你好,我是倪朋飞。

专栏更新至今,四大基础模块的第二个模块——内存性能篇,我们就已经学完了。很开心你还没有掉队,仍然在积极学习和实践操作,并且热情地留言与讨论。

这些留言中,我非常高兴看到,很多同学用学过的案例思路,解决了实际工作中的性能问题。我也非常感谢 espzest、大甜菜、Smile 等积极思考的同学,指出了文章中某些不当或者不严谨的地方。另外,还有我来也、JohnT3e、白华等同学,积极在留言区讨论学习和实践中的问题,也分享了宝贵的经验,在这里也非常感谢你们。

今天是性能优化的第三期。照例,我从内存模块的留言中摘出了一些典型问题,作为今天的答疑内容,集中回复。为了便于你学习理解,它们并不是严格按照文章顺序排列的。

每个问题,我都附上了留言区提问的截屏。如果你需要回顾内容原文,可以扫描每个问题右下方的二维码查看。

问题 1:内存回收与 OOM

虎虎的这个问题,实际上包括四个子问题,即,

  • 怎么理解 LRU 内存回收?
  • 回收后的内存又到哪里去了?
  • OOM 是按照虚拟内存还是实际内存来打分?
  • 怎么估计应用程序的最小内存?

其实在 Linux 内存的原理篇Swap 原理篇中我曾经讲到,一旦发现内存紧张,系统会通过三种方式回收内存。我们来复习一下,这三种方式分别是:

  • 基于 LRU(Least Recently Used)算法,回收缓存;
  • 基于 Swap 机制,回收不常访问的匿名页;
  • 基于 OOM(Out of Memory)机制,杀掉占用大量内存的进程。

前两种方式,缓存回收和 Swap 回收,实际上都是基于 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,其中:

  • active 记录活跃的内存页;
  • inactive 记录非活跃的内存页。

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。

活跃和非活跃的内存页,按照类型的不同,又分别分为文件页和匿名页,对应着缓存回收和 Swap 回收。

当然,你可以从 /proc/meminfo 中,查询它们的大小,比如:

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# grep 表示只保留包含 active 的指标(忽略大小写)

# sort 表示按照字母顺序排序

$ cat /proc/meminfo | grep -i active | sort

Active(anon):     167976 kB

Active(file):     971488 kB

Active:          1139464 kB

Inactive(anon):      720 kB

Inactive(file):  2109536 kB

Inactive:        2110256 kB

第三种方式,OOM 机制按照 oom_score 给进程排序。oom_score 越大,进程就越容易被系统杀死。

当系统发现内存不足以分配新的内存请求时,就会尝试直接内存回收。这种情况下,如果回收完文件页和匿名页后,内存够用了,当然皆大欢喜,把回收回来的内存分配给进程就可以了。但如果内存还是不足,OOM 就要登场了。

OOM 发生时,你可以在 dmesg 中看到 Out of memory 的信息,从而知道是哪些进程被 OOM 杀死了。比如,你可以执行下面的命令,查询 OOM 日志:

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$ dmesg | grep -i "Out of memory"

Out of memory: Kill process 9329 (java) score 321 or sacrifice child

当然了,如果你不希望应用程序被 OOM 杀死,可以调整进程的 oom_score_adj,减小 OOM 分值,进而降低被杀死的概率。或者,你还可以开启内存的 overcommit,允许进程申请超过物理内存的虚拟内存(这儿实际上假设的是,进程不会用光申请到的虚拟内存)。

这三种方式,我们就复习完了。接下来,我们回到开始的四个问题,相信你自己已经有了答案。

  1. LRU 算法的原理刚才已经提到了,这里不再重复。
  2. 内存回收后,会被重新放到未使用内存中。这样,新的进程就可以请求、使用它们。
  3. OOM 触发的时机基于虚拟内存。换句话说,进程在申请内存时,如果申请的虚拟内存加上服务器实际已用的内存之和,比总的物理内存还大,就会触发 OOM。
  4. 要确定一个进程或者容器的最小内存,最简单的方法就是让它运行起来,再通过 ps 或者 smap,查看它的内存使用情况。不过要注意,进程刚启动时,可能还没开始处理实际业务,一旦开始处理实际业务,就会占用更多内存。所以,要记得给内存留一定的余量。

问题 2: 文件系统与磁盘的区别

文件系统和磁盘的原理,我将在下一个模块中讲解,它们跟内存的关系也十分密切。不过,在学习 Buffer 和 Cache 的原理时,我曾提到,Buffer 用于磁盘,而 Cache 用于文件。因此,有不少同学困惑了,比如 JJ 留言中的这两个问题。

  • 读写文件最终也是读写磁盘,到底要怎么区分,是读写文件还是读写磁盘呢?
  • 读写磁盘难道可以不经过文件系统吗?

如果你也有相同的疑问,主要还是没搞清楚,磁盘和文件的区别。我在“怎么理解内存中的 Buffer 和 Cache”文章的留言区简单回复过,不过担心有同学没有看到,所以在这里重新讲一下。

磁盘是一个存储设备(确切地说是块设备),可以被划分为不同的磁盘分区。而在磁盘或者磁盘分区上,还可以再创建文件系统,并挂载到系统的某个目录中。这样,系统就可以通过这个挂载目录,来读写文件。

换句话说,磁盘是存储数据的块设备,也是文件系统的载体。所以,文件系统确实还是要通过磁盘,来保证数据的持久化存储。

你在很多地方都会看到这句话,Linux 中一切皆文件。换句话说,你可以通过相同的文件接口,来访问磁盘和文件(比如 open、read、write、close 等)。

  • 我们通常说的“文件”,其实是指普通文件。
  • 而磁盘或者分区,则是指块设备文件。

你可以执行“ls -l < 路径 >”查看它们的区别。如果不懂 ls 输出的含义,别忘了 man 一下就可以。执行 man ls 命令,以及 info‘(coreutils) ls invocation’命令,就可以查到了。

在读写普通文件时,I/O 请求会首先经过文件系统,然后由文件系统负责,来与磁盘进行交互。而在读写块设备文件时,会跳过文件系统,直接与磁盘交互,也就是所谓的“裸 I/O”。

这两种读写方式使用的缓存自然不同。文件系统管理的缓存,其实就是 Cache 的一部分。而裸磁盘的缓存,用的正是 Buffer。

更多关于文件系统、磁盘以及 I/O 的原理,你先不要着急,往后我们都会讲到。

问题 3: 如何统计所有进程的物理内存使用量

这其实是 怎么理解内存中的 Buffer 和 Cache 的课后思考题,无名老卒、Griffin、JohnT3e 等少数几个同学,都给出了一些思路。

比如,无名老卒同学的方法,是把所有进程的 RSS 全部累加:

这种方法,实际上导致不少地方会被重复计算。RSS 表示常驻内存,把进程用到的共享内存也算了进去。所以,直接累加会导致共享内存被重复计算,不能得到准确的答案。

留言中好几个同学的答案都有类似问题。你可以重新检查一下自己的方法,弄清楚每个指标的定义和原理,防止重复计算。

当然,也有同学的思路非常正确,比如 JohnT3e 提到的,这个问题的关键在于理解 PSS 的含义。

你当然可以通过 stackexchange 上的链接找到答案,不过,我还是更推荐,直接查 proc 文件系统的文档

The“proportional set size” (PSS) of a process is the count of pages it has in memory, where each page is divided by the number of processes sharing it. So if a process has 1000 pages all to itself, and 1000 shared with one other process, its PSS will be 1500.

这里我简单解释一下,每个进程的 PSS,是指把共享内存平分到各个进程后,再加上进程本身的非共享内存大小的和。

就像文档中的这个例子,一个进程的非共享内存为 1000 页,它和另一个进程的共享进程也是 1000 页,那么它的 PSS=1000/2+1000=1500 页。

这样,你就可以直接累加 PSS,不用担心共享内存重复计算的问题了。

比如,你可以运行下面的命令来计算:

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# 使用 grep 查找 Pss 指标后,再用 awk 计算累加值

$ grep Pss /proc/[1-9]*/smaps | awk '{total+=$2}; END {printf "%d kB\n", total }'

391266 kB

问题 4: CentOS 系统中如何安装 bcc-tools

很多同学留言说用的是 CentOS 系统。虽然我在文章中也给出了一个参考文档,不过 bcc-tools 工具安装起来还是有些困难。

比如白华同学留言表示,网络上的教程不太完整,步骤有些乱:

不过,白华和渡渡鸟 _linux 同学在探索实践后,留言分享了他们的经验,感谢你们的分享。

在这里,我也统一回复一下,在 CentOS 中安装 bcc-tools 的步骤。以 CentOS 7 为例,整个安装主要可以分两步。

第一步,升级内核。你可以运行下面的命令来操作:

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# 升级系统

yum update -y

 # 安装 ELRepo

rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org

rpm -Uvh https://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm

 # 安装新内核

yum remove -y kernel-headers kernel-tools kernel-tools-libs

yum --enablerepo="elrepo-kernel" install -y kernel-ml kernel-ml-devel kernel-ml-headers kernel-ml-tools kernel-ml-tools-libs kernel-ml-tools-libs-devel

 # 更新 Grub 后重启

grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg

grub2-set-default 0

reboot

 # 重启后确认内核版本已升级为 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64

uname -r

第二步,安装 bcc-tools:

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# 安装 bcc-tools

yum install -y bcc-tools

 # 配置 PATH 路径

export PATH=$PATH:/usr/share/bcc/tools

 # 验证安装成功

cachestat 

问题 5: 内存泄漏案例的优化方法

这是我在 内存泄漏了,我该如何定位和处理 中留的一个思考题。这个问题是这样的:

在内存泄漏案例的最后,我们通过增加 free() 调用,释放了函数 fibonacci() 分配的内存,修复了内存泄漏的问题。就这个案例而言,还有没有其他更好的修复方法呢?

很多同学留言写下了自己的想法,都很不错。这里,我重点表扬下郭江伟同学,他给出的方法非常好:

他的思路是不用动态内存分配的方法,而是用数组来暂存计算结果。这样就可以由系统自动管理这些栈内存,也不存在内存泄漏的问题了。

这种减少动态内存分配的思路,除了可以解决内存泄漏问题,其实也是常用的内存优化方法。比如,在需要大量内存的场景中,你就可以考虑用栈内存、内存池、HugePage 等方法,来优化内存的分配和管理。

除了这五个问题,还有一点我也想说一下。很多同学在说工具的版本问题,的确,生产环境中的 Linux 版本往往都比较低,导致很多新工具不能在生产环境中直接使用。

不过,这并不代表我们就无能为力了。毕竟,系统的原理都是大同小异的。这其实也是我一直强调的观点。

  • 在学习时,最好先用最新的系统和工具,它们可以为你提供更简单直观的结果,帮你更好的理解系统的原理。
  • 在你掌握了这些原理后,回过头来,再去理解旧版本系统中的工具和原理,你会发现,即便旧版本中的很多工具并不是那么好用,但是原理和指标是类似的,你依然可以轻松掌握它们的使用方法。

最后,欢迎继续在留言区写下你的疑问,我会持续不断地解答。我的目的不变,希望可以和你一起,把文章的知识变成你的能力,我们不仅仅在实战中演练,也要在交流中进步。