段页式内存管理(Previous article damaged after 优快云 upgradte Blog system~)

本文深入解析Linux系统的内存管理机制,包括段寄存器、页表转换、虚拟地址空间的划分及管理方式等内容。介绍了进程虚拟地址空间如何映射到物理地址,以及Linux内核如何通过分页机制管理和分配内存。


1. CPU的段寄存器中存放段选择符(六个段寄存器cs,ds,ss等),通过段选择符中的偏移量在段描述符表中找到所要访问内存的段描述符,在段描述符中找到相应段的段基地址;
2. 段基地址+(相加)逻辑地址(虚拟地址,指针)的偏移量=线性地址,线性地址经过页目录,页表转换成物理地址。

Intel用寄存器CR3存放当前使用的页目录的物理地址,从而可以实现到物理地址的转化。
系统中可以只有一个页目录,所有任务共享;也可以有多个页目录,每个任务一个,任务页目录的基址地址保存在任务的TSS段中(CR3域)
GDTR保存的是全局描述符表(GDT)的基地址,表长等GDT的信息,LDTR保存的是某个进程的局部描述符表的描述符的选择子(有点绕,也就是指向GDT中的某个LDT描述符)和对应描述符的内容(此内容不可见)。

http://www.kerneltravel.net/journal/v/mem.htm
Linux系统虽然保留了段机制,但是将所有程序的段地址都定死为0-4G,所以虽然逻辑地址和线性地址是两种不同的地址空间,但在Linux中逻辑地址就等于线性地址,它们的值是一样的

虚拟空间:

第一、4G的进程地址空间被人为的分为两个部分——用户空间与内核空间。用户空间从0到3G(0xC0000000),内核空间占据3G到4G。用户进程通常情况下只能访问用户空间的虚拟地址,不能访问内核空间虚拟地址。只有用户进程进行系统调用(代表用户进程在内核态执行)等时刻可以访问到内核空间。

第二、用户空间对应进程,所以每当进程切换,用户空间就会跟着变化;而内核空间是由内核负责映射,它并不会跟着进程改变,是固定的。内核空间地址有自己对应的页表(init_mm.pgd),用户进程各自有不同的页表。

第三、每个进程的用户空间都是完全独立、互不相干的。不信的话,你可以把上面的程序同时运行10次(当然为了同时运行,让它们在返回前一同睡眠100秒吧),你会看到10个进程占用的线性地址一模一样。

Linux内核管理物理内存是通过分页机制实现的,它将整个内存划分成无数个4k(在i386体系结构中)大小的页,从而分配和回收内存的基本单位便是内存页了。利用分页管理有助于灵活分配内存地址,因为分配时不必要求必须有大块的连续内存[3],系统可以东一页、西一页的凑出所需要的内存供进程使用。虽然如此,但是实际上系统使用内存时还是倾向于分配连续的内存块,因为分配连续内存时,页表不需要更改,因此能降低TLB的刷新率(频繁刷新会在很大程度上降低访问速度)。

鉴于上述需求,内核分配物理页面时为了尽量减少不连续情况,采用了“伙伴”关系来管理空闲页面。伙伴关系分配算法大家应该不陌生——几乎所有操作系统方面的书都会提到,我们不去详细说它了,如果不明白可以参看有关资料。这里只需要大家明白Linux中空闲页面的组织和管理利用了伙伴关系,因此空闲页面分配时也需要遵循伙伴关系,最小单位只能是2的幂倍页面大小。内核中分配空闲页面的基本函数是get_free_page/get_free_pages,它们或是分配单页或是分配指定的页面(2、4、8…512页)。

 注意:get_free_page是在内核中分配内存,不同于malloc在用户空间中分配,malloc利用堆动态分配,实际上是调用brk()系统调用,该调用的作用是扩大或缩小进程堆空间(它会修改进程的brk域)。如果现有的内存区域不够容纳堆空间,则会以页面大小的倍数为单位,扩张或收缩对应的内存区域,但brk值并非以页面大小为倍数修改,而是按实际请求修改。因此Malloc在用户空间分配内存可以以字节为单位分配,但内核在内部仍然会是以页为单位分配的。

创建进程fork()、程序载入execve()、映射文件mmap()、动态内存分配malloc()/brk()等进程相关操作都需要分配内存给进程。不过这时进程申请和获得的还不是实际内存,而是虚拟内存,准确的说是“内存区域”。进程对内存区域的分配最终都会归结到do_mmap()函数上来(brk调用被单独以系统调用实现,不用do_mmap()),

内核使用do_mmap()函数创建一个新的线性地址区间。但是说该函数创建了一个新VMA并不非常准确,因为如果创建的地址区间和一个已经存在的地址区间相邻,并且它们具有相同的访问权限的话,那么两个区间将合并为一个。如果不能合并,那么就确实需要创建一个新的VMA了。但无论哪种情况, do_mmap()函数都会将一个地址区间加入到进程的地址空间中--无论是扩展已存在的内存区域还是创建一个新的区域。

同样,释放一个内存区域应使用函数do_ummap(),它会销毁对应的内存区域。

 


TLB:转换旁视缓冲 (Translation Look-Aside Buffer)

一个常见的硬件缓冲,是处理器中的页表入口缓冲。处理器不总是直接读取页表而是在需要时缓存页面的转换。这种缓冲又叫做转换旁视缓冲(TLB),它包含系统中一个或多个处理器的页表入口的缓冲拷贝。当发出对虚拟地址的引用时,处理器试图找到相匹配的 TLB 入口。如果找到则直接将虚拟地址转换成物理地址并对数据进行处理。如果没有找到则向操作系统寻求帮助。处理器将向操作系统发出 TLB 失配信号,它使用一个特定的系统机制来将此异常通知操作系统。操作系统则为此地址匹配对产生新的 TLB 入口。当操作系统清除此异常时,处理器将再次进行虚拟地址转换。
 
Translation lookaside buffer
From Wikipedia, the free encyclopedia
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A Translation lookaside buffer (TLB) is a CPU cache that memory management hardware uses to improve virtual address translation speed. It was the first cache introduced in processors. All current desktop and server processors (such as x86) use a TLB. A TLB has a fixed number of slots that contain page table entries, which map virtual addresses to physical addresses. It is typically a content-addressable memory (CAM), in which the search key is the virtual address and the search result is a physical address. If the requested address is present in the TLB, the CAM search yields a match quickly, after which the physical address can be used to access memory. This is called a TLB hit. If the requested address is not in the TLB, the translation proceeds by looking up the page table in a process called a page walk. The page walk is a high latency process, as it involves reading the contents of multiple memory locations and using them to compute the physical address. Furthermore, the page walk takes significantly longer if the translation tables are swapped out into secondary storage, which a few systems allow. After the physical address is determined, the virtual address to physical address mapping and the protection bits are entered in the TLB.

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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