“Page Frame Allocation”的版本间差异

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（创建页面，内容为“== 物理内存分配器 Physical Memory Allocators == 该部分的算法将在你需要时为你提供一个新的页面帧（Frame）。 此算法的客户端通常不在意具体返回的是哪个帧，尤其是，对多个帧的请求不需要返回连续帧 (除非你正在为DMA操作 ，例如网络数据包缓冲区，分配内存)。 以下文中N字母将代表以页面为单位的内存大小。 === 位图 Bitmap === 使用N/8字节的大数组用…”）
 
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== 物理内存分配器 Physical Memory Allocators ==
（译者注：本文讨论了两个层次的页面帧分配算法：一个是物理内存拆分分配，一个是虚拟内存拆分分配。这里不仅要考虑速度还要考虑内存利用率等多方面问题，但是这里写的很简略，只是一个索引，还是得读其它资料才能自制一套出来。）


该部分的算法将在你需要时为你提供一个新的页面帧（Frame）。 此算法的客户端通常不在意具体返回的是哪个帧，尤其是，对多个帧的请求不需要返回连续帧 (除非你正在为DMA操作 ，例如网络数据包缓冲区，分配内存)。
== 物理内存分配器 ==


以下文中N字母将代表以页面为单位的内存大小。
这部分的算法用于在你需要时为你提供一个新的页面帧（Frame）。 此算法的客户端通常不在意具体返回的是哪个帧，尤其是，对多个帧的请求不需要返回连续帧 (除非你正在进行DMA等操作，例如为网络数据包缓冲区分配内存)。
=== 位图 Bitmap ===


使用N/8字节的大数组用作内存使用的位映射 (即，字节 #n 中的位 #i 定义了页 #n*8+i 的状态)。 设置给定页面的状态是快速的,时间复杂度为(O(1))，分配页面可能需要时间复杂度 (O(N))。
以下文中N字母将代表以页面为单位的内存大小。（译者注：以下介绍了几种简单的内存拆分算法）
=== 使用位图 Bitmap ===
 
使用N/8字节的大数组用作内存使用的位映射 (即，字节#n中的位#i定义了页#n*8+i的状态)。 这样设置给定页面的状态是很快的,时间复杂度为(O(1))，分配页面可能需要时间复杂度 (O(N))。（译者注：要扫描每个位找到空闲的可被分配页）


* uint32_t比较运算可以一次测试多达32位，从而加快分配速度
* uint32_t比较运算可以一次测试多达32位，从而加快分配速度
* 保留指向最后分配位的指针可能会提高下一次搜索的性能 (保留有关所有先前字节未成功搜索的事实的信息)
* 保留指向最后分配位的指针可能会提高下一次搜索的性能 (保留有关所有先前字节未能成功搜索的信息)


=== 页面堆栈/列表 ===
=== 使用针对页面的Stack/List ===


每个可用的物理帧的地址都存储在类似 [[stack|栈]] 的动态结构中。 分配页面的速度很快，时间复杂度 (O(1))，也可以释放页面，但是检查页面的状态是不切实际的，除非存储了按物理地址排序的其他元数据。
每个可用的物理帧的地址都存储在类似 [[stack|栈]] 的动态结构中。 分配页面的速度很快，时间复杂度 (O(1))，也可以释放页面，但是想要检查页面的状态有点不切实际的，除非存储了按物理地址排序的其他元数据。（译者注：此处应该指的是链表方式，遍历链表速度较慢）


=== 大小部分方案 Sized Portion Scheme ===
===Sized Portion 方案===


你将每个区域 (例如16kb) 分成 (例如) 1 8kb和2 4kb的块。 然后你分发每一块。 通过这样做，你可以找到更接近精确尺寸的适合。 这意味着更少的浪费。 所以说你有32kb的面积
你将每个区域 (例如16kb) 分成(例如)1个8kb和2个4kb的块。 然后你按需分发每一块。 通过这样做，你可以找到更接近精确尺寸的适合。 这意味着更少的浪费。 比如说你有32kb的区域


[[Image:Sized Portion Scheme.png]]
[[Image:Sized Portion Scheme.png]]


你甚至可以为每个部分提供1、2、甚至3或4 (或更多!) 类型的布局。 这样你就有更多的尺寸可供选择。
甚至可以为每个部分提供1、2、甚至3或4中(或更多!)大小（sized）类型的分配（portion）。 这样你就有更多的尺寸可供选择。


=== Buddy Allocation System 好友分配系统 ===
==Buddy分配系统===
这是linux内核的物理内存分配器。 请注意，linux有几个伙伴，具体取决于内存是否适合ISA DMA，还是来自 “高物理内存” 或只是 “正常”。 每个好友包含k个位图，每个位图指示可用的2 ^ i大小和2 ^ i对齐的自由页面块。 通常，linux使用从4k到512K块。
这是Linux内核的物理内存分配器。（译者注：Buddy算法译者也不了解，这里是字面尽量翻译，请参考其它资料！！） 可以注意到，linux分配有几个Buddy，具体取决于内存是适合ISA DMA，或者当前是 “内存占用较高” 还是 “普通”情况。 每个Buddy包含k个位图，每个位图指示可用的2^i大小和2^i对齐的自由页面块。 通常，linux使用从4k到512K块大小。


                   0  4  8  12  16  20  24  28  32  36
                   0  4  8  12  16  20  24  28  32  36
                   ###.#....#........#...###...########.... real memory pattern
                   ###.#....#........#...###...########.... 真实内存构成模式
   
   
     buddy[0]--->  ###.#.xx.#xxxxxxxx#.xx###.xx########xxxx 5  free 4K , 5-byte bitmap
     buddy[0]--->  ###.#.xx.#xxxxxxxx#.xx###.xx########xxxx 5  free 4K , 5-byte bitmap（40-bits 映射，每位代表4K大小页面）
     buddy[1]--->  # # # . # . x x . # . # # . # # # # x x  5  free 8K , 20-bits map
     buddy[1]--->  # # # . # . x x . # . # # . # # # # x x  5  free 8K , 20-bits map（每位代表8K页面）
     buddy[2]--->  #  #  #  .  #  #  #  #  #  .    2  free 16K, 10-bits map
     buddy[2]--->  #  #  #  .  #  #  #  #  #  .    2  free 16K, 10-bits map（每位代表16K页面）
     buddy[3]--->  #      #      #      #      #        0  free 32K, 5-bits map
     buddy[3]--->  #      #      #      #      #        0  free 32K, 5-bits map（每位代表32K页面）


A buddy for N pages is about twice the size of a bitmap for the same area, but it allows a faster location of collections of pages. The figure above shows a 4-buddy with free pages/blocks denoted as . and used pages/blocks denoted as #. When a block contains at least one used sub-block, it is itself marked as used and sub-blocks that are part of a larger block are also marked as used (x in the figure). Say we want to allocate a 12-K region on this buddy, we'll look up the bitmap of free 16K blocks (which says we have one such starting at page #12 and another starting at page #36). buddy[2]->bit[4] is then set to 'used'. Now we only want 3 pages out of the 4 we got, so the remaining page is returned to the appropriated buddy bitmap (e.g. the single pages map). The resulting buddy is
包含N个页面的一个Buddy大小大约是表示同一区域的Bitmap大小的两倍，但是它可以更快地定位页面集合。（译者注：如上表如果仅Bitmap只需要5字节-40位，而增加几个Buddy后，一共有40+20+10+5=75位 上图显示了一个4-buddy，其空闲页面/块表示为符号.（点号），已用页面/块表示为符号#。 当一个块包含至少一个已用子块时，它本身被标记为#已用（译者注：表示此块作为整体已不可再使用），而属于较大块的子块在图中也被标记为x。（译者注：x应该是表示是残存的部分） 假设我们要在这个Buddy上分配一个12k的region，我们将查找可用的16K块的位图 （也就是#12页，和#36页。译者注：因为只有在16K的大小能才能放入12K，所以只需要看buddy[2]的位映射情况）。 然后将buddy[2]->bit[4]设置为‘已使用’。（译者注：budyy[2]的第4位映射了#12页开头的16k内存，） 现在我们只想要4个页面中的3个，所以剩余的页面返回到适当的Buddy位映射中 (也就是#12开始只还剩了一个页的映射)。 由此产生的整体Buddy是（译者注：注意12往下的几层Buddy的状态变化）：


                   0  4  8  12  16  20  24  28  32  36
                   0  4  8  12  16  20  24  28  32  36
第44行： 第46行：
     buddy[3]--->  #      #      #      #      #        0  free 32K, 5-bits map
     buddy[3]--->  #      #      #      #      #        0  free 32K, 5-bits map


Note that initially, only the largest regions are available, so if buddy[0] is apparently empty, we need to check buddy[1], then buddy[2] etc. for a free block to be split.
请注意，最初应该尽量用最大的region，因此如果Buddy[0]显示为空，我们需要检查Buddy[1]，然后检查Buddy[2]，以获得要拆分的空闲块。（译者注：Buddy算法译者也不了解，这里是字面尽量翻译，请参考其它资料）


=== 混合方案 ===
=== 混合方案 ===


分配器可以被链接，以便 (例如) [[stack|栈]] 仅覆盖最后的操作，并且堆栈的 “底部” 被提交到位图 (用于紧凑存储)。 如果栈缺少页面，它可以扫描位图以找到一些 (可能在后台作业中)。
多种分配器可以被链接使用，以便 (例如) [[stack|栈]] 仅覆盖最后的操作，并且堆栈的 “底部” 被提交到映射位图 (用于紧凑存储)。 如果栈缺少页面，它可以扫描位图以找到一些可用页 (也许在后台任务中进行)。


=== 混合方案 #2 ===
=== 混合方案 #2 ===


而不是只跟踪代表页的位，或者只跟踪 [[堆栈]] 上的页码，而是使用一个大的结构数组来表示内存。 在这些页面框架结构中，存储指向下一页的单个链接 (指针大小) 和指示其状态的8-16位信息块。 还包括虚拟页指针和页码所属的TCB。 保留指向每种类型页面的指针，指向列表的开始和结尾。 通过这种方式，你可以轻松地显示有关其内容的信息，每种类型的可用页数，混合类型，允许动态清理线程，相当容易地进行写复制，并保持页面的清晰简洁概述。 它也用作列出页面类型的反向页面映射表。
也可以不是只跟踪代表页的位，或者只跟踪 [[stack|栈]]上的页码，而是使用一个大的结构数组来表示内存。 在这些页面框架结构中，存储指向下一页的单个链接 (指针大小) 和指示其状态的8-16位信息块。 还包括虚拟页指针和页码所属的TCB。 保留指向每种类型页面的指针，指向列表的开始和结尾。 通过这种方式，你可以轻松地显示有关其内容的信息，每种类型的可用页数，混合类型，允许动态清理线程，相当容易地进行写复制（copy-on-write），并保持页面的清晰简洁概述。 它也用作列出页面类型的反向页面映射表。


有关示例实现，请参见AtlantisOS 0.0.2或更高版本。
有关示例实现，请参见AtlantisOS 0.0.2或更高版本。


== 虚拟地址分配器 ==
== 虚拟地址分配器 ==
=== Flat List 平展列表 ===
===Flat List===


管理地址空间的大区域的一种直接方法是链表 (如下所示)。 每个 “自由” 区域都与给出其大小和基址的描述符相关联。 当需要分配某些空间时，使用 “第一拟合” 或 “最佳拟合” (或其他) 算法扫描列表以寻找足够大的区域。 这是例如ms-dos管理内存的方式。 分配内存时，适当的条目要么被删除 (整个区域被分配)，要么被调整大小 (仅分配区域的一部分)。
管理地址空间一大片区域的一种直接方法是链表 (如下所示)。 每个 “可用” region都与给出其大小和基址的描述符相关联。 当需要分配某些空间时，使用 “first fit” 或 “best fit” (或其他) 算法扫描列表以寻找足够大的region。 这是例如ms-dos管理内存的方式。 分配内存时，适当的条目要么被删除 (整个region被分配)，要么被调整大小 (仅分配region的一部分)。


请注意，对于平面链接列表，“是地址XXX的内存” 或 “在哪里可以得到一个大小为YYY的块” 问题可能需要对列表进行完整遍历才能得到答案。 如果虚拟内存变得支离破碎，列表变长，这可能会成为一个问题。 “地址XXX处的内存是免费的吗？” 主要用于在释放块时将两个空闲区域合并为一个新的 (更大的) 区域，并且如果列表由不断增长的地址保持顺序，则更容易处理。
请注意，对于flat linked-list，“在地址XXX的内存是否空闲” 或 “在哪里可以得到一个大小为YYY的块” 的查询请求可能需要对列表进行完整遍历才能得到答案。 如果虚拟内存变得支离破碎，列表变长，这可能会成为一个问题。 查询“地址XXX处的内存是可用的吗？” 主要用于在释放块时将两个空闲区域合并为一个新的 (更大的) 区域，并且如果列表由不断增长的地址保持顺序，则更容易处理。


[[Image:Flat_list.png]]
[[Image:Flat_list.png]]
第67行： 第69行：
=== 基于树的方法 ===
=== 基于树的方法 ===


由于经常在列表中搜索给定地址或给定大小，因此使用更有效的数据结构可能会很有趣。 其中一个仍然保持遍历整个列表的能力是AVL树。 AVL树中的每个 “节点” 将描述一个内存区域，并具有指向较低节点的子树和较高节点的子树的指针。
由于经常在列表中搜索给定地址或给定大小，因此使用更有效的数据结构可能会很有趣。 各种算法中仍然保持遍历整个列表能力的一种做法是AVL树。 AVL树中的每个 “节点” 将描述一个内存region，并具有指向较低节点的子树和较高节点的子树的指针。


[[Image:Tree based.png|none]]
[[Image:Tree based.png|none]]


虽然在这样的平衡树中插入/删除需要比链表操作更复杂的操作，但通常使用O(log2(N)) 而不是O(N) 来搜索链表 -- 也就是说，如果你有1000个条目，则需要1000次迭代来扫描列表，以对照10次迭代来查找树中的给定间隔。
虽然在这样的平衡树中插入/删除需要比链表操作更复杂的操作，但通常搜索链表的时间复杂度为O(log2(N)) 而不是O(N) 来 -- 也就是说，本来如果你有1000个条目，则需要1000次迭代来扫描列表，而用树算法只需要10次迭代来查找树中的给定间隔。


Linux使用AVL树进行虚拟地址管理已有相当一段时间了。 但是请注意，它将其用于区域 (例如在/proc/xxxx/maps中找到的内容)，而不是用于类似malloc的接口。
Linux使用AVL树进行虚拟地址管理已有相当一段时间了。 但是请注意，它将其用于regions(例如在/proc/xxxx/maps中找到的内容)，而不是用于类似malloc的接口。


== 另见 ==
== 另见 ==

2022年4月1日 (五) 09:49的版本

（译者注：本文讨论了两个层次的页面帧分配算法：一个是物理内存拆分分配，一个是虚拟内存拆分分配。这里不仅要考虑速度还要考虑内存利用率等多方面问题，但是这里写的很简略，只是一个索引，还是得读其它资料才能自制一套出来。）

物理内存分配器

这部分的算法用于在你需要时为你提供一个新的页面帧（Frame）。 此算法的客户端通常不在意具体返回的是哪个帧，尤其是，对多个帧的请求不需要返回连续帧 (除非你正在进行DMA等操作，例如为网络数据包缓冲区分配内存)。

以下文中N字母将代表以页面为单位的内存大小。（译者注：以下介绍了几种简单的内存拆分算法）

使用位图 Bitmap

使用N/8字节的大数组用作内存使用的位映射 (即，字节#n中的位#i定义了页#n*8+i的状态)。 这样设置给定页面的状态是很快的,时间复杂度为(O(1))，分配页面可能需要时间复杂度 (O(N))。（译者注：要扫描每个位找到空闲的可被分配页）

  • uint32_t比较运算可以一次测试多达32位，从而加快分配速度
  • 保留指向最后分配位的指针可能会提高下一次搜索的性能 (保留有关所有先前字节未能成功搜索的信息)

使用针对页面的Stack/List

每个可用的物理帧的地址都存储在类似 栈 的动态结构中。 分配页面的速度很快，时间复杂度 (O(1))，也可以释放页面，但是想要检查页面的状态有点不切实际的，除非存储了按物理地址排序的其他元数据。（译者注：此处应该指的是链表方式，遍历链表速度较慢）

Sized Portion 方案

你将每个区域 (例如16kb) 分成(例如)1个8kb和2个4kb的块。 然后你按需分发每一块。 通过这样做，你可以找到更接近精确尺寸的适合。 这意味着更少的浪费。 比如说你有32kb的区域

Sized Portion Scheme.png

甚至可以为每个部分提供1、2、甚至3或4中(或更多!)大小（sized）类型的分配（portion）。 这样你就有更多的尺寸可供选择。

Buddy分配系统=

这是Linux内核的物理内存分配器。（译者注：Buddy算法译者也不了解，这里是字面尽量翻译，请参考其它资料！！） 可以注意到，linux分配有几个Buddy，具体取决于内存是适合ISA DMA，或者当前是 “内存占用较高” 还是 “普通”情况。 每个Buddy包含k个位图，每个位图指示可用的2^i大小和2^i对齐的自由页面块。 通常，linux使用从4k到512K块大小。 

                 0   4   8   12  16  20  24  28  32  36
                 ###.#....#........#...###...########.... 真实内存构成模式

   buddy[0]--->  ###.#.xx.#xxxxxxxx#.xx###.xx########xxxx 5  free 4K , 5-byte bitmap（40-bits 映射，每位代表4K大小页面）
   buddy[1]--->  # # # . # . x x . # . # # . # # # # x x  5  free 8K , 20-bits map（每位代表8K页面）
   buddy[2]--->  #   #   #   .   #   #   #   #   #   .    2  free 16K, 10-bits map（每位代表16K页面）
   buddy[3]--->  #       #       #       #       #        0  free 32K, 5-bits map（每位代表32K页面）

包含N个页面的一个Buddy大小大约是表示同一区域的Bitmap大小的两倍，但是它可以更快地定位页面集合。（译者注：如上表如果仅Bitmap只需要5字节-40位，而增加几个Buddy后，一共有40+20+10+5=75位 上图显示了一个4-buddy，其空闲页面/块表示为符号.（点号），已用页面/块表示为符号#。 当一个块包含至少一个已用子块时，它本身被标记为#已用（译者注：表示此块作为整体已不可再使用），而属于较大块的子块在图中也被标记为x。（译者注：x应该是表示是残存的部分） 假设我们要在这个Buddy上分配一个12k的region，我们将查找可用的16K块的位图 （也就是#12页，和#36页。译者注：因为只有在16K的大小能才能放入12K，所以只需要看buddy[2]的位映射情况）。 然后将buddy[2]->bit[4]设置为‘已使用’。（译者注：budyy[2]的第4位映射了#12页开头的16k内存，） 现在我们只想要4个页面中的3个，所以剩余的页面返回到适当的Buddy位映射中 (也就是#12开始只还剩了一个页的映射)。 由此产生的整体Buddy是（译者注：注意12往下的几层Buddy的状态变化）： 

                 0   4   8   12  16  20  24  28  32  36
                 ###.#....#..###...#...###...########.... real memory pattern

   buddy[0]--->  ###.#.xx.#xx###.xx#.xx###.xx########xxxx 6  free 4K , 5-byte bitmap
   buddy[1]--->  # # # . # . # # . # . # # . # # # # x x  5  free 8K , 20-bits map
   buddy[2]--->  #   #   #   #   #   #   #   #   #   .    1  free 16K, 10-bits map
   buddy[3]--->  #       #       #       #       #        0  free 32K, 5-bits map

请注意，最初应该尽量用最大的region，因此如果Buddy[0]显示为空，我们需要检查Buddy[1]，然后检查Buddy[2]，以获得要拆分的空闲块。（译者注：Buddy算法译者也不了解，这里是字面尽量翻译，请参考其它资料）

混合方案

多种分配器可以被链接使用，以便 (例如) 栈 仅覆盖最后的操作，并且堆栈的 “底部” 被提交到映射位图 (用于紧凑存储)。 如果栈缺少页面，它可以扫描位图以找到一些可用页 (也许在后台任务中进行)。

混合方案 #2

也可以不是只跟踪代表页的位，或者只跟踪 栈上的页码，而是使用一个大的结构数组来表示内存。 在这些页面框架结构中，存储指向下一页的单个链接 (指针大小) 和指示其状态的8-16位信息块。 还包括虚拟页指针和页码所属的TCB。 保留指向每种类型页面的指针，指向列表的开始和结尾。 通过这种方式，你可以轻松地显示有关其内容的信息，每种类型的可用页数，混合类型，允许动态清理线程，相当容易地进行写复制（copy-on-write），并保持页面的清晰简洁概述。 它也用作列出页面类型的反向页面映射表。

有关示例实现，请参见AtlantisOS 0.0.2或更高版本。

虚拟地址分配器

Flat List

管理地址空间一大片区域的一种直接方法是链表 (如下所示)。 每个 “可用” region都与给出其大小和基址的描述符相关联。 当需要分配某些空间时，使用 “first fit” 或 “best fit” (或其他) 算法扫描列表以寻找足够大的region。 这是例如ms-dos管理内存的方式。 分配内存时，适当的条目要么被删除 (整个region被分配)，要么被调整大小 (仅分配region的一部分)。

请注意，对于flat linked-list，“在地址XXX的内存是否空闲” 或 “在哪里可以得到一个大小为YYY的块” 的查询请求可能需要对列表进行完整遍历才能得到答案。 如果虚拟内存变得支离破碎，列表变长，这可能会成为一个问题。 查询“地址XXX处的内存是可用的吗？” 主要用于在释放块时将两个空闲区域合并为一个新的 (更大的) 区域，并且如果列表由不断增长的地址保持顺序，则更容易处理。

Flat list.png

基于树的方法

由于经常在列表中搜索给定地址或给定大小，因此使用更有效的数据结构可能会很有趣。 各种算法中仍然保持遍历整个列表能力的一种做法是AVL树。 AVL树中的每个 “节点” 将描述一个内存region，并具有指向较低节点的子树和较高节点的子树的指针。

Tree based.png

虽然在这样的平衡树中插入/删除需要比链表操作更复杂的操作，但通常搜索链表的时间复杂度为O(log2(N)) 而不是O(N) 来 -- 也就是说，本来如果你有1000个条目，则需要1000次迭代来扫描列表，而用树算法只需要10次迭代来查找树中的给定间隔。

Linux使用AVL树进行虚拟地址管理已有相当一段时间了。 但是请注意，它将其用于regions(例如在/proc/xxxx/maps中找到的内容)，而不是用于类似malloc的接口。

另见

文章

论坛主题

外部链接

de:Physische Speicherverwaltung

取自“http://wiki.foofun.cn//index.php?title=Page_Frame_Allocation&oldid=1111”