Linux是从什么时候开始支持线程的.

几天前和同事吃饭,谈论到一个问题:linux从什么时候开始支持线程。他说linux中的线程出现的很晚,直到2.2.x才有。

我觉得不对啊,怎么会那么晚。然后它用手机搜索了一下,linux对POSIX线程库的支持确实很晚,直到2.6.x才有。

但我觉得POSIX线程库只不过是用户空间用来创建线程的接口,并不能证明那么晚linux才支持线程。

后来用PC的时候搜索了一下,在The Linux Document Project的官方网站找到了答案:

http://www.tldp.org/FAQ/Threads-FAQ/Support.html

Does Linux support threads?

Yes. As of 1.3.56, Linux has supported kernel-space multithreading. There also have been user-space thread libraries around as early as 1.0.9. There is on-going effort to refine and make the kernel more reentrant. With the introduction of 2.1.x, the memory space is being revised so that the kernel can access the user memory more quickly.

问: Linux支持线程吗?

答: 是的,自从1.3.56开始,Linux就开始支持内核空间中的多线程了。早到1.0.9,就已经有了用户空间的线程库。

/////

这里有个比较混淆的概念:内核线程, 内核态支持多线程。

内核态支持多线持指的是在内核空间支持线程的调度,创建,销毁等操作。

内核线程则是另外一个概念,它和一般task的最大区别是,描述内核线程的task_struct结构体中的内存描述符mm_struct是NULL。具体参考经典书:linux kernel development. 我另一篇贴子也有写到: http://ykyi.net/2012/06/%E5%86%85%E6%A0%B8%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%E4%B8%9C%E4%B8%9C-what-is-kernel-threads/ 是从Understand the linux kernel抄下来的。

    用线上机测试tcpcopy基本通过。支持旧模式,Advanced模式失败

    测试结果介绍:

     

    tcpcopy在编译期配置成使用NFQueue模式,用Raw Socket抓包。线上机的流量被成功复制并导向测试机。经改动的tcpd初期工作正常。

    改动版的tcpd(实际上是一个echo服务器)。测试机上的tcpd把收到的报文被打印到日志文件。但日志文件到6M+大小的时候,就停止打印。目前还没有查到原因,可能是改动后的tcpdBug。此时,tcpdump仍然抓到大量从线上机复制来的真实流量到达测试机。tcpcopy应该是工作正常的。

     

    tcpcopy被编译成使用libpcap抓包时不能在线上机上正常工作。tcpdump没有抓到预期从线上机复制到测试机的报文。原因是:线上机10.130.68.100上的真实流量从网络接口tunl0:0进入,从网络接口eth1发出。分析tcpd的日志发现,tcpd使用libpcap只拿到tunl0IP,没有发现tunl0:0IP。需要了解IP隧道,和libpcap库的相关知识,有可能解决这个问题。

     

    编译成使用Raw Socket抓包,和Advanced模式时,tcpcopy启动失败,错误日志显示Advanced模式只能使用libpcap库抓包。因此,只有在解决libpcap正确识别tunl0:0网络接口后,才能在线上机上运行tcpcopy

     

    预备知识:

    Tcpcopy可以编译成用libpcap抓包或者使用Raw Socket抓包。Libpcap库是tcpdump使用的抓包库,Raw Socket是操作系统内建的功能。

    官方文档建议用libpcap抓包,以获得更高性能和较低丢包率。

     

    Tcpcopy在编译期指定工作模式。tcpcopy目前有两种工作模式,一种使用IPQueue技术或者NFQueue技术。NFQueue技术是用来替代IPQueue技术的。我们目前使用的tlinux,内建了NFQueue内核模块,没有开启IPQueue模块。因为NFQueue是内建的即CONF_XXXXXX = y,而不是编译成模块,即CONF_XXXXX = m, 所以我们在环境中不需要使用modprobe 加载IPQueue或者NFQueue模块。忽略官方文档中提到的modprobe ip_queue

     

    测试步骤:

     

    使用NFQueue模式:

    线上机:10.130.68.100

    编译tcpcopy时指定使用NFQueue不要指定 –enable-pcap,则默认使用raw socket抓包。用pcap抓包时识别不到网络接口tunl0:0,而tunl0:0是真实流量的入口。

    # ./configure –enable-nfqueue

    #./make

    生成的tcpcopysrc/tcpcopy 目录下。

    运行tcpcopy命令,把流量复制到测试机:

    # ./tcpcopy -x 80-10.213.243.156

    测试机:10.213.243.156

    编译tcpcopy时同样指定–enable-nfqueue,不要指定–enable-pcap。然后运行intercept

    # ./intercept

     

    使用Advanced模式:

    因为暂时未能解决用libpcap识别到网络设备tunel0:0的问题,实际上Advanced模式暂时不能工作。根据以前的使用经验,用Advanced模式时需要注意两点:

    1. ./configure时指定 –enable-advaned –enable-pcap

    2. Advanced模式需要两台测试机,需要设成一条路由把复制后的真实流量导向测试机。需要更改默认路由:删掉当前的默认路由,新的默认路由从正确的网卡指向测试机2IP

    # route del default

    # route add default gw 10.213.243.156 dev eth1

    copyright ykyi.net

    Tcpcopy初体验.

    Tcpcopy 初体验

     

    Tcpcopy是一个模拟真实流量的测试工具。它的工作基本思想是,从已经上线的服务器复制一份真实流量到测试服务器。Tcpcopy的代码开源,代码仓库放在https://github.com/wangbin579/tcpcopy

     

    经过初步学习,已成功在公司的测试机器上部署tcpcopy,并用简单的DEMO程序测试达到预期目的。

     

    1.安装

    因为作者写的安装介绍只提到最基本的信息,而测试环境各不一样,在我用的测试机的实际安装过程中碰到一些问题。这时问题在这里列出,以供后来者参考,以节省时间。测试机:10.12.194.199 ; 10.12.194.212 ; 10.12.194.214 。

     

    1.1 需要额外安装的库:

    需要在网站 www.netfilter.org 下载 libmnl, libnfnetlink, libnetfilter_queue 三个工程并安装。 安装顺序为 libmnl, libnfnetlink, libnetfilter_queue,因为第三个依赖第二个,第二个依赖第一个。安装方法是GNU工具的传统三板斧方式: ./configure ; make; make install。这三个工程生成三个.so库放置到/usr/local/lib,而我们用的操作系统环境并没有把该目录列在默认查找库文件的目录列表中,因此要编辑 /etc/ld.so.conf 文件,把目录/usr/local/lib 加入,再运行 ldconfig 更新ld链接程序使用的cache。

     

    1.2 IP_Queue和NFQueue内核模块:

    这两个内核模块给在用户空间编写处理内核空间中传递网络数据包提供接口。它们的区别是IP_Queue是旧的实现,仅支持IPv4,NFQueue是新的实现。Tcpcopy工程依赖这两个模块之一。

     

    Tcpcopy官方文档中多次提到tcpcopy在内核版本小于3.5时默认使用IP_Queue,并在使用例子中有一步操作:

    # modprobe ip_queue

    这个操作是确保加载ip_queue模块到内核。

    我们的测试环境的内核版本号是2.6.32,按照官方文档介绍,内核版本小于3.5,于是使用#modprobe ip_queue命令,结果报错显示我们使用的内核没有启用动态模块加载。

    于是再用 # zcat /proc/config.gz 检查当前内核的配置,发现CONFIG_IP_NF_QUEUE is not set, 说明IP_Queue模块没有被buit-in,再查找NFQueue的配置项发现 CONFIG_NETFILTER_NETLINK_QUEUE=y。

    所以,在我们的环境中,应该忽略官方文档中# modprobe ip_queue,我们的内核已经内建了比IPQueue更新的NFQueue

     

    1.3 编译安装tcpcopy

    官方文档中把已经正常运行业务的服务器称为在线服务器(online server),把运行待测试用的服务器称为目标服务器(target server)。

    在在线服务器端运行配置命令时务必指定 –enable-nfqueue,这是因为我们用的内核中只有NFQueue,如果不指定这个选项,编译出的tcpcopy不会运行成功,会在日志文件中报错:please make sure ip queue is running.

    # ./configure –enable-nfqueue –enable-pcap

     

    官方文档中介绍设置防火墙规则时写道,如果内核使用NFQueue,则在目标服务器如此设置

    # iptables -I OUTPUT -p tcp –sport port -j NFQUEUE

    实际执行中,iptables返回出错iptables: Unknown error 18446744073709551615。咨询万能的谷歌后,给的答案是iptables的版本太旧,不认识NFQueue。于是下载了新的iptables版本并安装,但编译时报错缺少一个库文件,这个新的库文件在我们的相对比较旧的环境下没有。解决方案是仍然用旧的iptables:

    # iptables -I OUTPUT -p tcp –sport port -j QUEUE

    没有使用NFQUEUE,而是使用QUEUE,iptables设定通过。后面的测试证明暂时也没有问题。

     

    2.测试

    我把tcpd稍微改了一下,改成了一个echo服务器同时也打印收到的报文,监听9999端口。

    把10.12.194.199作为在线服务器:

     

    # cd /home/kamus/bin

    # ./tcpd                  # 运行echo服务器

    # ./tcpcopy -x 9999-10.12.194.212:9999  # 把发往echo服务器的tcp包复制一份发往10.12.194.212的9999端口

    # ./tcpdump -vv -i any dst port 9999 # 监视所有发往9999端口的包

     

    把 10.12.194.212 作为目标服务器:

    # cd /home/kamus/bin

    # ./tcpd

    # ./intercept

     

    把 10.12.194.214 作为客户机:

    # cat /etc/passwd | netcat 10.12.194.199 9999

    客户机把本机的密码文件发往10.12.194.199机器的echo服务器。这时客户机,在线服务器和目标服务器都打印出了 /etc/passwd 的文件。运行在在线服务器上的tcpdump监控到了tcpcopy复制的包。测试结果符合预期。

     

    3.小结

    目前只是简单的实验了一下tcpcopy,没有进行大流量的测试。

     

    Tcpcopy的官方首页上的文档比用git clone下载下来后的源代码树中的最新文档旧。新的tcpcopy实现有了更高级的发式,可以不依赖内核空间的IP_Queue或NFQueue模块,但需要额外一台机器。还未测试这种方式。

     

    另外,我有个想法,如果在线服务器和目标服务器用集线器连接,那么理论上可以在目标服务器上嗅探到在线服务器上收发的数据包,这样就可以不用在在线服务器上运行tcpcopy复制流量,而只需要在目标服务器上嗅探以太网上发往在线服务器上的数据包,这样就会对在线服务器毫无影响。

     

    大致看了下tcpcopy的代码,发现代码写得很干净,希望把tcpcopy的代码详细看一遍,以后就能在上面进行二次开发,以及提高调试使用tcpcopy时出错的能力。

    copyright ykyi.net

    virtualBox开机挂载windows分区,并把光盘镜源设为源

    virtualBox开机挂载windows分区,并把光盘镜源设为源。

    设置fstab文件。把windows的d,e,f盘分别开机挂载到了/misc/d /misc/e /misc/f 。/misc是自建的目录,是miscellany的缩写。

    # cat /etc/fstab 

    # /etc/fstab: static file system information.
    #
    # Use 'blkid' to print the universally unique identifier for a
    # device; this may be used with UUID= as a more robust way to name devices
    # that works even if disks are added and removed. See fstab(5).
    #
    # <file system> <mount point>   <type>  <options>       <dump>  <pass>
    # / was on /dev/sda1 during installation
    UUID=590c2b64-87b7-4f92-b32f-7133139be772 /               ext4    errors=remount-ro 0       1
    # swap was on /dev/sda5 during installation
    UUID=1e4e1188-d057-4210-99e7-6f2d1529db80 none            swap    sw              0       0
    /dev/sr0        /media/cdrom0   udf,iso9660 user,noauto     0       0
    D_DRIVE         /misc/d         vboxsf      rw,auto         0       0             0
    E_DRIVE         /misc/e         vboxsf      rw,auto         0       0             0
    F_DRIVE         /misc/f         vboxsf      rw,auto         0       0             0
    /misc/d/debian_ios/debian-7.1.0-amd64-DVD-1.iso /misc/a_iso udf,iso9660 user,loop,auto 0 0
    /misc/d/debian_ios/debian-7.1.0-amd64-DVD-2.iso /misc/b_iso udf,iso9660 user,loop,auto 0 0
    /misc/d/debian_ios/debian-7.1.0-amd64-DVD-3.iso /misc/c_iso udf,iso9660 user,loop,auto 0 0

     

    我的sourcse.lst文件。

    deb file:///misc/a_iso stable main contrib

    deb file:///misc/b_iso stable main contrib

    deb file:///misc/c_iso stable main contrib

     

     

    我的毕业论文.Linux桌面环境下内存去重技术的 研究与实现

    把我的毕业论文放上来,直接从word复制,所以图片会丢失。

    在这里可以下载原稿 www.ykyi.net/upload/Research_and_Implementation_of_Memory_Deduplication_in_the_Linux_Desktop_Environment.pdf

    中山大学硕士学位论文

    Linux桌面环境下内存去重技术的. based on KSM

    研究与实现

    Research and Implementation of Memory Deduplication in

    The Linux Desktop Environment

     

    学位申请人:

    周霄

    导师姓名及职称:

    王常吉副教授

     

     

     

     

    论文原创性声明

    本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

     

    学位论文作者签名:

    日期: 年  月  日

     

     

     

    学位论文使用授权声明

    本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版;有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅;有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索;可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文;可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。

    保密论文保密期满后,适用本声明。

     

    学位论文作者签名:                       导师签名:

    日期:  年  月  日                       日期:  年  月  日

     

     

     

     

    论文题目: Linux桌面环境下内存去重技术的研究与实现

    专业:软件工程 

    硕士生:周霄

    指导教师:王常吉 

    摘  要

    内存管理是操作系统中至关重要的部分。优秀的操作系统高效地管理有限的内存资源。Linux内核的内核同页合并(KSM)模块是在虚拟化兴起后为节省虚拟机使用的内存而发展的一种节约内存的技术。KSM通过合并相同内容页面的方式显著地降低了多个基于内核虚拟机(KVM)技术的虚拟机同时运行时系统使用的内存。实际上,KSM也能合并一般应用程序中的相同内容页面。但一般应用程序为了使用KSM技术合并内存,需要在源代码级别显式地调用相应的系统调用来告知KSM需要扫描的内存区域。对于一般用户来说,需要修改应用程序的源代码显然是一个太高的门槛。

    本论文在认真研究了KSM模块的实现的基础上,增强了KSM的功能。新设计实现的KSM+使得用户可以不必修改应用程序的源代码就能利用KSM+合并相同内容的内存页面。另外原来的KSM算法依赖程序指定的内存区域有大量的重复内存页面,而实际上,一般应用程序并没有大量的重复内存。在重复内存非常少的情况下,对这些程序应用KSM技术非但不能降低内存使用,而且因为运行KSM本身所需内存而增加了内存开销。本论文针对这一点在KSM的算法上做了改进,减少了运行KSM+算法本身所消耗的内存。然后论文用Linux桌面下的常用应用程序验证了KSM+的实际效果,并构造了一个实验比较了KSM和KSM+。最后,为了了解应用程序的重复内存页面的特点,还编写了专门统计重复页面的内核模块,发现应用程序的重复页面的一些规律,为持续改进KSM+提供了依据。

     

    关键词:KSM,重复内存合并 ,内存管理

     

    Title: Research and Implementation of Memory Deduplication in The Linux Desktop Environment

    Major: Software Engineering

    Name: Zhou Xiao

    Supervisor: Wang Changji

    Abstract

    Memory management is one of the most important parts of the operating system. KSM (Kernel Samepage Merging) in Linux kernel is a kind of memory saving technology developed after the emerging of virtual machine. KSM can dramatically decrease the memory usage of the hypervisor running several virtual machines. Actually, KSM can also be applied to normal applications. But in order to use the KSM, application must explicitly evoke a system call in source code level to tell KSM the memory area where the KSM will scan. To normal users, modifying the source code is impossible at most of the time.

    Base on the full grasp of the implementation of KSM, a new implementation named KSM+ is created, which allows users to merge same-content pages on the specified applications without modifying corresponding source code. Moreover, the original KSM algorithm relies heavily on the specified area is rich in same-content pages, while normal applications have much less same-content pages compared to virtual machines. So, when KSM is applied to those applications, it is possible that memory usage will rise rather than decrease. To combat with this situation, KSM+ employs a new algorithm to decrease the memory usage for running itself. Several experiments prove that the KSM+ can be easily applied to specified applications and memory usage can be reduced. And a case is designed to compare the effect between KSM and KSM+, which shows KSM+ behaves better in deduplication when the same-content pages’ density is very low. At last, in order to inspect the characteristics of same-content pages from normal desktop applications, an ad-hoc kernel module is developed to do the statistics which supplies significant data for the further development of KSM+.

    Key Words: KSM, Deduplication, Memory Management

     

    目   录

    摘  要 I

    Abstract III

    第一章 绪论 1

    1.1 课题背景 1

    1.2 国内外研究现状 2

    1.3 研究意义 3

    1.4 论文的主要工作 3

    1.5 论文的整体结构布局 3

    1.6 本章小结 4

    第二章 相关理论与技术 5

    2.1 内存管理 5

    2.1.1 内存地址 5

    2.1.2 段页式内存管理 6

    2.1.3 内核中的巨页 8

    2.1.4 内存描述符 9

    2.1.5 虚拟内存区域 10

    2.1.6 Slab层 11

    2.2 内核开发 12

    2.2.1 Linux内核简介 12

    2.2.2 内核线程 13

    2.2.3 内核的同步机制 13

    2.2.4 内核的调试技术 14

    2.3 本章小结 16

    第三章 KSM的设计与实现 17

    3.1 KSM简介 17

    3.2 KSM的使用 17

    3.2.1 通过sysfs使用KSM 18

    3.2.2 KSM的编程接口 18

    3.3 KSM的设计与实现 19

    3.3.1 KSM的基本算法 19

    3.3.2 稳定树 21

    3.3.3 不稳定树 22

    3.3.4 KSM的效率 23

    3.4 关键代码分析 24

    3.4.1 KSM的主要数据结构 24

    3.4.2 合并页面 27

    3.5 本章小结 29

    第四章 KSM+的设计与实现 30

    4.1 KSM+的设计 30

    4.1.1 KSM+的设计目标 30

    4.1.2 新的用户交互方式 30

    4.1.3 新的扫描算法 31

    4.1.4 KSM+的性能 33

    4.2 KSM+的实现 34

    4.2.1 用户交互方式的核心代码 34

    4.2.2 扫描算法的核心代码 36

    4.3 本章小结 39

    第五章 实验结果及分析 40

    5.1 KSM+的实验结果 40

    5.1.1 针对有大量重复页面的程序 40

    5.1.2 针对Linux桌面的常用程序 42

    5.2 KSM与KSM+的对比 46

    5.2.1 自动采集代替源代码级显式指定 46

    5.2.2 更省内存 47

    5.2.3 实验验证 47

    5.3 重复页面的统计分析 49

    5.3.1 编写统计重复页面的内核模块 49

    5.3.1重复页面的统计分析 51

    5.4 本章小结 53

    第六章 总结与展望 54

    6.1 全文总结 54

    6.2 未来展望 54

    6.3 本章小结 55

    参考文献 56

    致    谢 59

     

    第一章 绪论

    1.1 课题背景

    内存是操作系统中最为重要的资源之一。为了最有效地利用好有限的内存资源,现代操作系统使用了很多技术以节省内存的使用。在Linux程序的内存布局中,代码段具有只读属性,永远是共享的。具体地说,即使一个程序被实例化了多个进程,但是在物理内存中对于该程序的代码只有一份拷贝,同一个程序的不同进程之间共享这份拷贝。而且,所有共享库(Windows下被称之为动态链接库)的代码段在物理内存中也只有一份拷贝[1],所有加载了该共享库的进程虽然把共享库加载到了不同的虚拟地址中,但实际上都映射到相同的物理地址上以实现对共享库代码区的共享。除了共享只读的代码区外,可写的页面也可能在进程之间被共享,Linux在创建进程时的fork操作使用写时拷贝技术在父子进程之间共享内存。当父进程调用fork()函数后,所有的可写页面转成写时拷贝页面。只要父子进程都不写入某页面,则该页面一直被共享。

    近年来,Linux操作系统中出现了一种新的节省内存的技术,它的出现源于云计算的发展。云计算能够通过互联网按需分发计算机的软硬件资源,被称之为IT产业的又一次革命[2]。虚拟机技术是云计算的基础,Xen和KVM(Kernel Virtual Machine,内核虚拟机)是开源社区最流行的两种虚拟化技术[3]。通过运用虚拟化技术,越来越多的Linux主机上同时运行着多个虚拟机,而虚拟机使用了相同的操作系统,操作系统中运行着相同的大型程序,如数据库服务器,邮件服务器,Web服务器等。在运行多个虚拟机的环境下,人们发现虚拟机之间存在着大量的相同内存页面,但Linux主机没有办法共享这些内存页面。为了解决虚拟机之间大量重复内存的问题,Linux社区诞生了KSM(Kernel Samepage Merging,内核相同页面合并)技术。KSM技术通过扫描内存区域,找到相同的内存页面,并把它们合并。该技术使得运行虚拟机的主机使用的内存明显下降,从而让同样的Linux主机在使用KSM技术后能运行更多的虚拟机。

    KSM技术虽然是为基于KVM技术的虚拟机设计,但也能运用到普通的桌面应用程序。随着软硬件技术的不断进步,Linux桌面应用程序占用的内存也越来越多。普通的Linux桌面应用程序中存在多少重复页面,重复页面的分布有些什么特点,把KSM技术运用在桌面应用程序上存在什么问题,这些是本论文将要探讨的内容。针对桌面应用程序的重复内存,本文在KSM的基础上开发了KSM+,能方便有效地合并桌面应用程序的重复内存。

    1.2 国内外研究现状

    对于传统的节约内存技术,如共享只读代码区,fork的写时拷贝技术。这些技术非常成熟,现代操作系统中已经普通采用。

    另外,文献[4]研究了一种比较特殊的节省内存技术。它针对的是科学计算中的特殊程序,通过用注释驱动的工具把源代码转译到更高效的代码,于是编译出节省内存的程序。

    近年来研究较多的是基于合并相同内存页面的内存去重技术:通过查找系统中的相同内存页面,把这些页面合并从而节省系统内存。但国内外的研究基本集中在运行虚拟机的场景中。如VMware公司较早进行了虚拟机内存去重技术的研究工作,文献[5]研究了VMware公司的Hypervisor(虚拟机管理器)使用的基于合并相同内容内存页面的去重技术,以减少虚拟机之间的内存冗余。文献[6]详细论述了此类技术对于基于Xen的虚拟机的实现。Linux社区的类似技术称之为KSM。文献[7]以实证研究的方式通过大量实验研究了KSM用于合并虚拟机之间冗余内存的性能。文献[8]研究的是在数据中心中如何提高在虚拟机之间合并相同内存的效率。它实现了通过把虚拟机在各物理机中动态迁移到最适合的位置从而提高合并效率。文献[9]使用KSM技术解决了主机和虚拟机都需要维护自己的缓存的问题,提高了缓存的效率。KSM技术并不是总能高效地去除虚拟机之间的冗余内存,也存在一些问题。内存地址的ASLR(Address Space Layout Randomization,空间布局随机化技术)是为了提高程序安全性的一种技术。该技术提高了程序的安全性,却影响了页面对齐,从而影响了KSM的合并效率[10]。另外,KSM的运用也暴露了安全问题。运行在某台虚拟机上的程序可以通过构造特定的页面尝试让主机的KSM合并它,再计算写该页面所用的时间。因为写被KSM合并的页面的时候会发生写时拷贝,所以这个时间会比正常情况下延迟。通过利用这个时间差,运行在一台虚拟机上的程序可能会发现其它虚拟机上运行的程序[11],甚至让虚拟机之间秘密通信[12]。

    KSM技术应用在非虚拟机的场景下的研究则比较少。欧洲核子研究组织(CERN)的核子实验模拟程序产生海量的数据,并且并行工作的科学程序同时载入这些数据,使得内存中有大量的相同内容页面。CERN通过使用钩子技术修改C运行库的malloc()从而运行KSM,解决了内存中的大量重复页面的问题,节省了8%-48%的内存[13]。

    本论文将在一般桌面应用环境下研究并增强新的内存节省技术KSM,使之更适合运用在桌面应用环境下,更有效地减少应用程序的内存使用量。

    1.3 研究意义

    内存资源总是操作系统中稀缺的资源,研究节省内存的技术具有普遍的意义。另外,随着基于Linux内核的操作系统如Android在消费电子终端上的迅速普及[14],以及可预见到基于Linux的Chrome OS在PC桌面市场也将占有一定市场,而目前的应用程序普遍占用越来越多的内存,研究Linux平台下新的节省内存的技术KSM,对于开发Android平台等基于Linux内核的平台下的商用优化管理软件具有重要的技术指导作用。

    1.4 论文的主要工作

          本论文重点研究了Linux内核的KSM模块的设计与实现,并在原来的基础上做了针对桌面应用环境的增强与改进,同时认真研究了Linux内核代码的组织方式,配置与编译方式,内核开发及调试的技术,以及Linux的内存管理单元的实现。增强后的KSM命名为KSM+,它比原来的KSM更方便地自动采集到应用程序的相同内容页面并合并这些页面,以达到节省应用程序消耗的内存的目的。论文用多个实验展示了KSM+的功能,并与修改前的KSM做了比较。此外,本论文还编写了内核模块用于统计Linux桌面应用程序的重复内存页面的特点,同时可以用来应证KSM+运行的效果。

    1.5 论文的整体结构布局

        本论文的第二章介绍了x86体系的段页式内存管理方式,以及Linux的内存管理的实现,还介绍了编写Linux内核代码的一些基本理论。

    第三章介绍了如何使用KSM以及KSM的设计和实现原理。

    第四章讲述KSM+的设计与实现。KSM+是在KSM的基础上的增强与改进。

    第五章用多个实验展示了KSM+合并程序的重复内存页面的效果,并设计了一个实验比较了KSM和KSM+的差别。最后编写了用于统计应用程序重复内存页面的内核模块,并用统计数据应证了KSM+的实验结果。这些统计数据反映了Linux桌面应用程序中重复内存页面的一些基本特点,对进一步改进KSM+的算法提供了依据。

    1.6 本章小结

          本章首先介绍了Linux操作系统中传统的节省内存技术,然后引入了因为虚拟化兴起而发展的新的内存节省技术,它通过合并内容相同的内存页面从而减少系统的内存使用,也被称之为内存去重技术,接着叙述了国内外在该技术方面的相关研究。目前对该技术的研究多针对虚拟机环境,而本论文则是在Linux桌面环境中研究内存去重技术。

     

     

    第二章 相关理论与技术

    2.1 内存管理

    内存管理是操作系统内核中极为重要的部分,它涉及物理地址、虚拟地址、分段、分页等诸多概念。

    2.1.1 内存地址

    程序使用地址来访问内存单元。对于x86架构的中央处理器,使用逻辑地址,虚拟地址,物理地址三种不同的地址[15]。

    逻辑地址包括段和偏移地址两部分,它们共同用来指定机器指令或者操作数在内存中的位置。逻辑地址对应下文提到的分段式内存管理。

    虚拟地址也被称作线性地址,它表示一个寻址空间。在Linux操作系统中,使用一个无符号长整型存储虚拟地址。如果是针对32位x86处理器的内核,这是一个32位的无符号长整型,可以寻址至多232,即4GB空间。而Linux在x86_64处理器上,一个无符号长整型有64位,但实际上只使用了48位,即可寻址到248 ,即256TB的内存空间。引入虚拟地址使得用户空间的进程都独自拥有一个地址空间,方便操作系统在硬件的协助下隔离进程访问内存的操作,从而实现更高的安全性和便捷性。在32位处理器架构下,4G虚拟地址空间划分成两部分,高端的1G空间被称之为内核空间,低端的3G空间称之为用户空间。内核的代码和数据存在内核空间,用户空间的进程通过系统调用陷入内核空间执行内核空间的代码。对于64位处理器,虚拟地址同样分为内核空间和用户空间,只是针对64位处理器的内核拥有大得多的寻址范围,对内核空间和用户空间的地址划分有多种实现。

    物理地址被中央处理器用来寻址内存芯片上的实际的物理单元。它对应了送往处理器的针脚上的高低电平信号。

     Linux中的内存管理单元 (Memory Management Unit, MMU)在硬件电路的帮助下把逻辑地址译成线性地址;而另一个硬件电路则帮助把线性地址翻译成物理地址。

    2.1.2 段页式内存管理

    内存分段是由80×86处理器引入的概念,它鼓励程序员在设计程序时把程序使用的内存按照逻辑上的意义相关性分成若干个部分,比如有些段存放全局数据,有些段存放程序代码[16]。

    内存管理单元的分页单元协助把虚拟地址译为物理地址,为了提高翻译的效率,虚拟地址被按照固定长度切分成一个个小单元,它们则被称之为页面。页面可以看成是MMU管理内存的最小单位。

          分段和分页都用来划分内存,在某种程度上,它们的功能有一定重合。实际上,Linux内核的内存管理机制倾向于使用分页技术。Linux进程运行在用户空间时使用的标志代码段的代码段选择子(segmentation selector)和数据段选择子是相等的;进程运行在内核空间时使用的代码段选择子和数据段选择子也是相等的。而且这四个段选择子的段基址都设置为0。这意味着在Linux操作系统中,无论寻址数据和还是寻址指令,无论在用户空间还是内核空间,逻辑地址的段基址部分为0,偏移地址部分刚好等于虚拟地址。

    在Linux所支持的大多数硬件平台上,默认的页面大小是4K。但Linux同时也支持大于4K的页面的内存管理。运行在用户空间的代码可以使用glibc库中的getpagesize()函数得到当前使用的页面大小。本论文只针对在x86_64架构上页面大小是4K的Linux内核。实际上从内核2.6.38开始,内核中开始支持透明巨页(Transparent Huge Page)[17],内核中有些页面的大小实际上是2M,但这不影响按照4K的页面大小展开讨论。

    Linux使用分级页表的方式把虚拟地址映射到页面。在32位处理器上使用二级页表,在x86_64架构的处理器上则使用四级页表。

     

    图2-1 四级页表

     

           如图2-1所示,以针对x86_64架构处理器的Linux内核为例,64位虚拟地址的高16位不被使用,低48位被平均分为5段,offset段占12位,其它四个段各占9位。这个划分在源代码文件arch/x86/include/asm/pgtable_64_types.h中定义。cr3寄存器存储了页全局目录的物理地址。在把虚拟地址翻译到物理地址的过程中,MMU先从cr3寄存器中取出全局目录的物理地址,再加上GLOBALDIR段算出的偏移量,从而在页全局目录中得到页上级目录的物理地址。与此类似,从页上级目录中得到页中间目录的地址,然后得到页表的地址,再得到页面的地址,最后的OFFSET字段则定位到页面中的一个字节。至此,虚拟地址被翻译到了物理地址。

    页全局目录,页上级目录,页中间目录,以及页表中的每一项都由相同的数据结构表示。它记载了一些重要的信息,与本论文相关的信息有:该项指向的下一级表或者页面是否存在的标志,如果访问时不存在则产生缺页中断,由do_page_fault函数负责把页面调入内存[18];下一级表或页面的物理地址;下一级表或页面是否可读可写的标志,利用该标志位可以写保护一个页面。

    Linux内核用一个struct page结构体描述一个页面的信息。这个结构体定义在include/linux/mm_types.h文件中[19]。图2-2列出这个结构体中与本论文直接相关的字段。

    图2-2 struct page的部分字段

     

    其中的flags字段存储了页面的状态信息,例如:表示页面刚被写了数据的脏位;该页面是否被锁定在内存中不充许置换到交换分区的标志。_count字段和_mapcount字段都是引用计数,它们用来共同维护page页面的生命期。_mapcount表示一个页面拥有多少页表项指向它,_count被称为page的使用计数,所有的_mapcount计数只相当于_count计数中的一次计数。如果内核代码中某执行序列在访问某个页面时需要确保该页面存在,则在访问前给_count计数加一,访问结束后_count计数减一。当_count计数减到负数时表示没有任何内核需要使用该页面,则表示该页面没被使用。内核代码不应该直接访问_count计数,而应该使用page_count函数。该函数用一个struct page的指针做为参数,当该页空闲时函数返回0,否则返回一个正数表示参数指向的页面正被使用。当页面被页高速缓冲使用时,mapping域指向一个address_space对象,该对象与Linux文件系统中的文件是一对一映射的关系,描述了一个文件分配到的物理页面及相关数据结构。如果页面并不被页高速缓冲使用时,mapping则有其它的意义,比如mapping字段的最低位记载这是否是一个匿名页面。virtual字段是映射到该页面的内核空间的虚拟地址,如果该页面是属于高端内存区域则virtual字段为NULL。对于x86_64架构上的Linux内核,已经没有高端内存,因此该字段不会为NULL。

    2.1.3 内核中的巨页

    现代处理器的内存管理单元几乎都能处理除4KB大小外的多种页面尺寸。然而,Linux内核在几乎所以平台上的实现都选用最小的页面大小,即4KB,比4KB更大的页面,都被称之为巨页(huge page)。在某些工作环境下,巨页可以给操作系统带来性能上的提高。巨页能提高操作系统的性能主要是因为两点。第一,使用巨页可以减少发生页面出错处理的频率,因为在每次页面出错处理时内核调入比使用小页面更多的内存。第二,使用巨页减少翻译虚拟地址的时间。在x86_64加构的处理器上,从虚拟地址翻译到物理地理需要依次访问四级页表,非常耗时。而使用巨页可以减少页表的级数。实际上更大的性能提高源自使用巨页后提高了旁路转换缓冲区(Translation Lookaside Buffer,TLB)的命中效率[20]。

    在内核2.6.38版本之前,唯一使用巨页的方式是通过非常复杂的hugetlbfs文件系统。应用程序开发者和系统管理员都需要注意一些特别事项才能够开启巨页功能。因此只有极少数真正需要巨页带来性能提高的用户,如专用数据库系统,才使用巨页。

    情况从内核版本2.6.38以后发生了变化,一个被称之为透明巨页的功能被合并进了内核主干代码。之前内核在VMA(Virtual Memory Area,虚拟内存区域)中的所有页面大小都是一样大的,而加入透明巨页后,VMA中的页面的大小可能不只一种。透明巨页的实现代码改写了页面出错处理函数,当一个出错发生时,内核尽力分配一个巨页,如果成功的话,其它相应的在巨页地址范围内的小页面就会被释放,巨页被插入到VMA中。如果不能分配到一个巨页,则仍然按照以前的方式分配一个小页面。当巨页需要被置换到交换分区时,透明巨页机制简单地把巨页切割成小页面,其它逻辑和处理小页面时一样。实际上不仅在置换到交换分区时需要切割巨页,很多其它的操作,如mprotect()和mlock()页面时也需要。本论文将详述的KSM在合并页面时同样需要把巨页切割成小页面。

    透明巨页这种轻便地利用巨页的方式使得很多内核代码并没有感知到巨页的存在,对于应用程序则更没有感知到巨页,因此被称之为透明巨页。

    2.1.4 内存描述符

    Linux内核使用一个叫内存描述符(Memory Descriptor)的结构体描述每一个进程的地址空间[21]。这个结构体包括了所有和进程地址空间相关的信息。内存描述符和struct page一样在文件include/linux/mm_types.h中定义。图2-3列出这个结构体中与本论文直接相关的字段。

     

    图2-3 struct mm_struct的部分字段

     

    其中,mmap字段是用来实现一个链表。这个链表链接了属于这个内存描述符的所有vm_area_struct结构体。vm_area_struct结构体描述了一个内存区域。由于属于一个内存描述符的内存区域可能非常多,为了加快内存区域的查找以及添加删除等操作的速度,内核用mm_rb表示一棵链接了所有内存区域的红黑树。红黑树是一种二叉树,它被广泛地应用在Linux内核代码中。mmap和mm_rb是用两种不同的数据结构表示同一批数据。mm_users和mm_count是内存描述符的引用计数,它的实现原理和struct page的引用计数的原理一样。每一个进程如果拥有一个内存描述符,则会增加mm_users的计数,所有mm_users的计数只相当于mm_count的一个计数。比如n个Linux线程共享同一个内存描述符,那么对应的内存描述符的mm_users计数则为n,而mm_count则可能只是1。如果有内核执行序列想要访问一个内存描述符,则该执行序列先增加mm_count的计数,使用结束后减少mm_count的计数。一但mm_count减为0,表示该内存描述符没有任何引用,则它会被内核销毁。mmap_sem是一个读写锁,凡是需要操作内存描述符中的内存区域时,则需要先得到相应的读锁或者写锁,使用结束后释放该锁。mm_list字段是一个循环双链表。它链接了系统中所有的内存描述符。flags字段定义了内存描述符的标志,这些标志标记了内存描述符的一些状态和属性,内核代码需要使用原子操作访问该字段。

    2.1.5 虚拟内存区域

    同样被定义在inlude/linux/mm_types.h中的结构体vm_area_struct用来描述一个内存区域。在Linux内核中,内存区域经常被称之为虚拟内存区域(Virtual Memory Areas,VMA)。VMA描述的内存区域是一个地址空间中的地址连续的部分。而且该部分拥有一些特定的属性,比如访问权限和相关联的操作等。不同的VMA可以用来描述不同的内存区域。比如,映射到内存的文件,用户空间的栈,特别是本论文重点关注的匿名内存区域(Anonymous VMA)。下面讨论本论文关心的vm_area_struct的一些重要字段,这些字段如图2-4所示。

    图2-4 struct vm_area_struct的部分字段

     

    vm_mm字段指向该VMA属于的内存描述符。vm_start和vm_end字段表示该VMA描述的内存区域的起始和终点虚拟地址,但不包括vm_end指向的地址,即vm_end是虚拟内存区域的最后一个有效字节的后一个字节。vm_next和vm_rb分别把内存描述符拥有的内存区域用链表,和红黑树链接起来。vm_flags表示内存区域的属性。anon_vma与内核的页面回收机制回收匿名页时用到的页面反射表有关。vm_file是该内存区域对应的文件,如果内存区域是匿名的,则该字段被置为NULL。

    2.1.6 Slab层

    频繁地申请和回收同一类型的数据结构是内核中极为常见的操作。为了提高申请和回收某种特定数据结构的效率。Linux内核中引入了slab层的概念,通过slab层来管理某种数据结构的频繁申请和回收[22]。

    Slab层把不同的数据结构划分到不同的高速缓存(cache)中,每个缓存都用来维护某种数据结构的申请的回收。比如,从维护进程描述符的缓存中申请进程描述符时,缓存把一个标记为可用的进程描述符返回给调用者,同时把该描述符标记为已用;释放进程描述符则使得这个进程描述符在存放它的缓存中又被标记为可用。

          每个缓存被划分为好几个slab,这就是这个子系统被称之为slab层的原因。每个slab是一页或几页连续的内存。缓存维护的某种数据结构,称之为对象,就全部放在slab中。每个slab处于满,部分满或空三种状态。当slab 处于满状态时,表示该slab中维护的对象已经全部被分配。当slab处于空状态时,和半满状态时,slab可以有空闲的对象可供分配。当内核需要申请一个新对象时,就向对应的缓存申请。缓存找到自己维护的slab,从slab中拿出预先分配好的空闲对象返回给申请者。当内核使用完了该对象,这个对象就被缓存回收,一般情况下并不真正释放,而是在对应的slab上做空闲标记。缓存通过灵活的策略维护slab的大小和数量。使用slab,能够加速常用数据结构的分配和释放,并减少分配内存产生的碎片。

    2.2 内核开发

          操作系统内核的开发和普通用户空间的程序开发有非常大的差异。本节将介绍理解KSM和在内核空间进行开发所需熟知的一些内容。

    2.2.1 Linux内核简介

    Linux由1991诞生开始就受到开源社区的热烈欢迎,并且一直处于极为活跃的持续开发状态。Linux的代码以GNU计划倡导的GPL协议自由分发,全世界的操作系统爱好者,硬件驱动编写者都非常活跃地为Linux贡献代码。Linux的开发如此成功,以至GNU计划中自己的操作系统内核GNU Hurd都未得到足够多的关注,Linux成为事实上GNU计划的操作系统内核。

    Linux内核沿用Unix的单内核设计。单内核设计把整个内核设计成运行在同一个地址空间的一个“大”进程。所有的内核执行序列存在于同一个地址空间中,并在同一个地址空间内运行。因此,内核的不同执行序列之间的通信是极为快速的,基本不需要额外的开销,但由此也带来内核代码的复杂度过高的问题。较之单内核,另一个设计操作系统的思路是微内核,它的很多设计理念和单内核的设计相反,如windows XP, Vista 还有 windows 7等等。Linux内核在发展过程中引入了内核模块的概念,这使得Linux内核既保持了单内核设计性能快速的特点,又使得内核代码相对纯粹的单内核简洁和易于维护。

    本论文选定的内核版本是2013年2月发布的3.0.66稳定版,在它的基础上研究开发。

    2.2.2 内核线程

    Linux的内核线程实际上是只存在于内核空间的一个进程。内核通常创建内核线程让它在后台周期性的处理一些事务。内核线程和普通进程一样可调度,可被抢先。他们的最显著的区别是内核线程的进程描述结构体task_struct的mm字段为NULL。而一般进程的进程描述结构体的mm字段指向该进程的地址空间。因为内核线程永远只运行在内核态,永远不必切换至用户空间,并且所有用户态进程的地址空间的内核虚拟地址部分都是一样的,所以当处理器调度到内核进程时,内核进程可以随便使用某个用户态进程的地址空间的内核虚拟地址部分。Linux内核线程的作法是借用上一个普通用户态进程的用户空间[23]。

    内核线程由内核API函数kthread_create()创建,也可由kthread_run()创建。他们的区别是前者创建的是一个处于非运行状态的内核线程,需要使用wake_up_process()把它转换为可运行状态;而kthread_run()创建的内核线程立即处于可运行状态,随时可能被调度而获得运行的机会。内核线程开始后会一直运行,直到它显式地调用do_exit()或者其它内核代码调用kthread_stop()。kthread_stop()函数需要传入先前创建内核线程函数返回的task_struct作为参数。该函数在调用后会一直阻塞,直到等待的内核线程完全退出了才返回。

    2.2.3 内核的同步机制

    竞争条件指的是程序设计中的一种缺陷,这种缺陷使得程序的输出会因为不受控制的事件出现的顺序或发生时间而发生改变。Linux内核提供了一套同步方法,正确地使用同步方法可以消除竞争条件[24]。

    atomic_t是内核中的特殊整型数,应用在该整型数上的方法使得对该整数的操作是原子操作,从而对该整数的操作不会被其它执行序列中断。如atomic_inc()和atomic_dec()分别是原子地给一个整型数加一或减一。

    Linux内核中最常用的锁是自旋锁。对于一个自旋锁,内核在任何时候只能有一个执行序列持有该锁。如果在该自旋锁被其它执行序列持有时,当前执行序列也申请持有该锁,则这个执行序列就会使得处理器一直忙等该锁被持有者释放。为遵循迅速占有,迅速释放的原则,一个内核执行序列一但持有某自旋锁,则内核在该内核序列运行的当前处理器上被禁止抢先。另外,持有自旋锁的内核执行序列应该运行完简短的代码后迅速释放该自旋锁,而不应该在释放持有的自旋锁前执行可能造成睡眠的代码,也不能显式地调用放弃处理器而申请调度其它进程的代码,因为这样会使得其它申请该自旋锁的执行序列等待非常长的时间而大大损害了整个系统的性能。自旋锁的基本有法是:用DEFINE_SPINLOCK在编译期定义一个未被占用的自旋锁变量,用函数spin_lock()得到自旋锁,用spin_unlock()函数释放自旋锁。与普通自旋锁类似的还有读写自旋锁。当对自旋锁保护的资源的访问多数是读访问,少部分是写访问时,使用读写自旋锁比使用普通自旋锁的效率更高。

    Linux内核中另一种常见的锁是信号量。信号量只能在进程上下文中才能使用,当一个进程或内核线程尝试获取一个不可用的信号量时,该进程或者该内核线程会被置于一个等待队列中,然后进入睡眠状态,处理器转而执行其它的代码。当该信号量被某持有者释放,信号量变为可用时,等待队队中的一个进程或内核线程会被唤醒而获得该信号量。因为未能立即获得锁时会使得执行序列进入睡眠,所以在不能被调度的中断上下文中不能使用信号量。同样因为未能立即获得信号量则被置于睡眠状态的原因,信号量非常适合需要长时间持有锁的情况。信号量的另一个显著的特点是它充许同时有若干个持有者,这个数量在声明信号量时指点。但大多数情况下信号量被设置为只能有一个持有者,这种情况下,信号量被称为二值信号量或者互斥锁。互斥锁常见的使用方法是:用DECLARE_MUTEX宏在编译期定义一个未被占用的互斥锁变量,或者用init_MUTEX在运行时初始化互斥锁,用down()函数获得信号量,用up()函数释放信号量。与读写自旋锁类似,Linux内核也有针对读多写少的情况做优化的读写信号量,它的特征和普通信号量基本相同。

    2.2.4 内核的调试技术

    调试内核代码是内核开发技术中非常困难的一部分,这是因为内核代码运行在软件栈的最底层,不像用户空间的进程可以轻易地被调试器跟踪。另外,因为很多情况下的内核错误会让整个操作系统崩溃或者运行在不可预测的不稳定状态,让开发者几乎没有机会收集到足够多的错误是如何出现的线索,所以内核错误在很多情况下也不能轻易地被重现。

           用printk()函数打印出程序的相关信息到日志文件或控制台是最古老也最常用且有效的调试方法[25]。printk()函数与用户空间的printf()库函数相似,其中的差别之一是printk()函数可以让用户指定打印信息的级别。目前printk()函数有八个信息级别,它们被定义在linux/kernel.h头文件中。级别的数字越小则表示级别越高。基于信息级别,内核可能把信息打印到当前的控制台。它可能是一个字符终端,可能是一个串口连接的设备,也可能是一个并口打印机。内核中的整型变量console_loglevel表示能被发往控制台的信息的最小级别。可以用sys_syslog系统调用改变它的值,用可以通过写文件/proc/sys/kernel/printk改变它。所有信息,包括信息级别的值大于console_loglevel而没能被发往控制台的信息都被添加到文件/var/log/messages的末尾。

    除了最为常用的打印函数printk()是调试内核必备之外。内核开发者使用的内核在编译前通常都会打开一些方便调试的内核选项[26]。比如CONFIG_KALLSYMS选项使得内核代码的符号信息被编译进内核,这样当内核崩溃时,系统会用符号打印出出错时栈回溯信息,否则只有二进制的地址信息。还有一些特定的编译选项帮助开发者排查特定的错误,比如CONFIG_DEBUG_SLAB可以帮助排查忘记初始化内存和内存越界访问的错误;而CONFIG_DEBUG_SPINLOCK 可以排查非法使用自旋锁的错误。

    KGDB是常用的调试Linux内核的调试器。最开始,它只是作为一个内核补丁发布,从内核2.6.26开始,它被合并到了内核的主干代码。用KGDB调试时,需要两台用串口连接的Linux机器,被调试的机器运行KGDB,另一台(调试机)则运行普通的GDB。GDB远程协议被用于它们之间的通讯[27]。配置KGDB比较麻烦,但目前桌面虚拟化技术非常成熟,开发者可以用两台Linux虚拟机使用KGDB,用虚拟的串口硬件连接两台机器。仅管如此,使用内核调试器还是相当之麻烦。被调试的内核在编译后输出的vmlinux文件是未压缩的linux内核,需要被拷贝到调试机;对应的源代码需要被拷贝到调试机调试时的当前目录;另外,调试时并不能在所有代码语句设置断点,因为内核代码的编译依赖于GCC的编译优化选项,开启相应的优化选项内核代码才能通过编译,而很多语句的变量经过GCC优化后会被去掉,调试者从源代码上看到的执行路径经常并非内核实际的执行路径。

    2.3 本章小结

        本章首先介绍了Linux内核的内存管理的一些理论和技术,然后介绍了进行内核开发所必须掌握的基础知识。本章的内容是理解以后章节的基础。

     

    第三章 KSM的设计与实现

    3.1 KSM简介

    KVM是Linux内核主干代码中的虚拟机解决方案[28]。当使用了KVM虚拟化技术的Linux主机同时运行多个操作系统时。主机的内存里存在着大量的相同内容的页面,而内核的内存管理不能发现它们,不能够共享这些相同内容的页面。KSM的出现就是为了解决这种大量冗余内存的问题。KSM是内核共享内存(Kernel Shared Memory)或者内存相同页面合并(Kernel Samepage Merging)的简称,是随着Linux内核的虚拟化技术的发展而产生的一种节省内存的技术。KSM通过扫描运行虚拟机的内存找到内容相同页面并将他们合并为一页,从而节省了内存,于是可以运行更多的虚拟机。更准确地讲,KSM扫描并合并相同的匿名页面。而基于KVM虚拟运行操作系统时用malloc()分配内存,malloc()分配到的内存是KSM可以合并的匿名区域。

    KSM最开始以内核补丁的方式发布,但因为一些原因未能进入内核的主干代码。首先,Linux社区的开发者们担心KSM的实现代码中存在安全漏洞。KSM的最初算法通过比较两个页面内容的SHA1哈希值来判断两个页面是否相同。如果攻击者通过哈希碰撞的方式攻击内核,那么攻击者有可能把恶意数据或代码注入到系统中[29]。另外,社区开发者认为VMWare公司持有的一个算法专利和KSM的最初实现非常类似,Linux开发者认为在内核中包含KSM可能会给Linux招致法律方面的不必要麻烦。

    后来,KSM改变了实现的方法,并顺利通过了代码审阅进入了Linux内核的主干代码,成为了KVM虚拟机技术的一个重要的内存优化解决方案[30]。

    3.2 KSM的使用

           KSM的使用包括如何配置KSM,如何理解KSM的一些参数,以及如何通知KSM合并程序的重复内存。

    3.2.1 通过sysfs使用KSM 

           KSM功能在内核配置文件.config中由开关CONFIG_KSM=y控制是否编译进内核。KSM目前的实现不能以模块的方法编译,也就是CONFIG_KSM不能置为值m。如果KSM被编译进内核,内核在启动后会创建ksmd内核线程。

     sysfs是Linux内核的一个特殊的文件系统,通过它可以实现内核空间和用户空间的交互。管理和配置KSM也是通过sysfs进行,位置在/sys/kernel/mm/ksm目录下[31]。在该目录下可以找到一系列文件,有一些文件用来控制KSM,有一些文件用来监视KSM的运行状态。该目录下的文件:run,用来开启和停用KSM。在默认配置下,KSM是被停用的,如果写入值1到文件run,则会开启KSM。例如:echo 1 > /sys/kernel/mm/ksm/run。在run=1的状态下,再写入值0到run文件,则会停用KSM。此外,在run=1的状态下,还可以写值2到run文件,要求把合并的所有页面再拆分出来。

    当KSM在运行的时候,可以通过三个参数配置KSM的运行状态。其中,文件sleep_millisecs指明了内核线程ksmd在执行完每次扫描之后需要至少睡眠多长的时间。文件pages_to_scan定义了每次扫描需要扫描多少个页面。每个用户都可以查看该文件,但只有有系统权限的用户可以更改pages_to_scan的值。共有5个文件用来显示KSM的运行情况,这5个文件都是只读的。文件full_scans指示KSM已经完成了多少次全面扫描。文件pages_shared指明了KSM中的稳定树上已收集了多少个KSM页面。文件pages_sharing指明了节省了多少个页面的内存。文件pages_unshared则显示不断被扫描但又未能合并的页面数。文件pages_volatile显示因为页面内容变化太快而不被合并的页面数。用文件pages_sharing的值比上pages_shared的值,如果这个值越大,说明KSM运行的效率越高,反之则运行效率越低。

    3.2.2 KSM的编程接口 

          虽然KSM可以扫描并合并系统中相同的匿名页面,但在这个扫描和合并过程中,KSM需要消耗处理器资源,同时也需要消耗一部分内存。如果KSM扫描的大量内存区域并没有足够多的内容相同的匿名页面,那么KSM非但没有降低内存的使用量,相反还会因为支撑自己的运行而消耗更多的内存。KSM的解决办法是把寻找具有大量相同内容内存的责任转给程序编写者。

    Linux的系统调用madvise[32]用来建议内核如何处理从虚拟地址addr开始,长length个字节的内存区域。该系统调用的函数原型为:int madvise(void *addr, size_t length, int advice)。KSM假设程序员知道哪些区域包含大量的可合并内存。于是,从内核版本2.6.32开始KSM在系统调用madvise中新加入了两个参数:MADV_MERGEABLE 和MADV_UNMERGEABLE。应用程序代码中通过用参数MADV_MERGEABLE调用函数madvise建议KSM扫描哪些内存区域,KSM则把相应的内存区域VMA加上VM_MERGEABLE标志位;用MADV_UNMERGEABLE取消之前的建议,相应的VMA确保没有VM_MERGEABLE标志位。分析KSM的源代码可知,实际上KSM找到指定区域所在的VMA,并把该VMA置VM_MERGEABLE标志,之后将扫描整个VMA的内存区域,并不严格遵守madvise设定的起始范围。

    3.3 KSM的设计与实现

          本节将介绍设计和实现KSM的主要思路,特别介绍了最为关键的稳定树和不稳定树两个数据结构,并对KSM的效率作简要的分析。

    3.3.1 KSM的基本算法

    KSM算法的核心思想是通过把需要扫描的页面插入两棵红黑树之一来查找到内容相同的页面。红黑树用页面的内容作为树的索引,用函数memcmp()逐字节的比较两个页面来判断页面是否相等。如果两页面内容不等,memcmp()函数返回小于0的值或者大于0的值决定下一步往红黑树的左边搜索还是往右边搜索。这两棵红黑树其中一棵称为稳定树(如图3-1所示),另一棵称为不稳定树。稳定树用来存放已经合并的页面,被称之为KSM页面。不稳定树用来筛选合适的候选合并页面[33]。 

    KSM的主要算法流程如图3-1所示。对于每一个被扫描的匿名页面,KSM先尝试在稳定树中查找是否有页面内容与被扫描页面的内容一致。如果在稳定树中找到了这样的匹配,被扫描的页面则被合并到匹配到的KSM页面。如果在稳定树中未能找到匹配项,KSM计算被扫描的匿名页面的校验和。如果校验和与上次KSM扫描时计算的值不一样,那么KSM更新这个页面的校验和,推迟以该页面内容为索引搜索不稳定树。这样的好处是避免了把一个更新频率很快的页面放入不稳定树。如果检验和与上次扫描时没有发生变化,KSM在不稳定树中开始搜索匹配页面。如果在不稳定树中找到相应

     

    图3-1 KSM算法流程图

     

    的匹配项,KSM合并匹配页面和当前被扫描的页面,并把匹配页面从不稳定树中删除。合并后生成一个KSM页面被插入稳定树,并把KSM页面写保护。如果未能在不稳定树中找到匹配项,KSM把被扫描的页面插入不稳定树,该页面不被写保护。这里检查页面的校验和实际上对整个KSM算法只起来辅助的作用。校验和并不作为索引搜索不稳定树,而是用来筛选一个足够稳定的页面用来合并。如果一个页面更新的太快,则失去了合并的意义,相反会影响不稳定树的效率。如果一个经常变化的页面被合并到了稳定树,则可预见合并后立即发生一个写时拷贝的页面错误,又要把该变化的页面重新分出来,浪费了处理器资源。在整个KSM算法中,如果去掉检查校验和这一步骤,也可以正常运行,但会降低KSM的效率。

    3.3.2 稳定树

    红黑树是一种平衡二叉查找树,在Linux内核代码中有广泛的应用。鲁道夫·贝尔于1972年发明了红黑树,他当时把它称之为"对称二叉B树"[34],而红黑树是现代的名字。红黑树的每个节点都必须带有颜色属性,或红色或黑色。除此之外,红黑树还必须满足其它一些特性:根节点具有黑色属性,每个叶节点也是黑色属性,每个红色属性的节点的两个子节点都是黑色属性(即从每个叶子到根的所有路径上不可能出现两个连续的红色节点),从任一个节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。对红黑树的查找,插入和删除都可以在O(log n)时间内完成,其中的n是树中元素的数目。

     

    图3-2 稳定树

     

    稳定树是一棵红黑树。被扫描的页面在不稳定树中找到匹配页面后,它们被合并,产生的KSM页面就进入稳定树。稳定树的每个结点都存放了已经被共享的页面。为了保证作为树索引的页面内容不被修改,页面被写保护。如果内核中某执行序列写入存于稳定树中的KSM页面,就会产生一个写时拷贝的错误。执行写操作的程序得到被写保护页面的一份拷贝。稳定树如图3-2所示:

    3.3.3 不稳定树

    KSM中的不稳定树也是一棵红黑树,但与内核中其它绝大多数应用红黑树的数据结构不同,不稳定树的索引即页面内容。而页面内容随时可能会发生变化,因此该树会因此部分不可用。但KSM不能像对待稳定树那样写保护不稳定树中的页面。这是因为如果不稳定树中的页面被写保护的话将会导致大量的写时拷贝,致使消耗大量的处理器资源处理页面错误。好消息是向红黑树插入或删除数据的方法rb_insert()和rb_erase()并不需要查询红黑树上的结点的索引值就能够让树保持平衡。一个仍然处于完全可工作状态的不稳定树如图3-3如示。此时在树顶的的页面的索引的第一个字节是3,如果这个索引的第一个字节又被程序修改为7,则如图3-4如示,那么在这棵树中查找第一个字节为4,5,或者6的页面时将得不到正确结果。为了应对这样一种不利情况,KSM的解决方案是在每次扫描完所有注册的内存区域后,将不稳定树设置为空树,即重建不稳定树。这样,因为树结点的索引变化而造成的负面效果不会持续影响新的一次扫描。另一种应对不稳定树部分不可用的解决方案是,KSM可以在每次查询不稳定树的过程中检查经过的树结点的校验和,如果检验和与上一次的旧校验和不一致就把该结点从不稳定树中删除,但这样做会比仅仅用memcmp()函数比较两个页面的内容要慢得多,因此KSM采取重建不稳定树的策略。

    图3-3 完全可用的不稳定树

     

    图3-4 失去部分可用性的不稳定树

     

    3.3.4 KSM的效率

    Linux内核在x86架构上的实现中,和其它大多数平台的实现中,一个页面的大小通常是4096个字节。当用memcmp()函数比较两个页面时,最坏的情况下要比较4096个字节,平均情况下的效率则快得多,这是因为在大多数情况下如果两个页面不一致,在比较页面内容的前几个字节时就能使memcmp()函数退出了。在一棵红黑树中查找到内容相同的页面的复杂度是用memcmp()函数的开销乘以红黑树的高度。由于红黑树的良好性能,它的插入、搜索、删除的时间复杂志是O(log(n)),其中n表示KSM扫描的页面数。所以,即使在最坏的极端情况下,memcmp()函数每次都要比较到最后一个字节才退出。KSM算法的性能也不会非常差。

    3.4 关键代码分析

    本节将在源代码层面介绍KSM的主要数据结构,以及合并重复页面时的关键函数。

    3.4.1 KSM的主要数据结构

    KSM中主要的数据结构有mm_slot,ksm_scan,stable_node,rmap_item。对应每一个被扫描的内存描述符mm_struct,KSM都有一个mm_slot描述了一些相关信息。它的定义如图3-5所示:

     

    图3-5 mm_slot的定义

     

    其中,link字段用来链接被哈希到相同哈希表位置的mm_slot,mm_list字段链接KSM算法中所有的mm_slot,rmap_list字段用来链接属于该mm_slot的所有rmap_item,mm字段是该mm_slot对应的内存描述符。

    ksm_scan记载了当前正扫描到的位置。它的定义如图3-6所示:

     

    图3-6 ksm_scan的定义

     

    其中,mm_slot字段表示当前正在扫描的mm_slot结构体;address字段表示当前正在扫描到的虚拟地址;rmap_list是个双指针,它指向一个指向rmap_item的指针,表示在rmap_list中下一个将被扫描的rmap_item;seqnr记下当前扫描次数的计数。

    stable_node表示KSM算法中稳定树的结点。它的定义如图3-7所示:

     

    图3-7 stable_node的定义

     

    其中,node字段表示在稳定树中的哪个结点;hlist链接了所有使用该结点表示的KSM页面的rmap_items;kpfn字段则是物理页框的编号。

    rmap_item是KSM算法中最重要的数据结构。如果把从虚拟地址到页面的映射称之为正映射,那么rmap_item是从页面信息到虚拟地址的反向映射。它的定义如图3-8所示:

     

    图3-8 rmap_item的定义

     

    其中,rmap_list用来链接上文指到的mm_slot结构体中属于某内存描述符的所有rmap_item链成的单链表;anon_vma是与内核中回收匿名页面的算法相关的数据结构,与KSM算法关系不大;mm表示该反向映射rmap_item所属的内存描述符;address表示虚拟地址;oldchecksum用来存储上一次计算的校验和;node字段用在当rmap_item存于不稳定树中时表示在不稳定树中的结点;head字段指向稳定树中的结点;hlist字段用来链接所有共享稳定树中某结点的KSM页面的rmap_items。

    图3-9 mm_slot,rmap_item,mm_slots_hash

     

    如图3-9所示,mm_slots_hash是一个哈希数组,每个数组元素存放了一个哈希链表的头结点。所有的mm_slot在计算哈希值后链接到哈希数组的相应的哈希链表上。同时,所有的mm_slot用双链表结点两两链接成一个环形链表。对于每个mm_slot,它还有所属的rmap_item链接在mm_slot上。

     

    图3-10 rmap_item链接在不稳定树上

     

    如图3-10所示,不稳定树的树结点嵌入在rmap_item结构体中。每个不稳定树的树结点对应的页面由rmap_item表示。

     

    图3-11 rmap_item链接在稳定树上

     

    如图3-11所示,每个稳定树的树结点维护了一个链表。链表链接了使用该结点对应的KSM页面的所有rmap_item。

    3.4.2 合并页面

    图3-12 write_protect()函数关键代码

     

    KSM算法中涉及合并页面的两个最关键的函数是write_protect_page()和replcace_page()。其中前一个函数传入指定页面做为参数,然后该函数把指向指定页面的页表项的写标志位清掉。第二个函数replace_page()有两个参数分别指向两个页面,该函数若执行成功则把指向其中一个页面的页表项改为指向第二个页面,这样便完成了合并页面的功能。

    图3-12所示为write_protect()函数的关键部分代码。代码1-3行调用函数page_check_address(),该函数检查page指向的页面是否在内存描述符mm中被映射到虚拟地址addr。如果该函数成功,则返回在内存描述符mm中指向页面page的页表项的指针,并且被自旋锁锁定。代码行5检查页表项上有没有可写标志或者有脏位。如果有可写标志,那么在接下的逻辑中就把可写标志擦掉,完成写保护;如果页表项上有脏位则需要清掉脏位后再写保护。第8行代码检查该页面是否被置换到了交换分区。有一种情况有内存中的页面被置换到了交换分区,但内存中的页面并没有被立即释放;另一种情况是交换分区的页面被重新唤入了内存,而交换分区中的页面仍然有效。对于这两种情况,一个页面在内存和交换分区中都拥有一份拷贝。代码行9清空处理器高速缓冲区和页面page有关的缓冲。代码行10清空指定的页表项并清空处理器中的旁路转换缓冲,该函数返回清空该页表项前的原来的页表项。代码行11-14检查当前是否有在这个页面上的I/O,如果是,则把以前的页表项设回,退出write_protect()函数,写保护失败。第15,16行代码检查旧页表项是否置脏位,如果是则把页page置脏位。第17,18行代码写保护新的页表项并清掉页表项上的脏位,然后把新的页表项写入页表。此时,write_protect()函数成功。

    图3-13是replace_page()函数的关键部分代码,它完成合并页面逻辑。该函数接受的其中两个参数表示两个页面,一个是page,它的页表项在合并后会被改写,另一个是kpage,在合并后,page对应的页表项会和kpage指向相同的页面。第1行代码调用pte_offset_map_lcok()得到在内存描述符mm中的虚拟地址为addr的对应页表项,并用自旋锁锁定。它的功能类似page_check_address()函数。第2-4行检查待合并的两个页表项是否是同一页表项,如果是,则不需要合并。第7行增加kpage页面的引用计数。第8行维护了一个用于从页面到虚拟地址的逆映射的数据结构,与KSM算法无直接关联。第10,11行代码清空page页面对应的高速缓冲和旁路转换缓冲,与write_protect()函数中的用法一样。第12行代码完成合并的动作,原先指向page的页表项也指向kpage。第14-17行代码完成释放page的逻辑。第19行代码给刚被改写的页表项解锁。

     

    图3-13 replace_page()关键代码

     

    3.5 本章小结

    本章详细介绍了如何使用Linux内核的KSM模块,该模块的设计思路以及主要的数据结构,并分析了KSM中最核心的代码。

     

    第四章 KSM+的设计与实现

    4.1 KSM+的设计

          KSM+是在KSM的基础上针对桌面应用程序的应用场景而设计开发的合并内存页面工具。本节介绍KSM+的设计思路和最核心的算法。

    4.1.1 KSM+的设计目标

    KSM+主要针对桌面应用程序,而KSM主要针对基于KVM的虚拟机环境。这两种环境主要有两个区别:第一,KVM在源代码级别通知KSM合并哪些内存,而桌面应用程序除非更改源代码后重新编译才能使用KSM,或者使用钩子技术截获程序对内存的申请再作相应的与KSM的交互处理,但实现这种方案也不简单。第二,虚拟机之间有大量的重复内存页面,而较之虚拟机环境,一般的桌面应用没有大量的重复内存页面。因此,KSM如果不作改动地运用在桌面场景下会存在两个问题。第一,应用程序通知KSM需要合并的内存区域非常困难。第二,KSM原有的扫描算法对扫描过的每一个页面都生成一个rmap_item结构体,而桌面应用程序的重复页面比较少,那么KSM对大量不能合并成功的页面生成rmap_item结构体非但不能节省内存,相反还浪费了内存。因此,KSM+的设计目标亦为两点:第一,用户空间易于通知KSM+需要扫描的内存区域。第二,KSM+的扫描算法既能在重复内存页面较少的内存中找到需要合并的页面,又能够最大限度地减少自身的内存消耗。

    4.1.2 新的用户交互方式

    KSM+达到第一个设计目标的解决方案相对简单,通过扩展KSM使用的sysfs文件系统,加入了让用户指定和撤销扫描某程序的功能。用户空间可以通过sysfs文件系统通知KSM+需要扫描哪个程序的内存。

    KSM+设计具体交互方式为:用户通过操作sysfs文件系统上位于位置/sys/kernel/ksm+/processes_to_scan的文件,通知KSM+需要扫描和撤消扫描哪些程序。约定的操作方式是:写入字符串“+ app_name”,则会扫描程序名为app_name的所有进程;写入字符串“- app_name”则撤消扫描程序名为app_name的所有进程。比如,用户可以方便地使用echo “+ app_name”  > /sys/kernel/ksm+/processes_to_scan通知KSM扫描app_name程序

    4.1.3 新的扫描算法

    为了达成4.1.1中提到的第二个目标,KSM+需要对KSM原有的扫描算法做较大的改动。KSM的描述算法依赖指定的地址空间存在高密度的重复内容的页面。分析KSM的scan_get_next_rmap_item()函数,可以看到KSM尽力为每一个页面分配一个rmap_item结构体,如果该页面不能合并,那么不仅没有减少内存使用,相反还增加了一个rmap_item结构体大小的内存开销。要解决这个问题,需要采样另外一种rmap_item的生成算法,对于合并不成功的rmap_item,能够回收该rmap_item。

    考虑到不同的VMA的重复内存页面的密度基本上是不一样的,针对不同的VMA, KSM+可能需要使用不同的策略生成rmap_item。因此,KSM+使用的新扫描算法做的第一个改动就是为每个VMA设置一个数据结构。较之KSM使用的数据结构,KSM+在mm_slot和rmap_list之间引入了一个新的维护VMA相关数据的结构体vma_node。原来的算法把rmap_item挂接到对应的mm_slot,即mm_slot,rmap_item两级数据结构。加入vma_node结构体后,每个mm_slot维护一棵红黑树,树中链接了vma_node,而vma_node维护了一个链表,链表中链接了rmap_item,即mm_slot,vma_node,rmap_item三级数据结构。它们的关系如图4-1所示。

     

    图4-1 KSM+的三级数据结构

    图4-2 VMA的采样算法

     

    KSM+的扫描算法的主要部分在vma_node_do_sampling()函数中。该函数对VMA进行采样,生成rmap_item。该函数简化后的逻辑如图4-2所示,它主要做三件事情:第一,采样值得尝试进行合并的页面并生成rmap_item结构体;第二,销毁未能够合并成功的页面对应的rmap_item,因为KSM在扫描重复页面并不多的虚拟内存区域时为生成的一些rmap_item本身消耗了一些内存,如果不回收这部分内存,会大大抵消KSM 合并后节省的内存;第三,如果探测到基本上没有太大希望存在可合并内存页的VMA,则把对应的vma_node回收,节省了扫描这个VMA的所需要的处理器和内存资源。

    函数vma_node_do_sampling()中的采样逻辑部分使用了结构体vma_node的一个重要的变量,采样系数:coefficient。该系数取1到100之间的一个值n,表示vma_node对应的VMA中有n%的页面将被采样,如果n 为100 ,则VMA中所有的页面将被采样。采样逻辑根据采样系数计算出需要采样多少个页面m,再把虚拟内存区域平均分成m个区间,然后在每个区间中随机取一个页面。KSM+设定初始采样系数是100,即采样VMA中的所有页面,然后在每轮采样后给采样系数减少一定的值,这样每次采样就会比上次采样时选到的页面要少。因为前几轮的采样系数较高,所以大部分重复页面都会在前几轮采样中被选中,随后被合并。前几轮高密度的采样过后会进入低密度的采样,这样又能使一些内容有变化的页面有机会被选中进行合并操作。

    函数vma_node_do_sampling()中回收rmap_item的算法是:对于本轮采样到的rmap_item,无条件加入vma_node维护的rmap_item链表;对于上轮采样中的rmap_item,如果已经找到了可以合并的相同内容页面,即该rmap_item链接到了稳定树中,就保留该rmap_item;如果既不在稳定树中,而且不被本轮采样命中,则销毁该rmap_item。vma_node维护的rmap_item链表的结点按照虚拟地址从小到大排序,销毁rmap_item的算法只需要遍历一次rmap_item链表,它的时间复杂度与链表的长度是线性的关系。

    KSM+的扫描算法做的第三件事是销毁vma_node的逻辑。函数vma_node_do_sampling()在每完成一轮采样后,判断本轮采样过后是否有rmap_item处在稳定树中,如果没有rmap_item在稳定树中且采样系数coefficient下降到了一定阀值,则把描述对应的虚拟内存空间的结构体vm_area_struct中的标志字段vm_flags置VM_NOT_MERGEABLE位。VM_NOT_MERGEABLE标志位是本工程自定义的标志,表示某vm_area_struct将不被KSM采样。该标志被添加在内核源代码/include/linux/mm.h文件中。KSM遍历所有vma_node的时候,代码将检查到VM_NOT_MERGEABLE标志位,于是把vma_node从mm_slot中删除。

    4.1.4 KSM+的性能 

          从理论上分析,KSM+和KSM在比较两个页面是否相同时使用同样的函数,该函数的性能在3.3.4小节有较详细的分析。稳定树和不稳定树也仍然是最主要的数据结构,所以KSM+对KSM的整体性能基本一致。考虑最主要的两大修改部分,新的用户交互方式只是用来通知KSM+需要扫描的区域,对性能几乎没有影响。再考虑KSM+采用的新的扫描算法,KSM依次为需要扫描的内存区域中的每个页面生成rmap_item,而KSM+根据采样系数生成rmap_item。当采样系数不为100时,KSM+生成的rmap_item要比KSM生成的rmap_item要少。而采样系数以某个数值为步长,从100递减,这意味着大多数情况下,扫描同样大小的内存区域,KSM+生成的rmap_item比KSM少,因此KSM+的时间效率要优于KSM。

           KSM+对系统的性能影响与KSM一样,主要取决于两个参数,一个是两次扫描之间的时间间隔,另一个是每次扫描的页面数量。这两个参数实际上都可以通过sysfs文件系统进行调整,两次扫描之间的时间间隔越短,每次扫描的页面数量越多,则KSM+对系统的性能影响越大,反之越小。

    4.2 KSM+的实现

          本节介绍实现KSM+的关键代码,它包括新的用户交互方式和新的扫描算法两部分。

    4.2.1 用户交互方式的核心代码

          KSM+中用一个循环链表维护需要扫描的程序。用户通知扫描某程序时,程序名被加入到循环链表,用户通知取消扫描某程序时,程序名从循环链表中删除。对应的核心代码如下:

    struct process_to_scan *pts;      // 一个记载程序名的结构体的指针

    sscanf(buf, "%c %s", &op, comm);   // 处理格式“+ 程序名”

          len = strlen(comm);       // 得到程序名的长度

    spin_lock(&processes_to_scan_lock);  // 得到操作循环双链表的自旋锁

    exist = process2scan_exist(comm);  // 是否已经存在这个程序名

    if (op == '+' && !exist)   // 当操作是+,程序名又未被记载时

    {

    pts = alloc_process_to_scan();  // 分配一个process_to_scan的结构体

    pts->comm = kmalloc(len+1, GFP_KERNEL); // 分配内存存下文件名

    if (!pts->comm) {   // 极端情况下的出错处理.

    free_process_to_scan(pts);  // 释放掉之前分配的process_to_scan结构体

    goto _err;      // 跳到出错处理.

    }

    strcpy(pts->comm, comm); // 拷贝程序名

    list_add(&pts->list, &processes_to_scan_head); // 加入循环双链表

    }

    spin_unlock(&processes_to_scan_lock);  // 释放同步用自旋锁

    KSM+的内核线程周期性地检查系统的系统的进程链表,发现需要扫描的程序创建了新的进程时,就创建一个mm_slot结构分配给该进程。如3.4.1小节所述,KSM 把所有的mm_slot链接在一起,每个mm_slot对应一个进程的内存描述符,KSM将通过这些信息进行扫描操作。KSM+基本沿用KSM中的mm_slot结构体。对应的代码片断是:

    read_lock(&tasklist_lock);  // 以读的方式得到系统中进程链表的读写锁

    for_each_process(p) {     // 遍历每一个进程

    get_task_comm(comm, p);  // 得到进程的程序名

    matched = 0;

    spin_lock(&processes_to_scan_lock);//得到需扫描程序名称的链表的自旋锁

    matched = process2scan_exist(comm); // 是否是需要被扫描的程序

    spin_unlock(&processes_to_scan_lock); // 释放自旋锁

    if (matched)  // 如果是需要被扫描的程序

    {

    task_ksm_enter(p);  // 该函数以task_t为参数做进一步处理

    }

    }

    read_unlock(&tasklist_lock); // 释放保护系统中进程链表的读写锁。

    4.2.2 扫描算法的核心代码

    KSM+与KSM在数据结构方面的主要区别是KSM+引入了vma_node结构体。KSM使用mm_slot,rmap_item两级数据结构,KSM+使用mm_slot,vma_node,rmap_item三级数据结构。rmap_item挂在vma_node上。结构体vma_node的定义如下:

    struct vma_node {

    struct rb_node; // 红黑树结点,用于把vma_node链接到mm_slot的红黑树上

         struct vm_area_struct *vma; // 对应的虚拟内存区域

         unsigned long start;  // 虚拟地址的起点

         unsigned long end;   // 虚拟地址的终点

         struct rmap_item *rmap_list;  // 挂接到该虚拟内存区域的rmap_item链表

         struct rmap_item *rmap_current;  // 当前扫描使用的rmap_item

    u8 coefficient;  // 该虚拟内存区域使用的采样系数

    };

    更改数据结构后KSM+的扫描算法概括为:遍历每个mm_slot;对于mm_slot,遍历每个vma_node;对于每个vma_node,调用采样函数vma_node_do_sampling()生成挂接在vma_node上的rmap_item;对于每个rmap_item,调用寻找相同页面的逻辑。

    其中最为核心的是采样函数vma_node_do_sampling(),它完成三个主要职能:采样页面;回收没有合并成功的rmap_item;回收vma_node。

    简化后采样页面的实现如下:

    pages_count = (vma_node->end – vma_node->start) >> 12; // 计算有多少个页面

    sample_count = pages_count * vma_node->coefficient / 100;// 计算要采样多少个页面

    gap_len = pages_count / sample_count ; // 平均多少个页面中采样一个页面

    left = right = 0;        // 预置左区间和右区间都是0

    while (1)

    {

    left = right;   // 本次的左区间是上次的右区间

    right = left + gap_len;  // 本次的右区间

    if ( right > pages_count ) {  // 右区间大于页面总数.

    break;  // 采样结束

    }

    index = left + random32() % gap_len;  // 在区间内随机抽取一个页面

    address = vma_node->start + (index << 12); // 计算该页面的虚拟地址

     }

    vma_node->coefficient -= 10; // 本轮采样后减少采样系数的取值

    简化后回收rmap_item的实现代码如下:

     // 双指针指向指向链表中第一个rmap_item的指针

    struct rmap_item **item = &vma_node->rmap_list; 

    // 遍历链表,一直到当前指向的rmap_item的地址比当前采样的地址大.

    while (*item && ((*item)->address & PAGE_MASK) < address)

    {

    addr = (*item)->address;

    if(!(addr & STABLE_FLAG)) // 如果rmap_item不在稳定树上

    {

    struct rmap_item *ri = *item; 

    *item = ri->rmap_list;//双指针指向指向下一个rmap_item的指针

    free_rmap_item(ri); // 销毁该rmap_item

    continue;

    }

    item = &(*item)->rmap_list; // 双指针指向指向下一个rmap_item的指针

    }

    if (*item) { // rmap_item在稳定树或不稳定树上,又被本次采样命中

    addr = ((*item)->address & PAGE_MASK);

    if (addr == address) {

    item = &(*item)->rmap_list;

    continue;

    }

    }

    new = alloc_rmap_item();   // 分配新的rmap_item

    ……  // 填充新rmap_item的字段

    *item = new;  // 把新 rmap_item挂接到链表上

    item = &new->rmap_list; 

    到本轮采样的sample_count个页面全部处理完后,如果双指针item不为NULL,即指向rmap_item 链表尾部的剩余的结点,对这些结点执行上文一样的销毁rmap_item的算法。

    回收vma_node的实现如下:

    // 本轮过后没有任何rmap_item在稳定树上且采样系数小于10

    if (0 == stable_node_count && vma_node->coefficient < 10)

    {

    struct rmap_item *item;

    while (vma_node->rmap_list) // 销毁vma_node上维护的所有rmap_item

    {

    item = vma_node->rmap_list;

    vma_node->rmap_list = item->rmap_list;

    remove_rmap_item_from_tree(item);

    free_rmap_item(item);

    }

    vma_node->vma->vm_flags |= VM_NOT_MERGEABLE; // 置标志位

    }

    4.3 本章小结

          本章详细介绍了KSM+在KSM的基础上做的改进。KSM+主要针对桌面应用程序的应用场景改进了内核模块和用户空间的交互方式,使得用户可以方便的指定程序进行内存去重操作;以及模块中数据结构的优化,使KSM+较之KSM自身更节省内存。最后,本章分析了KSM+的实现部分的核心代码。

        

    第五章 实验结果及分析

    5.1 KSM+的实验结果

          本小节用两类程序作为实验对象分析KSM+的实际执行效果。第一类程序有大量的重复内存可以合并,第二类程序则是Linux桌面环境上的常用程序。

    5.1.1 针对有大量重复页面的程序

    一般情况下,应用程序本身或应用程序之间并没有太多重复页面。但这样的例子并非不存在。如KSM模块的出现就是为了解决运行相同操作系统的虚拟机程序之间的存在大量重复内容页面的问题,再如1.2小节中提到的欧洲核子研究中心并行执行多个程序,载入大量相同的数据使得内存里有大量的重复内存页面。

    为了实验方便,可以编写一个模拟程序,但仍能达到验证本工程的目的。验证所用的模拟程序test.c如下:

    int main()

    {

    char *mem;

    int i, size;

    size = 0x1400000; 

    mem = (char*)malloc(size);

    for (i = 0; i < size; i++)

    mem[i] = (i%256);

    getchar();

    free(mem);

    return 0;

    }

    该程序用来测试一个极端的情况,它申请了20 * 220字节,即20M内存空间,并把20M内存空间按字节依次循环设置为0到255之间的数。这样,如果分配的20M内存的起始地址按4K对齐,那么20M内存共有20 * 220 / 212个页面,即5120个页面,且每个页面的内容一样。编译这个程序:$ gcc test.c –o test。并运行该程序的两个进程实例。如图5-1所示,这两个进程的PID分别为2207和2206,它们都使用了20.1MB内存,且此时整个系统使用内存174MB。

     

    图5-1 合并页面前系统消耗的内存和test程序消耗的内存

     

    下面让KSM+合并内存,命令如下:

    #echo “+ test” > /sys/kernel/mm/ksm+/processes_to_scan

    #echo 1 > /sys/kernel/mm/ksm+/run

    第一条命令使用了改进后的交互方式,它通知KSM合并程序名为test的重复内存。第二条命令让KSM进入合并模式,如果给/sys/kernel/mm/ksm+/run写入0值,则KSM+停止工作。目前本工程的实现中,KSM+默认在停止状态。

    KSM+完成所有合并的时间长短取决于对KSM+设置的描述轮数之间的间隔时间和每轮扫描的页面多少,采用越小的时间间隔,越多的每轮描述页面数量,会对系统的整体响应时间造成越大的负面影响。更改后的默认设置为每600MS描述一轮,每轮描述 100个页面。因此,在最好的情况下,每个描述页面都能被合并,那么默认的合并速度是667K/S。由此得出,在默认设置下,需要40*1024/667秒,大概一分钟的时候合并完40M内存空间。本次实验中经过大约65秒后,重复页面被合并完毕。如图5-2所示,两个test进程在重复页面被合并后都减少了近20M内存占用量,即共节省了40MB内存。其中PID为2207的进程比PID为2206的进程多占用了4K,即一个页面的内存量。这是因为近40M大小的相同页面被合并到一个页面,而这个页面在PID为2207的进程中。另外,从系统全局来看,系统占用的内存从174.0MB减少到134.1MB,共减少39.9MB,非常接近减少40MB的预期。这0.1MB的细微差距受到系统中其它进程申请和释放内存的影响。

     

    图5-2合并页面后系统消耗的内存和test程序消耗的内存

     

    此时,如果需要撤消所有合并的页面,可用命令# echo 2 > /sys/kernel/mm/ksm+/run。

    撤消合并页面后,两个test进程消耗的内存又回到各20MB。

          本小节的实验证明KSM+可以让用户方便地指定合并某程序的重复内存,对于有大量重复页面的程序,改进后的KSM+能显著地减少它们的内存使用量。

    5.1.2 针对Linux桌面的常用程序

    上一小节是对假想程序的实验效果,而本节将在实际的Linux桌面应用环境中检验KSM+。
          实验一。Okular是Linux平台下一个常用的pdf阅读软件。本次实验同时运行okular程序的四个进程实例,每个进程打开不同的pdf文件。四个okular进程所消耗的内存资源以及系统消耗的总内存资源如图5-3所示。在默认设置下,经过大约两分钟,KSM+基本完成了合并重复页面。此时,四个okular进程以及整个系统所消耗的内存资源如图5-4所示。经计算,与合并前相比,四个进程共节省内存14.4MB。比较整个系统在合并前后的内存使用,也减少了13M内存。因为比较整个系统的内存减少量时把KSM+本身的内存消耗计算在内,所以数值会比单独考察被合并进程的内存减少量要少一些,但比较整个系统的内存变化更合理。另外,查看 /sys/kernel/mm/ksm+/pages_sharing文件可以得到共节省了多少个页面。可使用命令: # cat /sys/kernel/mm/ksm+/pages_sharing,此时得到输出3668。因为每个页面占4K大小,即共节省内存14672K,非常接近之前计算得到的14.4MB。如果合并效率定义为节省的内存除以合并前的内存之和。那么此次内存合并效率为:14.4/(22.8+21.4+19.9+15.3) = 18.14%。 

      

    图5-3合并页面前系统消耗的内存和okular程序消耗的内存

     

    图5-4合并页面后系统消耗的内存和okular程序消耗的内存

     

    实验二。Gimp是Linux平台下最常用的图像编辑软件,相当于Windows平台下的Photoshop。本次实验用gimp打开5张图片。合并页面前后,系统消耗的内存和gimp单独消耗的内存分别如图5-5和图5-6所示。计算得到合并页面前后,系统消耗的内存减少13.7M,而gimp进程消耗的内存减少14.7M,这两个数值非常接近。内存合并效率为14.7/91.2 = 16.12%。本次实验说明gimp程序也有可观的重复内存用来合并。

     

    图5-5合并页面前系统消耗的内存和gimp程序消耗的内存

     

    图5-6合并页面后系统消耗的内存和gimp程序消耗的内存

     

    实验三。Epiphany是Linux下GNOME桌面的默认浏览器。为了防止浏览器和WEB服务器持续交互影响测试效果,本次实验用该浏览器打开四个已经下载好的网页并工作在脱机状态。这四个页面分别是:腾讯门户的首页,搜狐门户的首页,以及两个新闻页面。

    合并页面前后,系统消耗的内存和浏览器单独消耗的内存分别如图5.7和图5.8所示。计算得到合并页面前后,系统消耗的内存减少1.1M,而浏览器消耗的内存减少3.6M。内存合并效率仅为3.6/90.5 = 3.97%。本次实验说明epiphany浏览网页时没有很多的可合并页面。

     

    图5-7合并页面前系统消耗的内存和浏览器程序消耗的内存

     

    图5-8合并页面后系统消耗的内存和浏览器程序消耗的内存

     

    实验四。本实验模拟常见的Linux桌面用户使用环境,测试增强后的KSM+对整个系统使用内存的影响。实验假设用户打开了一个okular进程阅读pdf,一个epiphany浏览器进程浏览网页,一个openoffice进程处理文档,以及一个控制台打开四个标签(五个进程)。实验用一个简单的Bash脚本控制KSM+扫描这几个进程。脚本如图5.9所示。

     

    图5-9用脚本控制KSM+合并程序内存

     

    脚本的第3行设置KSM+在sysfs文件系统中的位置,第4行指定了KSM+接受用户指示扫描哪些进程的文件路径,第5行指定了开启关闭KSM+的文件路径,第7到第11行把本次实验要求扫描的进程名通知给KSM+,第12行开启KSM+进行合并。

    比较本次实验前后系统占用的总内存如图5.10所示。计算可得系统总占用内存在KSM+合并内存后减少5.7MB。

     

     

    图5-10 合并内存前后系统内存占用对比

     

    本次实验扫描的八个进程在合并前后占用的内存如表5.1所示。从表5.1的数据我们可以看到,大多数Linux桌面应用程序并没有大量的重复内存页面。对比从表5.1得到的节省内存量的数据为11.7MB,而与从图5.10得到的数据为5.7MB,导致它们之间有6MB的差距部分因为系统中其它程序的影响,部分因为KSM本身所消耗的内存。

     

     

    表5-1 内存合并效果表(单位:MB)

    进程名

    合并前

    合并后

    节省内存

    合并效率

    okular

    18.0

    13.4

    4.6

    25.56%

    epiphany

    42.1

    39.0

    3.1

    7.36%

    soffice.bin

    37.9

    37.7

    0.2

    0.53%

    terminal

    3.4

    3.3

    0.1

    2.94%

    bash

    2.5

    2.3

    0.2

    8.00%

    bash

    2.5

    2.4

    0.1

    4.00%

    bash

    2.5

    2.3

    0.2

    8.00%

    bash

    2.5

    2.3

    0.2

    8.00%

    合计

    111.4

    102.7

    11.7

    10.50%

     

    本小节的四个实验说明,KSM+算法对于部分有可观数量的重复内存的应用程序,如pdf阅读器okular,图像编辑软件gimp有明显的节省内存使用量的作用。但对于内存中重复页面非常少的应用,且本身使用的内存量也不多的程序,则没有太大的意义。

    5.2 KSM与KSM+的对比 

        本节比较了在实际实用中KSM和KSM+的差异,证明KSM+达到了当初的设计要求。

    5.2.1 自动采集代替源代码级显式指定

    3.2.2小节叙述了改进前的KSM需要在源代码级显式调用madvise通知KSM有哪些合并区域。该函数的第一个参数需置为MADV_MERGEABLE,第二个参数是内存的起始地址,第三个参数是内存区域的长度。需要注意的是,传入的内存地址必须按页面的大小对齐,否则madvise会返回-1,错误信息为“Invalid argument”。为保证内存地址按页面大小对齐,可使用函数posix_memalign。该函数在头文件sys/mman.h中声明,它的函数原型为:

    int posix_memalign(void **memptr, size_t alignment, size_t size);

    第一个参数用来返回函数成功时内存起始地址;第二个参数指明对齐边界的值,它必须是2的整数次方;第三个参数指明内存区域的大小。该函数在成功时返回0值,失败时返回错误码,但不设置全局错误errno。

    而改进过的KSM+通过sysfs文件系统指定程序名即可,用户不必要修改代码,也不必考虑指定内存区域,KSM+自动寻找可合并的内存页面。

    5.2.2 更省内存

    KSM为指定内存区域的每一个页面生成一个rmap_item,而改进后会在合并失败时收回rmap_item,释放它占用的内存。在内核对x86_64处理器架构的实现代码中,一个rmap_item占64字节大小。如果改进前的KSM扫描100MB内存区域没有一个页面能够合并成功,理论上计算,那么KSM要消耗1600K内存分配给rmap_item。KSM+则有收回分配的rmap_item的机制,合并失败的页面可能会被收回rmap_item,且当某虚拟内存区域被认为没太大希望存在重复页面时则不会再分配rmap_item到此区域。具体的收回rmap_item的算法见4.1.3小节所示。但因为申请和回收rmap_item通过内核的Slab层进行,改进的KSM代码中用kmem_cache_free内核API回收rmap_item时,取决于Slab能够容纳多少空闲的rmap_item,收回的rmap_item可能被彻底释放给操作系统,也有可能并没有被操作系统完全回收且能分配给其它内核代码使用,而只是返回给了原先的Slab,等待下一次分配rmap_item时Slab能够迅速地把闲置地rmap_item返回给申请者。更详细的叙述见2.1.5小节。但通过比较rmap_item的数量,可以发现改进后KSM使用更少的rmap_item。

    5.2.3 实验验证

    下面用一个实验程序比较KSM与KSM+的不同。该程序去掉无关代码和出错处理代码后的核心代码片断如图5-11所示:

    图5-11 KSM与KSM+对比实验用程序代码

     

    第1行代码指定了一个100MB大小的数值。第3行和第4行在堆上分配了两块内存,它们的起始地址都以一个页面的大小对齐;第9-12行确保两块内存没有内容相同的页面;第13行设置第一块内存的前1MB全是0xff,即前256个页面都是全1页面;第14行设置第二块内存的前256个页面都是全1页面;第15行通知KSM需要合并第一个内存区域中的重复内存。

    这段程序分配了两个匿名内存区域。它们都是100MB大小,即21500个页面。两个内存区域加在一起共有51200个页面,其中512个页面是全1页面,其它的页面都各不相同。可见,这两个内存区域的重复页面密度都很低,平均一百个页面里才有一个页面可以被合并。本实验程序特意只把其中一个内存区域注册给KSM,用以说明KSM只能合并在源代码级别被显示要求合并的内存区域。另外,本实验还旨在说明KSM+比KSM更省内存。按照前两节的理论分析, KSM只能合并第一个内存区域中的256个重复页面,却消耗25600个rmap_item,浪费掉64*(25600-256)/1024字节,即1584KB内存。而KSM+能合并两个内存区间的512个全1页面,几轮扫描过后,消耗的rmap_item会远比KSM少。KSM+除了有512个rmap_item链接在KSM+稳定树的结点上,还需要一些rmap_item用来周期性采样内存区域,但应远远小于KSM分配的rmap_item的数量。

    由表5-2的数据证实了之前的理论推导:(1)KSM只能合并1MB内存,因为只有注册了的内存区域才能执行合并的逻辑;而KSM+自动发现了所有有重复页面的内存区域,所以合并了2MB内存。(2) KSM扫描的内存区域的大小只有大约KSM+扫描的内存区域大小的一半,但KSM使用的rmap_item却比KSM+要多得多,直接导致合并后系统消耗的内存数量比合并前还要多0.6MB,但KSM+使得系统总消耗内存有1.3MB的下降。经简单的计算可以看出KSM+合并了2MB大小的重复页面,自身消耗了大约0.7MB内存空间。因此,可以得出结论是:KSM+能自动找到可以合并的内存页面,并且在应对重复页面非常稀少的进程时,仍然能减少系统的总内存使用量。而KSM只合并在源代码中显示指定的内存区域,而且在应对重复页面非常稀少的进程时,可能不仅没能降低内存使用,相反还会增加系统的内存使用。

     

    表5-2 KSM和KSM+的比较

     

    合并前系统所用内存

    合并后系统所用内存

    合并前程序所用内存

    合并后程序所用内存

    合并后rmap_item数量

    KSM

    334.4MB

    235.0MB

    200.1MB

    199.1MB

    25600

    KSM+

    325.8MB

    324.5MB

    200.1MB

    198.1MB

    1027

     

    5.3 重复页面的统计分析 

    为了能进一步改进KSM+,同时也可验证5.1.2小节的实验结果。本节用一个专门的内核模块来统计程序的重复页面的数量和重复页面的内容。通过分析统计数据,可以发现Linux桌面应用程序中重复内存页面的一些特点。

    5.3.1 编写统计重复页面的内核模块

    由5.1.2小节的实验可知各个程序之间合并内存页的效果有较大的差导。为了持续改进KSM+的合并效率,可以从分析这些应用程序中的重复页面的特点着手。比如,重复次数最多的是哪个页面,重复了多少次,每个重复页面的内容是什么,哪些常用应用有较多的重复页面。为了统计这个信息,可以在目前KSM+代码的基础上修改,增加统计信息的功能,但这样会让KSM+的代码变得更加复杂。考虑到内核代码难以调试的特点,本工程把统计重复页面的功能独立出来作为一个单独的模块。这样的好处是:第一,独立的模块易于调试,出错几率低;第二,只专注于做统计信息这一个简单的功能,不必像KSM+中的代码一样必须防止分配过多内存,当有足够多的内存可供使用时,代码编写的难度大大降低;第三,单独模块的统计结果可以和KSM+代码的相关结果作对比,协助排除程序的错误。

    该统计模块设计的目标是让用户方便地指定统计哪些程序,统计模块输出所有的重复页面的重复次数,以及有多少页面没有重复页面。该统计模块与用户交互的部分的需求和KSM+的用户交互需求一致,所以沿用了设计KSM+时的办法:让用户通过sysfs文件系统与模块交互,指定统计哪些程序。约定的格式也保持一致,即写入“+ 程序名”即通知模块统计哪个程序,写入“- 程序名”即通知模块撤消统计哪个程序。

    统计部分的思路是:初建一棵红黑树。每扫描一个页面,计算出该页面的MD5值,以该MD5值为索引插入红黑树。如果树中没有该MD5值,则增加一个结点插入到树中,结点的计数置为1。如果树中已经存在该MD5值,则给对应结点的计数增加1。该计数则是重复页面的计数。

    虽然统计模块和KSM中一样都用了红黑树的数据结构,但KSM中的树的索引是用了页面的内容。如果页面的内容发生变化,则红黑树会部分无效。KSM中的不稳定树的解决方案是每轮扫描都重建不稳定树。而稳定树的解决方案是写保护稳定树中的页面。在本统计模块中,以扫描时计算得到的MD5值为索引,即使在扫描过后,页面的值发生了变化,但之前扫描得到的MD5值并不会被重新计算,这样就保证了树仍然是有效的。理论上,虽然这样的解决方案得到的统计结果会和真实情况有小小的差距,但因为整个统计过程发生在极短的时间里,而在很短的时间内发生变化的页面只是极少数,并不影响统计数据的代表性。另一方面,如果KSM中的红黑树用MD5值作为索引,则会给每个页面带来16个字节的额外内存开销。此外,MD5值存在安全性问题[35]。所以KSM中的红黑树和统计模块中的红黑树采用不同的索引方案。

    当全部页面扫描结束后,红黑树上的每一个结点则记录了对应的页面的重复次数。本工程使用堆排序的方法把重复的页面次数按顺序排列。执行堆排序时需要一棵完全二叉树,而红黑树并不是完全二叉树。本工程的解决思路是:计算得到红黑树共有n个结点,再分配一个有n个元素的一维数组,每个元素都是一个指针。遍历红黑树,依次把一维数组上的每个无素指向红黑树上的结点。至此,这个一维数组存储了一棵完全二叉树。于是,对该完全二叉树使用一次堆排序后,该一维数组中的元素即按重复页面次数从小到大或从大到小排列了。

    该统计模块被命名为parser.ko。

    5.3.1重复页面的统计分析

    在5.1.2小节中,实验发现pdf阅读工具okular和图像编辑工具gimp有比较多的重复内容页面,epiphany浏览器浏览网页时的重复页面也有一定数量,openoffice的重复页面较少。本小节用统计模块分析在5.1.2小节的实验中测试过的程序。

    分析一。本次测试也运行程序okular的四个进程实例,打开四个不同的pdf文档,各随机阅读一些页面。之后用命令“insmod parser.ko”把统计模块插入内核,再转到/sys/kernel/mm/parser目录,用命令“echo + okular > processes_to_scan”通知parser模块采集程序名为okular的进程的页面信息,最后读文件statistics即得到统计信息。本次输出如图5-12所示。

    图5-12所示的第一栏是重复页面的次数,第二栏是该重复页面的MD5值。可以明显看到okular的内存中绝大多数页面不是重复的,即该图的最后一行所示13249个页面没有重复,而重复页面的分布非常集中,排名第一的重复页面有2746页,占所有页面的16%。而其它的所有重复页面全部加上也只有565个页面,数量上只有排名第一的20.6%。排名前三的重复页面共3217项,占据了所有重复页面的97.2%。理论上合并这3311个重复页面可以合并到27个页面,因此可节省(3311-27)*4KB,即13136KB内存,与实验一的数据基本一致。

    因为把一个页面的内容打印在屏幕上需要8192个字符,这个数量非常大,所以统计模块把页面的内容打印到了内核日志文件中。查看/var/log/kern.log文件,可以看到,排名第一的重复页面是所有比特位被置1的页面,称为全1页面;排名第二的重复页面是所有比特位被置0的页面,称为全0页面;排名第三的重复页面以32个字节的长度为周期循环,每个周期为一串奇怪的字节。联想到白色的RGB值是(255,255,255),黑色的RGB值是(0,0,0),而pdf阅读器显示文章时有很大一部分的白色区域,以此为根据本论文认为排名第一和第二的大量的重复页面和程序的图形显示有关。

     

    图5-12 四个okular进程的重复页面统计

     

    分析二。此次测试与5.1.2节中的实验二一样,用gimp打开五张图片。分析结果显示gimp中的的重复内存页面分布较之okular要分散得多。共扫描了23012个页面,其中3702个页面是重复页面。在分析okular程序的分析一中排名第一,占据了总页面的16%的全1页面在分析gimp的测试中仅有区区6个重复次数。原排名第二的全0页面在此次测试中排名第一位,页面总共重复了1029次。排名第二位的页面重复了796次,这个页面几乎是全0页,只有少数几个字节不是0,排名第三到第五的页面均重复了100次以上,页面的内容是一些特殊内容的字节循环填充了整个页面。此外,重复次数在10次以上,100次以下的页面有13个;重复次数在两次以上(包括两次),10次以下的页面有166个。理论上合并这些重复页面可以节省(3702-5-13-166)*4KB,即14072KB,与实验二的数据基本一致。

    分析三。此次测试对应5.1.2节中的实验三,用epiphany以脱机状态打开四个网页。分析结果显示一共扫描到21165个页面,有688个重复页面,占总页面数的3.2%。占据重复页面次数第一位的是全0页面,共有366个全0页;排名第二位的是全1页面,共29个全1页;排名第三位的共有13个重复页,这个重复页面的内容为以四字节为周期不断重复“FFFFFF00”;其它重复页面的重复次数都是5次以下,重复5次的有1个,重复4次的有3个,重复3次的有53个,重复两次的有52个。理论上合并这些重复页面可以节省(688-3-1-3-53-52)*4KB,即2304KB,与实验三的数据基本一致。

    以上三个实例分析验证了5.1.2小节中改进后的KSM算法基本上合并了所有的重复页面。另外从本节也可以看到应用程序中的重复页面的一些特点。1.全0和全1的特殊页面占了重复页面的绝大部分。2.其它重复页面也多有周期规律,是以一定长度内容为周期不断重复填充了整个页面。3.程序与程序之间重复页面所占总页面的比例有较大变化。这些规律为进一步改进KSM的算法提供了部分思路。

    5.4 本章小结

    本章通过实验验证了用户可以方便地指定KSM+合并程序的相同内存页面。实验结果显示KSM+对部分存在比较多重复内存的程序的合并效果明显。然后,本章用一个实验对KSM和KSM+做了比较。实验证明KSM+达到了设计的目的,在桌面应用程序的应用场景下,KSM+较之KSM更方便也更省内存。最后,还编写了一个专门统计重复内存页面的内核模块,对Linux桌面环境下的常用程序的重复内存页面情况进行统计分析,揭示了这些重复内存页面的一些特点,对持续改进KSM+提供了依据。

     

    第六章 总结与展望

    6.1 全文总结    

     活跃的Linux社区为顺应云计算,虚拟化的兴起,在内核主干代码中加入了内核自己的虚拟机模块KVM。紧接着,为解决虚拟机之间运行同样的操作系统或者大型服务器程序带来的大量重复内存的问题,内核中又加入合并虚拟机程序中重复页面的模块KSM。目前大量对KSM的研究集中在虚拟化的场景,实际上KSM也可以应用在桌面环境中。本文在KSM的基础上专门针对Linux桌面环境设计并实现了KSM+,能方便有效地合并桌面应用程序的重复内存。

    论文的主要工作体现在以下几个方面:

    (1)详细研究了Linux内核的内存管理子系统以及Linux内核开发的相关技术。

    (2)详细分析了KSM模块的实现原理和页面合并技术。

    (3)增强并改进了KSM应用在桌面Linux环境下的功能。改进后的KSM+能让用户方便地指定需要合并重复内存页面的程序。并且,KSM+比改进前更节省内存。论文用大量的实验验证了KSM+合并应用程序的重复内存的实际效果,并设计实验比较了KSM和KSM+。

    (4)编写了用于统计应用程序内存中重复页面数量的内核模块。通过对应用程序中重复内存页面的统计分析,为持续改进KSM+提供了依据和线索。

    6.2 未来展望

           KSM+对系统性能的影响有待进一步研究。比如,虽然KSM+消耗的处理器资源和配置参数有关,但究竟消耗处理器资源的情况如何,因为时间关系,本论文还没有这方面的实验数据。另外,KSM+在合并了应用程序的重复页面之后对应用程序的性能有多大的影响,也没有这方面的实验数据。

    KSM+还有很多可以研究和改进的方向。比如通过钩子技术监视虚拟内存区域(VMA)的创建,销毁,变动,可以让KSM+更快速的发现VMA的变化。另外,KSM+可以从单机程序扩展到有服务端的网络程序。服务端通过收集大量常用应用的重复页面情况,根据这些重复信息精准地通知客户端应该在哪些应用程序的VMA中搜索重复页面,从而避免在重复内存非常少的内存区域消耗大量的处理器资源。

    虽然计算机硬件不断飞速发展,但软件也越来越占用更多的内存。内存资源仍然是计算机系统中稀缺的资源。又因为应用程序消耗的内存越来越多,程序之间存在相同内容页面的几率也随之增大。如果能再降低KSM+在合并相同页面的过程中消耗的处理器资源,那么就可以在占据了消费电子类市场相当市场份额的Android操作系统中移植该技术,对于其它基于Linux的操作系统也是如此,对KSM+技术的研究有着广泛的应用前景。

    6.3 本章小结

    本章总结了全文的主要内容,对主要工作进行了归纳,并指出了进一步改进KSM+的方向和未来的应用前景。

    参考文献

    [1] 俞甲子,石凡,潘爱民.程序员的自我修养,链接、装载、与库.电子工业出版社,2010.

    [2] 李烨. 云计算的发展研究. 硕士论文.北京邮电大学.3.2011

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    http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS23946013

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    致    谢

          本论文是在导师王常吉副教授的悉心指导下完成的。从选题到最后的终稿,王老师一丝不苟地对我的论文工作进行指导,提出了很多宝贵的意见。谨在此向王老师表示衷心的感谢。

    感谢阿里巴巴公司的工程师李凡希,和金山安全公司的工程师项柱给予的技术上的建议和意见。

    感谢Linux内核邮件列表的各位不知名开发者提供的帮助。

    感谢父母在我调试内核代码最困难时期给予的精神上和后勤上的大力支持。

    感谢徐天池同学,韦宇同学,蒋正阳同学,高静伟同学等各位同学提供的各种帮助。

     

    epoll学习报告

     epoll学习报告

                                 kamuszhou 周霄 Jul/26/2013

     

    这几天通读了内核中对epoll I/O模型的实现代码,结合网络上很多介绍epoll的文章,对epoll的实现原理已经很熟悉,下面谈谈我的几点体会。下文引用的内核代码来自3.9.6版本的内核,见URL:http://lxr.oss.org.cn/source/fs/eventpoll.c

     

    一. epoll的边沿触发(ET)的效率高于电平(LT)触发的效率

        首先简单介绍一个背景:epoll实现中,把已经有事件发生的文件用一个双链表链接一起,这个双链表是在struct eventpoll结构中的rdllist域。用户空间调用epoll_wait(),陷入内核后就会立即检查这个双链表,如果链表中非空,就通过文件的poll()函数询问文件有无事件发生。如果有事件发生且是用户关心的,就会向用户空间报告,否则就睡眠。

        epoll的实现代码中实际上只有两行代码与触发方式有关,如下图所示。

     上图所示的代码运行的上下文情况是:用户加入到epoll中的某个文件,只要支持poll(),(可以是socket,FIFO,裸设备,whatever)有关心的事件到达(或可读,或可写,或报错),内核空间已经把发生的事件复制到了用户空间,但还没有从内核态返回用户空间。在返回用户空间之前代码检查用被epoll监视的这个文件是否是ET触发,如果不是(那就是LT),就把监视的文件重新放回就绪队列,下次epoll_wait()调用的时候会立即重新检查这个文件有否有事件到达。如果这文件的确有事件发生,则epoll_wait()报告给调用者。如果没有,而且其它被监视的文件也没有事件发生,则调用epoll_wait()的task就让出处理器,开始睡觉(TASK_INTERRUPTIBLE)。这段逻辑在static int ep_poll(struct eventpoll *ep, struct epoll_event __user *events, int maxevents, long timeout)中,第1494行。

    如果监听的文件开启的是边沿触发(默认),则不会执行上图中的list_add_tail()逻辑。这就是边沿触发只会向用户报告一次,直到下一个关心事件发生才向用户空间报告的原因。

    那么为什么ET触发效率高于LT触发呢?看一个例子,假如客户端监视一个TCP的Socket,服务端这时发来1M数据,客户端的主机网卡驱动缓存足够大,一次性接收到了所有1M数据。下面看两段客户端的接收伪代码(没有写read调用返回时socket被关闭的情况;另socket描述符fd被设为非阻塞)。

       上图的代码使用了LT触发,这段代码依赖epoll_wait()通知还有数据可供读取。所以共调用了1024次epoll_wait(),1024次read(),共2048次系统调用才读完1M数据。

     

    上图使用ET触发,epoll_wait()只报告一次,然后代码循环调用1024次read()读完数据,直到第1025次read()返回-1,出错码为EAGAIN(EAGAIN等于EWOULDBLOCK),于是代码知道已经接收完数据。一共只使用了1026次系统调用就读完了数据。

    总结:即使使用电平触发也不要依赖epoll_wait()通知调用者到达事件,需要循环调用IO函数直到被通知EAGAIN,这样就把epoll_wait()的调用次数降到最低,仅管有可能在下次epoll_wait()时会有可能浪费一次文件的poll()调用,但这个很小的开销可以忽略。

     

    二. 为什么epoll支持嵌套调用

    读epoll的实现代码发现,一个epoll的文件描述符epfd可以嵌套的加入另一个epoll。这样有什么用呢?

    epoll的实现中“平等的”对待每个被监视的文件,它们维护在一棵红黑树之中,假如有十万个文件被监视,那么查找某个文件时就要在这十万个文件中查找。即使红黑树的查找效率是log(n),文件非常大时也是比较消耗时间的。

    那么假如有这样一种情况,如果这十万个文件中只有1000个是活跃的,或者说这1000个文件优先级最高。那么则有一种优化方案是,创建两个epoll,第一个epoll(epfd0)监控100000 – 1000 个文件,第二个epoll (epfd1) 监控1000个高优先级文件以及epfd0。这样的好处是,大多数情况下epoll实现只在1001个元素的红黑树中查找,自然效率提高了。

    总结:epoll的嵌套调用给开发者提供了一个在高并发环境下的优化方案。

     

    三. epoll的效率一定比select/poll高吗。

        答案是不一定。

    Select的缺点大致有:

    1. 内核中写死了最多只能监视1024个文件.

    2. 每次调用select都要把关心的文件描述符和关心的文件件从一个用户空间的长长的数组拷贝到内核空间.

    3. select若使得caller进程进入睡眠后,某个文件有事件到达此进程被唤醒,那么所有被监视的文件全部会被调用poll()询问“你有没有事件到达”,这是一个线性的时间复杂度。

    epoll针对select的三个缺点的改进:

    1. 监视的文件数由取决于系统中有多少低端内存(x86_64架构中的所有内存都是低端内存)。3.9.6版本的内核实现中,对于每个登录用户,最多使用系统中低端内存的4%用来创建监视用的数据结构。见第1951行代码。max_user_watches = (((si.totalram – si.totalhigh) / 25) << PAGE_SHIFT) / EP_ITEM_COST;

    2. 用户只需要把关心的文件对应的数据结构在调用epoll_wait()前用epoll_ctl()一次性传入内存,以后调用epoll_wait()时不需要像select一样拷贝大量数据。

    3. 当调用epoll_wait()的caller进程睡眠时,突然有事件到达,caller进程被唤醒,epoll_wait()返回用户空间,内核并不遍历没有监视的文件,而只报告在一个即短时间内发生的事件。下面更详细的描述这个场景,以监视tcp socket举例,大致是:某进程调用epoll_wait(),此时没有任何它关心的事件发生,于是caller进程进入睡眠。处理器调度了其它进程。数据到达时,当前进程被硬件中断,网卡驱动收到数据包,数据包在中断处理函数中被拷入内核,中断处理函数设置中断下半部(Half Bottom)。下半部被处理器调度,调用epoll实现代码注册的回调函数ep_poll_callback()。ep_poll_callback()函数唤醒之前的caller进程,caller进程重新获得CPU,从epoll实现的ep_poll()函数中恢复执行,在3.9.6内核中的第1564行: if (!schedule_hrtimeout_range(to, slack, HRTIMER_MODE_ABS))。然后,内核代码开始收集已经就绪的文件和发生的事件,发回用户空间。只有从第一次回调函数ep_poll_callback()被驱动的代码调用(caller进程还在睡眠时执行的ep_poll_callback()算第一次)到epoll实现代码走到第586行关闭中断关闭中断的代码 spin_lock_irqsave(&ep->lock, flags);之间发生的事件才会被收集。

        对于第3点,这是epoll的优点,但在某种情况下却会是epoll的缺点。网上很多比较poll, select, epoll性能的文章,没来得及仔细看,我个人认为结论是可靠的。结论引入了一个概念active-to-total ratio,设所有被监控的文件数是n,活跃的文件数是m,active-to-total比则是m/n,如果这个比非常高,比如大于0.7,则poll或select的性能要高过epoll,反之则epoll胜出。

        对比前文对select的第3个缺点和epoll的改进点3的叙述可以解释这个原因。因为select在返回用户空间前又轮循了所有关心的文件,而这些文件又大部分是有事件发生的,所以select所做的工作并没有浪费,但epoll只收集了一小段时间中发生的事件,于是select较之epoll减少了用户空间和内核空间的频繁切换,从而让select的性能反超epoll。

    那么如何改进呢?明白了以上的原因,那么就可以对epoll做出改进,理论上对于active-to-total比较高的应用环境下,可以在epoll的实现中加入与select做法相同逻辑,即退出前询问所有的监控文件,反正active-to-total比很高。或者更好的方案,用一个链表链接活跃的文件,在epoll返回用户空间前遍历这个链表,争取每一个epoll_wait()调用返回尽可能多的事件。

     

    附:epoll的主要数据结构简介.

    epoll接口的主要数据结构有struct eventpoll,struct epitem,struct eppoll_entry。

        在讲述这三个数据结构前先提一下struct file。Unix设计初期希望它的设计遵从“一切皆文件”的理念。在Linux内核中,每个抽象的文件对应一个内核struct file结构体。Struct file结构体中有一个void *private_data域。不同的文件类型会在private_data域中存放特定的信息。Struct file中另一个域f_op是函数指针的列表,它记录了对应该文件的操作。所有epoll文件的f_op都指向static const struct file_operations eventpoll_fops,因此可以代码判断一个文件是不是epoll如下:

    static inline int is_file_epoll(struct file *f)

    {

             return f->f_op == &eventpoll_fops;

    }

     

        每次成功调用epoll_create时就会创建一个struct file的结构体,和一个struct eventpoll。Struct file中的private_data指向struct eventpoll。eventpoll维护了这个epoll的重要信息。其中比较重要的几个字段有:一个循环列表struct list_head  rdllist链接了该epll中已经可以读写或者有出错的文件描述符。一个红黑树的根结点struct rb_root  rbr,eventpoll维护了一棵红黑树,树中的结点是struct epitem。

    每个被加入到epoll中被关注的文件描述符都对应一个struct epitem结构体。所有加入到同一个epoll中对应的所有epitem都挂在红黑树上。该红黑树的根结构保存在struct eventpoll中。epitem中记录了对应的文件的文件描述符和文件指针。

    struct eppoll_entry是用来挂接到设备文件中的结构体。设备驱动在得知自己可读或可写或有错误时通过这个结构体通知有事件发生。每个eppoll_entry都指向一个epitem,一个epitem可能对应多个eppoll_entry。eppoll_entry中的域wait_queue_t  wait就是被用来挂接到设备文件中的等待队列。设备文件通过wait可以拿到eppoll_entry,再通过eppoll_entry拿到epitem,再拿到eventpoll。

     

     

    makefile使cpp文件依赖头文件

    读代码时发现目前工程中的makefile文件中有一个问题或bug,.即cpp文件没有和该.cpp文件include的头文件建立依赖性。这个危害是,当头文件被修改后,受影响的.cpp文件对应的.o文件不会被重新创建。

     

    而目前的代码中大量使用C++模板,模板的实现全部写在.h文件中.

    我做了个实验,修改了单件模板的实现文件 SingletonHolder.h。虽然这个修改影响了大量include了SingletonHolder.h的.cpp文件,但它们对应的.o全被没有被重新编译。

     

    解决方法是用g++编译器提供的 -MM 选项。这个选项会让g++在把.cpp依赖的头文件(除系统头文件)全部列出来。具体的使用方法可以查阅手册。思路是,把cpp文件和头文件的依赖性写入到.d文件,在主makefile文件中include所有的.d文件。

     

    以tcpd工程为列,修改后的makefile如下(亦见附件),该makefile可以检查到.cpp依赖的头文件被修改,使得重新生成目标文件。

     

     

    include ./makefile.def

    SRCS = $(wildcard *.cpp)

    OBJS = (patsubst %.cpp,%.o,(SRCS))

    # 每个.cpp都对应一个.d文件,.d文件由g++ -MM生成,列出了.cpp依赖的头文件.

    DEPENDENCIES = (subst .cpp,.d,(SRCS))

    TARGET = tcpd

    OK = \\e[1m\\e[32m OK \\e[m

    FAILURE = \\e[1m\\e[31m FAILURE \\e[m

    all:$(TARGET)

     

    # 使包含.d文件,.d文件指定了.o文件依赖哪些头文件。

    # 如果不是make clean 就include所有的.d文件。

    ifneq "$(MAKECMDGOALS)" "clean"

      -include $(DEPENDENCIES)

    endif

     

    # 此函数生成.d文件,参考g++的 -MM -MF -MT选项

    #$(call make-depend,source-file,object-file,depend-file)

    define make-depend

      g++ -MM -MF 3 -MT2 (CXXFLAGS)(CPPFLAGS) (TARGET_ARCH)1

    endef

     

     

    $(TARGET):$(OBJS)

                  @echo -ne Linking $(TARGET) …

                  @(CXX)(C_FLAGS)  (INC) -fPIC -o@ ^(LIB) && echo  -e (OK) || echo -e(FAILURE)

     

    %.o:%.cpp

    #如果.cpp文件被修改,就重新生成.d文件.

                  (call make-depend,<,@,(subst .o,.d,$@))

                  @echo -ne Compiling $<  …

                  @(CXX)(C_FLAGS)  (INC) -fPIC -c -o@ < && echo  -e(OK) || echo -e $(FAILURE)

                 

    clean:

           @rm -f *.o

           @rm -f ./$(TARGET)

     

    install:clean all

    #     strip $(TARGET)

     

     

     

    Linux桌面环境下内存去重技术的研究与实现(第二章)

    Linux桌面环境下内存去重技术的研究与实现

    在这里可以下载原稿 www.ykyi.net/upload/Research_and_Implementation_of_Memory_Deduplication_in_the_Linux_Desktop_Environment.pdf

    第二章 相关理论与技术

    2.1 内存管理

    内存管理是操作系统内核中极为重要的部分,它涉及物理地址、虚拟地址、分段、分页等诸多概念。

    2.1.1 内存地址

    程序使用地址来访问内存单元。对于x86架构的中央处理器,使用逻辑地址,虚拟地址,物理地址三种不同的地址[15]

    逻辑地址包括段和偏移地址两部分,它们共同用来指定机器指令或者操作数在内存中的位置。逻辑地址对应下文提到的分段式内存管理。

    虚拟地址也被称作线性地址,它表示一个寻址空间。在Linux操作系统中,使用一个无符号长整型存储虚拟地址。如果是针对32位x86处理器的内核,这是一个32位的无符号长整型,可以寻址至多232,即4GB空间。而Linux在x86_64处理器上,一个无符号长整型有64位,但实际上只使用了48位,即可寻址到248 ,即256TB的内存空间。引入虚拟地址使得用户空间的进程都独自拥有一个地址空间,方便操作系统在硬件的协助下隔离进程访问内存的操作,从而实现更高的安全性和便捷性。在32位处理器架构下,4G虚拟地址空间划分成两部分,高端的1G空间被称之为内核空间,低端的3G空间称之为用户空间。内核的代码和数据存在内核空间,用户空间的进程通过系统调用陷入内核空间执行内核空间的代码。对于64位处理器,虚拟地址同样分为内核空间和用户空间,只是针对64位处理器的内核拥有大得多的寻址范围,对内核空间和用户空间的地址划分有多种实现。

    物理地址被中央处理器用来寻址内存芯片上的实际的物理单元。它对应了送往处理器的针脚上的高低电平信号。

           Linux中的内存管理单元 (Memory Management Unit, MMU)在硬件电路的帮助下把逻辑地址译成线性地址;而另一个硬件电路则帮助把线性地址翻译成物理地址。

    2.1.2 段页式内存管理

    内存分段是由80×86处理器引入的概念,它鼓励程序员在设计程序时把程序使用的内存按照逻辑上的意义相关性分成若干个部分,比如有些段存放全局数据,有些段存放程序代码[16]

    内存管理单元的分页单元协助把虚拟地址译为物理地址,为了提高翻译的效率,虚拟地址被按照固定长度切分成一个个小单元,它们则被称之为页面。页面可以看成是MMU管理内存的最小单位。

          分段和分页都用来划分内存,在某种程度上,它们的功能有一定重合。实际上,Linux内核的内存管理机制倾向于使用分页技术。Linux进程运行在用户空间时使用的标志代码段的代码段选择子(segmentation selector)和数据段选择子是相等的;进程运行在内核空间时使用的代码段选择子和数据段选择子也是相等的。而且这四个段选择子的段基址都设置为0。这意味着在Linux操作系统中,无论寻址数据和还是寻址指令,无论在用户空间还是内核空间,逻辑地址的段基址部分为0,偏移地址部分刚好等于虚拟地址。

    在Linux所支持的大多数硬件平台上,默认的页面大小是4K。但Linux同时也支持大于4K的页面的内存管理。运行在用户空间的代码可以使用glibc库中的getpagesize()函数得到当前使用的页面大小。本论文只针对在x86_64架构上页面大小是4K的Linux内核。实际上从内核2.6.38开始,内核中开始支持透明巨页(Transparent Huge Page)[17],内核中有些页面的大小实际上是2M,但这不影响按照4K的页面大小展开讨论。

    Linux使用分级页表的方式把虚拟地址映射到页面。在32位处理器上使用二级页表,在x86_64架构的处理器上则使用四级页表。

     

     

    图2-1 四级页表

     

           如图2-1所示,以针对x86_64架构处理器的Linux内核为例,64位虚拟地址的高16位不被使用,低48位被平均分为5段,offset段占12位,其它四个段各占9位。这个划分在源代码文件arch/x86/include/asm/pgtable_64_types.h中定义。cr3寄存器存储了页全局目录的物理地址。在把虚拟地址翻译到物理地址的过程中,MMU先从cr3寄存器中取出全局目录的物理地址,再加上GLOBALDIR段算出的偏移量,从而在页全局目录中得到页上级目录的物理地址。与此类似,从页上级目录中得到页中间目录的地址,然后得到页表的地址,再得到页面的地址,最后的OFFSET字段则定位到页面中的一个字节。至此,虚拟地址被翻译到了物理地址。

    页全局目录,页上级目录,页中间目录,以及页表中的每一项都由相同的数据结构表示。它记载了一些重要的信息,与本论文相关的信息有:该项指向的下一级表或者页面是否存在的标志,如果访问时不存在则产生缺页中断,由do_page_fault函数负责把页面调入内存[18];下一级表或页面的物理地址;下一级表或页面是否可读可写的标志,利用该标志位可以写保护一个页面。

    Linux内核用一个struct page结构体描述一个页面的信息。这个结构体定义在include/linux/mm_types.h文件中[19]。图2-2列出这个结构体中与本论文直接相关的字段。

     

    图2-2 struct page的部分字段

     

    其中的flags字段存储了页面的状态信息,例如:表示页面刚被写了数据的脏位;该页面是否被锁定在内存中不充许置换到交换分区的标志。_count字段和_mapcount字段都是引用计数,它们用来共同维护page页面的生命期。_mapcount表示一个页面拥有多少页表项指向它,_count被称为page的使用计数,所有的_mapcount计数只相当于_count计数中的一次计数。如果内核代码中某执行序列在访问某个页面时需要确保该页面存在,则在访问前给_count计数加一,访问结束后_count计数减一。当_count计数减到负数时表示没有任何内核需要使用该页面,则表示该页面没被使用。内核代码不应该直接访问_count计数,而应该使用page_count函数。该函数用一个struct page的指针做为参数,当该页空闲时函数返回0,否则返回一个正数表示参数指向的页面正被使用。当页面被页高速缓冲使用时,mapping域指向一个address_space对象,该对象与Linux文件系统中的文件是一对一映射的关系,描述了一个文件分配到的物理页面及相关数据结构。如果页面并不被页高速缓冲使用时,mapping则有其它的意义,比如mapping字段的最低位记载这是否是一个匿名页面。virtual字段是映射到该页面的内核空间的虚拟地址,如果该页面是属于高端内存区域则virtual字段为NULL。对于x86_64架构上的Linux内核,已经没有高端内存,因此该字段不会为NULL。

    2.1.3 内核中的巨页

    现代处理器的内存管理单元几乎都能处理除4KB大小外的多种页面尺寸。然而,Linux内核在几乎所以平台上的实现都选用最小的页面大小,即4KB,比4KB更大的页面,都被称之为巨页(huge page)。在某些工作环境下,巨页可以给操作系统带来性能上的提高。巨页能提高操作系统的性能主要是因为两点。第一,使用巨页可以减少发生页面出错处理的频率,因为在每次页面出错处理时内核调入比使用小页面更多的内存。第二,使用巨页减少翻译虚拟地址的时间。在x86_64加构的处理器上,从虚拟地址翻译到物理地理需要依次访问四级页表,非常耗时。而使用巨页可以减少页表的级数。实际上更大的性能提高源自使用巨页后提高了旁路转换缓冲区(Translation Lookaside Buffer,TLB)的命中效率[20]

    在内核2.6.38版本之前,唯一使用巨页的方式是通过非常复杂的hugetlbfs文件系统。应用程序开发者和系统管理员都需要注意一些特别事项才能够开启巨页功能。因此只有极少数真正需要巨页带来性能提高的用户,如专用数据库系统,才使用巨页。

    情况从内核版本2.6.38以后发生了变化,一个被称之为透明巨页的功能被合并进了内核主干代码。之前内核在VMA(Virtual Memory Area,虚拟内存区域)中的所有页面大小都是一样大的,而加入透明巨页后,VMA中的页面的大小可能不只一种。透明巨页的实现代码改写了页面出错处理函数,当一个出错发生时,内核尽力分配一个巨页,如果成功的话,其它相应的在巨页地址范围内的小页面就会被释放,巨页被插入到VMA中。如果不能分配到一个巨页,则仍然按照以前的方式分配一个小页面。当巨页需要被置换到交换分区时,透明巨页机制简单地把巨页切割成小页面,其它逻辑和处理小页面时一样。实际上不仅在置换到交换分区时需要切割巨页,很多其它的操作,如mprotect()和mlock()页面时也需要。本论文将详述的KSM在合并页面时同样需要把巨页切割成小页面。

    透明巨页这种轻便地利用巨页的方式使得很多内核代码并没有感知到巨页的存在,对于应用程序则更没有感知到巨页,因此被称之为透明巨页。

    2.1.4 内存描述符

    Linux内核使用一个叫内存描述符(Memory Descriptor)的结构体描述每一个进程的地址空间[21]。这个结构体包括了所有和进程地址空间相关的信息。内存描述符和struct page一样在文件include/linux/mm_types.h中定义。图2-3列出这个结构体中与本论文直接相关的字段。

     

     

    图2-3 struct mm_struct的部分字段

     

    其中,mmap字段是用来实现一个链表。这个链表链接了属于这个内存描述符的所有vm_area_struct结构体。vm_area_struct结构体描述了一个内存区域。由于属于一个内存描述符的内存区域可能非常多,为了加快内存区域的查找以及添加删除等操作的速度,内核用mm_rb表示一棵链接了所有内存区域的红黑树。红黑树是一种二叉树,它被广泛地应用在Linux内核代码中。mmap和mm_rb是用两种不同的数据结构表示同一批数据。mm_users和mm_count是内存描述符的引用计数,它的实现原理和struct page的引用计数的原理一样。每一个进程如果拥有一个内存描述符,则会增加mm_users的计数,所有mm_users的计数只相当于mm_count的一个计数。比如n个Linux线程共享同一个内存描述符,那么对应的内存描述符的mm_users计数则为n,而mm_count则可能只是1。如果有内核执行序列想要访问一个内存描述符,则该执行序列先增加mm_count的计数,使用结束后减少mm_count的计数。一但mm_count减为0,表示该内存描述符没有任何引用,则它会被内核销毁。mmap_sem是一个读写锁,凡是需要操作内存描述符中的内存区域时,则需要先得到相应的读锁或者写锁,使用结束后释放该锁。mm_list字段是一个循环双链表。它链接了系统中所有的内存描述符。flags字段定义了内存描述符的标志,这些标志标记了内存描述符的一些状态和属性,内核代码需要使用原子操作访问该字段。

    2.1.5 虚拟内存区域

    同样被定义在inlude/linux/mm_types.h中的结构体vm_area_struct用来描述一个内存区域。在Linux内核中,内存区域经常被称之为虚拟内存区域(Virtual Memory Areas,VMA)。VMA描述的内存区域是一个地址空间中的地址连续的部分。而且该部分拥有一些特定的属性,比如访问权限和相关联的操作等。不同的VMA可以用来描述不同的内存区域。比如,映射到内存的文件,用户空间的栈,特别是本论文重点关注的匿名内存区域(Anonymous VMA)。下面讨论本论文关心的vm_area_struct的一些重要字段,这些字段如图2-4所示。

     

    图2-4 struct vm_area_struct的部分字段

     

    vm_mm字段指向该VMA属于的内存描述符。vm_start和vm_end字段表示该VMA描述的内存区域的起始和终点虚拟地址,但不包括vm_end指向的地址,即vm_end是虚拟内存区域的最后一个有效字节的后一个字节。vm_next和vm_rb分别把内存描述符拥有的内存区域用链表,和红黑树链接起来。vm_flags表示内存区域的属性。anon_vma与内核的页面回收机制回收匿名页时用到的页面反射表有关。vm_file是该内存区域对应的文件,如果内存区域是匿名的,则该字段被置为NULL。

    2.1.6 Slab层

    频繁地申请和回收同一类型的数据结构是内核中极为常见的操作。为了提高申请和回收某种特定数据结构的效率。Linux内核中引入了slab层的概念,通过slab层来管理某种数据结构的频繁申请和回收[22]

    Slab层把不同的数据结构划分到不同的高速缓存(cache)中,每个缓存都用来维护某种数据结构的申请的回收。比如,从维护进程描述符的缓存中申请进程描述符时,缓存把一个标记为可用的进程描述符返回给调用者,同时把该描述符标记为已用;释放进程描述符则使得这个进程描述符在存放它的缓存中又被标记为可用。

          每个缓存被划分为好几个slab,这就是这个子系统被称之为slab层的原因。每个slab是一页或几页连续的内存。缓存维护的某种数据结构,称之为对象,就全部放在slab中。每个slab处于满,部分满或空三种状态。当slab 处于满状态时,表示该slab中维护的对象已经全部被分配。当slab处于空状态时,和半满状态时,slab可以有空闲的对象可供分配。当内核需要申请一个新对象时,就向对应的缓存申请。缓存找到自己维护的slab,从slab中拿出预先分配好的空闲对象返回给申请者。当内核使用完了该对象,这个对象就被缓存回收,一般情况下并不真正释放,而是在对应的slab上做空闲标记。缓存通过灵活的策略维护slab的大小和数量。使用slab,能够加速常用数据结构的分配和释放,并减少分配内存产生的碎片。

    2.2 内核开发

          操作系统内核的开发和普通用户空间的程序开发有非常大的差异。本节将介绍理解KSM和在内核空间进行开发所需熟知的一些内容。

    2.2.1 Linux内核简介

    Linux由1991诞生开始就受到开源社区的热烈欢迎,并且一直处于极为活跃的持续开发状态。Linux的代码以GNU计划倡导的GPL协议自由分发,全世界的操作系统爱好者,硬件驱动编写者都非常活跃地为Linux贡献代码。Linux的开发如此成功,以至GNU计划中自己的操作系统内核GNU Hurd都未得到足够多的关注,Linux成为事实上GNU计划的操作系统内核。

    Linux内核沿用Unix的单内核设计。单内核设计把整个内核设计成运行在同一个地址空间的一个“大”进程。所有的内核执行序列存在于同一个地址空间中,并在同一个地址空间内运行。因此,内核的不同执行序列之间的通信是极为快速的,基本不需要额外的开销,但由此也带来内核代码的复杂度过高的问题。较之单内核,另一个设计操作系统的思路是微内核,它的很多设计理念和单内核的设计相反,如windows XP, Vista 还有 windows 7等等。Linux内核在发展过程中引入了内核模块的概念,这使得Linux内核既保持了单内核设计性能快速的特点,又使得内核代码相对纯粹的单内核简洁和易于维护。

    本论文选定的内核版本是2013年2月发布的3.0.66稳定版,在它的基础上研究开发。

    2.2.2 内核线程

    Linux的内核线程实际上是只存在于内核空间的一个进程。内核通常创建内核线程让它在后台周期性的处理一些事务。内核线程和普通进程一样可调度,可被抢先。他们的最显著的区别是内核线程的进程描述结构体task_struct的mm字段为NULL。而一般进程的进程描述结构体的mm字段指向该进程的地址空间。因为内核线程永远只运行在内核态,永远不必切换至用户空间,并且所有用户态进程的地址空间的内核虚拟地址部分都是一样的,所以当处理器调度到内核进程时,内核进程可以随便使用某个用户态进程的地址空间的内核虚拟地址部分。Linux内核线程的作法是借用上一个普通用户态进程的用户空间[23]

    内核线程由内核API函数kthread_create()创建,也可由kthread_run()创建。他们的区别是前者创建的是一个处于非运行状态的内核线程,需要使用wake_up_process()把它转换为可运行状态;而kthread_run()创建的内核线程立即处于可运行状态,随时可能被调度而获得运行的机会。内核线程开始后会一直运行,直到它显式地调用do_exit()或者其它内核代码调用kthread_stop()。kthread_stop()函数需要传入先前创建内核线程函数返回的task_struct作为参数。该函数在调用后会一直阻塞,直到等待的内核线程完全退出了才返回。

    2.2.3 内核的同步机制

    竞争条件指的是程序设计中的一种缺陷,这种缺陷使得程序的输出会因为不受控制的事件出现的顺序或发生时间而发生改变。Linux内核提供了一套同步方法,正确地使用同步方法可以消除竞争条件[24]

    atomic_t是内核中的特殊整型数,应用在该整型数上的方法使得对该整数的操作是原子操作,从而对该整数的操作不会被其它执行序列中断。如atomic_inc()和atomic_dec()分别是原子地给一个整型数加一或减一。

    Linux内核中最常用的锁是自旋锁。对于一个自旋锁,内核在任何时候只能有一个执行序列持有该锁。如果在该自旋锁被其它执行序列持有时,当前执行序列也申请持有该锁,则这个执行序列就会使得处理器一直忙等该锁被持有者释放。为遵循迅速占有,迅速释放的原则,一个内核执行序列一但持有某自旋锁,则内核在该内核序列运行的当前处理器上被禁止抢先。另外,持有自旋锁的内核执行序列应该运行完简短的代码后迅速释放该自旋锁,而不应该在释放持有的自旋锁前执行可能造成睡眠的代码,也不能显式地调用放弃处理器而申请调度其它进程的代码,因为这样会使得其它申请该自旋锁的执行序列等待非常长的时间而大大损害了整个系统的性能。自旋锁的基本有法是:用DEFINE_SPINLOCK在编译期定义一个未被占用的自旋锁变量,用函数spin_lock()得到自旋锁,用spin_unlock()函数释放自旋锁。与普通自旋锁类似的还有读写自旋锁。当对自旋锁保护的资源的访问多数是读访问,少部分是写访问时,使用读写自旋锁比使用普通自旋锁的效率更高。

    Linux内核中另一种常见的锁是信号量。信号量只能在进程上下文中才能使用,当一个进程或内核线程尝试获取一个不可用的信号量时,该进程或者该内核线程会被置于一个等待队列中,然后进入睡眠状态,处理器转而执行其它的代码。当该信号量被某持有者释放,信号量变为可用时,等待队队中的一个进程或内核线程会被唤醒而获得该信号量。因为未能立即获得锁时会使得执行序列进入睡眠,所以在不能被调度的中断上下文中不能使用信号量。同样因为未能立即获得信号量则被置于睡眠状态的原因,信号量非常适合需要长时间持有锁的情况。信号量的另一个显著的特点是它充许同时有若干个持有者,这个数量在声明信号量时指点。但大多数情况下信号量被设置为只能有一个持有者,这种情况下,信号量被称为二值信号量或者互斥锁。互斥锁常见的使用方法是:用DECLARE_MUTEX宏在编译期定义一个未被占用的互斥锁变量,或者用init_MUTEX在运行时初始化互斥锁,用down()函数获得信号量,用up()函数释放信号量。与读写自旋锁类似,Linux内核也有针对读多写少的情况做优化的读写信号量,它的特征和普通信号量基本相同。

    2.2.4 内核的调试技术

    调试内核代码是内核开发技术中非常困难的一部分,这是因为内核代码运行在软件栈的最底层,不像用户空间的进程可以轻易地被调试器跟踪。另外,因为很多情况下的内核错误会让整个操作系统崩溃或者运行在不可预测的不稳定状态,让开发者几乎没有机会收集到足够多的错误是如何出现的线索,所以内核错误在很多情况下也不能轻易地被重现。

           用printk()函数打印出程序的相关信息到日志文件或控制台是最古老也最常用且有效的调试方法[25]。printk()函数与用户空间的printf()库函数相似,其中的差别之一是printk()函数可以让用户指定打印信息的级别。目前printk()函数有八个信息级别,它们被定义在linux/kernel.h头文件中。级别的数字越小则表示级别越高。基于信息级别,内核可能把信息打印到当前的控制台。它可能是一个字符终端,可能是一个串口连接的设备,也可能是一个并口打印机。内核中的整型变量console_loglevel表示能被发往控制台的信息的最小级别。可以用sys_syslog系统调用改变它的值,用可以通过写文件/proc/sys/kernel/printk改变它。所有信息,包括信息级别的值大于console_loglevel而没能被发往控制台的信息都被添加到文件/var/log/messages的末尾。

    除了最为常用的打印函数printk()是调试内核必备之外。内核开发者使用的内核在编译前通常都会打开一些方便调试的内核选项[26]。比如CONFIG_KALLSYMS选项使得内核代码的符号信息被编译进内核,这样当内核崩溃时,系统会用符号打印出出错时栈回溯信息,否则只有二进制的地址信息。还有一些特定的编译选项帮助开发者排查特定的错误,比如CONFIG_DEBUG_SLAB可以帮助排查忘记初始化内存和内存越界访问的错误;而CONFIG_DEBUG_SPINLOCK 可以排查非法使用自旋锁的错误。

    KGDB是常用的调试Linux内核的调试器。最开始,它只是作为一个内核补丁发布,从内核2.6.26开始,它被合并到了内核的主干代码。用KGDB调试时,需要两台用串口连接的Linux机器,被调试的机器运行KGDB,另一台(调试机)则运行普通的GDB。GDB远程协议被用于它们之间的通讯[27]。配置KGDB比较麻烦,但目前桌面虚拟化技术非常成熟,开发者可以用两台Linux虚拟机使用KGDB,用虚拟的串口硬件连接两台机器。仅管如此,使用内核调试器还是相当之麻烦。被调试的内核在编译后输出的vmlinux文件是未压缩的linux内核,需要被拷贝到调试机;对应的源代码需要被拷贝到调试机调试时的当前目录;另外,调试时并不能在所有代码语句设置断点,因为内核代码的编译依赖于GCC的编译优化选项,开启相应的优化选项内核代码才能通过编译,而很多语句的变量经过GCC优化后会被去掉,调试者从源代码上看到的执行路径经常并非内核实际的执行路径。

    2.3 本章小结

        本章首先介绍了Linux内核的内存管理的一些理论和技术,然后介绍了进行内核开发所必须掌握的基础知识。本章的内容是理解以后章节的基础。

    Linux桌面环境下内存去重技术的研究与实现(第一章)

    Linux桌面环境下内存去重技术的研究与实现

    在这里可以下载原稿 https://as.goodas.gold/Research_and_Implementation_of_Memory_Deduplication_in_the_Linux_Desktop_Environment.pdf

    第一章 绪论

    1.1 课题背景

    内存是操作系统中最为重要的资源之一。为了最有效地利用好有限的内存资源,现代操作系统使用了很多技术以节省内存的使用。在Linux程序的内存布局中,代码段具有只读属性,永远是共享的。具体地说,即使一个程序被实例化了多个进程,但是在物理内存中对于该程序的代码只有一份拷贝,同一个程序的不同进程之间共享这份拷贝。而且,所有共享库(Windows下被称之为动态链接库)的代码段在物理内存中也只有一份拷贝[1],所有加载了该共享库的进程虽然把共享库加载到了不同的虚拟地址中,但实际上都映射到相同的物理地址上以实现对共享库代码区的共享。除了共享只读的代码区外,可写的页面也可能在进程之间被共享,Linux在创建进程时的fork操作使用写时拷贝技术在父子进程之间共享内存。当父进程调用fork()函数后,所有的可写页面转成写时拷贝页面。只要父子进程都不写入某页面,则该页面一直被共享。

    近年来,Linux操作系统中出现了一种新的节省内存的技术,它的出现源于云计算的发展。云计算能够通过互联网按需分发计算机的软硬件资源,被称之为IT产业的又一次革命[2]。虚拟机技术是云计算的基础,Xen和KVM(Kernel Virtual Machine,内核虚拟机)是开源社区最流行的两种虚拟化技术[3]。通过运用虚拟化技术,越来越多的Linux主机上同时运行着多个虚拟机,而虚拟机使用了相同的操作系统,操作系统中运行着相同的大型程序,如数据库服务器,邮件服务器,Web服务器等。在运行多个虚拟机的环境下,人们发现虚拟机之间存在着大量的相同内存页面,但Linux主机没有办法共享这些内存页面。为了解决虚拟机之间大量重复内存的问题,Linux社区诞生了KSM(Kernel Samepage Merging,内核相同页面合并)技术。KSM技术通过扫描内存区域,找到相同的内存页面,并把它们合并。该技术使得运行虚拟机的主机使用的内存明显下降,从而让同样的Linux主机在使用KSM技术后能运行更多的虚拟机。

    KSM技术虽然是为基于KVM技术的虚拟机设计,但也能运用到普通的桌面应用程序。随着软硬件技术的不断进步,Linux桌面应用程序占用的内存也越来越多。普通的Linux桌面应用程序中存在多少重复页面,重复页面的分布有些什么特点,把KSM技术运用在桌面应用程序上存在什么问题,这些是本论文将要探讨的内容。针对桌面应用程序的重复内存,本文在KSM的基础上开发了KSM+,能方便有效地合并桌面应用程序的重复内存。

    1.2 国内外研究现状

    对于传统的节约内存技术,如共享只读代码区,fork的写时拷贝技术。这些技术非常成熟,现代操作系统中已经普通采用。

    另外,文献[4]研究了一种比较特殊的节省内存技术。它针对的是科学计算中的特殊程序,通过用注释驱动的工具把源代码转译到更高效的代码,于是编译出节省内存的程序。

    近年来研究较多的是基于合并相同内存页面的内存去重技术:通过查找系统中的相同内存页面,把这些页面合并从而节省系统内存。但国内外的研究基本集中在运行虚拟机的场景中。如VMware公司较早进行了虚拟机内存去重技术的研究工作,文献[5]研究了VMware公司的Hypervisor(虚拟机管理器)使用的基于合并相同内容内存页面的去重技术,以减少虚拟机之间的内存冗余。文献[6]详细论述了此类技术对于基于Xen的虚拟机的实现。Linux社区的类似技术称之为KSM。文献[7]以实证研究的方式通过大量实验研究了KSM用于合并虚拟机之间冗余内存的性能。文献[8]研究的是在数据中心中如何提高在虚拟机之间合并相同内存的效率。它实现了通过把虚拟机在各物理机中动态迁移到最适合的位置从而提高合并效率。文献[9]使用KSM技术解决了主机和虚拟机都需要维护自己的缓存的问题,提高了缓存的效率。KSM技术并不是总能高效地去除虚拟机之间的冗余内存,也存在一些问题。内存地址的ASLR(Address Space Layout Randomization,空间布局随机化技术)是为了提高程序安全性的一种技术。该技术提高了程序的安全性,却影响了页面对齐,从而影响了KSM的合并效率[10]。另外,KSM的运用也暴露了安全问题。运行在某台虚拟机上的程序可以通过构造特定的页面尝试让主机的KSM合并它,再计算写该页面所用的时间。因为写被KSM合并的页面的时候会发生写时拷贝,所以这个时间会比正常情况下延迟。通过利用这个时间差,运行在一台虚拟机上的程序可能会发现其它虚拟机上运行的程序[11],甚至让虚拟机之间秘密通信[12]

    KSM技术应用在非虚拟机的场景下的研究则比较少。欧洲核子研究组织(CERN)的核子实验模拟程序产生海量的数据,并且并行工作的科学程序同时载入这些数据,使得内存中有大量的相同内容页面。CERN通过使用钩子技术修改C运行库的malloc()从而运行KSM,解决了内存中的大量重复页面的问题,节省了8%-48%的内存[13]

    本论文将在一般桌面应用环境下研究并增强新的内存节省技术KSM,使之更适合运用在桌面应用环境下,更有效地减少应用程序的内存使用量。

    1.3 研究意义

    内存资源总是操作系统中稀缺的资源,研究节省内存的技术具有普遍的意义。另外,随着基于Linux内核的操作系统如Android在消费电子终端上的迅速普及[14],以及可预见到基于Linux的Chrome OS在PC桌面市场也将占有一定市场,而目前的应用程序普遍占用越来越多的内存,研究Linux平台下新的节省内存的技术KSM,对于开发Android平台等基于Linux内核的平台下的商用优化管理软件具有重要的技术指导作用。

    1.4 论文的主要工作

          本论文重点研究了Linux内核的KSM模块的设计与实现,并在原来的基础上做了针对桌面应用环境的增强与改进,同时认真研究了Linux内核代码的组织方式,配置与编译方式,内核开发及调试的技术,以及Linux的内存管理单元的实现。增强后的KSM命名为KSM+,它比原来的KSM更方便地自动采集到应用程序的相同内容页面并合并这些页面,以达到节省应用程序消耗的内存的目的。论文用多个实验展示了KSM+的功能,并与修改前的KSM做了比较。此外,本论文还编写了内核模块用于统计Linux桌面应用程序的重复内存页面的特点,同时可以用来应证KSM+运行的效果。

    1.5 论文的整体结构布局

        本论文的第二章介绍了x86体系的段页式内存管理方式,以及Linux的内存管理的实现,还介绍了编写Linux内核代码的一些基本理论。

    第三章介绍了如何使用KSM以及KSM的设计和实现原理。

    第四章讲述KSM+的设计与实现。KSM+是在KSM的基础上的增强与改进。

    第五章用多个实验展示了KSM+合并程序的重复内存页面的效果,并设计了一个实验比较了KSM和KSM+的差别。最后编写了用于统计应用程序重复内存页面的内核模块,并用统计数据应证了KSM+的实验结果。这些统计数据反映了Linux桌面应用程序中重复内存页面的一些基本特点,对进一步改进KSM+的算法提供了依据。

    1.6 本章小结

          本章首先介绍了Linux操作系统中传统的节省内存技术,然后引入了因为虚拟化兴起而发展的新的内存节省技术,它通过合并内容相同的内存页面从而减少系统的内存使用,也被称之为内存去重技术,接着叙述了国内外在该技术方面的相关研究。目前对该技术的研究多针对虚拟机环境,而本论文则是在Linux桌面环境中研究内存去重技术。

     

    Linux桌面环境下内存去重技术的研究与实现(中英文摘要)

    Linux桌面环境下内存去重技术的研究与实现

    在这里可以下载原稿 www.ykyi.net/upload/Research_and_Implementation_of_Memory_Deduplication_in_the_Linux_Desktop_Environment.pdf

    论文题目: Linux桌面环境下内存去重技术的研究与实现

    专业:软件工程

    硕士生:周霄

    指导教师:王常吉

    摘  要

    内存管理是操作系统中至关重要的部分。优秀的操作系统高效地管理有限的内存资源。Linux内核的内核同页合并(KSM)模块是在虚拟化兴起后为节省虚拟机使用的内存而发展的一种节约内存的技术。KSM通过合并相同内容页面的方式显著地降低了多个基于内核虚拟机(KVM)技术的虚拟机同时运行时系统使用的内存。实际上,KSM也能合并一般应用程序中的相同内容页面。但一般应用程序为了使用KSM技术合并内存,需要在源代码级别显式地调用相应的系统调用来告知KSM需要扫描的内存区域。对于一般用户来说,需要修改应用程序的源代码显然是一个太高的门槛。

    本论文在认真研究了KSM模块的实现的基础上,增强了KSM的功能。新设计实现的KSM+使得用户可以不必修改应用程序的源代码就能利用KSM+合并相同内容的内存页面。另外原来的KSM算法依赖程序指定的内存区域有大量的重复内存页面,而实际上,一般应用程序并没有大量的重复内存。在重复内存非常少的情况下,对这些程序应用KSM技术非但不能降低内存使用,而且因为运行KSM本身所需内存而增加了内存开销。本论文针对这一点在KSM的算法上做了改进,减少了运行KSM+算法本身所消耗的内存。然后论文用Linux桌面下的常用应用程序验证了KSM+的实际效果,并构造了一个实验比较了KSM和KSM+。最后,为了了解应用程序的重复内存页面的特点,还编写了专门统计重复页面的内核模块,发现应用程序的重复页面的一些规律,为持续改进KSM+提供了依据。

     

    关键词:KSM,重复内存合并 ,内存管理

     

     

    Title: Research and Implementation of Memory Deduplication in The Linux Desktop Environment

    Major: Software Engineering

    Name: Zhou Xiao

    Supervisor: Wang Changji

    Abstract

    Memory management is one of the most important parts of the operating system. KSM (Kernel Samepage Merging) in Linux kernel is a kind of memory saving technology developed after the emerging of virtual machine. KSM can dramatically decrease the memory usage of the hypervisor running several virtual machines. Actually, KSM can also be applied to normal applications. But in order to use the KSM, application must explicitly evoke a system call in source code level to tell KSM the memory area where the KSM will scan. To normal users, modifying the source code is impossible at most of the time.

    Base on the full grasp of the implementation of KSM, a new implementation named KSM+ is created, which allows users to merge same-content pages on the specified applications without modifying corresponding source code. Moreover, the original KSM algorithm relies heavily on the specified area is rich in same-content pages, while normal applications have much less same-content pages compared to virtual machines. So, when KSM is applied to those applications, it is possible that memory usage will rise rather than decrease. To combat with this situation, KSM+ employs a new algorithm to decrease the memory usage for running itself. Several experiments prove that the KSM+ can be easily applied to specified applications and memory usage can be reduced. And a case is designed to compare the effect between KSM and KSM+, which shows KSM+ behaves better in deduplication when the same-content pages’ density is very low. At last, in order to inspect the characteristics of same-content pages from normal desktop applications, an ad-hoc kernel module is developed to do the statistics which supplies significant data for the further development of KSM+.

    Key Words KSM, Deduplication, Memory Management

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