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  • /PROC/MEMINFO之谜

    2021-04-07 14:11:42 77

    /proc/meminfo是了解Linux系统内存使用状况的主要接口,我们最常用的”free”、”vmstat”等命令就是通过它获取数据的 ,/proc/meminfo所包含的信息比”free”等命令要丰富得多,然而真正理解它并不容易,比如我们知道”Cached”统计的是文件缓存页,manpage上说是“In-memory  cache  for  files read from the disk (the page cache)”,那为什么它不等于[Active(file)+Inactive(file)]?AnonHugePages与AnonPages、HugePages_Total有什么联系和区别?很多细节在手册中并没有讲清楚,本文对此做了一点探究。

    负责输出/proc/meminfo的源代码是:
    fs/proc/meminfo.c : meminfo_proc_show()


    MemTotal

    系统从加电开始到引导完成,firmware/BIOS要保留一些内存,kernel本身要占用一些内存,最后剩下可供kernel支配的内存就是MemTotal。这个值在系统运行期间一般是固定不变的。可参阅解读DMESG中的内存初始化信息

    MemFree

    表示系统尚未使用的内存。[MemTotal-MemFree]就是已被用掉的内存。

    MemAvailable

    有些应用程序会根据系统的可用内存大小自动调整内存申请的多少,所以需要一个记录当前可用内存数量的统计值,MemFree并不适用,因为MemFree不能代表全部可用的内存,系统中有些内存虽然已被使用但是可以回收的,比如cache/buffer、slab都有一部分可以回收,所以这部分可回收的内存加上MemFree才是系统可用的内存,即MemAvailable。/proc/meminfo中的MemAvailable是内核使用特定的算法估算出来的,要注意这是一个估计值,并不精确。

    内存黑洞

    追踪Linux系统的内存使用一直是个难题,很多人试着把能想到的各种内存消耗都加在一起,kernel text、kernel modules、buffer、cache、slab、page table、process RSS…等等,却总是与物理内存的大小对不上,这是为什么呢?因为Linux kernel并没有滴水不漏地统计所有的内存分配,kernel动态分配的内存中就有一部分没有计入/proc/meminfo中。

    我们知道,Kernel的动态内存分配通过以下几种接口:

    • alloc_pages/__get_free_page: 以页为单位分配

    • vmalloc: 以字节为单位分配虚拟地址连续的内存块

    • slab allocator

      • kmalloc: 以字节为单位分配物理地址连续的内存块,它是以slab为基础的,使用slab层的general caches — 大小为2^n,名称是kmalloc-32、kmalloc-64等(在老kernel上的名称是size-32、size-64等)。

    通过slab层分配的内存会被精确统计,可以参见/proc/meminfo中的slab/SReclaimable/SUnreclaim;

    通过vmalloc分配的内存也有统计,参见/proc/meminfo中的VmallocUsed 和 /proc/vmallocinfo(下节中还有详述);

    而通过alloc_pages分配的内存不会自动统计,除非调用alloc_pages的内核模块或驱动程序主动进行统计,否则我们只能看到free memory减少了,但从/proc/meminfo中看不出它们具体用到哪里去了。比如在VMware guest上有一个常见问题,就是VMWare ESX宿主机会通过guest上的Balloon driver(vmware_balloon module)占用guest的内存,有时占用得太多会导致guest无内存可用,这时去检查guest的/proc/meminfo只看见MemFree很少、但看不出内存的去向,原因就是Balloon driver通过alloc_pages分配内存,没有在/proc/meminfo中留下统计值,所以很难追踪。

    内存都到哪里去了?

    使用内存的,不是kernel就是用户进程,下面我们就分类讨论。

    注:page cache比较特殊,很难区分是属于kernel还是属于进程,其中被进程mmap的页面自然是属于进程的了,而另一些页面没有被mapped到任何进程,那就只能算是属于kernel了。

    1. 内核

    内核所用内存的静态部分,比如内核代码、页描述符等数据在引导阶段就分配掉了,并不计入MemTotal里,而是算作Reserved(在dmesg中能看到)。而内核所用内存的动态部分,是通过上文提到的几个接口申请的,其中通过alloc_pages申请的内存有可能未纳入统计,就像黑洞一样。

    下面讨论的都是/proc/meminfo中所统计的部分。

    1.1 SLAB

    通过slab分配的内存被统计在以下三个值中:

    • SReclaimable: slab中可回收的部分。调用kmem_getpages()时加上SLAB_RECLAIM_ACCOUNT标记,表明是可回收的,计入SReclaimable,否则计入SUnreclaim。

    • SUnreclaim: slab中不可回收的部分。

    • Slab: slab中所有的内存,等于以上两者之和。

    1.2 VmallocUsed

    通过vmalloc分配的内存都统计在/proc/meminfo的 VmallocUsed 值中,但是要注意这个值不止包括了分配的物理内存,还统计了VM_IOREMAP、VM_MAP等操作的值,譬如VM_IOREMAP是把IO地址映射到内核空间、并未消耗物理内存,所以我们要把它们排除在外。从物理内存分配的角度,我们只关心VM_ALLOC操作,这可以从/proc/vmallocinfo中的vmalloc记录看到:

    注:/proc/vmallocinfo中能看到vmalloc来自哪个调用者(caller),那是vmalloc()记录下来的,相应的源代码可见:
    mm/vmalloc.c: vmalloc > __vmalloc_node_flags > __vmalloc_node > __vmalloc_node_range > __get_vm_area_node > setup_vmalloc_vm

    通过vmalloc分配了多少内存,可以统计/proc/vmallocinfo中的vmalloc记录,例如:

    一些driver以及网络模块和文件系统模块可能会调用vmalloc,加载内核模块(kernel module)时也会用到,可参见 kernel/module.c。

    1.3 kernel modules (内核模块)

    系统已经加载的内核模块可以用 lsmod 命令查看,注意第二列就是内核模块所占内存的大小,通过它可以统计内核模块所占用的内存大小,但这并不准,因为”lsmod”列出的是[init_size+core_size],而实际给kernel module分配的内存是以page为单位的,不足 1 page的部分也会得到整个page,此外每个module还会分到一页额外的guard page。下文我们还会细说。

    lsmod的信息来自/proc/modules,它显示的size包括init_size和core_size,相应的源代码参见:

    注:我们可以在 /sys/module/<module-name>/ 目录下分别看到coresize和initsize的值。

    kernel module的内存是通过vmalloc()分配的(参见下列源代码),所以在/proc/vmallocinfo中会有记录,也就是说我们可以不必通过”lsmod”命令来统计kernel module所占的内存大小,通过/proc/vmallocinfo就行了,而且还比lsmod更准确,为什么这么说呢?

    因为给kernel module分配内存是以page为单位的,不足 1 page的部分也会得到整个page,此外,每个module还会分到一页额外的guard page。
    详见:mm/vmalloc.c: __get_vm_area_node()

    而”lsmod”列出的是[init_size+core_size],比实际分配给kernel module的内存小。我们做个实验来说明:

    所以结论是kernel module所占用的内存包含在/proc/vmallocinfo的统计之中,不必再去计算”lsmod”的结果了,而且”lsmod”也不准。

    1.4 HardwareCorrupted

    当系统检测到内存的硬件故障时,会把有问题的页面删除掉,不再使用,/proc/meminfo中的HardwareCorrupted统计了删除掉的内存页的总大小。相应的代码参见 mm/memory-failure.c: memory_failure()。

     1.5 PageTables

    Page Table用于将内存的虚拟地址翻译成物理地址,随着内存地址分配得越来越多,Page Table会增大,/proc/meminfo中的PageTables统计了Page Table所占用的内存大小。

    注:请把Page Table与Page Frame(页帧)区分开,物理内存的最小单位是page frame,每个物理页对应一个描述符(struct page),在内核的引导阶段就会分配好、保存在mem_map[]数组中,mem_map[]所占用的内存被统计在dmesg显示的reserved中,/proc/meminfo的MemTotal是不包含它们的。(在NUMA系统上可能会有多个mem_map数组,在node_data中或mem_section中)。
    而Page Table的用途是翻译虚拟地址和物理地址,它是会动态变化的,要从MemTotal中消耗内存。

    1.6 KernelStack

    每一个用户线程都会分配一个kernel stack(内核栈),内核栈虽然属于线程,但用户态的代码不能访问,只有通过系统调用(syscall)、自陷(trap)或异常(exception)进入内核态的时候才会用到,也就是说内核栈是给kernel code使用的。在x86系统上Linux的内核栈大小是固定的8K或16K(可参阅我以前的文章:内核栈溢出)。

    Kernel stack(内核栈)是常驻内存的,既不包括在LRU lists里,也不包括在进程的RSS/PSS内存里,所以我们认为它是kernel消耗的内存。统计值是/proc/meminfo的KernelStack。

    1.7 Bounce

    有些老设备只能访问低端内存,比如16M以下的内存,当应用程序发出一个I/O 请求,DMA的目的地址却是高端内存时(比如在16M以上),内核将在低端内存中分配一个临时buffer作为跳转,把位于高端内存的缓存数据复制到此处。这种额外的数据拷贝被称为“bounce buffering”,会降低I/O 性能。大量分配的bounce buffers 也会占用额外的内存。

    2. 用户进程

    /proc/meminfo统计的是系统全局的内存使用状况,单个进程的情况要看/proc/<pid>/下的smaps等等。

    2.1 Hugepages

    Hugepages在/proc/meminfo中是被独立统计的,与其它统计项不重叠,既不计入进程的RSS/PSS中,又不计入LRU Active/Inactive,也不会计入cache/buffer。如果进程使用了Hugepages,它的RSS/PSS不会增加。

    注:不要把 Transparent HugePages (THP)跟 Hugepages 搞混了,THP的统计值是/proc/meminfo中的”AnonHugePages”,在/proc/<pid>/smaps中也有单个进程的统计,这个统计值与进程的RSS/PSS是有重叠的,如果用户进程用到了THP,进程的RSS/PSS也会相应增加,这与Hugepages是不同的。

    在/proc/meminfo中与Hugepages有关的统计值如下:

    HugePages_Total 对应内核参数 vm.nr_hugepages,也可以在运行中的系统上直接修改 /proc/sys/vm/nr_hugepages,修改的结果会立即影响空闲内存 MemFree的大小,因为HugePages在内核中独立管理,只要一经定义,无论是否被使用,都不再属于free memory。在下例中我们设置256MB(128页)Hugepages,可以立即看到Memfree立即减少了262144kB(即256MB):

    使用Hugepages有三种方式:
    (详见 https://www.kernel.org/doc/Documentation/vm/hugetlbpage.txt)

    1. mount一个特殊的 hugetlbfs 文件系统,在上面创建文件,然后用mmap() 进行访问,如果要用 read() 访问也是可以的,但是 write() 不行。

    2. 通过shmget/shmat也可以使用Hugepages,调用shmget申请共享内存时要加上 SHM_HUGETLB 标志。

    3. 通过 mmap(),调用时指定MAP_HUGETLB 标志也可以使用Huagepages。

    用户程序在申请Hugepages的时候,其实是reserve了一块内存,并未真正使用,此时/proc/meminfo中的 HugePages_Rsvd 会增加,而 HugePages_Free 不会减少。

    等到用户程序真正读写Hugepages的时候,它才被消耗掉了,此时HugePages_Free会减少,HugePages_Rsvd也会减少。

    我们说过,Hugepages是独立统计的,如果进程使用了Hugepages,它的RSS/PSS不会增加。下面举例说明,一个进程通过mmap()申请并使用了Hugepages,在/proc/<pid>/smaps中可以看到如下内存段,VmFlags包含的”ht”表示Hugepages,kernelPageSize是2048kB,注意RSS/PSS都是0:

     

    2.2 AnonHugePages

    AnonHugePages统计的是Transparent HugePages (THP),THP与Hugepages不是一回事,区别很大。

    上一节说过,Hugepages在/proc/meminfo中是被独立统计的,与其它统计项不重叠,既不计入进程的RSS/PSS中,又不计入LRU Active/Inactive,也不会计入cache/buffer。如果进程使用了Hugepages,它的RSS/PSS不会增加。

    而AnonHugePages完全不同,它与/proc/meminfo的其他统计项有重叠,首先它被包含在AnonPages之中,而且在/proc/<pid>/smaps中也有单个进程的统计,与进程的RSS/PSS是有重叠的,如果用户进程用到了THP,进程的RSS/PSS也会相应增加,这与Hugepages是不同的。下例截取自/proc/<pid>/smaps中的一段:

    THP也可以用于shared memory和tmpfs,缺省是禁止的,打开的方法如下(详见 https://www.kernel.org/doc/Documentation/vm/transhuge.txt):

    • mount时加上”huge=always”等选项

    • 通过/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/shmem_enabled来控制

    因为缺省情况下shared memory和tmpfs不使用THP,所以进程之间不会共享AnonHugePages,于是就有以下等式:
    【/proc/meminfo的AnonHugePages】==【所有进程的/proc/<pid>/smaps中AnonHugePages之和】
    举例如下:


    2.3 LRU

    LRU是Kernel的页面回收算法(Page Frame Reclaiming)使用的数据结构,在解读vmstat中的Active/Inactive memory一文中有介绍。Page cache和所有用户进程的内存(kernel stack和huge pages除外)都在LRU lists上。

    LRU lists包括如下几种,在/proc/meminfo中都有对应的统计值:

    LRU_INACTIVE_ANON  –  对应 Inactive(anon)
    LRU_ACTIVE_ANON  –  对应 Active(anon)
    LRU_INACTIVE_FILE  –  对应 Inactive(file)
    LRU_ACTIVE_FILE  –  对应 Active(file)
    LRU_UNEVICTABLE  –  对应 Unevictable

    注:

    • Inactive list里的是长时间未被访问过的内存页,Active list里的是最近被访问过的内存页,LRU算法利用Inactive list和Active list可以判断哪些内存页可以被优先回收。

    • 括号中的 anon 表示匿名页(anonymous pages)。
      用户进程的内存页分为两种:file-backed pages(与文件对应的内存页),和anonymous pages(匿名页),比如进程的代码、映射的文件都是file-backed,而进程的堆、栈都是不与文件相对应的、就属于匿名页。file-backed pages在内存不足的时候可以直接写回对应的硬盘文件里,称为page-out,不需要用到交换区(swap);而anonymous pages在内存不足时就只能写到硬盘上的交换区(swap)里,称为swap-out。

    • 括号中的 file 表示 file-backed pages(与文件对应的内存页)。

    • Unevictable LRU list上是不能pageout/swapout的内存页,包括VM_LOCKED的内存页、SHM_LOCK的共享内存页(又被统计在”Mlocked”中)、和ramfs。在unevictable list出现之前,这些内存页都在Active/Inactive lists上,vmscan每次都要扫过它们,但是又不能把它们pageout/swapout,这在大内存的系统上会严重影响性能,设计unevictable list的初衷就是避免这种情况,参见:
      https://www.kernel.org/doc/Documentation/vm/unevictable-lru.txt

    LRU与/proc/meminfo中其他统计值的关系:

    • LRU中不包含HugePages_*。

    • LRU包含了 Cached 和 AnonPages。

    2.4 Shmem

    /proc/meminfo中的Shmem统计的内容包括:

    • shared memory

    • tmpfs和devtmpfs。

    注:所有tmpfs类型的文件系统占用的空间都计入共享内存,devtmpfs是/dev文件系统的类型,/dev/下所有的文件占用的空间也属于共享内存。可以用ls和du命令查看。如果文件在没有关闭的情况下被删除,空间仍然不会释放,shmem不会减小,可以用 “lsof -a +L1 /<mount_point>” 命令列出这样的文件。

    此处所讲的shared memory又包括:

    • SysV shared memory [shmget etc.]

    • POSIX shared memory [shm_open etc.]

    • shared anonymous mmap [ mmap(…MAP_ANONYMOUS|MAP_SHARED…)]

    因为shared memory在内核中都是基于tmpfs实现的,参见:
    https://www.kernel.org/doc/Documentation/filesystems/tmpfs.txt
    也就是说它们被视为基于tmpfs文件系统的内存页,既然基于文件系统,就不算匿名页,所以不被计入/proc/meminfo中的AnonPages,而是被统计进了:

    • Cached (i.e. page cache)

    • Mapped (当shmem被attached时候)

    然而它们背后并不存在真正的硬盘文件,一旦内存不足的时候,它们是需要交换区才能swap-out的,所以在LRU lists里,它们被放在:

    • Inactive(anon) 或 Active(anon)
      注:虽然它们在LRU中被放进了anon list,但是不会被计入 AnonPages。这是shared memory & tmpfs比较拧巴的一个地方,需要特别注意。

    • 或 unevictable (如果被locked的话)

    注意:
    当shmget/shm_open/mmap创建共享内存时,物理内存尚未分配,要直到真正访问时才分配。/proc/meminfo中的 Shmem 统计的是已经分配的大小,而不是创建时申请的大小。

    2.5 AnonPages

    前面提到用户进程的内存页分为两种:file-backed pages(与文件对应的内存页),和anonymous pages(匿名页)。Anonymous pages(匿名页)的数量统计在/proc/meminfo的AnonPages中。

    以下是几个事实,有助于了解Anonymous Pages:

    • 所有page cache里的页面(Cached)都是file-backed pages,不是Anonymous Pages。”Cached”与”AnoPages”之间没有重叠。
      注:shared memory 不属于 AnonPages,而是属于Cached,因为shared memory基于tmpfs,所以被视为file-backed、在page cache里,上一节解释过。

    • mmap private anonymous pages属于AnonPages(Anonymous Pages),而mmap shared anonymous pages属于Cached(file-backed pages),因为shared anonymous mmap也是基于tmpfs的,上一节解释过。

    • Anonymous Pages是与用户进程共存的,一旦进程退出,则Anonymous pages也释放,不像page cache即使文件与进程不关联了还可以缓存。

    • AnonPages统计值中包含了Transparent HugePages (THP)对应的 AnonHugePages 。参见:


     

    2.6 Mapped

    上面提到的用户进程的file-backed pages就对应着/proc/meminfo中的”Mapped”。Page cache中(“Cached”)包含了文件的缓存页,其中有些文件当前已不在使用,page cache仍然可能保留着它们的缓存页面;而另一些文件正被用户进程关联,比如shared libraries、可执行程序的文件、mmap的文件等,这些文件的缓存页就称为mapped。

    /proc/meminfo中的”Mapped”就统计了page cache(“Cached”)中所有的mapped页面。”Mapped”是”Cached”的子集。

    因为Linux系统上shared memory & tmpfs被计入page cache(“Cached”),所以被attached的shared memory、以及tmpfs上被map的文件都算做”Mapped”。

    进程所占的内存页分为anonymous pages和file-backed pages,理论上应该有:
    【所有进程的PSS之和】 == 【Mapped + AnonPages】。
    然而我实际测试的结果,虽然两者很接近,却总是无法精确相等,我猜也许是因为进程始终在变化、采集的/proc/[1-9]*/smaps以及/proc/meminfo其实不是来自同一个时间点的缘故。

    2.7 Cached

    Page Cache里包括所有file-backed pages,统计在/proc/meminfo的”Cached”中。

    • Cached是”Mapped”的超集,就是说它不仅包括mapped,也包括unmapped的页面,当一个文件不再与进程关联之后,原来在page cache中的页面并不会立即回收,仍然被计入Cached,还留在LRU中,但是 Mapped 统计值会减小。【ummaped = (Cached – Mapped)】

    • Cached包含tmpfs中的文件,POSIX/SysV shared memory,以及shared anonymous mmap。
      注:POSIX/SysV shared memory和shared anonymous mmap在内核中都是基于tmpfs实现的,参见:
      https://www.kernel.org/doc/Documentation/filesystems/tmpfs.txt

    “Cached”和”SwapCached”两个统计值是互不重叠的,源代码参见下一节。所以,Shared memory和tmpfs在不发生swap-out的时候属于”Cached”,而在swap-out/swap-in的过程中会被加进swap cache中、属于”SwapCached”,一旦进了”SwapCached”,就不再属于”Cached”了。

    2.8 SwapCached

    我们说过,匿名页(anonymous pages)要用到交换区,而shared memory和tmpfs虽然未统计在AnonPages里,但它们背后没有硬盘文件,所以也是需要交换区的。也就是说需要用到交换区的内存包括:”AnonPages”和”Shmem”,我们姑且把它们统称为匿名页好了。

    交换区可以包括一个或多个交换区设备(裸盘、逻辑卷、文件都可以充当交换区设备),每一个交换区设备都对应自己的swap cache,可以把swap cache理解为交换区设备的”page cache”:page cache对应的是一个个文件,swap cache对应的是一个个交换区设备,kernel管理swap cache与管理page cache一样,用的都是radix-tree,唯一的区别是:page cache与文件的对应关系在打开文件时就确定了,而一个匿名页只有在即将被swap-out的时候才决定它会被放到哪一个交换区设备,即匿名页与swap cache的对应关系在即将被swap-out时才确立。

    并不是每一个匿名页都在swap cache中,只有以下情形之一的匿名页才在:

    • 匿名页即将被swap-out时会先被放进swap cache,但通常只存在很短暂的时间,因为紧接着在pageout完成之后它就会从swap cache中删除,毕竟swap-out的目的就是为了腾出空闲内存;
      【注:参见mm/vmscan.c: shrink_page_list(),它调用的add_to_swap()会把swap cache页面标记成dirty,然后它调用try_to_unmap()将页面对应的page table mapping都删除,再调用pageout()回写dirty page,最后try_to_free_swap()会把该页从swap cache中删除。】

    • 曾经被swap-out现在又被swap-in的匿名页会在swap cache中,直到页面中的内容发生变化、或者原来用过的交换区空间被回收为止。
      【注:当匿名页的内容发生变化时会删除对应的swap cache,代码参见mm/swapfile.c: reuse_swap_page()。】

    /proc/meminfo中的SwapCached背后的含义是:系统中有多少匿名页曾经被swap-out、现在又被swap-in并且swap-in之后页面中的内容一直没发生变化。也就是说,如果这些匿名页需要被swap-out的话,是无需进行I/O write操作的。

    “SwapCached”不属于”Cached”,两者没有交叉。参见:

    “SwapCached”内存同时也在LRU中,还在”AnonPages”或”Shmem”中,它本身并不占用额外的内存。

    2.9 Mlocked

    “Mlocked”统计的是被mlock()系统调用锁定的内存大小。被锁定的内存因为不能pageout/swapout,会从Active/Inactive LRU list移到Unevictable LRU list上。也就是说,当”Mlocked”增加时,”Unevictable”也同步增加,而”Active”或”Inactive”同时减小;当”Mlocked”减小的时候,”Unevictable”也同步减小,而”Active”或”Inactive”同时增加。

    “Mlocked”并不是独立的内存空间,它与以下统计项重叠:LRU Unevictable,AnonPages,Shmem,Mapped等。

    2.10 Buffers

    “Buffers”表示块设备(block device)所占用的缓存页,包括:直接读写块设备、以及文件系统元数据(metadata)比如SuperBlock所使用的缓存页。它与“Cached”的区别在于,”Cached”表示普通文件所占用的缓存页。参见我的另一篇文章http://linuxperf.com/?p=32

    “Buffers”所占的内存同时也在LRU list中,被统计在Active(file)或Inactive(file)。

    注:通过阅读源代码可知,块设备的读写操作涉及的缓存被纳入了LRU,以读操作为例,do_generic_file_read()函数通过 mapping->a_ops->readpage() 调用块设备底层的函数,并调用 add_to_page_cache_lru() 把缓存页加入到LRU list中。参见:
    filemap.c: do_generic_file_read > add_to_page_cache_lru

    其它问题

    DirectMap

    /proc/meminfo中的DirectMap所统计的不是关于内存的使用,而是一个反映TLB效率的指标。TLB(Translation Lookaside Buffer)是位于CPU上的缓存,用于将内存的虚拟地址翻译成物理地址,由于TLB的大小有限,不能缓存的地址就需要访问内存里的page table来进行翻译,速度慢很多。为了尽可能地将地址放进TLB缓存,新的CPU硬件支持比4k更大的页面从而达到减少地址数量的目的, 比如2MB,4MB,甚至1GB的内存页,视不同的硬件而定。”DirectMap4k”表示映射为4kB的内存数量, “DirectMap2M”表示映射为2MB的内存数量,以此类推。所以DirectMap其实是一个反映TLB效率的指标。

    Dirty pages到底有多少?

    /proc/meminfo 中有一个Dirty统计值,但是它未能包括系统中全部的dirty pages,应该再加上另外两项:NFS_Unstable 和 Writeback,NFS_Unstable是发给NFS server但尚未写入硬盘的缓存页,Writeback是正准备回写硬盘的缓存页。即:

    系统中全部dirty pages = ( Dirty + NFS_Unstable + Writeback )

    注1:NFS_Unstable的内存被包含在Slab中,因为nfs request内存是调用kmem_cache_zalloc()申请的。

    注2:anonymous pages不属于dirty pages。
    参见mm/vmscan.c: page_check_dirty_writeback()
    “Anonymous pages are not handled by flushers and must be written from reclaim context.”

    为什么【Active(anon)+Inactive(anon)】不等于AnonPages?

    因为Shmem(即Shared memory & tmpfs) 被计入LRU Active/Inactive(anon),但未计入 AnonPages。所以一个更合理的等式是:

    【Active(anon)+Inactive(anon)】 = 【AnonPages + Shmem】

    但是这个等式在某些情况下也不一定成立,因为:

    • 如果shmem或anonymous pages被mlock的话,就不在Active(non)或Inactive(anon)里了,而是到了Unevictable里,以上等式就不平衡了;

    • 当anonymous pages准备被swap-out时,分几个步骤:先被加进swap cache,再离开AnonPages,然后离开LRU Inactive(anon),最后从swap cache中删除,这几个步骤之间会有间隔,而且有可能离开AnonPages就因某些情况而结束了,所以在某些时刻以上等式会不平衡。
      【注:参见mm/vmscan.c: shrink_page_list():
      它调用的add_to_swap()会把swap cache页面标记成dirty,然后调用try_to_unmap()将页面对应的page table mapping都删除,再调用pageout()回写dirty page,最后try_to_free_swap()把该页从swap cache中删除。】

    为什么【Active(file)+Inactive(file)】不等于Mapped?
    1. 因为LRU Active(file)和Inactive(file)中不仅包含mapped页面,还包含unmapped页面;

    2. Mapped中包含”Shmem”(即shared memory & tmpfs),这部分内存被计入了LRU Active(anon)或Inactive(anon)、而不在Active(file)和Inactive(file)中。

    为什么【Active(file)+Inactive(file)】不等于 Cached?
    1. 因为”Shmem”(即shared memory & tmpfs)包含在Cached中,而不在Active(file)和Inactive(file)中;

    2. Active(file)和Inactive(file)还包含Buffers。

    • 如果不考虑mlock的话,一个更符合逻辑的等式是:
      【Active(file) + Inactive(file) + Shmem】== 【Cached + Buffers】

    • 如果有mlock的话,等式应该如下(mlock包括file和anon两部分,/proc/meminfo中并未分开统计,下面的mlock_file只是用来表意,实际并没有这个统计值):
      【Active(file) + Inactive(file) + Shmem + mlock_file】== 【Cached + Buffers】

    注:
    测试的结果以上等式通常都成立,但内存发生交换的时候以上等式有时不平衡,我猜可能是因为有些属于Shmem的内存swap-out的过程中离开Cached进入了Swapcached,但没有立即从swap cache删除、仍算在Shmem中的缘故。

     Linux的内存都用到哪里去了?

    尽管不可能精确统计Linux系统的内存,但大体了解还是可以的。

    kernel内存的统计方式应该比较明确,即

    【Slab+ VmallocUsed + PageTables + KernelStack + HardwareCorrupted + Bounce + X】

    • 注1:VmallocUsed其实不是我们感兴趣的,因为它还包括了VM_IOREMAP等并未消耗物理内存的IO地址映射空间,我们只关心VM_ALLOC操作,(参见1.2节),所以实际上应该统计/proc/vmallocinfo中的vmalloc记录,例如(此处单位是byte):



    • 注2:kernel module的内存被包含在VmallocUsed中,见1.3节。

    • 注3:X表示直接通过alloc_pages/__get_free_page分配的内存,没有在/proc/meminfo中统计,不知道有多少,就像个黑洞。

    用户进程的内存主要有三种统计口径:
    1. 围绕LRU进行统计
      【(Active + Inactive + Unevictable) + (HugePages_Total * Hugepagesize)】

    2. 围绕Page Cache进行统计
      当SwapCached为0的时候,用户进程的内存总计如下:
      【(Cached + AnonPages + Buffers) + (HugePages_Total * Hugepagesize)】
      当SwapCached不为0的时候,以上公式不成立,因为SwapCached可能会含有Shmem,而Shmem本来被含在Cached中,一旦swap-out就从Cached转移到了SwapCached,可是我们又不能把SwapCached加进上述公式中,因为SwapCached虽然不与Cached重叠却与AnonPages有重叠,它既可能含有Shared memory又可能含有Anonymous Pages。

    3. 围绕RSS/PSS进行统计
      把/proc/[1-9]*/smaps 中的 Pss 累加起来就是所有用户进程占用的内存,但是还没有包括Page Cache中unmapped部分、以及HugePages,所以公式如下:
      ΣPss + (Cached – mapped) + Buffers + (HugePages_Total * Hugepagesize)

    所以系统内存的使用情况可以用以下公式表示:
    • MemTotal = MemFree +【Slab+ VmallocUsed + PageTables + KernelStack + HardwareCorrupted + Bounce + X】+【Active + Inactive + Unevictable + (HugePages_Total * Hugepagesize)】

    • MemTotal = MemFree +【Slab+ VmallocUsed + PageTables + KernelStack + HardwareCorrupted + Bounce + X】+【Cached + AnonPages + Buffers + (HugePages_Total * Hugepagesize)】

    • MemTotal = MemFree +【Slab+ VmallocUsed + PageTables + KernelStack + HardwareCorrupted + Bounce + X】+【ΣPss + (Cached – mapped) + Buffers + (HugePages_Total * Hugepagesize)】


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