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如何理解和分析Linux占用大量內存

2016-12-03 01:07:07 9440

在Windows下資源管理器查看內存使用的情況,如果使用率達到80%以上,再運行大程序就能感覺到系統不流暢了?因為在內存緊缺的情況下使用交換分區,頻?地從磁盤上換入換出頁會極大地影響系統的性能。而當我們使用free命令查看Linux系統內存使用情況時,會 發現內存使用一直處于較高的水平,即使此時系統并沒有運行多少軟件。這正是Windows和Linux在內存管理上的區別,乍一看,Linux系統吃掉我們的內存(Linux ate my ram),但其實這也正是其內存管理的特點。

blob.png

free命令介紹

下面為使用free命令查看我?實驗室文件服務器內存得到的結果,-m選項表示使用MB為單位:

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輸出的第二行表示系統內存的使用情況:

 Mem: total(總量)= 3920MB,

 used(已使用)= 1938MB,

 free(空閑)= 1982MB,

 shared(共享內存)= 0MB,

 buffers = 497MB,

 cached = 1235MB

:前面四項都比較好理解,buffer 和 cache找不到合適的詞來翻譯,它們的區別在于:

 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用于存放要輸出到磁盤的數據,而cache是從磁盤讀出存放到內存中待今后使用的數據。它們的引入均是為了提供IO的性能。

輸出的第三行表示在第二行的基礎上-/+ 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 

輸出的第三行表示交換分區使用的情況: 

Swap:total(總量)= 4095MB

used(使用)= 0MB 

free(空閑)= 4095MB

由于系統當前內存還比較充足,并未使用到交換分區。 

上面輸出的結果比較難理解的可能是第三行,為什么要向用戶展示這行數據呢?內存使用量減去系統buffer/cached的內存??何意呢?系統空閑內存加上buffer/cached的內存又表示何意?

內存的分類

我們把內存分為三類,從用戶和操作系統的角度對其使用情況有不同的稱呼:

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上表中something代表的正是free命令中”buffers/cached”的內存,由于這塊內存從操作系統的角度確實?使用,但如果用戶要使用,這塊內存是可以很快被回收被用戶程序使用,因此從用戶角度這塊內存應劃為空閑狀態。

再次回到free命令輸出的結果,第三行輸出的結果應該就能理解了,這行的數字表示從用戶角度看系統內存的使用情況。因此,如果你用top或者free命令查看系統的內存還剩多少,其實你應該將空閑內存加上buffer/cached的內存,那才是實際系統空閑的內存。

buffers/cached好處

Linux

內存管理做了?多精心的設計,除了對dentry進行緩存(用于VFS,加速文件路徑名到inode的轉換),還采取了兩種主要Cache方式:Buffer Cache和Page Cache,目的就是為了提升磁盤IO的性能。從低速的塊設備上讀取數據會暫時保存在內存中,即使數據在當時已經不再需要了,但在應用程序下一次訪問該數據時,它可以從內存中直接讀取,從而繞開低速的塊設備,從而提高系統的整體性能。

而Linux會充分利用這些空閑的內存,設計思想是內存空閑還不如拿來多緩存一些數據,等下次程序再次訪問這些數據速度就快了,而如果程序要使用內存而系統中內存又不足時,這時不是使用交換分區,而是快速回收部分緩存,將它們留給用戶程序使用。

因此,可以看出,buffers/cached真是百益而無一害,真正的壞處可能讓用戶產生一種錯覺——Linux耗內存!其實不然,Linux并沒有吃掉你的內存,只要還未使用到交換分區,你的內存所剩無幾時,你應該感到慶幸,因為Linux緩存了大量的數據,也許下一次你就從中受益!

實驗證明

下面通過實驗來驗證上面的結論:

我們先后讀入一個大文件,比較兩次讀入的實踐:

1.首先生成一個1G的大文件

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2.清空緩存

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3.讀入這個文件,測試消耗的時間

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4.再次讀入該文件,測試消耗的時間

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從上面看出,第一次讀這個1G的文件大約耗時18s,而第二次再次讀的時候,只耗時0.3s,足足提升60倍!

[文章分享自:運維派]

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