隨著硬件能力的提升，系統(tǒng)內存容量變得越來越大。尤其是在服務器上，過T級別的內存容量也已經不罕見了。

如此海量內存給內核帶來了很多挑戰(zhàn)，其中之一就是page struct存放在哪里。

page struct的三種存放方式

在內核中，我們將物理內存按照頁大小進行管理。這樣每個頁就對應一個page struct作為這個頁的管理數(shù)據(jù)結構。

隨著內存容量的增加，相對應的page struct也就增加。而這部分內存和其他的內存略有不同，因為這部分內存不能給到頁分配器。也就是必須在系統(tǒng)能夠正常運行起來之前就分配好。

在內核中我們可以看到，為了應對這樣的變化進化出了幾個不同的版本。有幸的是，這部分內容我們現(xiàn)在還能在代碼中直接看到，因為這個實現(xiàn)是通過內核配置來區(qū)分的。我們通過查找_pfn_to_page的定義就能發(fā)現(xiàn)一下幾種memory model：

CONFIG_FLATMEM

CONFIG_SPARSEMEM

CONFIGSPARSEMEMVMEMMAP

接下來讓小編給各位看官一一道來。

1) FLATMEM

在這種情況下，宏_pfn_to_page的定義是：

#define__pfn_to_page(pfn)(mem_map+((pfn)-ARCH_PFN_OFFSET))

而這個mem_map的定義是

structpage*mem_map;

所以在這種情況下，page struct就是一個大數(shù)組，所有的人都按照自己的物理地址有序得挨著。

2) SPARSEMEM

雖然第一種方式非常簡單直觀，但是有幾個非常大的缺點：

內存如果有空洞，那么中間可能會有巨大的page struct空間浪費

所有的page struct內存都在一個NUMA節(jié)點上，會耗盡某一個節(jié)點內存，甚至是分配失敗

且會產生夸NUMA訪問導致性能下降

所以第二種方式就是將內存按照一定粒度，如128M，劃分了section，每個section中有個成員指定了對應的page struct的存儲空間。

這樣就解決了上述的幾個問題：

如果有空洞，那么對應的 page struct就不會占用空間

每個section對應的page struct是屬于本地NUMA的

怎么樣，是不是覺得很完美。這一部分具體的實現(xiàn)可以可以看函數(shù)sparse_init()函數(shù)。

有了這個基礎知識，我們再來看這種情況下_pfn_to_page的定義：

#define __pfn_to_page(pfn) ({ unsigned long __pfn = (pfn); struct mem_section *__sec = __pfn_to_section(__pfn); __section_mem_map_addr(__sec) + __pfn; })

就是先找到pfn對應的section，然后在section中保存的地址上翻譯出對應pfn的page struct。

既然講到了這里，我們就要對sparsemem中重要的組成部分mem_section多說兩句。

先來一張mem_section的整體圖解：

這是一個 NRSECTIONROOTS x SECTIONSPERROOT的二維數(shù)組。其中每一個成員就代表了我們剛才提到的128M內存。

當然最開始它不是這個樣子的。

其實最開始這個數(shù)組是一個靜態(tài)數(shù)組。很明顯這么做帶來的問題是這個數(shù)組定義太大太小都不合適。所以后來引進了CONFIGSPARSEMEMEXTREME編譯選項，當設置為y時，這個數(shù)組就變成了動態(tài)的。

如果上面這個算作是空間上的限制的話，那么接下來就是一個時間上的限制了。

在系統(tǒng)初始化時，每個mem_section都要和相應的內存空間關聯(lián)。在老版本上，這個步驟通過對整個數(shù)組接待完成。原來的版本上問題不大，因為整個數(shù)組的大小還沒有很大。但隨著內存容量的增加，這個數(shù)值就變得對系統(tǒng)有影響了。如果系統(tǒng)上確實有這么多內存，那么確實需要初始化也就忍了。但是在內存較小的系統(tǒng)上，哪怕沒有這么多內存，還是要挨個初始化，那就浪費了太多的時間。

commit c4e1be9ec1130fff4d691cdc0e0f9d666009f9aeAuthor: Dave Hansen Date: Thu Jul 6 15:36:44 2017 -0700 mm, sparsemem: break out of loops earl

Dave在這個提交中增加了對系統(tǒng)最大存在內存的跟蹤，來減少不必要的初始化時間。

瞧，內核代碼一開始其實也沒有這么高大上不是。

3) SPARSEMEM_VMEMMAP

最后要講的，也是當前x86系統(tǒng)默認配置的內存模型是SPARSEMEM_VMEMMAP。那為什么要引入這么一個新的模型呢？那自然是sparsemem依然有不足。

細心的朋友可能已經注意到了，前兩種內存模型在做pfn到page struct轉換是有著一些些的差異。為了看得清，我們把這兩個定義再拿過來對比一下：

先看看FLATMEM時的定義：

#define__pfn_to_page(pfn)(mem_map+((pfn)-ARCH_PFN_OFFSET))

再來看看使用SPASEMEM后的定義：

#define __pfn_to_page(pfn) ({ unsigned long __pfn = (pfn); struct mem_section *__sec = __pfn_to_section(__pfn); __section_mem_map_addr(__sec) + __pfn; })

更改后，需要先找到section，然后再從section->memmap的內容中換算出page的地址。

不僅計算的內容多了，更重要的是還有一次訪問內存的操作

可以想象，訪問內存和單純計算之間的速度差異那是巨大的差距。

既然產生了這樣的問題，那有沒有辦法解決呢？其實說來簡單，內核開發(fā)者利用了我們常見的一個內存單元來解決這個問題。

頁表

是不是很簡單粗暴？如果我們能夠通過某種方式將page struct線性映射到頁表，這樣我們不就能又通過簡單的計算來換算物理地址和page struct了么？

內核開發(fā)者就是這么做的，我們先來看一眼最后那簡潔的代碼：

#define__pfn_to_page(pfn)(vmemmap+(pfn))

經過內核開發(fā)這的努力，物理地址到page struct的轉換又變成如此的簡潔。不需要訪問內存，所以速度的問題得到了解決。

但是天下沒有免費的午餐，世界哪有這么美好，魚和熊掌可以兼得的情況或許只有在夢境之中。為了達到如此簡潔的轉化，我們是要付出代價的。為了實現(xiàn)速度上的提升，我們付出了空間的代價。

至此引出了計算機界一個經典的話題：

時間和空間的轉換

話不多說，也不矯情了，我們來看看內核中實現(xiàn)的流程。

既然是利用了頁表進行轉換，那么自然是要構建頁表在做這樣的映射。這個步驟主要由函數(shù)vmemmap_populate()來完成，其中還區(qū)分了有沒有大頁的情況。我們以普通頁的映射為例，看看這個實現(xiàn)。

int __meminit vmemmap_populate_basepages(unsigned long start, unsigned long end, int node){ unsigned long addr = start; pgd_t *pgd; p4d_t *p4d; pud_t *pud; pmd_t *pmd; pte_t *pte; for (; addr < end; addr += PAGE_SIZE) { pgd = vmemmap_pgd_populate(addr, node); if (!pgd) return -ENOMEM; p4d = vmemmap_p4d_populate(pgd, addr, node); if (!p4d) return -ENOMEM; pud = vmemmap_pud_populate(p4d, addr, node); if (!pud) return -ENOMEM; pmd = vmemmap_pmd_populate(pud, addr, node); if (!pmd) return -ENOMEM; pte = vmemmap_pte_populate(pmd, addr, node); if (!pte) return -ENOMEM; vmemmap_verify(pte, node, addr, addr + PAGE_SIZE); } return 0;}

內核代碼的優(yōu)美之處就在于，你可能不一定看懂了所有細節(jié)，但是從優(yōu)美的結構上能猜到究竟做了些什么。上面這段代碼的工作就是對每一個頁，按照層級去填充頁表內容。其中具體的細節(jié)就不在這里展開了，相信有興趣的同學會自行去探索。

那這么做的代價究竟是多少呢？

以x86為例，每個section是128M，那么每個section的page struct正好是2M，也就是一個大頁。

(128M / 4K) * 64 = (128 * (1 < 20) / (1 < 12)) * 64 = 2M

假如使用大頁做頁表映射，那么每64G才用掉一個4K頁表做映射。

128M * 512 = 64G

所以在使用大頁映射的情況下，這個損耗的級別在百萬分之一。還是能夠容忍的。

好了，我們終于沿著內核發(fā)展的歷史重走了一遍安放page struct之路。相信大家在這一路上領略了代碼演進的樂趣，也會對以后自己代碼的設計有了更深的思考。