上一节我们详细学习了 Linux 内存回收，特别是 Swap 的原理，先简单回顾一下。
在内存资源紧张时，Linux 通过直接内存回收和定期扫描的方式，来释放文件页和匿名页，以便把内存分配给更需要的进程使用。
文件页的回收比较容易理解，直接清空缓存，或者把脏数据写回磁盘后，再释放缓存就可以了。
而对不常访问的匿名页，则需要通过 Swap 换出到磁盘中，这样在下次访问的时候，再次从磁盘换入到内存中就可以了。
开启 Swap 后，你可以设置 /proc/sys/vm/min_free_kbytes ，来调整系统定期回收内存的阈值，也可以设置 /proc/sys/vm/swappiness ，来调整文件页和匿名页的回收倾向。
那么，当 Swap 使用升高时，要如何定位和分析呢？下面，我们就来看一个磁盘 I/O 的案例，实战分析和演练。
案例
下面案例基于 Ubuntu 18.04，同样适用于其他的 Linux 系统。
机器配置：2 CPU，8GB 内存
你需要预先安装 sysstat 等工具，如 apt install sysstat
首先，我们打开两个终端，分别 SSH 登录到两台机器上，并安装上面提到的这些工具。
同以前的案例一样，接下来的所有命令都默认以 root 用户运行，如果你是用普通用户身份登陆系统，请运行 sudo su root 命令切换到 root 用户。
如果安装过程中有什么问题，同样鼓励你先自己搜索解决，解决不了的，可以在留言区向我提问。
然后，在终端中运行 free 命令，查看 Swap 的使用情况。比如，在我的机器中，输出如下：
$ free
total used free shared buff/cache available
Mem: 8169348 331668 6715972 696 1121708 7522896
Swap: 0 0 0从这个 free 输出你可以看到，Swap 的大小是 0，这说明我的机器没有配置 Swap。
为了继续 Swap 的案例， 就需要先配置、开启 Swap。如果你的环境中已经开启了 Swap，那你可以略过下面的开启步骤，继续往后走。
要开启 Swap，我们首先要清楚，Linux 本身支持两种类型的 Swap，即 Swap 分区和 Swap 文件。以 Swap 文件为例，在第一个终端中运行下面的命令开启 Swap，我这里配置 Swap 文件的大小为 8GB：
# 创建 Swap 文件
$ fallocate -l 8G /mnt/swapfile
# 修改权限只有根用户可以访问
$ chmod 600 /mnt/swapfile
# 配置 Swap 文件
$ mkswap /mnt/swapfile
# 开启 Swap
$ swapon /mnt/swapfile然后，再执行 free 命令，确认 Swap 配置成功：
$ free
total used free shared buff/cache available
Mem: 8169348 331668 6715972 696 1121708 7522896
Swap: 8388604 0 8388604现在，free 输出中，Swap 空间以及剩余空间都从 0 变成了 8GB，说明 Swap 已经正常开启。
接下来，我们在第一个终端中，运行下面的 dd 命令，模拟大文件的读取：
# 写入空设备，实际上只有磁盘的读请求
$ dd if=/dev/sda1 of=/dev/null bs=1G count=2048接着，在第二个终端中运行 sar 命令，查看内存各个指标的变化情况。你可以多观察一会儿，查看这些指标的变化情况。
# 间隔 1 秒输出一组数据
# -r 表示显示内存使用情况，-S 表示显示 Swap 使用情况
$ sar -r -S 1
04:39:56 kbmemfree kbavail kbmemused %memused kbbuffers kbcached kbcommit %commit kbactive kbinact kbdirty
04:39:57 6249676 6839824 1919632 23.50 740512 67316 1691736 10.22 815156 841868 4
04:39:56 kbswpfree kbswpused %swpused kbswpcad %swpcad
04:39:57 8388604 0 0.00 0 0.00
04:39:57 kbmemfree kbavail kbmemused %memused kbbuffers kbcached kbcommit %commit kbactive kbinact kbdirty
04:39:58 6184472 6807064 1984836 24.30 772768 67380 1691736 10.22 847932 874224 20
04:39:57 kbswpfree kbswpused %swpused kbswpcad %swpcad
04:39:58 8388604 0 0.00 0 0.00
…
04:44:06 kbmemfree kbavail kbmemused %memused kbbuffers kbcached kbcommit %commit kbactive kbinact kbdirty
04:44:07 152780 6525716 8016528 98.13 6530440 51316 1691736 10.22 867124 6869332 0
04:44:06 kbswpfree kbswpused %swpused kbswpcad %swpcad
04:44:07 8384508 4096 0.05 52 1.27我们可以看到，sar 的输出结果是两个表格，第一个表格表示内存的使用情况，第二个表格表示 Swap 的使用情况。其中，各个指标名称前面的 kb 前缀，表示这些指标的单位是 KB。
去掉前缀后，你会发现，大部分指标我们都已经见过了，剩下的几个新出现的指标，我来简单介绍一下。
- kbcommit，表示当前系统负载需要的内存。它实际上是为了保证系统内存不溢出，对需要内存的估计值。%commit，就是这个值相对总内存的百分比。
- kbactive，表示活跃内存，也就是最近使用过的内存，一般不会被系统回收。
- kbinact，表示非活跃内存，也就是不常访问的内存，有可能会被系统回收。
清楚了界面指标的含义后，我们再结合具体数值，来分析相关的现象。你可以清楚地看到，总的内存使用率（%memused）在不断增长，从开始的 23% 一直长到了 98%，并且主要内存都被缓冲区（kbbuffers）占用。具体来说：
- 刚开始，剩余内存（kbmemfree）不断减少，而缓冲区（kbbuffers）则不断增大，由此可知，剩余内存不断分配给了缓冲区。
- 一段时间后，剩余内存已经很小，而缓冲区占用了大部分内存。这时候，Swap 的使用开始逐渐增大，缓冲区和剩余内存则只在小范围内波动。
你可能困惑了，为什么缓冲区在不停增大？这又是哪些进程导致的呢？
显然，我们还得看看进程缓存的情况。在前面缓存的案例中我们学过， cachetop 正好能满足这一点。那我们就来 cachetop 一下。
在第二个终端中，按下 Ctrl+C 停止 sar 命令，然后运行下面的 cachetop 命令，观察缓存的使用情况：
$ cachetop 5
12:28:28 Buffers MB: 6349 / Cached MB: 87 / Sort: HITS / Order: ascending
PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT%
18280 root python 22 0 0 100.0% 0.0%
18279 root dd 41088 41022 0 50.0% 50.0%通过 cachetop 的输出，我们看到，dd 进程的读写请求只有 50% 的命中率，并且未命中的缓存页数（MISSES）为 41022（单位是页）。这说明，正是案例开始时运行的 dd，导致了缓冲区使用升高。
你可能接着会问，为什么 Swap 也跟着升高了呢？直观来说，缓冲区占了系统绝大部分内存，还属于可回收内存，内存不够用时，不应该先回收缓冲区吗？
这种情况，我们还得进一步通过 /proc/zoneinfo ，观察剩余内存、内存阈值以及匿名页和文件页的活跃情况。
你可以在第二个终端中，按下 Ctrl+C，停止 cachetop 命令。然后运行下面的命令，观察 /proc/zoneinfo 中这几个指标的变化情况：
# -d 表示高亮变化的字段
# -A 表示仅显示 Normal 行以及之后的 15 行输出
$ watch -d grep -A 15 'Normal' /proc/zoneinfo
Node 0, zone Normal
pages free 21328
min 14896
low 18620
high 22344
spanned 1835008
present 1835008
managed 1796710
protection: (0, 0, 0, 0, 0)
nr_free_pages 21328
nr_zone_inactive_anon 79776
nr_zone_active_anon 206854
nr_zone_inactive_file 918561
nr_zone_active_file 496695
nr_zone_unevictable 2251
nr_zone_write_pending 0你可以发现，剩余内存（pages_free）在一个小范围内不停地波动。当它小于页低阈值（pages_low) 时，又会突然增大到一个大于页高阈值（pages_high）的值。
再结合刚刚用 sar 看到的剩余内存和缓冲区的变化情况，我们可以推导出，剩余内存和缓冲区的波动变化，正是由于内存回收和缓存再次分配的循环往复。
当剩余内存小于页低阈值时，系统会回收一些缓存和匿名内存，使剩余内存增大。其中，缓存的回收导致 sar 中的缓冲区减小，而匿名内存的回收导致了 Swap 的使用增大。
紧接着，由于 dd 还在继续，剩余内存又会重新分配给缓存，导致剩余内存减少，缓冲区增大。
其实还有一个有趣的现象，如果多次运行 dd 和 sar，你可能会发现，在多次的循环重复中，有时候是 Swap 用得比较多，有时候 Swap 很少，反而缓冲区的波动更大。
换句话说，系统回收内存时，有时候会回收更多的文件页，有时候又回收了更多的匿名页。
显然，系统回收不同类型内存的倾向，似乎不那么明显。你应该想到了上节课提到的 swappiness，正是调整不同类型内存回收的配置选项。
还是在第二个终端中，按下 Ctrl+C 停止 watch 命令，然后运行下面的命令，查看 swappiness 的配置：
$ cat /proc/sys/vm/swappiness
60swappiness 显示的是默认值 60，这是一个相对中和的配置，所以系统会根据实际运行情况，选择合适的回收类型，比如回收不活跃的匿名页，或者不活跃的文件页。
到这里，我们已经找出了 Swap 发生的根源。另一个问题就是，刚才的 Swap 到底影响了哪些应用程序呢？换句话说，Swap 换出的是哪些进程的内存？
这里我还是推荐 proc 文件系统，用来查看进程 Swap 换出的虚拟内存大小，它保存在 /proc/pid/status 中的 VmSwap 中（推荐你执行 man proc 来查询其他字段的含义）。
在第二个终端中运行下面的命令，就可以查看使用 Swap 最多的进程。注意 for、awk、sort 都是最常用的 Linux 命令，如果你还不熟悉，可以用 man 来查询它们的手册，或上网搜索教程来学习。
# 按 VmSwap 使用量对进程排序，输出进程名称、进程 ID 以及 SWAP 用量
$ for file in /proc/*/status ; do awk '/VmSwap|Name|^Pid/{printf $2 " " $3}END{ print ""}' $file; done | sort -k 3 -n -r | head
dockerd 2226 10728 kB
docker-containe 2251 8516 kB
snapd 936 4020 kB
networkd-dispat 911 836 kB
polkitd 1004 44 kB从这里你可以看到，使用 Swap 比较多的是 dockerd 和 docker-containe 进程，所以，当 dockerd 再次访问这些换出到磁盘的内存时，也会比较慢。
这也说明了一点，虽然缓存属于可回收内存，但在类似大文件拷贝这类场景下，系统还是会用 Swap 机制来回收匿名内存，而不仅仅是回收占用绝大部分内存的文件页。
最后，如果你在一开始配置了 Swap，不要忘记在案例结束后关闭。你可以运行下面的命令，关闭 Swap：
$ swapoff -a实际上，关闭 Swap 后再重新打开，也是一种常用的 Swap 空间清理方法，比如：
$ swapoff -a && swapon -a 小结
在内存资源紧张时，Linux 会通过 Swap ，把不常访问的匿名页换出到磁盘中，下次访问的时候再从磁盘换入到内存中来。你可以设置 /proc/sys/vm/min_free_kbytes，来调整系统定期回收内存的阈值；也可以设置 /proc/sys/vm/swappiness，来调整文件页和匿名页的回收倾向。
当 Swap 变高时，你可以用 sar、/proc/zoneinfo、/proc/pid/status 等方法，查看系统和进程的内存使用情况，进而找出 Swap 升高的根源和受影响的进程。
反过来说，通常，降低 Swap 的使用，可以提高系统的整体性能。要怎么做呢？这里，我也总结了几种常见的降低方法。
禁止 Swap，现在服务器的内存足够大，所以除非有必要，禁用 Swap 就可以了。随着云计算的普及，大部分云平台中的虚拟机都默认禁止 Swap。
如果实在需要用到 Swap，可以尝试降低 swappiness 的值，减少内存回收时 Swap 的使用倾向。
响应延迟敏感的应用，如果它们可能在开启 Swap 的服务器中运行，你还可以用库函数 mlock() 或者 mlockall() 锁定内存，阻止它们的内存换出。