Linux内存简介

由于BIOS和Kernel启动过程消耗了部分物理内存，因此MemTotal值（ free 命令获取）小于RAM容量。 Linux内存查询方式：

• free 命令
• /proc/meminfo

通过查询到的内存数据可以得到Linux内存计算公式如下：

# 总内存 = 已使用内存 + 空闲内存 + 缓存
total = used + free + buff/cache 

其中，已使用内存数据包括Kernel消耗的内存和所有进程消耗的内存。

进程内存

进程消耗的内存包括：

• 虚拟地址空间映射的物理内存。
• 读写磁盘生成PageCache消耗的内存。

虚拟地址映射的物理内存

• 物理内存：硬件安装的内存（内存条）。
• 虚拟内存：操作系统为程序运行提供的内存。程序运行空间包括用户空间（用户态）和内核空间（内核态）。
  • 用户态：低特权运行程序。数据存储空间包括：
    • 栈（Stack）：函数调用的函数栈。
    • MMap(Memory Mapping Segment)：内存映射区。
    • 堆（Heap）：动态分配内存。
    • BBS区：未初始化的静态变量存放区。
    • Data区：已初始化的静态常量存放区。
    • Text区：二进制可执行代码存放区。

    用户态中运行的程序通过MMap将虚拟地址映射至物理内存中。

  • 内核态：运行的程序需要访问操作系统内核数据。数据存储空间包括：
    • 直接映射区：通过简单映射将虚拟地址映射至物理内存中。
    • VMALLOC：内核动态映射空间，用于将连续的虚拟地址映射至不连续的物理内存中。
    • 持久内核映射区：将虚拟地址映射至物理内存的高端内存中。
    • 固定映射区：用于满足特殊映射需求。

虚拟地址映射的物理内存可以区分为共享物理内存和独占物理内存。如下图所示，物理内存1和3由进程A独占，物理内存2由进程B独占，物理内存4由进程A和进程B共享。

PageCache

除了通过MMap文件直接映射外，进程文件还可以通过系统调用Buffered I/O相关的Syscall将数据写入到PageCache，因此，PageCache也会占用一部分内存。

进程内存统计指标

单进程内存统计指标

进程资源有如下类型：

• anno_rss：表示没有映射到文件的内存量，即匿名内存。匿名内存通常是进程通过malloc或类似的方法动态分配的内存。
• file_rss：表示映射到文件的内存量。如果一个进程打开了一个文件并将其映射到内存，那么这部分内存就会被计入file_rss。
• shmem_rss：表示共享内存量。如果多个进程共享一部分内存，那么这部分内存就会被计入shmem_rss。

常用内存查询命令

top

ps

smem

内存指标关系

cgroup内存统计指标

cgroup用于对Linux的一组进程资源进行限制、管理和隔离。更多信息，请参见官方文档。
cgroup按层级管理，每个节点都包含一组文件，用于统计由这个节点包含的cgroup的某些方面的指标。例如，Memory Control Group(memcg)统计内存相关指标。 

memory cgroup文件包含以下指标：

cgroup.event_control       # 用于eventfd的接口
memory.usage_in_bytes      # 显示当前已用的内存
memory.limit_in_bytes      # 设置/显示当前限制的内存额度
memory.failcnt             # 显示内存使用量达到限制值的次数
memory.max_usage_in_bytes  # 历史内存最大使用量
memory.soft_limit_in_bytes # 设置/显示当前限制的内存软额度
memory.stat                # 显示当前cgroup的内存使用情况
memory.use_hierarchy       # 设置/显示是否将子cgroup的内存使用情况统计到当前cgroup里面
memory.force_empty         # 触发系统立即尽可能的回收当前cgroup中可以回收的内存
memory.pressure_level      # 设置内存压力的通知事件，配合cgroup.event_control一起使用
memory.swappiness          # 设置和显示当前的swappiness
memory.move_charge_at_immigrate # 设置当进程移动到其他cgroup中时，它所占用的内存是否也随着移动过去
memory.oom_control         # 设置/显示oom controls相关的配置
memory.numa_stat           # 显示numa相关的内存

其中需要关注以下3个指标：

• memory.limit_in_bytes：限制当前cgroup可以使用的内存大小。对应k8s、docker下的memory limits值。
• memory.usage_in_bytes：当前cgroup里所有进程实际使用的内存总和，约等于memory.stat文件下的RSS+Cache值。
• memory.stat：当前cgroup的内存统计详情。

  memory.stat文件字段	说明
  cache	PageCache缓存页大小。
  rss	cgroup中所有进程的anno_rss内存之和。
  mapped_file	cgroup中所有进程的file_rss和shmem_rss内存之和。
  active_anon	活跃LRU（least-recently-used，最近最少使用）列表中所有Anonymous进程使用内存和Swap缓存，包括 tmpfs（shmem），单位为bytes。
  inactive_anon	不活跃LRU列表中所有Anonymous进程使用内存和Swap缓存，包括 tmpfs（shmem），单位为bytes。
  active_file	活跃LRU列表中所有File-backed进程使用内存，以bytes为单位。
  inactive_file	不活跃LRU列表中所有File-backed进程使用内存，以bytes为单位。
  unevictable	无法再生的内存，以bytes为单位。

  以上指标中如果带有total_前缀则表示当前cgroup及其下所有子孙cgroup对应指标之和。例如 total_rss 指标表示当前cgroup及其下所有子孙cgroup的RSS指标之和。

总结

单进程和进程cgroup指标区别：

• cgroup的RSS指标只包含anno_rss，对应单进程下的USS指标，因此cgroup的mapped_file+RSS则对应单进程下的RSS指标。
• 单进程中PageCache需单独统计，cgroup中 memcg 文件统计的内存已包含PageCache。

Docker和K8s中的内存统计

Docker和K8S中的内存统计即Linux memcg进程统计，但两者内存使用率的定义不同。

docker stat命令

返回示例如下：

• LIMIT对应控制组的memory.limit_in_bytes。
• MEM USAGE对应控制组的memory.usage_in_bytes - memory.stat[total_cache]。

kubectl top pod命令

kubectl top命令通过Metric-server和Heapster获取Cadvisor中working_set的值，表示Pod实例使用的内存大小（不包括Pause容器）。Metrics-server中Pod内存获取原理如下，更多信息，请参见官方文档。

func decodeMemory(target *resource.Quantity, memStats *stats.MemoryStats) error {
    if memStats == nil || memStats.WorkingSetBytes == nil {
        return fmt.Errorf("missing memory usage metric")
    }

    *target = *uint64Quantity(*memStats.WorkingSetBytes, 0)
    target.Format = resource.BinarySI

    return nil
}

 Cadvisor内存workingset算法如下，更多信息，请参见官方文档。 

func setMemoryStats(s *cgroups.Stats, ret *info.ContainerStats) {
    ret.Memory.Usage = s.MemoryStats.Usage.Usage
    ret.Memory.MaxUsage = s.MemoryStats.Usage.MaxUsage
    ret.Memory.Failcnt = s.MemoryStats.Usage.Failcnt

    if s.MemoryStats.UseHierarchy {
        ret.Memory.Cache = s.MemoryStats.Stats["total_cache"]
        ret.Memory.RSS = s.MemoryStats.Stats["total_rss"]
        ret.Memory.Swap = s.MemoryStats.Stats["total_swap"]
        ret.Memory.MappedFile = s.MemoryStats.Stats["total_mapped_file"]
    } else {
        ret.Memory.Cache = s.MemoryStats.Stats["cache"]
        ret.Memory.RSS = s.MemoryStats.Stats["rss"]
        ret.Memory.Swap = s.MemoryStats.Stats["swap"]
        ret.Memory.MappedFile = s.MemoryStats.Stats["mapped_file"]
    }
    if v, ok := s.MemoryStats.Stats["pgfault"]; ok {
        ret.Memory.ContainerData.Pgfault = v
        ret.Memory.HierarchicalData.Pgfault = v
    }
    if v, ok := s.MemoryStats.Stats["pgmajfault"]; ok {
        ret.Memory.ContainerData.Pgmajfault = v
        ret.Memory.HierarchicalData.Pgmajfault = v
    }

    workingSet := ret.Memory.Usage
    if v, ok := s.MemoryStats.Stats["total_inactive_file"]; ok {
        if workingSet < v {
            workingSet = 0
        } else {
            workingSet -= v
        }
    }
    ret.Memory.WorkingSet = workingSet
}

通过以上命令算法可以得出，kubectl top pod命令查询到的Memory Usage = Memory WorkingSet = memory.usage_in_bytes - memory.stat[total_inactive_file]。

总结

如果使用top、ps命令查询内存，则进程控制组下的Memory Usage指标需对top、ps命令查询到的指标进行以下计算：

参考资料

• https://www.alibabacloud.com/help/zh/arms/application-monitoring/memory-metrics
• http://hustcat.github.io/memory-usage-in-process-and-cgroup
• https://www.51cto.com/article/692936.html
• https://itnext.io/from-rss-to-wss-navigating-the-depths-of-kubernetes-memory-metrics-4d7d77d8fdcb