- 1. 内存架构
- 1.1. UMA (Uniform Memory Access)：
- 1.2. NUMA (Non-Uniform Memory Access)
- 1.3. UMA与NUMA的比较
- 2. 内存管理模型
- 2.1. FLATMEM 模型
- 2.2. DISCONTIGMEM 模型
- 2.3. SPARSEMEM 模型
1. 内存架构
1.1. UMA (Uniform Memory Access)：
UMA(Uniform Memory Access)称为 一致性内存访问的内存架构，每个处理器都具有相同的访问权限，并且内存访问时间对于所有处理器来说都是一致的。
UMA架构特点：
- 内存共享：由于所有处理器都可以访问相同的内存，UMA架构非常适合需要大量内存共享的应用场景。
- 内存一致性：所有处理器以相同的延迟访问内存，没有本地和远程内存之分。
- 简化的内存管理：UMA架构简化了内存管理，因为操作系统不需要跟踪哪个处理器访问哪个内存区域。这有助于提高系统的整体性能。
- 缓存一致性：在UMA系统中，缓存一致性是一个关键问题。每个处理器可能有自己的缓存，因此需要确保所有处理器看到的内存状态是一致的。这通常通过缓存一致性协议（如MESI协议）来实现。
- 适用场景：UMA架构适用于那些处理器数量相对较少，且处理器之间的通信延迟不是主要瓶颈的系统。它通常用于桌面计算机、小型服务器和一些嵌入式系统。
- 性能平衡：UMA架构通过平衡内存访问时间，有助于提高系统的整体性能。然而，它可能不如NUMA架构在处理内存密集型任务时高效，因为NUMA可以减少跨节点的内存访问延迟。
1.2. NUMA (Non-Uniform Memory Access)
NUMA(Non-Uniform Memory Access)称为 非一致性内存访问 的内存架构，其中每个处理器拥有自己的本地内存，并且访问本地内存比访问远程内存更快。NUMA系统需要更复杂的内存管理策略来优化性能。
NUMA架构特点：
- 内存分区：在NUMA系统中，内存被划分为多个分区或节点，每个节点由一个或多个处理器管理。
- 内存访问延迟：NUMA架构中，处理器访问其本地节点的内存（本地内存）的延迟要低于访问其他节点的内存（远程内存）。
- 复杂的内存管理：需要更复杂的内存管理策略来优化性能，减少远程内存访问。
- 缓存一致性：NUMA系统中的处理器通常有自己的缓存，因此需要复杂的缓存一致性协议来保证数据的一致性。
- 适用场景：NUMA架构适用于那些需要处理大量数据和高吞吐量的系统，如数据库服务器、高性能计算（HPC）和大型数据中心。
- 性能优化：在NUMA系统中，优化性能通常涉及到将数据和计算任务放置在相同的节点上，以减少节点间通信的需求。
- 现代实现：现代的NUMA系统可能包含多个层次的内存，如L1、L2和L3缓存，以及主内存。每个处理器节点都有自己的L1和L2缓存，而L3缓存和主内存可能是共享的。
- 节点间通信：NUMA架构需要高效的节点间通信机制，以支持处理器访问远程内存。
1.3. UMA与NUMA的比较
- 内存访问：UMA提供了一致的内存访问时间，而NUMA则根据内存的本地和远程属性有不同的访问延迟。
- 内存管理：UMA的内存管理相对简单，而NUMA需要更复杂的策略来优化内存访问。
- 可扩展性：NUMA在可扩展性方面优于UMA，适合构建大型系统。
- 适用场景：UMA适合小型到中型系统，NUMA适合大型和高性能计算系统。
- 性能：在处理器数量较少时，UMA可能提供更好的性能；而在处理器数量较多时，NUMA通过减少远程内存访问来优化性能。
总的来说，UMA和NUMA各有优势，选择哪种架构取决于系统的具体需求、处理器的数量以及对性能和可扩展性的要求。
2. 内存管理模型
Linux 内存管理模型主要包括三种类型：FLATMEM、DISCONTIGMEM 和 SPARSEMEM。以下是这三种模型的详细介绍：
2.1. FLATMEM 模型
- FLATMEM（平坦内存模型）是 Linux 最早使用的内存模型，适用于物理内存连续的情况。
- 在 FLATMEM 模型中，整个物理内存被视为一个连续的内存空间，通过一个全局数组
mem_map来管理所有的物理页（page）。 - 每个物理页通过
struct page结构体进行描述，mem_map数组中的每个元素都对应一个struct page。 - 这种模型简单高效，但在处理不连续的物理内存或者支持热插拔内存时存在限制。
2.2. DISCONTIGMEM 模型
- DISCONTIGMEM（非连续内存模型）是为了解决 FLATMEM 模型的局限性而引入的。
- 在 DISCONTIGMEM 模型中，物理内存被划分为多个节点（node），每个节点管理一段连续的物理内存。
- 这种模型允许系统处理不连续的物理内存，每个节点内部仍然采用类似 FLATMEM 的管理方式。
- DISCONTIGMEM 模型通过
struct pglist_data结构体来表示每个节点，节点内部仍然使用mem_map数组。 - 这种模型适用于多节点系统，可以更有效地管理分散的内存资源。
2.3. SPARSEMEM 模型
- SPARSEMEM（稀疏内存模型）是为了进一步提高内存管理的灵活性和效率而设计的。
- SPARSEMEM 模型使用了一个
struct mem_section数组，每个mem_section代表一小段连续的物理内存。 - 这种模型允许对内存进行更细粒度的管理，特别适合于支持内存热插拔和大范围的内存地址空间。
- SPARSEMEM 模型通过减少
struct page结构体的数量来节省内存，只有在物理内存实际存在的地方才会创建struct page。 - 这种模型还支持 NUMA 架构，可以有效地管理分布在不同 NUMA 节点上的内存。
SPARSEMEM 模型有两个重要的增强特性：
- SPARSEMEM_EXTREME：针对极度稀疏的物理内存，减少
mem_section数组的大小，只对实际存在的物理页进行初始化和管理。 - SPARSEMEM_VMEMMAP：引入了虚拟内存映射支持，通过在虚拟地址空间中划分一个连续区域来简化
pfn_to_page()和page_to_pfn()操作。
随着 Linux 内核的发展，SPARSEMEM 模型由于其灵活性和高效性，已经成为现代 Linux 系统中广泛使用的内存管理模型。
