十九、Linux性能优化实战学习笔记- 为什么系统的Swap变高了?

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简介: 十九、Linux性能优化实战学习笔记- 为什么系统的Swap变高了?

一、什么是文件页?什么是脏页?什么是匿名页?

1、缓存和缓冲区,就属于可回收内存。它们在内存管理中,通常被叫做文件页(File-backed Page),


此外除了缓存和缓冲区,通过内存映射获取的文件映射页,也是一种常见的文件页。它也可以被释放掉,下次再访问的时候,从文件重新读取。


2、大部分文件页,都可以直接回收,以后有需要时,再从磁盘重新读取就可以了。而那些被应用程序修改过,并且暂时还没写入磁盘的数据(也就是脏页),就得先写入磁盘,然后才能进行内存释放


脏页的写入磁盘的方式:

  • 系统调用 fsync ,把脏页同步到磁盘中
  • 也可以交给系统,由内核线程 pdflush 负责这些脏页的刷新


3、应用程序动态分配的堆内存称为匿名页(Anonymous Page)

堆内存很可能还要再次被访问,当然不能直接回收了。非常正确,这些内存自然不能直接释放。


但是,如果这些内存在分配后很少被访问,似乎也是一种资源浪费。是不是可以把它们暂时先存在磁盘里,释放内存给其他更需要的进程?这就是Linux 的 Swap 机制。Swap 把这些不常访问的内存先写到磁盘中,然后释放这些内存,给其他更需要的进程使用。再次访问这些内存时,重新从磁盘读入内存就可以了。

ffa4f20b37ab43b48e53e9cc00e3cc7f.png

二、linux swap原理

Swap 把这些不常访问的内存先写到磁盘中,然后释放这些内存,给其他更需要的进程使用。再次访问这些内存时,重新从磁盘读入内存就可以了。


换出

把进程暂时不用的内存数据(经过上文分析主要是堆内存)存储到磁盘中,并释放这些数据占用的内存

换入

在进程再次访问这些内存的时候,把它们从磁盘读到内存中来。


给人的感觉是Swap 其实是把系统的可用内存变大了。这样,即使服务器的内存不足,也可以运行大内存的应用程序。其实在现在内存比较廉价的年代,对于追求高性能的业务完全可以关闭swap,因为内存和硬盘的速度在目前还存在瓶颈。


典型场景:

  1. 即使内存不足时,有些应用程序也并不想被 OOM 杀死,而是希望能缓一段时间,等待人工介入,或者等系统自动释放其他进程的内存,再分配给它。
  2. 我们常见的笔记本电脑的休眠和快速开机的功能,也基于 Swap 。休眠时,把系统的内存存入磁盘,这样等到再次开机时,只要从磁盘中加载内存就可以。这样就省去了很多应用程序的初始化过程,加快了开机速度

三、内存回收的时机

1、直接内存回收

有新的大块内存分配请求,但是剩余内存不足。这个时候系统就需要回收一部分内存(比如前面提到的缓存),进而尽可能地满足新内存请求。这个过程通常被称为直接内存回收

2、kswapd0内核线程

除了直接内存回收,还有一个专门的内核线程用来定期回收内存,也就是kswapd0。


为了衡量内存的使用情况,kswapd0 定义了三个内存阈值(watermark,也称为水位)


  • 页最小阈值(pages_min)
  • 页低阈值(pages_low)
  • 页高阈值(pages_high)

剩余内存,则使用 pages_free 表。

20200815172656594.png

kswapd0 定期扫描内存的使用情况,并根据剩余内存落在这三个阈值的空间位置,进行内存的回收操作


  • 剩余内存小于页最小阈值,说明进程可用内存都耗尽了,只有内核才可以分配内存
  • 剩余内存落在页最小阈值和页低阈值中间,说明内存压力比较大,剩余内存不多了。这时 kswapd0 会执行内存回收,直到剩余内存大于高阈值为止。
  • 剩余内存落在页低阈值和页高阈值中间,说明内存有一定压力,但还可以满足新内存请求
  • 剩余内存大于页高阈值,说明剩余内存比较多,没有内存压力。


一旦剩余内存小于页低阈值,就会触发内存的回收。这个页低阈值,其实可以通过内核选项 /proc/sys/vm/min_free_kbytes 来间接设置。min_free_kbytes 设置了页最小阈值,而其他两个阈值,都是根据页最小阈值计算生成的,计算方法如下

pages_low = pages_min*5/4
pages_high = pages_min*3/2

实际例子

Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: active_anon:39359325 inactive_anon:1009594 isolated_anon:0
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: active_file:405 inactive_file:681 isolated_file:256
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: unevictable:0 dirty:597 writeback:186 unstable:0
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: free:178946 slab_reclaimable:22006 slab_unreclaimable:73753
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: mapped:673 shmem:125 pagetables:192454 bounce:0
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: Node 0 DMA free:15748kB min:4kB low:4kB high:4kB active_anon:0kB inactive_anon:0kB active_file:0kB inactive_file:0kB unevictable:0kB isolated(anon):0kB isolated(file):0kB present:15364kB mlocked:0kB dirty:0kB writeback:0kB mapped:0kB shmem:0kB slab_reclaimable:0kB slab_unreclaimable:0kB kernel_stack:0kB pagetables:0kB unstable:0kB bounce:0kB writeback_tmp:0kB pages_scanned:0 all_unreclaimable? yes
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: lowmem_reserve[]: 0 1846 161426 161426
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: Node 0 DMA32 free:628044kB min:772kB low:964kB high:1156kB active_anon:0kB inactive_anon:0kB active_file:0kB inactive_file:0kB unevictable:0kB isolated(anon):0kB isolated(file):0kB present:1891036kB mlocked:0kB dirty:0kB writeback:0kB mapped:0kB shmem:0kB slab_reclaimable:0kB slab_unreclaimable:0kB kernel_stack:0kB pagetables:0kB unstable:0kB bounce:0kB writeback_tmp:0kB pages_scanned:0 all_unreclaimable? yes
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: lowmem_reserve[]: 0 0 159580 159580
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: Node 0 Normal free:71992kB min:66804kB low:83504kB high:100204kB active_anon:157437300kB inactive_anon:4038376kB active_file:1620kB inactive_file:2724kB unevictable:0kB isolated(anon):0kB isolated(file):1024kB present:163409920kB mlocked:0kB dirty:2388kB writeback:744kB mapped:2692kB shmem:500kB slab_reclaimable:88024kB slab_unreclaimable:295012kB kernel_stack:417520kB pagetables:769816kB unstable:0kB bounce:0kB writeback_tmp:0kB pages_scanned:0 all_unreclaimable? no
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: lowmem_reserve[]: 0 0 0 0
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: Node 0 DMA: 3*4kB 3*8kB 2*16kB 0*32kB 1*64kB 0*128kB 1*256kB 0*512kB 1*1024kB 1*2048kB 3*4096kB = 15748kB
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: Node 0 DMA32: 13*4kB 9*8kB 9*16kB 10*32kB 10*64kB 9*128kB 8*256kB 12*512kB 9*1024kB 9*2048kB 144*4096kB = 628044kB
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: Node 0 Normal: 16140*4kB 402*8kB 101*16kB 14*32kB 0*64kB 0*128kB 0*256kB 0*512kB 0*1024kB 0*2048kB 0*4096kB = 69840kB
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: 219664 total pagecache pages
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: 217654 pages in swap cache
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: Swap cache stats: add 13183139, delete 12965485, find 30830711/31297955
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: Free swap  = 0kB
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: Total swap = 33554428kB
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: 41943039 pages RAM
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: 663720 pages reserved
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: 87322 pages shared
Jan  6 06:18:31 ETLHOST100 kernel: 40998020 pages non-shared

四、内存回收的方式

一旦发现内存紧张,系统会通过三种方式回收内存。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:

  1. active 记录活跃的内存页;
  2. 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。

# 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。


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

dmesg | grep -i "Out of memory"

OOM什么时候会发生?

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


因此不能单纯的看cache和 buffer还有很多,实际可回收的有多少呢?回收的能赶得上请求分配吗?

四、NUMA 与 Swap关系

很多情况下,你明明发现了 Swap 升高,可是在分析系统的内存使用时,却很可能发现,系统剩余内存还多着呢。为什么剩余内存很多的情况下,也会发生 Swap 呢?这正是处理器的 NUMA (Non-UniformMemory Access)架构导致的。


在 NUMA 架构下,多个处理器被划分到不同 Node 上,且每个 Node 都拥有自己的本地内存空间。而同一个 Node 内部的内存空间,实际上又可以进一步分为不同的内存域(Zone),比如直接内存访问区(DMA)、普通内存区(NORMAL)、伪内存区(MOVABLE)等,

如下图所示

2020081517374726.png

先不用特别关注这些内存域的具体含义,我们只要会查看阈值的配置,以及缓存、匿名页的实际使用情况就够了

既然 NUMA 架构下的每个 Node 都有自己的本地内存空间,那么,在分析内存的使用时,我们也应该针对每个 Node 单独分析。


你可以通过 numactl 命令,来查看处理器在 Node 的分布情况,以及每个 Node 的内存使用情况

 tune]$ numactl --hardware
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
node 0 size: 163710 MB
node 0 free: 654 MB
node 1 cpus: 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
node 1 size: 163840 MB
node 1 free: 11017 MB
node distances:
node   0   1 
  0:  10  21 
  1:  21  10 

这个界面显示,我的系统中有两个 Node


编号为 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35的24个CPU, 都位于 Node 0 上。


编号为12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 的24个CPU, 都位于 Node1 上。


另外,Node 0 的内存大小为 163710 MB,剩余内存为 654MB

         Node 1 的内存大小为 163840 MB,剩余内存为 11017MB


了解了 NUNA 的架构和 NUMA 内存的查看方法后,你可能就要问了这跟 Swap 有什么关系呢?


前面提到的三个内存阈值(页最小阈值、页低阈值和页高阈值),都可以通过内存域在 proc 文件系统中的接口 /proc/zoneinfo 来查看

tune]$ cat /proc/zoneinfo|more
Node 0, zone      DMA
  pages free     3936
        min      0
        low      0
        high     0
        scanned  0
        spanned  4095
        present  3841
    nr_free_pages 3936
    nr_inactive_anon 0
    nr_active_anon 0
    nr_inactive_file 0
    nr_active_file 0
    nr_unevictable 0
    nr_mlock     0
    nr_anon_pages 0
    nr_mapped    0
    nr_file_pages 0
    nr_dirty     0
    nr_writeback 0
    nr_slab_reclaimable 0
    nr_slab_unreclaimable 0
    nr_page_table_pages 0
    nr_kernel_stack 0
    nr_unstable  0
    nr_bounce    0
    nr_vmscan_write 0
    nr_writeback_temp 0
    nr_isolated_anon 0
    nr_isolated_file 0
    nr_shmem     0
    numa_hit     0
    numa_miss    0
    numa_foreign 0
    numa_interleave 0
    numa_local   0
    numa_other   0
    nr_anon_transparent_hugepages 0
        protection: (0, 1846, 161426, 161426)
  pagesets
    cpu: 0
              count: 0
              high:  0
              batch: 1
  vm stats threshold: 12
    cpu: 1
              count: 0
              high:  0
              batch: 1
  vm stats threshold: 12
    cpu: 2
              count: 0
              high:  0
              batch: 1
  vm stats threshold: 12
    cpu: 3
              count: 0
              high:  0
              batch: 1
  vm stats threshold: 12
......

pages 处的 min、low、high,就是上面提到的三个内存阈值,而 free 是剩余内存页数,它跟后面的 nr_free_pages 相同。

nr_zone_active_anon 和 nr_zone_inactive_anon,分别是活跃和非活跃的匿名页数。

nr_zone_active_file 和 nr_zone_inactive_file,分别是活跃和非活跃的文件页数


剩余内存远大于页高阈值,所以此时的 kswapd0 不会回收内存。


某个 Node 内存不足时,系统可以从其他 Node 寻找空闲内存,也可以从本地内存中回收内存。具体选哪种模式,你可以通过 /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode来调整


  • 默认的 0 ,表示既可以从其他 Node 寻找空闲内存,也可以从本地回收内存。
  • 1、2、4 都表示只回收本地内存
  • 2 表示可以回写脏数据回收内存4 表示可以用Swap 方式回收内存

五、swappiness

  1. 对文件页的回收,当然就是直接回收缓存,或者把脏页写回磁盘后再回收。
  2. 对匿名页的回收,其实就是通过 Swap 机制,把它们写入磁盘后再释放内存

既然有两种不同的内存回收机制,那么在实际回收内存时,到底该先回收哪一种呢?


Linux 提供了一个 /proc/sys/vm/swappiness选项,用来调整使用 Swap 的积极程度。


swappiness 的范围是 0-100,数值越大,越积极使用 Swap,也就是更倾向于回收匿名页;数值越小,越消极使用 Swap,也就是更倾向于回收文件页

swappiness 的范围是 0-100,不过要注意,这并不是内存的百分比,而是调整Swap 积极程度的权重,即使你把它设置成 0,当剩余内存 + 文件页小于页高阈值时,还是会发生 Swap。



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