《操作系统》2018/11/28

本文深入解析虚拟存储器的概念,探讨其解决常规存储器管理不足的原因,包括局部性原理的应用、虚拟存储器的定义与实现,以及请求分页存储管理方式的细节。分析了硬件支持、内存分配策略、调页策略及页面置换算法,如LRU和Clock算法。

chapter 5 虚拟存储器

  1. 虚拟存储器的基本概念
    分析常规存储器管理不足的原因:
    1)常规存储器管理方式的特征
    一次性:作业在运行前一次性地全部装入内存
    驻留性:作业装入内存后,便一直驻留在内存中,直至作业运行结束。
    2)局部性原理
    基于局部性原理
    程序运行前,不需全部装入内存(打破一次性)仅装入当前要运行的部分页面或段即可运行,其余部分暂留在外存上。
    缺页/段的情况:要访问的页(段) 尚未调入内存。程序应利用OS所提供的请求调页(段)功能,将它们调入内存,使程序继续执行。
    调入需要的页/段时,如果内存已满,无法再装入新页(段),通过置换功能将内存中暂时不用的页(段)调至外存,腾出足够的内存空间。
    3)虚拟存储器的定义
    指具有请求调入功能和置换功能,能从逻辑上对内存容量加以扩充的一种存储器系统。
    虚拟存储管理下内存逻辑容量由内存容量和外存容量之和所决定运行速度接近于内存速度每位的成本却接近于外存。
    4)虚拟存储器的实现
    虚拟存储管理:
    允许将一个作业分多次调入内存。
    若采用连续分配方式,需申请足够空间,再分多次装入,造成内存资源浪费,并不能从逻辑上扩大内存容量。
    虚拟的实现建立在离散分配存储管理基础上
    方式:请求分页/请求分段系统
    细节:分页/段机构、中断机构、地址变换机构、软件支持
    5)虚拟存储器的特征
    离散分配方式是基础
    多次性:一个作业被分成多次调入内存运行
    对换性:允许在作业的运行过程中进行换进、换出。(进程整体对换不算虚拟)
    最终体现虚拟性:能够从逻辑上扩充内存容量,使用户所看到的内存容量远大于实际内存容量。

  2. 请求分页存储管理方式
    基本分页 + “请求调页”和“页面置换”功能。
    换入和换出基本单位都是长度固定的页面
    1)硬件支持
    一台具有一定容量的内/外存的计算机

  • 页表机制
  • 缺页中断机构
  • 地址转换机构
    2)内存分配
    作业不一次装入,部分装入的情况下如何为进程分配内存,涉及三个问题:
    最小物理块数的确定
    物理块的分配策略
    物理块的分配算法
    3)调页策略
    ① 何时调入页面
    预调页策略
    以预测为基础,将预计不久后便会被访问的若干页面,预先调入内存。
    优点:一次调入若干页,效率较好
    缺点:预测不一定准确,预调入的页面可能根本不被执行到。主要用于进程的首次调入,由程序员指出应该先调入哪些页。

请求调页策略
运行中需要的页面不在内存,便立即提出请求,由OS将其调入内存。
优点:由请求调页策略所确定调入的页,一定会被访问;比较容易实现。
缺点:每次仅调入一页,需花费较大的系统开销,增加了磁盘I/O的启动频率。
② 从何处调入页面
在请求分页系统中的外存分为:
对换区:连续存放数据,读写速度较快
文件区:离散分配方式,I/O速度相对慢
③ 页面调入过程
程序运行前需要装入内存:上述的②步策略处理何处调入;
开始运行:先预调入一部分页面;
运行中:需要的页面不在内存时,
向CPU发出一缺页中断,“中断处理程序”开始工作:
首先保留CPU环境
分析中断原因后,转入缺页中断处理程序。
处理:判断是否置换、页表信息更新
恢复现场,重新操作页面。
3. 页面置换算法
页面置换算法(page replacement algorithms):选择换出哪些页面的算法,其好坏直接影响系统的性能。
应具有较低的缺页率:
页面调入次数(缺页次数)/总的页面使用次数

1)最佳(Optimal)置换算法
Belady,1966年提出的一种理论上的算法
换出以后永不再用的,或在最长(未来)时间内不再被访问的页面。
优点:保证获得最低的缺页率
不足:无法实现,因为无法预知一进程将来的运行情况
作用:作为参照标准,评价其他算法。=
2)先进先出置换算法(FIFO)
先进入的先淘汰,即选择内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。
优点:实现简单,把一进程已调入内存的页面按先后次序组织成一个队列,并设置一个指针(替换指针),使它总是指向队首最老的页面。
不足:与进程实际运行规律不相适应(较早调入的页往往是经常被访问的页,频繁被对换造成运行性能降低)3)最近最久未使用(LRU)置换算法
无法预测将来的使用情况,只能利用“最近的过去”作为“最近的将来”的近似,因此,LRU置换算法选择最近最久未使用(least recently used)的页面予以淘汰。
4)轮转算法(clock)又称最近未使用算法(NRU, Not Recently Used),
LRU(最近最久未使用算法)近似算法
折衷FIFO
每个页设一个使用标志位(use bit),若该页被访问则将其置为1。
设置一个指针,从当前指针位置开始按地址先后检查各页,寻找use bit=0的页面作为被置换页。
若指针经过的页use bit=1,修改use bit=0(暂不凋出,给被用过的页面驻留的机会 ),指针继续向下。到所有页面末尾后再返回队首检查。
时钟算法示例
改进CLOCK
改进:主要考虑对没访问过的页面再细分是否修改过的不同情况,减少因修改造成的频繁I/O操作。
每页除记录是否用过A,还记录是否修改的标志M。置换时根据两个标志的值有4种不同情况的处理。
算法性能比较

06-22
### 得物技术栈及开发者文档分析 得物作为一家专注于潮流商品的电商平台,其技术栈和开发者文档主要围绕电商平台的核心需求展开。以下是对得物技术栈及相关开发资源的详细解析: #### 1. 技术栈概述 得物的技术栈通常会涵盖前端、后端、移动应用开发以及大数据处理等多个领域。以下是可能涉及的主要技术栈[^3]: - **前端开发**: 前端技术栈可能包括现代框架如 React 或 Vue.js,用于构建高效、响应式的用户界面。此外,还会使用 Webpack 等工具进行模块化打包和优化。 - **后端开发**: 后端技术栈可能采用 Java Spring Boot 或 Node.js,以支持高并发和分布式架构。数据库方面,MySQL 和 Redis 是常见的选择,分别用于关系型数据存储和缓存管理。 - **移动应用开发**: 得物的移动应用开发可能基于原生技术(如 Swift/Kotlin)或跨平台框架(如 Flutter)。这有助于确保移动端应用的性能和用户体验一致性。 - **大数据云计算**: 在大数据处理方面,得物可能会使用 Hadoop 或 Spark 进行数据挖掘和分析。同时,依托云服务提供商(如阿里云或腾讯云),实现弹性扩展和资源优化。 #### 2. 开发者文档分析 类似于引用中提到的 Adobe 开发者文档模板[^2],得物也可能提供一套完整的开发者文档体系,以支持内部团队协作和外部开发者接入。以下是开发者文档可能包含的内容: - **API 文档**: 提供 RESTful API 或 GraphQL 的详细说明,帮助开发者快速集成得物的功能模块,例如商品搜索、订单管理等。 - **SDK 集成指南**: 针对不同平台(如 iOS、Android 或 Web)提供 SDK 下载和集成教程,简化第三方应用的开发流程。 - **技术博客**: 分享得物在技术实践中的经验成果,例如如何优化图片加载速度、提升应用性能等。 - **开源项目**: 得物可能将部分技术成果开源,供社区开发者学习和贡献。这不仅有助于提升品牌形象,还能吸引更多优秀人才加入。 #### 3. 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何通过 RESTful API 调用得物的商品搜索功能(假设接口已存在): ```python import requests def search_items(keyword, page=1): url = "https://api.dewu.com/v1/items/search" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN", "Content-Type": "application/json" } params = { "keyword": keyword, "page": page, "size": 10 } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: return {"error": "Failed to fetch data"} # 调用示例 result = search_items("Air Jordan", page=1) print(result) ``` 此代码片段展示了如何通过 Python 请求得物的 API,并获取指定关键词的商品列表。 --- ###
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