【操作系统】Operation System-第4章-连续内存分配 & 非连续内存分配

操作系统—连续内存分配 & 非连续内存分配

1. 连续内存分配

内存碎片问题

分区的动态分配

简单的内存管理方法：

• 当一个程序准许运行在内存中时，分配一个连续的区间

• 分配一个连续的内存区间给运行的程序以访问数据

分区的动态分配方式有以下三种 :

1. 第一适配：在内存中找到第一个比需求大的空闲块，分配给应用程序
2. 最佳适配：在内存中找到最小、最适合的空闲块，分配给应用程序
3. 最差适配：在内存中找到最大的空闲块，分配给应用程序

最先匹配（First Fit Allocation）策略

原理 & 实现

• 按地址顺序排序的空闲块列表
• 分配需要寻找一个合适的分区
• 重分配需要检查 是否自由分区可以合并于相邻的空闲分区（若有）

优点

• 简单
• 易于产生更大空闲块，在高地址空间有大块的空闲分区

缺点

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• 外部碎片
• 不确定性
• 分配大块时较慢

最佳匹配（Best Fit Allocation）策略

为了避免分割大空闲块，为了最小化外部碎片产生的尺寸。

原理 & 实现

• 按尺寸排序的空闲块列表
• 分配需要寻找一个合适的分区
• 释放时，查找并且合并临近的空闲分区（如果找到）

优点

• 大部分分配的尺寸较小时，效果很好
• 可避免大的空闲分区被拆分
• 可减小外部碎片的大小
• 相对简单

缺点

• 外部碎片
• 释放分区较慢
• 容易产生很多无用的微小碎片

最差匹配（Worst Fit Allocation）策略

为了避免有太多微小的碎片。

原理 & 实现

• 按尺寸排序的空闲块列表
• 分配很快（获得最大的分区）
• 释放时，检查是否可与临近的空闲分区合并，进行可能的合并，并调整空闲分区列表顺序

优点

• 中等大小的分配较多时，效果最好
• 避免出现太多的小碎片

缺点

• 外部碎片
• 释放分区较慢
• 容易破坏大的空闲分区，因此后续难以分配大的分区

分配方式的区别

分配方式	第一适配分配	最优适配分配	最差适配分配
原理 & 实现	1. 按地址排序的空闲块列表 2. 分配需要寻找一个合适的分区 3. 重分配需要检查是否可以合并相邻空闲分区	1. 按尺寸排序的空闲块列表 2. 分配需要寻找一个合适的分区 3. 重分配需要检查是否可以合并相邻空闲分区	1. 按尺寸排序的空闲块列表 2. 分配差距最大的分区 3. 重分配需要检查是否可以合并相邻空闲分区
优势	简单 / 易于产生更大空闲块	比较简单 / 大部分分配是小尺寸时高效	分配很快 / 大部分分配是中尺寸时高效
劣势	产生外部碎片 / 不确定性	产生外部碎片 / 重分配慢 / 产生很多没用的微小碎片	产生外部碎片 / 重分配慢 / 易于破碎大的空闲块以致大分区无法被分配

三种分配方式并无优劣之分，因为我们无法判断内存请求的大小。

碎片整理

可以看到的是，三种分区动态分配的方式都会产生外部碎片，因此我们可以对碎片进行一定的整理来解决碎片问题。

压缩式碎片整理

紧凑（compaction）

• 重置程序以合并孔洞（碎片）

• 要求所有程序是 动态可重置的

• 问题 :

  ➢ 何时重置？（在程序处于等待状态时才可以重置）

  ➢ 开销（内存拷贝：重定位）

交换式碎片整理

分区对换（Swapping in/out）

• 运行程序需要更多的内存时，抢占等待的程序并回收它们的内存，以增大可用内存空间

• 问题 :

  ➢ 哪些程序应该被回收？

伙伴系统（Bubby System）

伙伴系统比较好的折中了分配和回收过程当中 合并和分配块位置的 碎片问题。

伙伴系统的实现

伙伴系统中的内存分配

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目前在我们用到的Linux、 Unix都有 Buddy System 的实现，它是用来做内核里的存储分配。

既然选择了连续，就避免不了产生碎片。

2. 非连续内存分配

连续内存分配的缺点

• 分配给一个程序的物理内存是连续的
• 内存利用率较低
• 有外碎片 / 内碎片的问题

能否通过新的一些手段来改善这些情况？=> 非连续内存分配。

非连续内存分配的优点

• 一个程序的物理地址空间是非连续的

• 更好的内存利用和管理

• 允许共享代码与数据（共享库等…）

• 支持动态加载和动态链接

非连续内存分配的缺点

建立虚拟地址和物理地址的转换难度大

• 软件方案（开销相当大）

• 硬件方案（采用硬件辅助机制）

  ➢ 分段（Segmentation）

  ➢ 分页（Paging）

分段（Segmentation）

• 程序的分段地址空间
• 分段寻址方案

• 段： 计算机程序是由各个段组成的：

  ➢ 在代码执行方面会看到有主程序、子程序，还有共享的一些库 形成代码不同的分段

  ➢ 数据方面：栈段、堆段 还有一些共享的数据段

  ➢ 不同的段之间有不同的属性

• 分段： 更好的分离和共享

程序的分段地址空间如下图所示 :

把左边运行程序的逻辑地址空间看成一个连续一维的线性数组，通过段机制的映射关系把不同的内存块（如：代码、数据、堆、栈）分别映射到不同的内存中的段，可以看到映射到物理地址空间后位置不一样，变得不连续了。

分段寻址方案

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段表 在寻址之前操作系统就会建立好，之后段机制就可以正常工作了。

分页（Paging）

• 分页地址空间
• 页寻址方案

页式存储管理

页帧（帧、物理页面，Frame，Page Frame）

• 把物理地址空间划分为大小相同的基本分配单位（帧）
• 大小是2的幂，e.g.，512 / 4096 / 8192

页面（页、逻辑页面，Page）

• 把逻辑地址空间也划分为相同大小的基本分配单位（页）
• 大小是2的幂，e.g.，512 / 4096 / 8192
• 帧和页的大小必须是相同的

页面到页帧（pages to frames → 建立方案）

• 转换逻辑地址为物理地址
• 页表
• MMU / TLB

帧（Frame）

• frame-number：帧号
• off-set：帧内偏移

例子 : $16-bit$ 地址空间, $9-bit(512byte)$ 大小的页帧 物理地址 = $(3,6)$ 物理地址 = $2^9\ast 3+6=1542$

分页和分段的最大区别 : 这里的 S 是一个固定的数，而分段中的长度限制不定

页（Page）

• page-number：页号（跟帧号可能不同）
• off-set：页内偏移（跟帧内偏移一样）

页寻址机制

页式存储中的地址映射

一般情况逻辑地址空间要大于物理地址空间。

映射到物理地址空间 存放是不连续的，带来的好处是有助于减少碎片的产生。

页表（Page Table）

页表结构

其实就是一个大数组，它的索引 $index$ 指的是 $page-number$（页号），索引对应的内容是 $frame-number$（帧号），得到帧号后再叠加上 $off-set$ 得到物理地址。

还有一些内容：$bit$，比如 $residentbit$ 表示这个页表项是否合法（对应在物理地址中是否存在），$0$ 代表不合法，$1$ 代表合法。

地址转换的实例

分页机制的性能问题

空间代价、时间开销

• 访问一个内存单元需要2次内存访问

  ➢ 一次用于获取页表项

  ➢ 一次用于访问数据

• 页表可能非常大

  ➢ 64位机器如果每页1024字节，那么一个页表的大小会是多少？（$2^{64}/2^{10}=2^{54}$ 放不下）

  ➢ 每一个运行的程序都需要有一个页表

• 如何处理？

  ➢ 缓存（Caching）

  ➢ 间接（Indirection）访问

快表TLB：解决时间问题

快表（Translation Look-aside Buffer，TLB）

Translation Look-aside Buffer（TLB）是一个缓冲区，CPU中的MMU（内存管理单元）都有一个 快表 TLB 的特殊区域。

TLB表项本身是由一种快速查询的存储器：相关存储器 实现的，它的速度很快，可以并发的进行查找，但容量是有限的；可以将经常访问的页表项存放在这里，提升访问速度；

当CPU得到一个逻辑地址的时候，首先会去TLB中查，如果查到这个key => p 则直接返回对应的value => f；没查到再去页表中查。

二级 / 多级页表：解决空间问题

时间换空间

二级页表

• 将页号分为两个部分，页表分为两个，一级页号对应一级页表，二级页号对应二级页表。
• 一级页号查表获得在二级页表的起始地址，地址加上二级页号的，在二级页表中获得帧号
• 节约了一定的空间，在一级页表中如果 $residentbit=0$，可以使得在二级页表中不存储相关 $index$，而只有一张页表的话，这一些 $index$ 都需要保留。

多级页表

反向页表（inverted page table）

有没有一种方法使得页表大小与 逻辑地址大小 没有那么大的关系，尽量与 物理地址大小 建立对应关系？——反向页表

基于页寄存器（Page Registers）的方案

存储（帧号，页号）使得表大小与物理内存大小相关，而与逻辑内存关联减小。

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那就需要下面的方案来实现：

基于关联内存（associative memory）的方案

就是在上方TLB中提到的相关存储器，并行查找，效率很快。

设计成本太大，硬件逻辑复杂，容量不大，需要放置在CPU中。

基于哈希（hash）查找的方案

• 在哈希函数的基础上再加一个参数 $PID$，标记当前运行程序的编号，根据 $h(PID,p)$ 作为 $input$ 来设计出一个比较简洁的哈希函数，算出它对应的 $frame-number$。
• 这种方式可以有效缓解映射的开销，需要硬件帮助，但会出现哈希冲突，用上面的 $PID$ 解决。

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这种方式还是需要把反向页表放到内存中，做哈希计算时也需要到内存中取值，内存的开销还是很大，所以还需要有一个类似TLB的机制缓存起来，降低访问的时间。

目前来说，这种机制只在高端CPU中存在，好处：

• 容量可以做的很小，只和物理空间关联
• 对于之前的结构，每一个运行程序都需要有一个 $pagetable$，但对于这种反向结构，整个系统只需要一个，因为它用的是物理内存的帧号作为 $index$ 而建的表，而这个表与我们有多少个进程无关，所以它占的空间节省很多；但它是有代价的，它需要以一种很高速的哈希计算、硬件处理机制、高校函数以及解决冲突的机制才可以使访问的效率得到保障。
• 这种机制 有硬件、相应的操作系统软件配合 可以在空间和时间上取得比较好的结果。

段页式存储管理的需求

• 段式存储在内存保护方面有优势，页式存储在内存利用和优化转移到后备存储方面有优势。
• 段式存储、页式存储能否结合？

段页式存储管理

段页式存储管理中的内存共享

整理自 【清华大学】 操作系统