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深入分析linux内存使用的情况详解

2024-08-27 23:58:59
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来源:转载
供稿:网友

有朋友发现有台128的内存结果发现在使用时有点不对了,下面小编整理了一篇关于linux内存去哪儿了问题解决办法吧.

前两天一台128G内存的oracle主机发生故障触发kdump,最终由于var目录空间不足,导致kdump生成不完全,结合之前redhat给出的建议,crash设置的空间最好大于memory 空间,对此我们做了一个简单的计算,认为kdump主机生成的是运行在内存里的信息,虽然主机有128G的内存,不过通过top查看并计算后发现我实际上只使用7G多的大小,而使用free -m查看时已经使用了80G左右的内存,站在DBA的角度看的话,这部分内存提前分配给了sga,貌似也可以讲通,记得之前看过taobao褚霸写的一篇分析,这里再结合该文章算算.

通过褚霸的Linux Used内存到底哪里去了?我们已经了解到内存主要消耗在三个方面:

1.进程消耗

2.slab消耗

3.pagetable消耗

由于不便于直接在现网oracle主机上进行操作,这里就以本blog的云主机为例进行测试.

一、查看已用内存总量

  1. [root@91it ~]# free -m 
  2.              total       used       free     shared    buffers     cached 
  3. Mem:           996        908         88          0        174        283 
  4. -/+ buffers/cache:        450        546 
  5. Swap:            0          0          0 

于已用内存和可用内存这已经是一个老生长谈的问题了,这里看到的信息如下.

1、总内存996M,已用内存908M

2、由于buffers + cached内存实际上也是可用内存,该内存也可以通过echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 回收pagechae、dentries and inodes,所以实际上已经使用的内存是450M.

注:1、关于内存的计算方法就不上图了,这点可以参考:http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4285.pdf

2、linux内存强制回收的方法具体可以参考:linux 下 强制回收内存.

即然实际使用了450M内存,那这450M内存是如何分配的呢?

二、RSS内存(Resident size)

ps下命令下的RSS内存、top工具下的RES内存都是指的这一块内存,resident set size 也就是每个进程用了具体的多少页的内存,由于linux系统采用的是虚拟内存,进程的代码,库,堆和栈使用的内存都会消耗内存,但是申请出来的内存,只要没真正touch过,是不算的,因为没有真正为之分配物理页面,说白了也就是真正具有“数据页的物理内存”,我这里使用的是一段从python psutil 模块里演化出的一段代码进行计算的:

  1. [root@91it ~]# cat vms.py 
  2. #!/usr/bin/python 
  3. import os 
  4. def get_vms(pid): 
  5.             with open("/proc/%s/statm" % pid, "rb") as f: 
  6.                 vms = f.readline().split()[1] 
  7.                 return int(vms) 
  8. pids = [int(x) for x in os.listdir(b'/proc') if x.isdigit()] 
  9. vmss = [get_vms(pid) for pid in pids] 
  10. print sum(vmss) * 4 
  11. [root@91it ~]# python vms.py 
  12. 386528 

注:1、/proc/PID/statm 第二列是RSS内存使用page页的多少,而在linux下默认使用的page页大小是4KB,所以我上面计算求和后,最后乘以4,而我最终计算出的结果就是386528KB.

2、这里也可以通过/proc/PID/status里的vmRss项进行求和,因为该项直接给出的是KB值.

  1. [root@91it ~]# cat /proc/998/status 
  2. Name:   mingetty 
  3. State:  S (sleeping) 
  4. Tgid:   998 
  5. Pid:    998 
  6. PPid:   1 
  7. TracerPid:      0 
  8. Uid:    0       0       0       0 
  9. Gid:    0       0       0       0 
  10. Utrace: 0 
  11. FDSize: 64 
  12. Groups: 
  13. VmPeak:     4068 kB 
  14. VmSize:     4064 kB 
  15. VmLck:         0 kB 
  16. VmHWM:       556 kB 
  17. VmRSS:        76 kB 
  18. ……………………………… 

当然也可以使用shell 进行计算:

  1. $ cat RSS.sh 
  2. #/bin/bash 
  3. for PROC in `ls  /proc/|grep "^[0-9]"` 
  4. do 
  5.   if [ -f /proc/$PROC/statm ]; then 
  6.       TEP=`cat /proc/$PROC/statm | awk '{print ($2)}'` 
  7.       RSS=`expr $RSS + $TEP` 
  8.   fi 
  9. done 
  10. RSS=`expr $RSS * 4` 
  11. echo $RSS"KB" 

rss内存部分,具体可以查看man proc手册或kernl 页的介绍,以下是man proc 里的部分提取:

  1. /proc/[pid]/statm 
  2. Provides information about memory usage, measured in pages. The 
  3. columns are: 
  4. size total program size 
  5. (same as VmSize in /proc/[pid]/status) 
  6. resident resident set size 
  7. (same as VmRSS in /proc/[pid]/status) 
  8. share shared pages (from shared mappings) 
  9. text text (code) 
  10. lib library (unused in Linux 2.6) 
  11. data data + stack 
  12. dt dirty pages (unused in Linux 2.6) 

二、slab内存

slab内存的作用是内核为了高性能每个需要重复使用的对象都会有个池,这个slab池会cache大量常用的对象,所以会消耗大量的内存,具体可以运行slabtop命令查看.

slab内存的消耗我们可以通过/proc/slabinfo文件算出,具脚本为:

  1. #  echo `cat /proc/slabinfo |awk 'BEGIN{sum=0;}{sum=sum+$3*$4;}END{print sum/1024/1024}'` MB 
  2. 74.7215 MB 

三、PageTables内存

这部分内存我并没有细研究,这里就直接拉taobao上各位大牛的说法用吧:“struct page也有一定的大小(每个页一个,64bytes),如果是2.6.32的话,每个页还有一个page_cgroup(32bytes),也就是说内存大小的2.3%(96/4096)会被内核固定使用,struct page是系统boot的时候就会根据内存大小算出来分配出去的,18内核是1.56%左右,32内核由于cgroup的原因会在2.3%.”

而具体消耗可以通过/proc/meminfo里的pagetables项获取,脚本如下:

  1. # echo `grep PageTables /proc/meminfo | awk '{print $2}'` KB 
  2. 4476 KB 

系统的硬开销占比并不多.

四、算算总帐

三者加起来发现要大于450M,这里我们便于查看,再跑下脚本:

  1. $ cat cm.sh 
  2. #/bin/bash 
  3. for PROC in `ls /proc/|grep "^[0-9]"
  4. do 
  5.   if [ -f /proc/$PROC/statm ]; then 
  6.       TEP=`cat /proc/$PROC/statm | awk '{print ($2)}'
  7.       RSS=`expr $RSS + $TEP
  8.   fi 
  9. done 
  10. RSS=`expr $RSS * 4` 
  11. PageTable=`grep PageTables /proc/meminfo | awk '{print $2}'
  12. SlabInfo=`cat /proc/slabinfo |awk 'BEGIN{sum=0;}{sum=sum+$3*$4;}END{print sum/1024/1024}'
  13. echo $RSS"KB"$PageTable"KB"$SlabInfo"MB" 
  14. printf "rss+pagetable+slabinfo=%sMBn" `echo $RSS/1024 + $PageTable/1024 + $SlabInfo|bc`   //Vevb.com 
  15. free -m 
  16. $ ./cm.sh 
  17. 382048KB, 4528KB, 74.8561MB 
  18. rss+pagetable+slabinfo=451.8561MB 
  19.              total       used       free     shared    buffers     cached 
  20. Mem:           996        842        154          0        106        376 
  21. -/+ buffers/cache:        359        637 
  22. Swap:            0          0          0 

由于上面演示时,我强制回收过内存,目前实际已用内存为359M,而我们上面三者之和是451M,比实际使用的大了100M左右.

多出的这部分内存是我们在计算rss内存时算重复了,因为rss内存包括我们使用的各种库和so等共享的模块,具体可以使用pmap指令查看详细的每个进程调用的lib库及已用内存值,这里以最简单的bash进程为例.

  1. [root@91it ~]# pmap `pgrep bash` 
  2. 1464:   -bash 
  3. 0000000000400000    848K r-x--  /bin/bash 
  4. 00000000006d3000     40K rw---  /bin/bash 
  5. 00000000006dd000     20K rw---    [ anon ] 
  6. 00000000008dc000     36K rw---  /bin/bash 
  7. 00000000011a4000    396K rw---    [ anon ] 
  8. 0000003ef9800000    128K r-x--  /lib64/ld-2.12.so 
  9. 0000003ef9a1f000      4K r----  /lib64/ld-2.12.so 
  10. 0000003ef9a20000      4K rw---  /lib64/ld-2.12.so 
  11. 0000003ef9a21000      4K rw---    [ anon ] 
  12. 0000003ef9c00000   1576K r-x--  /lib64/libc-2.12.so 
  13. 0000003ef9d8a000   2048K -----  /lib64/libc-2.12.so 
  14. 0000003ef9f8a000     16K r----  /lib64/libc-2.12.so 
  15. 0000003ef9f8e000      4K rw---  /lib64/libc-2.12.so 
  16. 0000003ef9f8f000     20K rw---    [ anon ] 
  17. 0000003efa400000      8K r-x--  /lib64/libdl-2.12.so 
  18. 0000003efa402000   2048K -----  /lib64/libdl-2.12.so 
  19. 0000003efa602000      4K r----  /lib64/libdl-2.12.so 
  20. 0000003efa603000      4K rw---  /lib64/libdl-2.12.so 
  21. 0000003efb800000    116K r-x--  /lib64/libtinfo.so.5.7 
  22. 0000003efb81d000   2048K -----  /lib64/libtinfo.so.5.7 
  23. 0000003efba1d000     16K rw---  /lib64/libtinfo.so.5.7 
  24. 00007f1a42fc8000  96836K r----  /usr/lib/locale/locale-archive 
  25. 00007f1a48e59000     48K r-x--  /lib64/libnss_files-2.12.so 
  26. 00007f1a48e65000   2048K -----  /lib64/libnss_files-2.12.so 
  27. 00007f1a49065000      4K r----  /lib64/libnss_files-2.12.so 
  28. 00007f1a49066000      4K rw---  /lib64/libnss_files-2.12.so 
  29. 00007f1a49067000     12K rw---    [ anon ] 
  30. 00007f1a4906b000      8K rw---    [ anon ] 
  31. 00007f1a4906d000     28K r--s-  /usr/lib64/gconv/gconv-modules.cache 
  32. 00007f1a49074000      4K rw---    [ anon ] 
  33. 00007fff48189000     84K rw---    [ stack ] 
  34. 00007fff481ff000      4K r-x--    [ anon ] 
  35. ffffffffff600000      4K r-x--    [ anon ] 
  36.  total           108472K 
  37. 2757:   -bash 
  38. 0000000000400000    848K r-x--  /bin/bash 
  39. 00000000006d3000     40K rw---  /bin/bash 
  40. 00000000006dd000     20K rw---    [ anon ] 
  41. 00000000008dc000     36K rw---  /bin/bash 
  42. 0000000001385000    396K rw---    [ anon ] 
  43. 0000003ef9800000    128K r-x--  /lib64/ld-2.12.so 
  44. 0000003ef9a1f000      4K r----  /lib64/ld-2.12.so 
  45. 0000003ef9a20000      4K rw---  /lib64/ld-2.12.so 
  46. 0000003ef9a21000      4K rw---    [ anon ] 
  47. 0000003ef9c00000   1576K r-x--  /lib64/libc-2.12.so 
  48. 0000003ef9d8a000   2048K -----  /lib64/libc-2.12.so 
  49. 0000003ef9f8a000     16K r----  /lib64/libc-2.12.so 
  50. 0000003ef9f8e000      4K rw---  /lib64/libc-2.12.so 
  51. 0000003ef9f8f000     20K rw---    [ anon ] 
  52. 0000003efa400000      8K r-x--  /lib64/libdl-2.12.so 
  53. 0000003efa402000   2048K -----  /lib64/libdl-2.12.so 
  54. 0000003efa602000      4K r----  /lib64/libdl-2.12.so 
  55. 0000003efa603000      4K rw---  /lib64/libdl-2.12.so 
  56. 0000003efb800000    116K r-x--  /lib64/libtinfo.so.5.7 
  57. 0000003efb81d000   2048K -----  /lib64/libtinfo.so.5.7 
  58. 0000003efba1d000     16K rw---  /lib64/libtinfo.so.5.7 
  59. 00007fda04cb1000  96836K r----  /usr/lib/locale/locale-archive 
  60. 00007fda0ab42000     48K r-x--  /lib64/libnss_files-2.12.so 
  61. 00007fda0ab4e000   2048K -----  /lib64/libnss_files-2.12.so 
  62. 00007fda0ad4e000      4K r----  /lib64/libnss_files-2.12.so 
  63. 00007fda0ad4f000      4K rw---  /lib64/libnss_files-2.12.so 
  64. 00007fda0ad50000     12K rw---    [ anon ] 
  65. 00007fda0ad54000      8K rw---    [ anon ] 
  66. 00007fda0ad56000     28K r--s-  /usr/lib64/gconv/gconv-modules.cache 
  67. 00007fda0ad5d000      4K rw---    [ anon ] 
  68. 00007fff0e9e0000     84K rw---    [ stack ] 
  69. 00007fff0e9ff000      4K r-x--    [ anon ] 
  70. ffffffffff600000      4K r-x--    [ anon ] 
  71.  total           108472K 

从上面的指令上看出,pid为1464和2757两个进程使用很多相同的so文件,而且其内存地址也相同,这里个人认为rss部分的内存理论上是可以完全计算准确的,做法就是先遍历/proc下所有的pid,再pmap所有pid,对所有的输出结果进行汇总后去重,再将第二列的占用内存值求和,具体也可以考虑从/proc/pid/smaps文件入手.

五、其他情况

在第四步算算总帐中,我们看出 rrs内存 + slab内存 + pagetables内存 > 实际已用内存,但该情况并非是绝对的,也有例外,在我上面提到的oracle 使用场景下,事先分配了70g左右的oracle sga 空间(即内存空间),而三者相加要远远小于实际使用的物理内存,这又要怎么解释呢?再去除cache和buffer的空间也要远远小于实际使用的内存.

  1. [root@irora04s ~]# free -m 
  2.              total       used       free     shared    buffers     cached 
  3. Mem:        129023     100024      28999          0        885      12595 
  4. -/+ buffers/cache:      86543      42480 
  5. Swap:        24575          0      24575 
  6. [root@irora04s ~]# sh /tmp/mem.sh 
  7. 4339696KB, 66056KB, 745.805MB 
  8. rss+pagetable+slabinfo=5046.805MB 
  9.              total       used       free     shared    buffers     cached 
  10. Mem:        129023     100096      28926          0        885      12597 
  11. -/+ buffers/cache:      86614      42409 
  12. Swap:        24575          0      24575 

我个人的理解是事先分配的这部分sga内存,大部分是空page页,在未使用时虽然空间被占用了,但该内存地址内并不存在数据,所以一旦该机触发kdump 时,crash 的内存空间占用的磁盘空间 接近于rss+pagetable+slabinfo,小于rss+pagetable+slabinfo+buffers+cached.

最后这里同样推荐有时间看下nmon的源码,因为从nmon的内存统计信息来看,更便于理解内存的几个去向.

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