1.表现现象

在Linux系统中,我们经常用free命令来查看系统内存的使用状态。在一个 CoreOS 的系统上,free命令的显示内容大概是这样一个状态:

core@localhost ~ $ free
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:        8145320      391200     333888      204616      7420232     311660
Swap:             0           0           0

这里的默认显示单位是kb,我们可以通过添加-h参数,来让free 命令显示的更为友好一些。

core@localhost ~ $ free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:          7.8Gi       381Mi       0.3Gi       199Mi       7.4Gi       0.3Gi
Swap:            0B          0B          0B

新版linux相对来说已经好很多了,在老版的时候,是没有available字段的。

所以放当时来说,大家可能会有下面几种反应:

  1. 对于不太了解linux系统的人来说,看到 free 之后,会觉得内存用了好多,我都没跑什么程序,内存就用完了!Linux好占内存!
  2. 稍微了解linux,并在百度搜索过相关知识的人也许会说,嗯,看起来free是没有多少了,但是真实内存才用了 400Mi 不到,还有很多剩余内存可用。buff/cache 占用比较多,说明系统中有进程曾经读写过文件,但是不要紧,这部分内存在系统内存吃紧的时候会释放出来的。

但是,上面两种说法都有些片面了,都不是很正确。接下来让我们重新来认识一下buffcache

2.什么是 buff/cache?

Linux 2.4的内存管理中,buffer指Linux内存的:Buffer cachecache指Linux内存中的:Page cache。一般呢,是这么解释两者的。

  • A buffer is someting that has yet to be ‘written’ to disk.
  • A cache is someting that has been ‘read’ from the disk and stored for later use.

翻译过来就是说:

  1. buffer(buff) 是用来缓存尚未“写入”磁盘的内容。
  2. cache 是用来缓存从磁盘“读取”出来的东西。

所以 buffer 被用来当成对io设备写的缓存。而 cache 被用来当作对io设备的读缓存。这里的io设备,主要指的是块设备文件和文件系统上的普通文件。

但是在 Linux 2.6 以后,它们的意义不一样了。

Linux 2.6之后Linux将他们统一合并到了Page cache作为文件层的缓存。而buffer则被用作block层的缓存。
block层的缓存是什么意思呢,你可以认为一个buffer是一个physical disk block在内存的代表,用来将内存中的pages映射为disk blocks,这部分被使用的内存被叫做buffer

buffer里面的pages,指的是Page cache中的pages,所以,buffer也可以被认为Page cache的一部分。

或者简单来说,buffer负责裸设备相关的缓存,cache负责文件系统的缓存。

Buffer 的具体职责

在当前的系统实现里,buffer主要是设计用来在系统对块设备进行读写时作为缓存来使用。这意味着对块的操作会使用buffer进行缓存,比如我们在格式化文件系统的时候。

但是一般情况下两个缓存系统是一起配合使用的,比如当我们对一个文件进行写操作的时候,cache的内容会被改变,而buffer则用来将cachepage标记为不同的缓冲区,并记录是哪一个缓冲区被修改了。

这样,内核在后续执行脏数据的回写(writeback)时,就不用将整个page写回,而只需要写回修改的部分即可。

Cache 的具体职责

cache主要用来作为文件系统上的文件数据的缓存来用,当进程对文件有read/write操作的时候。包括将文件映射到内存的系统调用mmap,就会用到cache

因为cache被作为文件类型的缓存来用,所以事实上也负责了大部分的块设备文件的缓存工作。

3.怎么回收 buff/cache?

Linux内核会在内存将要耗尽的时候,自动触发内存回收的工作,以便释放出内存给急需内存的进程使用。

但是这种回收的工作也并不是没有成本。

理解cache是干什么的就知道,cache中存在着一部分write操作的数据。所以必须保证cache中的数据跟对应文件中的数据一致,才能对cache进行释放。

于是伴随着cache清除的行为的,一般都是系统IO飙高。这是因为内核要将cache中缓存的write数据进行回写。

我们可以使用下面这个文件来人工触发缓存清除的操作,Linux 提供了三种清空方式:

  1. echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches # 仅清除页面缓存
  2. echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches # 清除目录项和inode
  3. echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches # 清除页面缓存、目录项以及inode

但是这种放时只能在执行的当时起作用,过一段时间之后又会发现内存被占满,怎么办呢?

实际上内核提供了vm.vfs_cache_pressure参数用来控制缓冲区的回收频率,我们可以调整它。

这个参数是用来控制内核回收VFS缓存的频率。修改这个值会提高或者降低回收VFS缓存的频率。值可以设置为0-200中的任意值。越大回收频率越快,可以把vm.vfs_cache_pressure赋值为200来获得最快的回收频率。这个值默认值一般为100

另外也可以使用slabtop分析内存使用情况。一般情况下,dentry*_inode_cache值越高回收的效果越好。

为什么是dentry*_inode_cache呢,这是因为当读写文件时内核会为该文件对象建立一个dentry,并将其缓存起来,方便下一次读写时直接从内存中取出提高效率。至于*_inode_cache我就不是很清楚了,只知道是为了加快对索引节点的索引,如果有清楚的可以告诉我一下。

4.测试一下

  1. 首先,我们先看一下目前的内存使用量

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    core@localhost ~ $ free -h
    total used free shared buff/cache available
    Mem: 7.8Gi 383Mi 7.1Gi 199Mi 291Mi 7.0Gi
    Swap: 0B 0B 0B
  2. 生成一个文件测试一下

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    core@localhost ~ $ dd if=/dev/zero of=testfile bs=1M count=1000
    1000+0 records in
    1000+0 records out
    1048576000 bytes (1.0 GB, 1000 MiB) copied, 1.39192 s, 753 MB/s
  3. 检查一下内存的使用情况,是否和上面介绍的一样

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    core@localhost ~ $ free -h
    total used free shared buff/cache available
    Mem: 7.8Gi 383Mi 6.1Gi 199Mi 1.3Gi 7.0Gi
    Swap: 0B 0B 0B
  4. 手动执行一下释放,看能否将内存释放出来

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    core@localhost ~ $ echo 1 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches
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  5. 检查一下内存是否被释放掉

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    core@localhost ~ $ free -h
    total used free shared buff/cache available
    Mem: 7.8Gi 383Mi 7.1Gi 199Mi 291Mi 7.0Gi
    Swap: 0B 0B 0B
  6. 继续测试一下读取文件

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    core@localhost ~ $ time -p cat testfile > /dev/null
    real 0.39
    user 0.00
    sys 0.27
  7. 可以看到用时 0.39s,我们看下内存使用

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    core@localhost ~ $ free -h
    total used free shared buff/cache available
    Mem: 7.8Gi 382Mi 6.1Gi 199Mi 1.3Gi 7.0Gi
    Swap: 0B 0B 0B
  8. 然后我们再次执行一下读取文件

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    core@localhost ~ $ time -p cat testfile > /dev/null
    real 0.17
    user 0.00
    sys 0.17
  9. 可以看到用时缩短到了 0.17s,这里需要说明一下的时由于我这边是固态硬盘,所以差距没这么大,如果是机械硬盘的话差距会进一步扩大。毕竟内存缓存肯定是更快的!

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