系统抖动是计算机系统中一个严重的性能问题,当系统花费大量时间在主内存 (RAM) 和磁盘存储之间交换数据时,会导致系统整体性能严重下降。它通常发生在物理内存有限的系统中,难以满足同时运行多个进程或应用程序的需求。
Thrashing 的起源和首次提及
系统抖动的概念最早是在 20 世纪 70 年代早期提出的,当时虚拟内存系统正变得越来越流行。曼彻斯特大学的研究人员,包括 RS Cahn 和 DJ Farber,是探索与虚拟内存使用相关的性能问题的先驱之一。他们注意到,在某些情况下,系统在内存和磁盘之间交换数据所花的时间比实际执行有用的指令所花的时间还要多。由于内存操作的混乱和浪费性质,这种现象被称为“系统抖动”。
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当操作系统无法在活动进程数和可用物理内存之间找到平衡时,就会发生系统抖动。因此,系统开始过度地将数据交换进出 RAM,从而显著增加磁盘 I/O 操作并降低整体系统性能。
当发生抖动时,系统实际上会变得无响应,并且 CPU 会忙于内存管理任务而不是执行有用的计算。这种过度交换的恶性循环可能会导致系统冻结或崩溃,这对计算机系统来说是一个严重的问题。
Thrashing 的内部结构:Thrashing 的工作原理
系统抖动是一个自我强化的循环,其发生是由于以下关键因素:
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高页面错误率:当进程尝试访问当前未加载到 RAM 中的页面(固定内存块)时,就会发生页面错误。当多个进程请求的页面数量超过可用物理内存的容量时,系统经常会发生页面错误。
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页面替换政策:为了有效管理有限的物理内存,操作系统使用各种页面替换算法,例如最近最少使用 (LRU) 或最近未使用 (NRU) 算法。然而,当发生抖动时,这些算法很难做出最佳决策,从而导致交换增加和内存使用效率低下。
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工作集:进程的工作集是指特定时间间隔内进程主动使用的页面子集。在系统抖动期间,进程的工作集可能会超出可用的物理内存,从而导致过多的页面错误并进一步加剧问题。
Thrashing 主要特征分析
抖动的主要特征包括:
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磁盘 I/O 使用率高:由于系统在 RAM 和磁盘之间反复交换数据,因此系统抖动会导致磁盘 I/O 操作显著增加。
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反应迟钝:由于在内存管理任务上花费过多时间,导致系统变得迟缓且无响应。
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表现不佳:由于 CPU 的大部分时间都浪费在交换上而不是执行有用的任务上,因此系统抖动会导致整个系统性能大幅下降。
抖动类型
系统抖动可分为两种主要类型:
类型 | 描述 |
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基于需求的抖动 | 当多个进程同时请求的页面数量超过可用内存量时发生。 |
基于资源的抖动 | 当某个进程消耗的资源多于系统可以分配的资源时,就会引发争用。 |
对于任何计算机系统来说,系统抖动都是不受欢迎的状态,它可能由多种原因引起。导致系统抖动的一些常见问题包括:
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超载:如果物理内存不足,同时运行太多进程或应用程序可能会导致系统崩溃。
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低效的分页算法:使用不适当的页面替换策略可能会加剧抖动。应采用最佳算法来降低抖动的可能性。
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内存泄漏:存在内存泄漏的程序会逐渐消耗越来越多的内存,并随着时间的推移造成系统崩溃。
为了解决抖动问题,可以考虑以下解决方案:
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添加更多物理内存:增加 RAM 容量可以减少过多交换的需要并提高整体系统性能。
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更好的分页算法:实施高效的页面替换策略可以帮助系统在管理内存时做出更好的决策。
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流程优先级:对关键进程进行优先级排序可以确保它们能够访问足够的内存,从而降低发生故障的风险。
主要特征以及与类似术语的其他比较以表格和列表的形式
特征 | 殴打 | 僵局 | 饥饿 |
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定义 | RAM 和磁盘之间交换过多 | 循环依赖阻碍进展 | 进程永远无法获得资源 |
原因 | 物理内存不足 | 冲突的资源请求 | 资源分配不公平 |
系统影响 | 严重的性能下降 | 流程无法继续 | 影响工艺性能 |
解决 | 添加更多 RAM | 打破循环依赖或终止进程 | 调整资源配置 |
随着技术的进步,系统抖动的影响可能会逐渐减弱。人们不断探索内存管理、缓存和虚拟化技术的创新,以提高系统性能并缓解系统抖动。此外,硬件的发展和固态硬盘 (SSD) 的广泛使用可以显著减少交换开销,并使现代计算机系统中的抖动不那么普遍。
如何使用代理服务器或将其与 Thrashing 关联
代理服务器可以减轻抖动的影响,特别是在网络流量增加内存负载的情况下。通过缓存经常访问的数据和网络资源,代理服务器可以减少发送到主服务器的请求数量,从而可能降低内存压力。但是,需要注意的是,虽然代理服务器可以帮助缓解某些方面的抖动,但它们并不是解决底层内存管理问题的全面解决方案。
相关链接
有关 Thrashing 的更多信息,可以参考以下资源:
总之,对于物理内存有限的计算机系统来说,系统抖动仍然是一个重大问题。了解其原因、特征和解决方案对于保持最佳系统性能至关重要。随着技术的进步,系统抖动的影响可能会减少,从而使计算机系统在处理复杂任务和多任务场景时更加高效和灵敏。