Linux Cached持续增大:原因和解决方法! (linux cached越来越大)

现象描述:

在使用Linux系统时,可能会遇到这样一种情况:内存的cache一直在增大,而空闲内存却减少。这往往会导致系统运行变慢,表现为操作响应迟缓,甚至出现卡顿现象。这是什么原因造成的?怎样解决这个问题?

原因分析:

在Linux系统中,cache机制是一种常见的内存管理方式,它通过在内存中保存磁盘中的数据,从而提高文件访问效率。因为磁盘读取比内存读取速度慢得多,所以将磁盘中的文本、图片等数据存储在内存中,可以实现快速读取和操作。

在Linux系统中,当应用程序需要访问磁盘上的数据时,cache机制会检查该数据是否已缓存到内存中,如果已经存在于缓存中,那么应用程序就可以直接从缓存中读取数据,而不需要再次从磁盘中读取。这样可以避免频繁地访问磁盘,从而提高系统的响应速度。

然而,当系统资源不足时,cache机制可能会出现一些问题。一方面,如果内存中的cache持续增大,就会占用过多的内存,导致内存不足,从而影响系统运行效率。另一方面,由于cache机制会将大量数据缓存到内存中,这也会影响系统的磁盘空间利用率。

解决方法:

针对Linux系统中cache持续增大的问题,可以采取以下几种解决方法:

1. 减少cache的大小:通过修改系统参数,可以减少cache的大小。在/etc/sysctl.conf文件中添加以下行即可:

vm.vfs_cache_pressure = 50

这个参数的取值范围是0~100,表示内核释放缓存页的对数量的影响因素。当取值较小时,内核会尽可能地保留缓存页,当取值较大时,内核会尽可能地释放缓存页。

2. 清理cache:在Linux系统中,可以通过运行以下命令清理cache:

# sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

这个命令会强制清空cache中的数据,从而释放内存。但是需要注意的是,这个命令可能会导致一些数据丢失,所以在执行前需要谨慎考虑。

3. 升级内核:在Linux内核的新版本中,可能会修复cache机制中的一些漏洞和问题,从而提高系统的稳定性和性能。因此,如果遇到cache持续增大的问题,可以考虑升级内核的版本。

4. 增加内存:如果cache持续增大的原因是因为内存不足,那么可以通过增加内存的方式解决这个问题。在现代计算机上,内存价格已经越来越便宜,所以增加内存不仅可以解决cache问题,还可以提高系统的性能。

最后提醒一句,Linux系统的cache机制在很大程度上提高了系统效率,但是在使用时也需要谨慎考虑缓存数据的大小和内存占用情况,避免出现cache持续增大的情况,从而提高系统的稳定性和性能。

相关问题拓展阅读:

  • Linux如何释放cached
  • Linux OS缓存对程序性能影响

Linux如何释放cached

因为LINUX的内核机制,一般情况下不需要特意去释放已经使用的cache。这些cache起来的内容可以增加文件以及的读写速度。Mem:/+ buffers/cache:Swap:2608 其中之一行用全局角度描述系统使用的内存状况:total——总物理内存used——已使用内存,一般情况这个值会比较大,因为这个值包括贺隐了cache+应用程序使用的内存free——完全未被使喊锋用的内存shared——应用程序共享内存buffers——缓存,主要用于目录方面,inode值等(ls大目录可看到这个值增加)cached——缓存,用于已打开的文件note:total=used+freeused=buffers+cached (maybe add shared also) 第二行描述应用程序的内存使用:前个值表示-buffers/cache——应用程序使用的内存大小,used减去缓存值后个值表示+buffers/cache——所有可供应用程序使用的内存大小,free加上缓存值note:-buffers/cache=used-buffers-cached+buffers/cache=free+buffers+cached 第三行表示swap的使用:used——已使用free——未使用 cache释放:To free pagecache:echo 1 > /proc/sys/vm/drop_cachesTo free dentries and inodes:echo 2 > /proc/sys/vm/禅渗厅drop_cachesecho 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 说明,释放前更好sync一下,防止丢数据。

Linux OS缓存对程序性能影响

最近又出现了一个问题:同样的一个C程序,在同样的数据集,单线程,在不同的机器上跑,性能差距高达30倍以上(30s/1000s)。程序内存消耗不足300MB,数据集大小近100GB。

这两台机器的配置分别是:

分别称A和B机器。

从主频来看,B机器的CPU反而更高一些(查阅CPU天梯表,Core i7型号的CPU跑分也高一些)。

那么问题应该出在内存上。通过free -h命令查看内存使用情况,发现A机器RAM的

buffered/cached

高达100GB以上。这立即引起了我的警觉,会不会是数据集被缓存进了系统内存?

于是释放缓存(sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches)

然后再执行程序,好了,A机器执行无比缓慢。

究其原因,我的程序是一个基于索引的查询算法,这个程序刚好运行在索引构建算法之后,因此查询时涉及到的源数据访问,全都在索引构建算法的访问范围之内,因此被缓存进内存。

这也提了个醒,任何比较效率的算法,首先要在程序运行前清空缓存,否则不能反映真实情况,因为I/O的代价可能都变成了内存访问,使得结果过于乐观。

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