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简述优化 Linux 内存性能的核心思想
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原文中文，约3900字，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文讨论了Linux内核中的slab性能优化原则，介绍了在单核和多核CPU上的对象分配和释放情景序列，提出了解决冲突和不均衡分布的优化方案，介绍了分层slab缓存模型和每CPU单一页面缓存的设计思想，这些优化措施可以提高内存性能和减少锁的开销。
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关键要点
- 本文讨论了Linux内核中的slab性能优化原则。
- slab是Linux内核中用于小对象内存分配的主要算法，本文主要关注slub算法。
- 单核CPU场景下，slab算法在分配和释放对象时表现良好。
- 在多核CPU场景下，多个CPU同时分配对象会导致冲突，增加延迟。
- 为了解决多CPU场景下的冲突，提出了每CPU变量的设计思想。
- 需要在CPU间均衡slab，避免不均衡分布导致的内存浪费。
- 分层slab缓存模型的设计思想类似于CPU的L1、L2、L3缓存。
- Level 1 slab cache为每个CPU独享，Level 2为共享page(s)缓存，Level 3为NUMA NODE共享的缓存。
- 伙伴系统用于防止内存分配碎片化，尽量合并小块内存。
- Linux内核对伙伴系统的单一页面分配需求采取批量分配的方式。
- 优化的关键在于减少锁的开销，创建每CPU的缓存。
- 采用分级cache的思想可以显著提高性能。
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