從硬體架構到核心機制，全方位掌握 Linux 記憶體子系統

記憶體是系統效能的關鍵。本文深入剖析 32/64 位元架構下的虛擬記憶體映射、頁表分級、TLB 快取、頁面置換演算法、Swap 機制、OOM Killer、記憶體區域劃分，並提供實戰調優參數與監控指標。

一、虛擬記憶體與位址空間

32 位元系統（x86）

• 每進程 4GB 虛擬位址空間：3GB 用戶空間 + 1GB 核心空間
• 核心空間再劃分：
  • 0 ~ 16MB：ZONE_DMA（ISA DMA 可尋址範圍）
  • 16MB ~ 896MB：ZONE_NORMAL（核心直接映射，線性映射物理記憶體）
  • 896MB ~ 1GB：ZONE_HIGHMEM（核心無法直接映射，需 kmap 臨時映射）
• 物理記憶體 > 1GB 時，超過 896MB 屬於 High Memory，核心存取需額外映射步驟，效能損耗

64 位元系統（x86_64）

• 虛擬位址空間 128TB（47 位元），用戶/核心各半
• 核心直接映射所有物理記憶體（無 Highmem 問題）
• ZONE_DMA：0 ~ 4GB（DMA32）
• ZONE_NORMAL：4GB 以上（核心直接可達）
• 這是為何生產環境強制要求 64 位元 OS 的核心原因

二、頁表與位址轉換

多級頁表架構

# x86_64 4 級頁表（4KB 頁）
CR3 (PML4) → PML4 Entry → PDP (Page Directory Pointer) → PD (Page Directory) → PT (Page Table) → Physical Page

# 32 位元 PAE 模式 3 級頁表
CR3 → PDP → PD → PT → Page

• 每級 512 個入口（9 bits），頁面大小 4KB（12 bits offset）
• 大頁面：2MB (HugeTLB)、1GB (巨型頁)，減少頁表層級、降低 TLB miss

TLB (Translation Lookaside Buffer)

• CPU 內建快取，儲存虛擬→物理映射
• 命中：零延遲；未命中：硬體/軟體走頁表（昂貴）
• 大頁面可大幅提升 TLB 覆蓋率，減少 miss
• Context Switch 會刷新 TLB（PCID 技術可緩解）

三、頁面置換與 Swap 機制

LRU (Least Recently Used) 近似演算法

• Active/Inactive 雙鏈表近似 LRU
• Page Reclaim（kswapd/kcompactd）周期性掃描非活躍頁面
• Anonymous pages → Swap；File-backed pages → 直接捨棄（可從磁碟重讀）

Swap 空間類型

• Swap 分區：效能最佳，連續空間
• Swap 檔案：彈性調整大小，現代核心效能差距極小
• ZRAM/ZSWAP：記憶體內壓縮交換，適合記憶體受限嵌入式/容器

Swappiness 參數（/proc/sys/vm/swappiness）

• 0：盡量不使用 swap（積極回收 page cache）
• 60：預設值，平衡
• 100：積極使用 swap
• 生產建議：vm.swappiness=10（資料庫/低延遲服務），=60（一般應用）

四、OOM Killer 機制

觸發條件

• 可用記憶體 + Swap 耗盡
• 核心無法分配頁面滿足請求

分數計算 (oom_score)

oom_score = 基礎分數 + 調整因子
# 基礎分數：佔用記憶體比例
# 調整：oom_score_adj (-1000 ~ 1000，-1000 永不殺死)
# 關鍵進程保護：echo -1000 > /proc//oom_score_adj

檢視與調整

cat /proc//oom_score
cat /proc//oom_score_adj
# 永久配置：/etc/sysctl.d/99-oom.conf
vm.oom_kill_allocating_task = 0
vm.panic_on_oom = 0

五、記憶體區域與分配器

Zone 分配器

• ZONE_DMA / ZONE_DMA32 / ZONE_NORMAL / ZONE_HIGHMEM / ZONE_MOVABLE
• 分配請求按區域優先序嘗試，失敗則 fallback 到下一區域
• cat /proc/zoneinfo 查看各區域水位線

Slab 分配器

• kmalloc/slab：小塊物件快取（inode、dentry、task_struct 等）
• slabtop 觀察快取使用狀況
• SLUB（預設）、SLAB、SLOB 三種實作

六、關鍵調優參數

# /etc/sysctl.d/99-memory.conf
# Swap 激進度
vm.swappiness = 10

# Dirty page 回寫控制（避免大量髒頁一次寫入造成延遲尖峰）
vm.dirty_ratio = 15           # 髒頁佔比上限觸發同步寫入
vm.dirty_background_ratio = 5 # 背景回寫啟動閾值
vm.dirty_expire_centisecs = 3000  # 髒頁最老壽命 30 秒
vm.dirty_writeback_centisecs = 500 # 背景回寫間隔 5 秒

# 記憶體過量分配
vm.overcommit_memory = 1      # 1=總是允許（適合 Redis/資料庫），0=啟發式，2=嚴格
vm.overcommit_ratio = 50      # overcommit_memory=2 時的實體+swap 比例

# HugePages（資料庫/大記憶體應用）
vm.nr_hugepages = 1024        # 2MB 頁 × 1024 = 2GB
# 需在 /etc/security/limits.conf 給用戶 memlock 權限

# 避免 OOM 殺死關鍵進程
vm.oom_kill_allocating_task = 0
vm.panic_on_oom = 0

七、監控與診斷工具

工具	用途	關鍵指標
free -h	整體記憶體使用	available（真正可用）、buff/cache
vmstat 1	虛擬記憶體統計	si/so（swap in/out）、bi/bo（block IO）、cs（context switch）
pidstat -r 1	進程記憶體統計	RSS、VSZ、MinFLT、MajFLT（缺頁中斷）
smem	PSS/USS 精確記憶體	共享記憶體比例分攤
pmap -x PID	進程記憶體映射詳情	各段權限、RSS、Dirty
/proc/meminfo	核心記憶體詳細資訊	SReclaimable、SUnreclaim、PageTables、KernelStack
numastat	NUMA 節點記憶體分布	跨節點存取比例

八、NUMA 架構考量

• 多插槽伺服器每顆 CPU 有本地記憶體，跨節點存取延遲較高
• numactl --hardware 查看拓撲
• 應用綁定：numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./app
• 核心參數：vm.zone_reclaim_mode = 1（嘗試本地回收而非跨節點分配）

九、容器記憶體限制

# Docker
docker run -m 2g --memory-swap 4g --oom-kill-disable=false ...

# K8s
resources:
  limits:
    memory: "2Gi"
  requests:
    memory: "1Gi"
# 容器內 /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes 反映限制

十、實戰檢查清單

1. 確認 64 位元 OS、核心版本 ≥ 4.x
2. 設定 vm.swappiness=10、dirty_ratio 適中
3. 資料庫/大記憶體應用配置 HugePages
4. 關鍵進程設定 oom_score_adj=-1000
5. 監控 Major Faults、Swap IO、OOM Kill 事件
6. NUMA 系統驗證記憶體本地化比例 > 90%
7. 容器環境設定合理 limits/requests，避免 OOM Kill 連鎖