Page Cache 与 Buffer Cache

在 Linux 内存管理专家眼中, Page Cache 和 Buffer Cache 是系统性能优化的 "兵家必争之地". 理解它们的工作原理, 对于解决磁盘 I/O 瓶颈、数据库调优以及容器内存限制 (OOM) 具有至关重要的意义.

1. 定义与核心区别

虽然在现代 Linux 内核中两者已经高度集成, 但从逻辑层面理解它们的原始职能仍然非常有帮助.

1.1 Page Cache (页高速缓存)

面向对象: 文件 (File).
缓存单位: 页 (Page), 通常为 4KB.
职能: 当你通过 read()/write() 调用操作文件数据时, 内核会将文件内容缓存到 Page Cache 中. 其目的是减少对慢速磁盘的直接物理访问.
重要性: 它是 VFS (虚拟文件系统) 下层最厚的一层缓存.

1.2 Buffer Cache (块缓冲区)

面向对象: 块设备 (Block Device), 如 /dev/sda1.
缓存单位: 块 (Block), 大小取决于文件系统配置 (512B, 1KB, 2KB 等).
职能: 直接缓存磁盘块数据. 它不需要关心文件结构, 仅关注物理层面的读写.
职能演变: 在 Linux 2.4 版本之前, Page Cache 和 Buffer Cache 是完全独立的 (双重缓存), 这导致了严重的内存浪费和一致性问题.

2. 统一缓存架构 (Unified Cache)

从 Linux 2.4 内核起, 两者实现了合并.

2.1 现状: 殊途同归

现在, Buffer Cache 通常被实现为 Page Cache 的一部分.
当你读写一个文件时, 数据会被缓存在 Page Cache 中.
如果内核需要直接操作底层的磁盘元数据 (如 Inode 表、超级块) 或进行原始块操作, 它会通过 buffer_head 数据结构来管理这些页, 此时这部分内存就被统计为 Buffers.

2.2 如何在 `free -m` 中看它们?

              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           7858        1542        3211         120        3104        5923

buff: 对应 Buffer Cache (元数据/裸设备读写).
cache: 对应 Page Cache (普通文件内容读写).

3. 读写生命周期

3.1 读过程 (Buffered Read)

进程发起 read 系统调用.
内核检查 Page Cache.
- Hit: 直接从内存拷贝数据到用户态, 零磁盘寻址.
- Miss: 触发预读 (Readahead). 不仅读取当前请求的数据, 还会顺带读取相邻的数据块, 以显著提升顺序读性能.

3.2 写过程 (Buffered Write)

数据写入 Page Cache.
该页被标记为 Dirty (脏页).
系统调用立即返回, 进程可以继续执行 (异步写入).
回写 (Writeback): 内核线程 (pdflush/kworker) 随后根据策略将脏页刷入磁盘.

4. 页面回收算法: LRU (Least Recently Used)

当物理内存不足时, 内核必须决定回收哪些 Page Cache 页来腾出空间. Linux 采用了改进的其于 LRU (最近最少使用) 的回收算法.

4.1 双链表策略 (Active/Inactive LRU)

为了防止一次性的大文件扫描 (如 tar 备份或 grep 全盘搜索) 彻底刷掉系统中的活跃热点数据, Linux 将 LRU 分为两个链表:

Inactive List (不活跃链表): 存放最近访问次数较少的页. 回收时优先从这里挑选目标.
Active List (活跃链表): 存放访问频繁的热点页.

4.2 晋升与降级机制

初次访问: 页面首先进入 Inactive List.
再次访问: 如果页面在 Inactive List 中被再次访问, 它会被升级 (Promotion) 到 Active List.
内存压力: 当内存紧张时, 内核会启动页面换出. 如果 Active List 过大, 内核会将一部分长期未被访问的页降级 (Demotion) 到 Inactive List.

4.3 `PG_referenced` 与 `PG_active` 标志

内核通过页描述符中的这两个标志位来跟踪访问频率. 这种 "二次机会 (Second Chance)" 机制确保了真正的热数据不会因为偶发的大内存需求而被误杀.

5. 生产环境性能调优

我们通常通过调整 /proc/sys/vm/ 下的参数来优化性能.

4.1 脏页控制 (Writeback Tuning)

vm.dirty_background_ratio: 当脏页占总内存百分比超过此值时, 后台回写进程 (kworker) 开始工作. 建议值: 5%-10%.
vm.dirty_ratio: 这是 "硬限制". 当脏页占比超过此值时, 发起写入的进程会被阻塞, 被迫参与回写工作. 建议值: 10%-20%.
vm.dirty_expire_centisecs: 脏页在内存中停留的最长时间 (单位 1/100 秒). 默认 3000 (30秒).

4.2 缓存回收优先级

vm.swappiness: 控制内核回收 "匿名页" (进程分配的内存) 与 "文件页" (Page Cache) 的倾向.
- 值越大, 越倾向于使用 Swap.
- 值越小, 越倾向于回收 Page Cache. 对于数据库服务器, 建议设为 10 以下.

6. 常见运维问题排查

5.1 为什么 Free 内存非常少?

Linux 的哲学是: "Empty memory is wasted memory" (空闲的内存就是浪费). 内核会尽可能利用空闲内存作为 Cache. 只要 available 内存充足, 就不必惊慌.

5.2 如何手动清理缓存 (Drop Caches)?

仅用于测试或极端情况, 生产环境慎用:

# 清理 Page Cache
sync; echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches

# 清理 Inodes 和 Dentries
sync; echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches

# 同时清理 Page Cache, Inodes 和 Dentries
sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

5.3 OOM 场景下的 Cache

当系统内存耗尽触发 OOM Killer 时, 已经使用的 Page Cache (如果未被 mlock 锁定) 通常会被内核迅速回收以腾出空间. 但如果系统中存在大量无法回收的内存 (如 shmem), OOM 甚至会杀掉核心进程.

7. 观察工具

工具	用途	关键指标
`free -m`	快速检查缓存总量	`buff/cache` 项
`vmstat 1`	实时观察读写频率	`bi` (块输入), `bo` (块输出)
`cat /proc/meminfo`	最详细的分类	`Cached`, `Buffers`, `Dirty`, `Writeback`
`iostat -x 1`	检查磁盘 I/O 等待情况	`%util`, `await`
`pcstat`	(第三方) 查看特定文件被缓存的情况	缓存百分比

Page Cache 是 Linux 高性能文件访问的基石. 在优化 I/O 密集型应用时, 重点应放在减少脏页堆积以及提高缓存命中率上.

Page Cache 与 Buffer Cache

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