Linux操作系统中内存buffer和cache的区别

本文详细解析Linux系统内存使用情况的查看工具Free命令,包括内存、缓存和交换分区的统计,以及如何区分buffer与cache,并提供系统内存实际可用性的计算方法。
  Free

    free 命令相对于top 提供了更简洁的查看系统内存使用情况:

      $ free

    total used free shared buffers cachedMem: 255268 238332 16936 0 85540 126384-/+ buffers/cache: 26408 228860Swap: 265000 0 265000

      Mem:表示物理内存统计

    -/+ buffers/cached:表示物理内存的缓存统计

    Swap:表示硬盘上交换分区的使用情况,这里我们不去关心。

      系统的总物理内存:255268Kb(256M),但系统当前真正可用的内存b并不是第一行free 标记的 16936Kb,它仅代表未被分配的内存。

      我们使用total1、used1、free1、used2、free2 等名称来代表上面统计数据的各值,1、2 分别代表第一行和第二行的数据。

      total1:表示物理内存总量。

      used1:表示总计分配给缓存(包含buffers 与cache )使用的数量,但其中可能部分缓存并未实际使用。

      free1:未被分配的内存。

      shared1:共享内存,一般系统不会用到,这里也不讨论。

      buffers1:系统分配但未被使用的buffers 数量。

      cached1:系统分配但未被使用的cache 数量。buffer 与cache 的区别见后面。

      used2:实际使用的buffers 与cache 总量,也是实际使用的内存总量。

      free2:未被使用的buffers 与cache 和未被分配的内存之和,这就是系统当前实际可用内存。

      可以整理出如下等式:

    total1 = used1 + free1total1 = used2 + free2used1 = buffers1 + cached1 + used2free2 = buffers1 + cached1 + free1

      buffer 与cache 的区别

    A buffer is something that has yet to be "written" to disk. A cache is something that has been "read" from the disk and stored for later use.

      更详细的解释参考:Difference Between Buffer and Cache

      对于共享内存(Shared memory),主要用于在UNIX 环境下不同进程之间共享数据,是进程间通信的一种方法,一般的应用程序不会申请使用共享内存,笔者也没有去验证共享内存对上面等式的影响。如果你有兴趣, 请参考:What is Shared Memory?

      cache 和 buffer的区别:

    Cache:高速缓存,是位于CPU与主内存间的一种容量较小但速度很高的存储器。由于CPU的速度远高于主内存,CPU直接从内存中存取数据要等待一定时间周期,Cache中保存着CPU刚用过或循环使用的一部分数据,当CPU再次使用该部分数据时可从Cache中直 接调用,这样就减少了CPU的等待时间,提高了系统的效率。Cache又分为一级Cache(L1 Cache)和二级Cache(L2 Cache),L1 Cache集成在CPU内部,L2 Cache早期一般是焊在主板上,现在也都集成在CPU内部,常见的容量有256KB或512KB L2 Cache。

      Buffer:缓冲区,一个用于存储速度不同步的设备或优先级不同的设备之间传输数据的区域。通过缓冲区,可以使进程之间的相互等待变少,从而使从速度慢的设备读入数据时,速度快的设备的操作进程不发生间断。

      Free中的buffer和cache:(它们都是占用内存):

      buffer : 作为buffer cache的内存,是块设备的读写缓冲区

      cache: 作为page cache的内存, 文件系统的cache

      如果 cache 的值很大,说明cache住的文件数很多。如果频繁访问到的文件都能被cache住,那么磁盘的读IO bi会非常小。

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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