下面是free的运行结果,一共有4行。为了方便说明,我加上了列号。这样能够把free的输出当作一个二维数组FO(Free Output)。例如:windows
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | ||
1 | total | used | free | shared | buffers | cached | |
2 | Mem: | 24677460 | 23276064 | 1401396 | 0 | 870540 | 12084008 |
3 | -/+ buffers/cache | 10321516 | 14355944 | ||||
4 | Swap: | 25151484 | 224188 | 24927296 |
一、交换分区使用状况数组
free的输出一共有四行,第四行为交换区的信息,分别是交换的总量(total),使用量(used)和有多少空闲的交换区(free),这个比较清楚,不说太多。ide
二、系统分区使用状况函数
free输出地第二行和第三行是比较让人迷惑的。这两行都是说明内存使用状况的。第一列是总量(total),第二列是使用量(used),第三列是可用量(free)。性能
第一行的输出时从操做系统(OS)来看的。也就是说,从OS的角度来看,计算机上一共有:测试
这里获得第一个等式:spa
FO[2][4]表示被几个进程共享的内存的,如今已经deprecated,其值老是0(固然在一些系统上也可能不是0,主要取决于free命令是怎么实现的)。操作系统
三、buffer与cache使用详情 进程
FO[2][5]表示被OS buffer住的内存。FO[2][6]表示被OS cache的内存。在有些时候buffer和cache这两个词常常混用。不过在一些比较低层的软件里是要区分这两个词的,看老外的洋文:内存
也就是说buffer是用于存放要输出到disk(块设备)的数据的,而cache是存放从disk上读出的数据。这两者是为了提升IO性能的,并由OS管理。
Linux和其余成熟的操做系统(例如windows),为了提升IO read的性能,老是要多cache一些数据,这也就是为何FO[2][6](cached memory)比较大,而FO[2][3]比较小的缘由。咱们能够作一个简单的测试:
echo 3>/proc/sys/vm/drop_caches
第二次读应该比第一次快不少。原来我作过一个BerkeleyDB的读操做,大概要读5G的文件,几千万条记录。在个人环境上,第二次读比第一次大概能够快9倍左右。
四、应用程序的角度看内存使用情况
free输出的第二行是从一个应用程序的角度看系统内存的使用状况。
由于被系统cache和buffer占用的内存能够被快速回收,因此一般FO[3][3]比FO[2][3]会大不少。
这里还用两个等式:
这两者都不难理解。
free命令由procps.*.rpm提供(在Redhat系列的OS上)。free命令的全部输出值都是从/proc/meminfo中读出的。
在系统上可能有meminfo(2)这个函数,它就是为了解析/proc/meminfo的。procps这个包本身实现了meminfo()这个函数。能够下载一个procps的tar包看看具体实现,如今最新版式3.2.8。