linux make virtual memory more efficient three components

Linux三大缓存机制解析
本文深入探讨Linux系统中页缓存、缓冲缓存及交换缓存的作用与工作原理,揭示它们如何加速硬盘数据读取,优化内核与设备驱动程序的效率,以及减少不必要的磁盘操作。

 

Page Cache

  This is used to speed up access to images and data on disk. As pages are read into memory from disk they are cached in the page cache. If they were discarded and then needed again they can quickly be fetched from this cachegif.

   页缓存,为了加速从硬盘当中读取数据。

 

Buffer Cache

  Pages may contain data buffers being used by the kernel, device drivers and so on. The buffer cache is a look aside list of buffers. If, for example, a device driver needs a 256byte buffer, it is quicker to take a buffer from the buffer cache than to allocate a physical page and then break it up into 256byte buffers.

       用于分配置给内核,设备驱动使用,如串口驱动的的读写缓冲区等,

 

Swap Cache

  Only written (or dirty) pages are saved in the swap file. So long as these pages are not modified after they have been written to the swap file then the next time the page is swapped out there is no need to write it to the swap file as the page is already in the swap file. Instead the page can simply be discarded. In a heavily swapping system this saves many unnecessary and costly disk operations.

  被写入交换分区的数据,下次该页会被从交换分区当中读出,不会再被写回交换分区的缓存。

转载于:https://www.cnblogs.com/lianghong881018/p/10288601.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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