Что стоит знать о памяти в Linux?

(Из ленты )

Подсистема работы с оперативной памятью в Linux — достаточно многогранная конструкция. Чтобы разобраться в её деталях нужно целенаправленно погрузиться в тему, с обязательным чтением исходников ядра, но это нужно не каждому. Для разработки и эксплуатации серверного программного обеспечения важно иметь хотябы базовое предстваление о том, как она работает, но меня не перестает удивлять насколько небольшая доля людей им обладает. В этом посте я постараюсь кратко пробежаться по основным вещам, без понимания которых на мой взгляд очень легко натворить глупостей.

Какая бывает память?

Физическая и виртуальная

Начнем издалека. В спецификации любого компьютера и в частности сервера непременно числится надпись «N гигабайт оперативной памяти» — именно столько в его распоряжении находится физической памяти.

Задача распределения доступных ресурсов между исполняемым программным обеспечением, в том числе и физической памяти, лежит на плечах операционной системы, в нашем случае Linux. Для обеспечения иллюзии полной независимости, она предоставляет каждой из программ свое независимое виртуальное адресное пространство и низкоуровневый интерфейс работы с ним. Это избавляет их от необходимости знать друг о друге, размере доступной физической памяти и текущей её занятости. Адреса в виртуальном пространстве процессов называют логическими.

Для отслеживания соответствия между физической и виртуальной памятью ядро Linux использует иерархический набор структур данных в своей служебной области физической памяти (только оно работает с ней напрямую), а также специализированные аппаратные контуры, которые в совокупности называют MMU.

Следить за каждым байтом памяти в отдельности было бы накладно, по-этому ядро оперирует достаточно большими блоками памяти — страницами, типовой размер которых составляет 4 килобайта.

Также стоит упомянуть, что на аппаратном уровне как правило есть поддержка дополнительного уровня абстракции в виде «сегментов» оперативной памяти, с помощью которых можно разделять программы на части. В отличии от других операционных систем, в Linux она практически не используется — логический адрес всегда совпадает с линейным (адресом внутри сегмента, которые сконфигурированы фиксированным образом).

Файловая и анонимная

У приложений существует много способов выделить себе память для тех или иных нужд. Высокоуровневые языки программирования и библиотеки часто прячут от разработчиков какой из них в реальности использовался и другие детали (хотя их всегда можно «раскусить» с помощью strace). Если углубляться в особенности каждого доступного варианта, эта статья быстро бы превратилась в книгу. Вместо этого предлагаю разделить их на две, на мой взгляд, крайне важные группы по тому, какую память они выделяют:

• Файловой памяти однозначно соответствует какой-либо файл или его часть в файловой системе. Первым делом в ней как правило находится исполняемый код самой программы. Для прикладных задач можно запросить отображение файла в виртуальное адресное пространство процесса с помощью системного вызова mmap — после чего с ним можно работать как с любой другой областью памяти без явного чтения/записи, что будет при этом происходить с данными в файловой системе и что будут видеть другие процессы «отобразившие» этот же файл зависит от настроек.
• Любую другую выделенную память называют анонимной, так как ей не соответствует никакой файл, которые как известно именованы. Сюда попадают как переменные на стеке, так и области, выделенные с помощью функций вроде malloc (к слову, за сценой для выделения больших блоков памяти они обычно тоже используют mmap с особым набором настроек, а для всего остального — brk/sbrk или выдают ранее освобожденную память).

На первый взгляд отличия не выглядят чем-то особенным, но тот факт, что области файловой памяти именованы, позволяет операционной системе экономить физическую память, порой очень значительно, сопоставляя виртуальные адреса нескольких процессов, работающих с одним и тем же файлом, одной физической странице в памяти. Это работает прозрачно, начиная от кода запущенных нескольких копий приложений, заканчивая специально сконструированными под эту оптимизацию систем.

Вытесняемая и нет

Суммарный объем используемой виртуальной памяти всех программ запросто может превышать объем доступной физической памяти. При этом в каждый конкретный момент времени приложениями может использоваться лишь небольшое подмножество хранимых по виртуальным адресам данных. Это означает, что операционная система может откладывать не используемые в данный момент данные из оперативной памяти на жесткий диск («вытесняя»» их из памяти), а затем при попытке к этим данным обратиться — скопировать обратно в физическую оперативную память.
Этот механизм официально называется major page fault, но под просто page fault как правило подразумевают тоже её, так как minor page fault мало кого заботит (отличие в том, что в случае minor ядру удается найти запрашиваемые данные уже загруженными в память с какой-то другой целью и обращения к диску в итоге не происходит).

На время восстановления запрашиваемых приложением данных его выполнение прерывается и управление передается ядру для выполнения соответствующей процедуры. Время, которое потребуется, чтобы приложение смогло продолжить свою работу, напрямую зависит от типа используемого жесткого диска:

• Прочитать 4Кб данных с обычного серверного жесткого диска 7200rpm занимает порядка 10 мс, при хорошем стечении обстоятельств чуть меньше.
  • Если вытесненных страниц оказывается много, запросто могут набегать заметные доли секунды (как условным пользователям, так и на внутренних приборах, в зависимости от задачи).
  • Особенно опасны циклические pagefaults, когда есть две или более регулярно используемые области памяти, которые вместе не помещаются в физическую память, по-этому бесконечно вытесняют друг друга туда-обратно.
  • При этом диск вынужден делать честный seek, что само по себе тоже может быть не кстати. Например, если с этим же диском работает какая-либо база данных.
• Если используется SSD, то ситуация несколько более радужная — из-за отсутствия механического движения аналогичная операция занимает примерно на порядок меньше, около 1 мс или её доли, в зависимости от типа и конкретной модели диска. Но годы идут, а SSD так и остаются нишевым компромиссным продуктом по цене-объему.
• А теперь для сравнения: если бы страница уже была в памяти, то при обращении к ней счет шел бы на сотни наносекунд. Это почти на 4 порядка быстрее, чем pagefault, даже на SSD.

Стоит отметить, что с точки зрения приложения всё это прозрачно и является внешним воздействием, то есть может происходить в самый не подходящий, с точки зрения решаемой им задачи, момент.

Думаю понятно, что приложения, которым важна высокая производительность и стабильное время отклика, должны избегать pagefault’ов всеми доступными методами, к ним и перейдем.

Методы управления подсистемой памяти

swap

С файловой памятью всё просто: если данные в ней не менялись, то для её вытеснения делать особо ничего не нужно — просто перетираешь, а затем всегда можно восстановить из файловой системы.

С анонимной памятью такой трюк не работает: ей не соответствует никакой файл, по-этому чтобы данные не пропали безвозвратно, их нужно положить куда-то ещё. Для этого можно использовать так называемый «swap» раздел или файл. Можно, но на практике не нужно. Если swap выключен, то анонимная память становится невытесняемой, что делает время обращения к ней предсказуемым.

Может показаться минусом выключенного swap, что, например, если у приложения утекает память, то оно будет гарантированно зря держать физическую память (утекшая не сможет быть вытеснена). Но на подобные вещи скорее стоит смотреть с той точки зрения, что это наоборот поможет раньше обнаружить и устранить ошибку.

mlock

По-умолчанию вся файловая память является вытесняемой, но ядро Linux предоставляет возможность запрещать её вытеснение с точностью не только до файлов, но и до страниц внутри файла.

Для этого используется системный вызов mlock на области виртуальной памяти, полученной с помощью mmap. Если спускаться до уровня системных вызовов не хочется, рекомендую посмотреть в сторону консольной утилиты vmtouch, которая делает ровно то же самое, но снаружи относительно приложения.

Несколько примеров, когда это может быть целесообразно:

• У приложения большой исполняемый файл с большим количеством ветвлений, некоторые из которых срабатывают редко, но регулярно. Такого стоит избегать и по другим причинам, но если иначе никак, то чтобы не ждать лишнего на этих редких ветках кода — можно запретить им вытесняться.
• Индексы в базах данных часто физически представляют собой именно файл, с которым работают через mmap, а mlock нужен чтобы минимизировать задержки и число операций ввода-вывода на и без того нагруженном диске(-ах).
• Приложение использует какой-то статический словарь, например с соответствием подсетей IP-адресов и стран, к которым они относятся. Вдвойне актуально, если на одном сервере запущено несколько процессов, работающих с этим словарем.

OOM killer

Перестаравшись с невытесняемой памятью не трудно загнать операционную систему в ситуацию, когда физическая память кончилась, а вытеснять ничего нельзя. Безысходной она выглядит лишь на первый взгляд: вместо вытеснения память можно освободить.

Происходит это достаточно радикальными методами: послуживший названием данного раздела механизм выбирает по определенному алгоритму процесс, которым наиболее целесообразно в текущий момент пожертвовать — с остановкой процесса освобождается использовавшаяся им память, которую можно перераспределить между выжившими. Основной критерий для выбора: текущее потребление физической памяти и других ресурсов, плюс есть возможность вмешаться и вручную пометить процессы как более или менее ценные, а также вовсе исключить из рассмотрения. Если отключить OOM killer полностью, то системе в случае полного дефицита ничего не останется, как перезагрузиться.

cgroups

По-умолчанию все пользовательские процессы наравне претендуют на почти всю физически доступную память в рамках одного сервера. Это поведение редко является приемлемым. Даже если сервер условно-однозадачный, например только отдает статические файлы по HTTP с помощью nginx, всегда есть какие-то служебные процессы вроде syslog или какой-то временной команды, запущенной человеком. Если же на сервере одновременно работает несколько production процессов, например, популярный вариант — подсадить к веб-серверу memcached, крайне желательно, чтобы они не могли начать «воевать» друг с другом за память в случае её дефицита.

Для изоляции важных процессов в современных ядрах существует механизм cgroups, c его помощью можно разделить процессы на логические группы и статически сконфигурировать для каждой из групп сколько физической памяти может быть ей выделено. После чего для каждой группы создается своя почти независимая подсистема памяти, со своим отслеживанием вытеснения, OOM killer и прочими радостями.

Механизм cgroups намного обширнее, чем просто контроль за потреблением памяти, с его помощью можно распределять вычислительные ресурсы, «прибивать» группы к ядрам процессора, ограничивать ввод-вывод и многое другое. Сами группы могут быть организованы в иерархию и вообще на основе cgroups работают многие системы «легкой» виртуализации и нынче модные Docker-контейнеры.

Но на мой взгляд именно контроль за потреблением памяти — самый необходимый минимум, который определенно стоит настроить, остальное уже по желанию/необходимости.

NUMA

В многопроцессорных системах не вся память одинакова. Если на материнской плате предусмотрено N процессоров (например, 2 или 4), то как правило все слоты для оперативной памяти физически разделены на N групп так, что каждая из них располагается ближе к соответствующему ей процессору — такую схему называют NUMA.

Таким образом, каждый процессор может обращаться к определенной 1/N части физической памяти быстрее (примерно раза в полтора), чем к оставшимся (N-1)/N.

Ядро Linux самостоятельно умеет это всё определять и по-умолчанию достаточно разумным образом учитывать при планировании выполнения процессоров и выделении им памяти. Посмотреть как это все выглядит и подкорректировать можно с помощью утилиты numactl и ряда доступных системных вызовов, в частности get_mempolicy/set_mempolicy.

Операции с памятью

Есть несколько тем, с которыми в реальности сталкиваются лишь C/C++ разработчики низкоуровневых систем, и не мне им про это рассказывать. Но даже если напрямую с этим не сталкиваться на мой взгляд полезно в общих чертах знать, какие бывают нюансы:

• Операции, работающие с памятью:
  • В большинстве своем не атомарны (то есть другой поток может их «увидеть» на полпути), без явной синхронизации атомарность возможна только для блоков памяти не больше указателя (т.е. как правило 64 бита) и то при определенных условиях.
  • В реальности происходят далеко не всегда в том порядке, в котором они написаны в исходном коде программы: процессоры и компиляторы на правах оптимизации могут менять их порядок, как считают нужным. В случае многопоточных программ эти оптимизации часто могут приводить к нарушению логики их работы. Для предотвращения подобных ошибок разработчики могут использовать специальные инструменты, в частности барьеры памяти — инструкции, которые запрещают переносить операции с памятью между частями программы до неё и после.
• Новые процессы создаются с помощью системного вызова fork, который порождает копию текущего процесса (чтобы запустить другую программу в новом процессе существует отдельное семейство системных вызовов — exec), у которого виртуальное пространство практически полностью идентично родительскому, что не потребляет дополнительной физической памяти до тех пор, пока тот или другой не начнут его изменять. Этот механизм называется copy on write и на нем можно играть для создания большого числа однотипных независимых процессов (например, обрабатывающих какие-то запросы), с минимумом дополнительных расходов физической памяти — в некоторых случаях так жить удобнее, чем с многопоточным приложением.
• Между процессором и оперативной памятью находится несколько уровней кешей, обращение к которым ещё на порядки быстрее, чем к оперативной памяти. К самому быстрому — доли наносекунд, к самому медленному единицы наносекунд. На особенностях их работы можно делать микро оптимизации, но из высокоуровневых языков программирования до них толком не добраться.

Итого

Подсистему памяти в Linux нельзя бросать на произвол судьбы. Как минимум, стоит следить за следующими показателями и вывести на приборы (как суммарно, так и по процессам или их группам):

• Скорость возникновения major page faults;
• Срабатывания OOM killer;
• Текущий объем использования физической памяти (это число обычно называют RSS, не путать с одноименным форматом для публикации текстового контента).

В штатном режиме все три показателя должны быть стабильны (а первые два — близки к нулю). Всплески или плавный рост стоит рассматривать как аномалию, в причинах которой стоит разобраться. Какими методами — надеюсь я показал достаточно направлений, куда можно по-копать.

P.S.

На последок ещё раз повторю цифры, которые настоятельно рекомендую запомнить:

• 0.0001 мс (100 нс) — обращение к оперативной памяти
• 0.1-1 мс (0.1-1 млн. нс) — обращение к SSD при major pagefault, на 3-4 порядка дороже
• 5-10 мс (5-10 млн. нс) — обращение к традиционному жесткому диску при pagefault, ещё на порядок дороже

// мс — миллисекунды, нс — наносекунды.

Источник: Что стоит знать о памяти в Linux?