今天學習到 linux 記憶體分配問題，有些不明白，什麼是記憶體碎片問題？以及為什麼maloc（）等函式每次分配記憶體後都會用 free（）釋放資源，為什麼還會產生碎片問題？記憶體碎片問題如何產生 及 如何解決呢？
以下是自己今天學習心得：
記憶體碎片概念：
記憶體碎片問題分為內部碎片和外部碎片兩種。
1.內部碎片是由於採用固定大小的記憶體分割槽，當乙個程序不能完全使用分給它的固定記憶體區域時，就將該程序分配後剩餘的部分稱為內碎片。通常內碎片難以避免；
2.外部碎片是由於某些未分配的連續區域太小，不足以為任意程序分配記憶體資源的記憶體塊大小，此時稱這些不可用的記憶體塊大小為外部碎片
對於malloc（）等函式，每次申請完記憶體後都會釋放，但每次釋放的記憶體大小及釋放時間的不同就會產生記憶體碎片。比如：在記憶體單元100的起始位址到記憶體單元200之間，共申請了100個1位元組的空間。在free（）時，釋放了記憶體位址為奇數的記憶體單元（如101,103,105……）而偶數單元不釋放，釋放了50個1位元組空間，雖然總空間數為50位元組，但由於這50個1位元組空間不連續。當下次要申請2位元組的記憶體單元時，卻無法在100到200的記憶體位址單元中申請到空間，於是就產生記憶體碎片問題。
為什麼會產生記憶體碎片？
分頁機制：相比較固定分配分割槽，內碎片問題已經明顯減少
分段機制：消除內碎片問題，但會產生外碎片問題
夥伴演算法可以解決外碎片問題，其演算法思想如下：
無論已經分配的分割槽還是空閒分割槽，其大小均為2的k次冪，k為整數，1<=k<=m，其中2^1表示分配的最小分割槽大小，2^m 表示分配的最大分割槽的大小。在系統開始執行時，整個記憶體區是乙個大小為2^m的空閒分割槽，隨著系統執行，空閒區的不斷劃分會形成若干不連續的空閒分割槽，將這些空閒分割槽按照分割槽的大小進行分類，對於每一類具有相同大小的所有空閒分割槽，單獨成立乙個空閒分割槽雙向鍊錶。這樣，不同大小的空閒分割槽就形成了k（0<=k<=m）個空閒分割槽鍊錶。
當需要為程序分配乙個長度為n 的儲存空間時，首先計算i 的值，使2^（i-1）< n < 2^ i ，然後在空閒分割槽大小為i 的空閒區煉表中查詢。若找到，則把該空閒分割槽分配給該程序。否則，表明長度為2^ i 的空閒分割槽已經耗盡，則在長度為2^（i+1）的空閒分割槽鍊錶中查詢。若存在大小為2^（i+1）的空閒分割槽，則將該分割槽分為連個大小均為2^ i 的塊，乙個塊分配給該程序，乙個塊掛載在長度大小為2^ i 的空閒分割槽鍊錶中。若大小為2^（i+1）的空閒分割槽也已經耗盡，則尋找大小為2^（i+2）的空閒分割槽，若找到，則對該分割槽進行兩次劃分，第一次劃分，將大小為2^（i+2）的分割槽分為兩個大小為2^（i+1）的空閒分割槽，乙個掛載在大小為2^（i+1）的空閒分割槽上，乙個再次分割為兩個大小為2^ i 的分割槽，乙個掛載在大小為2^ i 的空閒分割槽上，乙個用於分配給該程序；如果未找到大小為2^ ( i+2 ) 的空閒分割槽，則在2^( i+3) 的空閒分割槽上尋找，一次重複以上步驟，指導找到空閒區
在linux中將這記憶體分為10個空閒分割槽鍊錶，0-9，大小範圍是：2^0 - 2^9
也正是基於以上兩個條件才稱該演算法為夥伴演算法
linux夥伴演算法中涉及到的資料結構：
free_area_t free_area[max_order];
我們再次對free_area_t 給予較詳細的描述。
其中list_head
域是乙個通用的雙向鍊錶結構，鍊錶中元素的型別將為
mem_map_t(
即struct page結構)
。map
域指向乙個位圖，其大小取決於現有的頁面數。
free_area第k
項位圖的每一位，描述的就是大小為2k個
頁面的兩個夥伴塊的狀態。如果點陣圖的某位為
0，表示一對兄弟塊中或者兩個都空閒，或者兩個都被分配，如果為
1，肯定有一塊已被分配。當兄弟塊都空閒時，核心把它們當作乙個大小為
2k+1
的單獨快來處理
Linux夥伴系統演算法 防止記憶體碎片的產生
夥伴系統也存在一些問題，在系統長時間執行後，物理記憶體會出現很多碎片，如圖所示 這是雖然可用記憶體頁還有很多，但是最大的連續物理記憶體也只有一頁，這對於使用者程式不成問題，因為使用者程式通過頁表對映，應用程式看到的總是連續的虛擬記憶體。但是對於核心來說就不行了，因為核心有時候需要使用連續的物理記憶體...
記憶體管理之夥伴演算法
通常情況下，乙個高階作業系統必須要給程序提供基本的 能夠在任意時刻申請和釋放任意大小記憶體的功能，就像malloc 函式那樣，然而，實現malloc 函式並不簡單，由於程序申請記憶體的大小是任意的，如果作業系統對malloc 函式的實現方法不對，將直接導致乙個不可避免的問題，那就是記憶體碎片。記憶體...
記憶體管理演算法 Buddy夥伴演算法
buddy演算法的優缺點 1 儘管夥伴記憶體演算法在記憶體碎片問題上已經做的相當出色，但是該演算法中，乙個很小的塊往往會阻礙乙個大塊的合併，乙個系統中，對記憶體塊的分配，大小是隨機的，一片記憶體中僅乙個小的記憶體塊沒有釋放，旁邊兩個大的就不能合併。2 演算法中有一定的浪費現象，夥伴演算法是按2的冪次...