的方法是维护2个双向链表，一个是包含了最近使用页面的active list，另一个是包含了最近不使用页面的inactive list。
- active_list 活跃内存页链表，这里存放的是最近被访问过的内存页，属于安全区。
- inactive_list 不活跃内存页链表，这里存放的是很少被访问的内存页，属于毒区。
匿名页回收
匿名页没有对应的文件形成映射，因此也就没有像磁盘那样的低速备份。
在回收匿名页的时候，需要先保存匿名页上的内容到特定区域，这样才能避免数据丢失保证后续的访问。
匿名页在进程中是非常普遍的，动态分配的堆内存都可以说是匿名页，Linux为回收匿名页，特地开辟了swap space来存储内存上的数据，关于swap机制的文章太多了，这算是个常识的东西了，所以本文不啰嗦啦！
内核倾向于回收page cache中的物理页面，只有当内存很紧张并且内核配置允许swap机制时，才会选择回收匿名页。
回收匿名页意味着将数据放到了低速设备，一旦被访问性能损耗也很大，因此现在大内存的物理机器经常关闭swap来提高性能。
kswapd线程和waterMark
NUMA架构下每个CPU都有自己的本地内存来加速访问避免总线拥挤，在本地内存不足时又可以访问其他Node的内存，但是访问速度会下降。
每个CPU加本地内存被称作Node，一个node又被划分为多个zone，每个zone有自己一套内存水位标记，来记录本zone的内存水平，同时每个node有一个kswapd内核线程来回收内存。
Linux内核中有一个非常重要的内核线程kswapd，负责在内存不足的情况下回收页面，系统初始化时，会为每一个NUMA内存节点创建一个名为kswapd的内核线程。
在内存不足时内核通过wakeup_kswapd()函数唤醒kswapd内核线程来回收页面，以便释放一些内存，kswapd的回收方式又被称为background reclaim。
Linux内核使用水位标记（watermark）的概念来描述这个压力情况。
Linux为内存的使用设置了三种内存水位标记，high、low、min，当内存处于不同阶段会触发不同的内存回收机制，来保证内存的供应，如下图所示：
他们所标记的分别含义为：
-
水位线在high以上表示内存剩余较多，目前内存使用压力不大，kswapd处于休眠状态
-
水位线在high-low的范围表示目前虽然还有剩余内存但是有点紧张，kswapd开始工作进行内存回收
-
水位线在low-min表示剩余可用内存不多了压力山大，min是最小的水位标记，当剩余内存达到这个状态时，就说明内存面临很大压力。
-
水位线低于min这部分内存，就会触发直接回收内存。
OOM机制
OOM(Out Of Memory)是Linux内核在可用内存较少或者某个进程瞬间申请并使用超额的内存，此时空闲的物理内存是远远不够的，此时就会触发OOM。
为了保证其他进程兄弟们能正常跑，内核会让OOM Killer根据设置参数和策略选择认为最值得被杀死的进程，杀掉它然后释放内存来保证大盘的稳定。
OOM Killer这个杀手很多时候不够智慧，经常会遇到进程A是个重要程序，正在欢快稳定的跑着，此时杀出来个进程B，瞬间要申请大量内存，Linux发现满足不了这个程咬金，于是就祭出大招OOM Killer，但是结果却是把进程A给杀了。
在oom的源码中可以看到，作者关于如何选择最优进程的一些说明：
https://github.com/torvalds/linux/blob/master/mm/oom_kill.c
oom_killer在选择最优进程时决策并不完美，只是做到了"还行"，根据策略对进程打分，选择分数最高的进程杀掉。
具体的计算在oom_badness函数中进行的，如下为分数的计算：
其中涉及进程正在使用的物理内存RSS+swap分区+页面缓冲，再对比总内存大小，同时还有一些配置来避免杀死最重要的进程。
进程设置OOM_SCORE_ADJ_MIN时，说明该进程为不可被杀死，返回的得分就非常低，从而被oom killer豁免。
总结
本文首先介绍虚拟内存机制产生的原因，以及Linux虚拟内存机制的基本原理、同时引入了实现的数据结构和段页机制。
其次重点介绍了内存分配器、并以glibc的malloc为蓝本讲述该内存分配器采用何种数据结构来实现空闲内存管理。
最后阐述内存回收的原理，介绍了匿名页和文件页的回收差异性，同时介绍了kswapd内核线程和内存watermark机制。
由于篇幅和能力所限，本文只能给出一条主线来展示内存如何被组织、使用、回收等。如果不是内核开发人员，单纯的业务开发人员足以应付面试和日常工作。
最后，感谢大家的耐心阅读！如果觉得文章有用，麻烦帮忙点个赞。
工商网监
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