操作系统导论习题解答（22. Swapping: Policies）

Beyond Physical Memory: Policies

对于OS的replacement policy，如何决定哪个(些)page(s)应该被移出内存是非常重要的，弄不好就会严重影响性能。当然的，为了避免极端情况下的行为发生，OS还包括一些调整措施。

1. Cache Management

在讨论策略之前，我们可以让主存保留一部分pages，这样就形成了cache。
对于每个program的cache hit和cache miss，average memory access time（AMAT）有如下计算形式：

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上式TM = 访问内存所需时间，TD = 访问磁盘所需时间，PMiss = 缓存中找不到数据的概率（通常我们用cache miss的概率代替）。

2. The Optimal Replacement Policy

这种方法非常简单：如果必须要扔掉一些page，为什么不扔掉那些最远的page呢？
既然总要有人当FW，那为什么不能是你呢？（滑稽）

下图所示：
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由于现在无法预料以后的计算机会如何发展，故而该策略只能用来进行对比。

3. A Simple Policy: FIFO

一图以言之：
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该策略无法确定page的重要性，即使序号为0的page需要被访问多次，但是FIFO仍然将其踢出去。

4. Another Simple Policy: Random

话不多说，上图：
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上图只是随机策略的一种情况而已，随机策略就和名字一样，随机踢出page，正所谓生死有命富贵在天。

下图是10000次实验：
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5. Using History: LRU

LFU： Least-Frequently-Used
LRU： Least-Recently-Used
MFU： Frequently-Used
MRU： Most-Recently-Used

上述策略，“人如其名”，知道名字的意思就知道策略怎么执行。

图片来啦：
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6. Workload Examples

下图是没有局限性：
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从上图可以得出一些结论：

当工作负载没有局限性时，使用哪种策略都无关紧要。
当缓存足够大以适合整个工作负载时，使用哪种策略也无关紧要。
当所有需要调用的page都放入高速缓存中时，所有策略的cache hit都是100%。
最佳策略比现有实际策略都要好，当然未来可期。

下图为“二八法则”：
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下图是“顺序循环”：

7. Implementing Historical Algorithms

要实现上述所说的策略，需要良好的数据结构与算法和硬件支持。

特别要说的就是LRU策略，如果page数量非常大，我们不可能遍历所有page以便找出最近很少使用的page进行替换。

8. Approximating LRU

对于上述问题，近似LRU方法从计算开销的角度来看更可行，这也是许多现代操作系统所做的。这个方法需要 use bit 形式的一些硬件支持。
那么OS如何使用use bit来近似LRU呢？

有许多方法可以实现，最常用的方法就是 clock algorithm 。
该方法的实现：把所有page放入到一个循环列表中，有个clock hand指向一些特别的page开始对列表进行循环，当替换策略发生时，检查clock hand当前指向的page的use bit是否为1。如果为1，表明该page最近使用不能替换，clock hand将其use bit从1变成0，然后指向下一个page；如果下一页page的use bit为0，那么对该page进行替换。

当然不止这一种方法，该方法是早期的一种算法，取得了成功，并且具有不重复扫描所有内存以查找未使用page的优势。
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9. Considering Dirty Pages

对于上述的clock算法可以进行以下改进。
我们知道对于每个page，都有一个dirty bit来表示其是否有数据存在过。如果替换的page中有数据存在，那么如果该page又要被调用，性能开销就增大了。所以，一般而言，都是替换哪些没有数据存在过的page。
简而言之，就是更改clock算法，使其扫描到的未使用又干净的page首先被踢出。