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。 - 栈(
-
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。
RSS( resident set size):驻留集大小。表示进程已装入内存的页面的集合。
常用内存查询命令
top
该命令展示的内存单位默认为KB。

| 命令 | 内存 | 说明 | 计算公式 |
|---|---|---|---|
top | VIRT(Virtual Set Size) | 虚拟地址空间。 | 无 |
RES(Resident Set Size) | RSS映射的物理内存。 | anno_rss + file_rss + shmem_rss | |
SHR(Shared Memory) | 共享内存。 | file_rss + shmem_rss | |
%MEM | 内存使用率。 | RES / MemTotal |
ps
该命令展示的内存单位默认为KB。

| 命令 | 内存 | 说明 | 计算公式 |
|---|---|---|---|
ps | VSZ(Virtual Set Size) | 虚拟地址空间。 | 无 |
RSS(Resident Set Size) | RSS映射的物理内存。 | anno_rss + file_rss + shmem_rss | |
%MEM | 内存使用率。 | RSS / MemTotal |
smem
该命令需要单独安装。

| 命令 | 内存 | 说明 | 计算公式 |
|---|---|---|---|
smem | USS(Unique Set Size) | 独占内存。 | anno_rss |
PSS(Proportional Set Size) | 按比例分配内存。 | anno_rss + file_rss/m + shmem_rss/n | |
RSS(Resident Set Size) | RSS映射的物理内存。 | anno_rss + file_rss + shmem_rss |
内存指标关系

WSS(Memoy Working Set Size)指标:一种更为合理评估进程内存真实使用内存的计算方式。
但是受限于Linux Page Reclaim机制,这个概念目前还只是概念,并没有哪一个工具可以正确统计出WSS,只能是趋近。
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 cachePageCache缓存页大小。rsscgroup中所有进程的anno_rss内存之和。mapped_filecgroup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。
| 内存 | 单进程 | 进程cgroup(memcg) |
|---|---|---|
RSS | anon_rss + file_rss + shmem_rss | anon_rss |
mapped_file | 无 | file_rss + shmem_rss |
cache | 无 | 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_bytesMEM USAGE对应控制组的memory.usage_in_bytes - memory.stat[total_cache]
docker stat命令查询原理,请参见官方文档。
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
| 命令 | 生态 | Memory Usage计算方式 |
|---|---|---|
docker stat | docker | memory.usage_in_bytes - memory.stat[total_cache] |
kubectl top pod | k8s | memory.usage_in_bytes - memory.stat[total_inactive_file] |
如果使用top/ps命令查询内存,则cgroup下的Memory Usage指标需对top/ps命令查询到的指标进行以下计算:
| 进程组生态 | 计算公式 |
|---|---|
cgroup | rss + cache(active cache + inactive cache) |
docker | rss |
k8s | rss + active cache |