Page Cache(页缓存)

Page Cache

  • 由内存中的物理page组成,其内容对应磁盘上的block。
  • page cache的大小是动态变化的。
  • backing store: cache缓存的存储设备
  • 一个page通常包含多个block, 而block不一定是连续的。

读Cache

  • 当内核发起一个读请求时, 先会检查请求的数据是否缓存到了page cache中。

    • 如果有,那么直接从内存中读取,不需要访问磁盘, 此即 cache hit(缓存命中)
    • 如果没有, 就必须从磁盘中读取数据, 然后内核将读取的数据再缓存到cache中, 如此后续的读请求就可以命中缓存了。
  • page可以值缓存一个文件的部分内容, 而不需要吧整个文件都缓存进来。

写Cache

  • 当内核发起一个写请求时, 也是直接往cache中写入, 后备存储中的内容不会直接更新。
  • 内核会将被写入的page标记为dirty, 并将其加入到dirty list中。
  • 内核会周期性地将dirty list中的page写回到磁盘上, 从而使磁盘上的数据和内存中缓存的数据一致。

Cache回收

  • Page cache的另一个重要工作是释放page, 从而释放内存空间。
  • cache回收的任务是选择合适的page释放
    • 如果page是dirty的, 需要将page写回到磁盘中再释放。

LRU算法

  • LRU(Least Recently used): 最近最少使用算法, Redis中也有此策略, 该算法在Java中可以使用LinkedHashMap进行实现。

Two-List策略

  • Two-List策略维护了两个list: active list && inactive list
    • 在active list上的page被认为是hot的,不能释放
    • 只有inactive list上的page可以被释放的。
  • 首次缓存的数据的page会被加入到inactive list中,已经在inactive list中的page如果再次被访问,就会移入active list中。
  • 两个链表都使用了伪LRU算法维护,新的page从尾部加入,移除时从头部移除
  • 如果active list中page的数量远大于inactive list,那么active list头部的页面会被移入inactive list中,从而实现两个表的平衡。

Linux中Page Cache的具体实现

  • address_space

    struct address_space {
        struct inode            *host;              /* owning inode */
        struct radix_tree_root  page_tree;          /* radix tree of all pages */
        spinlock_t              tree_lock;          /* page_tree lock */
        unsigned int            i_mmap_writable;    /* VM_SHARED ma count */
        struct prio_tree_root   i_mmap;             /* list of all mappings */
        struct list_head        i_mmap_nonlinear;   /* VM_NONLINEAR ma list */
        spinlock_t              i_mmap_lock;        /* i_mmap lock */
        atomic_t                truncate_count;     /* truncate re count */
        unsigned long           nrpages;            /* total number of pages */
        pgoff_t                 writeback_index;    /* writeback start offset */
        struct address_space_operations *a_ops;     /* operations table */
        unsigned                long flags;         /* gfp_mask and error flags */
        struct backing_dev_info *backing_dev_info;  /* read-ahead information */
        spinlock_t              private_lock;       /* private lock */
        struct list_head        private_list;       /* private list */
        struct address_space    *assoc_mapping;     /* associated buffers */
    };
    
    
    • 其中 host域指向对应的inode对象,host有可能为NULL,这意味着这个address_space不是和一个文件关联,而是和swap area相关,swap是Linux中将匿名内存(比如进程的堆、栈等,没有一个文件作为back store)置换到swap area(比如swap分区)从而释放物理内存的一种机制。page_tree保存了该page cache中所有的page,使用基数树(radix Tree)来存储。i_mmap是保存了所有映射到当前page cache(物理的)的虚拟内存区域(VMA)。nrpages是当前address_space中page的数量。
  • address_space操作函数

    • address_space中的a_ops域指向操作函数表(struct address_space_operations),每个后备存储都要实现这个函数表。
  • 内核使用函数表中的函数管理page cache,其中最重要的两个函数是readpage() 和writepage()

    • readpage()函数
      • readpage()首先会调用find_get_page(mapping, index)在page cache中寻找请求的数据
      • mapping是要寻找的page cache对象,即address_space对象
      • index是要读取的数据在文件中的偏移量
      • 如果请求的数据不在该page cache中,那么内核就会创建一个新的page加入page cache中,并将要请求的磁盘数据缓存到该page中,同时将page返回给调用者。
    • writepage()函数
      • 对于文件映射, page每次修改后都会调用SetPageDirty(page)将page标识为dirty。
      • 内核首先在指定的address_space寻找目标page
        • 如果没有,就分配一个page并加入到page cache中,然后内核发起一个写请求将数据从用户空间拷入内核空间,最后将数据写入磁盘中。

Buffer Cache

  • 用于表示内存到磁盘映射的buffer_head结构

  • 每个buffer-block映射都有一个buffer_head结构,buffer_head中的b_assoc_map指向了address_space。

  • 值得注意的是在Linux2.4中,buffer cache和 page cache之间是独立的

    • 前者使用老版本的buffer_head进行存储,这导致了一个磁盘block可能在两个cache中同时存在,造成了内存的浪费
    • 2.6内核中将两者合并到了一起,使buffer_head只存储buffer-block的映射信息,不再存储block的内容, 从而减少了内存浪费。

Flusher Threads

  • Page Cache推迟了文件写入后备存储的时间, 但是dirty page最终还是要被写回磁盘的
  • 内核会在以下三种情况下将dirty page 写回磁盘:
    • 用户进程调用sync() 和 fsync()系统调用
    • 空闲内存低于特定的阈值(threshold)
    • Dirty数据在内存中驻留的时间超过一个特定的阈值
  • 线程群的特点是让一个线程负责一个存储设备(比如一个磁盘驱动器),多少个存储设备就用多少个线程, 从而避免阻塞或者竞争的情况,提高效率。
  • 当空闲内存低于阈值时,内核就会调用wakeup_flusher_threads()来唤醒一个或者多个flusher线程,将数据写回磁盘。
  • 为了避免dirty数据在内存中驻留过长时间(避免在系统崩溃时丢失过多数据),内核会定期唤醒一个flusher线程,将驻留时间过长的dirty数据写回磁盘。
posted @ 2020-02-28 14:25  wellDoneGaben  阅读(5294)  评论(0编辑  收藏  举报