Linux下清理内存和Cache方法

本文介绍在Linux系统中如何通过清理内存和Cache来优化系统性能,包括使用sync和/proc/sys/vm/drop_caches命令的方法,以及在sysctl.conf中配置参数避免内存持续增加的策略。

Linux下清理内存和Cache方法

2015年07月01日 08:58:01 Cullenyy 阅读数 1312

Linux下清理内存和Cache方法 /proc/sys/vm/drop_caches

频繁的文件访问会导致系统的Cache使用量大增

$ free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 3955 3926 28 0 55 3459
-/+ buffers/cache: 411 3544
Swap: 5726 0 5726

free内存减少到几十兆,系统运行缓慢

运行sync将dirty的内容写回硬盘
$sync

通过修改proc系统的drop_caches清理free的cache
$echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

drop_caches的详细文档如下:
Writing to this will cause the kernel to drop clean caches, dentries and inodes from memory, causing that memory to become free.
To free pagecache:
* echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches
To free dentries and inodes:
* echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches
To free pagecache, dentries and inodes:
* echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
As this is a non-destructive operation, and dirty objects are notfreeable, the user should run "sync" first in order to make sure allcached objects are freed.
This tunable was added in 2.6.16.

修改/etc/sysctl.conf 添加如下选项后就不会内存持续增加
vm.dirty_ratio = 1
vm.dirty_background_ratio=1
vm.dirty_writeback_centisecs=2
vm.dirty_expire_centisecs=3
vm.drop_caches=3
vm.swappiness =100
vm.vfs_cache_pressure=163
vm.overcommit_memory=2
vm.lowmem_reserve_ratio=32 32 8
kern.maxvnodes=3

上面的设置比较粗暴,使cache的作用基本无法发挥。需要根据机器的状况进行适当的调节寻找最佳的折衷。

<think>嗯,用户这次的问题是关于Linux系统中cache内存变大的原因解决方法。从对话历史看,用户已经查阅了站内几篇相关引用资料,但需要更系统的总结。 用户可能是个Linux系统管理员或运维工程师,正在排查服务器内存异常问题。ta特意强调要“原因及解决办法”,说明需要实操性指导而非理论探讨。注意到用户引用的资料里提到四个关键点:磁盘I/O频繁性、内存压力机制、内核参数设置大页内存特性,这些都需要整合进回答。 让我先梳理核心原因链:频繁文件操作→内核主动缓存→cache增长;内存充足时内核策略性保留缓存→表面占用高;vm.drop_caches参数控制释放策略;大页内存会提前占位。用户引用[2][3]特别强调“缓存可释放”的特性,这点很重要,需要突出说明。 解决方案要分层次:先确认是否真有问题(free命令解读误区),再给手动释放方法(sync+drop_caches),最后是根本性优化(内核参数调整、应用层优化)。引用[3]提供的/proc/sys/vm/drop_caches操作要详细说明,但必须警告生产环境风险。 用户引用的资料提到top/ps显示差异(引用[4])内存回收机制(引用[2]),这些容易产生困惑的点需要特别解释。比如free命令的used包含cache,而top的%MEM只计进程RSS,这个矛盾要用具体命令输出示例说明。 考虑到用户需要实操,准备给出完整的命令序列示例,特别是echo 3 > drop_caches这样的危险操作要标注注意事项。对于“内存不足时内核自动回收”的特性(引用[2]),可以补充vm.vfs_cache_pressure参数调优建议。 最后生成的问题要覆盖延伸场景:如何监控cache变化(用户可能想建立预警)、虚拟机环境差异(云服务器常见)、特定应用场景如数据库服务的处理(结合用户引用[4]的大页内存)。这样既解决当前问题,也预防后续需求。 </think> 好的,在 Linux 系统中观察到 `cache` 内存(通常与 `buffers` 一起显示为 `buff/cache`)占用较高,是一个常见现象。这通常是内核为提高系统性能所做的主动优化,并不总是意味着存在问题。然而,在某些特定场景下,过高的缓存确实可能带来负面影响。以下是根据您提供的引用信息总结的原因解决方法: **一、Cache 内存变大的主要原因** 1. **频繁的文件读写操作:** * 这是最常见的原因。当系统进行大量的文件读取(如数据库查询、日志分析、编译程序、访问大量小文件等)或文件写入操作时,Linux 内核会利用空闲内存作为 **Page Cache**。 * **目的:** 将最近访问过的文件数据缓存在内存中。如果这些数据被再次访问,系统可以**直接从内存读取**,速度远快于从磁盘读取,从而极大提升 I/O 性能。 * **引用依据:** “当系统频繁进行磁盘读写操作时,BuffersCache会不断增加” [^1]; “Linux内核会在内存将要耗尽的时候,触发内存回收的工做...尤其..cache空间...它主要用来作缓存,只是在内存够用的时候加快进程对文件的读写速度” [^2]; “Linux具有先进的缓存机制...针对...Page Cache(针对文件inode的读写)进行缓存操作用来提高读写效率。但是在进行了大量文件操作之后,缓存会把内存资源基本用光” [^3]。 2. **系统内存充足:** * Linux 内核的设计哲学是 **“空闲的内存就是浪费的内存”**。当系统有大量空闲的物理内存时,内核会**积极地将其中一部分用于 `buffers/cache`**,为未来的 I/O 操作做准备。 * **目的:** 最大化利用物理内存资源,提升未来可能的磁盘访问速度。 * **引用依据:** “当系统内存不足时,Linux会将更多的空闲内存用于BuffersCache” - *这句话需要辩证理解。更准确地说:内存不足时内核会回收缓存;内存充足时内核会利用空闲内存创建更多缓存*; “只是在内存够用的时候加快进程对文件的读写速度” 。 3. **内核参数设置:** * 一些内核参数会影响缓存的行为回收策略: * `vm.drop_caches`: 控制是否允许手动释放缓存(默认值通常不允许立即释放,需要显式设置)[^3]。 * `vm.vfs_cache_pressure`: 控制内核回收用于缓存目录项 (`dentry`) 索引节点 (`inode`) 对象的内存的倾向性。值越大,内核越倾向于回收这些缓存(默认值通常是 100)。如果设置过小,可能导致 `dentry/inode` 缓存不易回收。 * **引用依据:** “drop_caches的默认参数设置的就是不释放的” ; “不合理的内核参数设置: 如果内核参数设置不合理,可能会导致BuffersCache过大” [^1]。 4. **使用大页内存 (Hugepages):** * 为特定应用(如大型数据库)配置大页内存时,分配的大页内存空间会被计入已用内存 (`used`),即使这些页面尚未被应用程序实际填充数据。 * **表现:** 使用 `free` 命令看到 `used` 内存很高,但使用 `top` 或 `ps` 查看各个进程的内存占用 (`%MEM` 或 `RES`) 总却远小于这个值。`cache` 部分可能因此显得相对较高(因为 `free` 内存看起来更少)。 * **引用依据:** “为大页面分配的内存空间会被计算到已用内存空间中,即使它们还未真正被使用。因此,你可能观察到这种现象:使用 free 命令查看已用内存很大,但 top 或者 ps 指令中看到 %MEM 的使用总量加起来却很少。” [^4]。 **二、Cache 内存过大的潜在影响** * **内存压力下的性能波动:** 当系统物理内存真正不足,需要运行新进程或现有进程需要更多内存时,内核会**强制回收缓存**。这个回收过程本身需要消耗 CPU 资源,并可能导致依赖这些缓存的进程 I/O 性能**突然下降**(因为需要重新从磁盘加载数据)。 * **监控误解:** 高 `cache` 值可能让管理员误以为系统内存不足,导致不必要的扩容或干预。 * **(极端情况下) OOM 风险:** 如果缓存占用极高,而突然有进程请求大量内存,且系统无法快速回收足够缓存或找到其他可回收内存,可能触发 **OOM (Out Of Memory) Killer** 强制终止进程。 **三、解决方法与建议** **重要提示:** **不要一看到 `cache` 高就盲目清理!** 缓存是 Linux 性能优化的核心机制。清理缓存会立即使依赖这些缓存数据的进程变慢。**只有在满足以下条件时才考虑手动干预:** 1. 系统确实出现**内存不足症状**(如 `free -m` 显示 `available` 值极低甚至接近 0, `swap` 使用持续增长并伴随 `si/so` 值高,系统响应迟缓,或触发了 OOM)。 2. 确认高缓存是由**特定、可重现的临时性操作**(如一次性大数据处理)引起,且该操作已完成,未来短期内不需要这些缓存。 3. 为了进行**基准测试或性能对比**,需要干净的缓存状态。 **方法:** 1. **理解并接受缓存机制 (首选):** * 在绝大多数内存充足且系统运行正常的情况下,**高 `cache` 是良性且有益的**。这是 Linux 高效利用内存的表现。 * 关注 `free -m` 命令输出中的 **`available`** 列。它表示**可供应用程序使用的内存估算值**(包含 `free` 内存部分可回收的缓存)。只要 `available` 内存充足,就说明系统内存资源是健康的。 2. **手动释放缓存 (谨慎使用!):** * 如果确实需要手动释放,可以按以下步骤操作: ```bash # 1. 先同步文件系统,确保所有脏数据写入磁盘(防止数据丢失) sync # 2. 可选:只释放 PageCache echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches # 3. 可选:释放 dentries inodes echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches # 4. 可选:释放 PageCache, dentries inodes (最彻底) echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches ``` * **警告:** * 这会**立即清除**指定的缓存,可能导致依赖这些缓存的进程性能骤降。 * 该操作是**临时的**,内核很快又会根据系统活动重新填充缓存。 * 在生产环境**避免频繁执行**,尤其是在业务高峰期。 * **引用依据:** “drop_caches的值可以是0-3之间的数字,代表不同的含义:” 。 3. **调整内核参数 (需要评估测试):** * **`vm.vfs_cache_pressure` (默认通常为 100):** * 如果 `slabtop` 或 `/proc/meminfo` 显示 `SReclaimable` (主要是 `dentry`/`inode` cache) 异常高且持续增长,而系统确实存在内存压力,可以尝试**增大**这个值 (例如设为 `150` 或 `200`),让内核更积极地回收这些缓存。 * 修改方法 (临时): ```bash sysctl -w vm.vfs_cache_pressure=150 ``` * 永久修改: 在 `/etc/sysctl.conf` 中添加 `vm.vfs_cache_pressure = 150`,然后运行 `sysctl -p`。 * **其他参数:** 如 `vm.swappiness` (控制使用 swap 的倾向性) 也可能间接影响内存回收行为,但一般不直接解决 cache 过高问题。调整需谨慎。 4. **优化应用程序 I/O:** * **根本解决之道:** 减少不必要的、低效的文件 I/O 操作。 * 优化数据库查询(避免全表扫描,使用索引)。 * 优化日志记录(级别、滚动策略)。 * 避免在内存中处理超大文件。 * 对于频繁读取的静态数据,考虑使用内存文件系统 (如 `tmpfs`)。 * 使用更高效的 I/O 模式或异步 I/O。 * **引用依据:** 核心原因是文件操作频繁 [^2]。 5. **理解大页内存的影响:** * 如果配置了大页内存 (HugePages),需要了解 `free` 命令显示的 `used` 包含了已分配但未使用的大页内存。 * 评估大页的实际使用情况 (`cat /proc/meminfo | grep Huge`),确保分配的大小合理,避免过度分配。 * **引用依据:** 大页内存提前占用问题 。 **总结:** Linux 系统中 `cache` 内存占用高通常是内核高效利用空闲内存提升性能的正常行为,并非问题。关键指标是 `available` 内存是否充足。**切勿仅仅因为 `cache` 高就进行清理或调优。** 只有当系统出现真实的内存压力症状(`available` 极低、`swap` 使用高、性能下降),且确认高缓存是主因时,才考虑谨慎使用手动释放(`drop_caches`)或调整内核参数(如 `vfs_cache_pressure`)。长期解决方案应着眼于优化应用程序的 I/O 模式效率。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值