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如何初始化物理内存?

鸿蒙内核物理内存采用了段页式管理,先看两个主要结构体。结构体的每个成员变量的含义都已经注解出来,请结合源码理解.

#define VM_LIST_ORDER_MAX    9    //伙伴算法分组数量,从 2^0,2^1,...,2^8 (256*4K)=1M 
#define VM_PHYS_SEG_MAX    32    //最大支持32个段

typedef struct VmPhysSeg {//物理段描述符
    PADDR_T start;            /* The start of physical memory area */ //物理内存段的开始地址
    size_t size;              /* The size of physical memory area */ //物理内存段的大小
    LosVmPage *pageBase;      /* The first page address of this area */ //本段首个物理页框地址
    SPIN_LOCK_S freeListLock; /* The buddy list spinlock */    //伙伴算法自旋锁,用于操作freeList上锁
    struct VmFreeList freeList[VM_LIST_ORDER_MAX];  /* The free pages in the buddy list */ //伙伴算法的分组,默认分成10组 2^0,2^1,...,2^VM_LIST_ORDER_MAX
    SPIN_LOCK_S lruLock;  //用于置换的自旋锁,用于操作lruList
    size_t lruSize[VM_NR_LRU_LISTS];  //5个双循环链表大小,如此方便得到size
    LOS_DL_LIST lruList[VM_NR_LRU_LISTS]; //页面置换算法,5个双循环链表头,它们分别描述五中不同类型的链表
} LosVmPhysSeg;

//注意: vmPage 中并没有虚拟地址,只有物理地址
typedef struct VmPage { //物理页框描述符
    LOS_DL_LIST         node;        /**< vm object dl list */ //虚拟内存节点,通过它挂/摘到全局g_vmPhysSeg[segID]->freeList[order]物理页框链表上
    UINT32              index;       /**< vm page index to vm object */ //索引位置
    PADDR_T             physAddr;    /**< vm page physical addr */  //物理页框起始物理地址,只能用于计算,不会用于操作(读/写数据==)
    Atomic              refCounts;   /**< vm page ref count */   //被引用次数,共享内存会被多次引用
    UINT32              flags;       /**< vm page flags */    //页标签,同时可以有多个标签(共享/引用/活动/被锁==)
    UINT8               order;       /**< vm page in which order list */ //被安置在伙伴算法的几号序列(              2^0,2^1,2^2,...,2^order)
    UINT8               segID;       /**< the segment id of vm page */ //所属段ID
    UINT16              nPages;      /**< the vm page is used for kernel heap */ //分配页数,标识从本页开始连续的几页将一块被分配
} LosVmPage;//注意:关于nPages和order的关系说明,当请求分配为5页时,order是等于3的,因为只有2^3才能满足5页的请求

理解它们是理解物理内存管理的关键,尤其是 LosVmPage , 鸿蒙内存模块代码通篇都能看到它的影子。内核默认最大允许管理 32 个段.

段页式管理简单说就是先将物理内存切成一段段,每段再切成单位为 4K 的物理页框, 页是在内核层的操作单元, 物理内存的分配,置换,缺页,内存共享,文件高速缓存的读写,都是以页为单位的,所以 LosVmPage 很重要,很重要!

结构体的每个变量代表了一个个的功能点, 结构体中频繁了出现 LOS_DL_LIST 的身影,双向链表是鸿蒙内核最重要的结构体,在系列篇开篇就专门讲过它的重要性.

再比如 LosVmPage.refCounts 页被引用的次数,可理解被进程拥有的次数,当 refCounts 大于 1 时,被多个进程所拥有,说明这页就是共享页。当等于 0 时,说明没有进程在使用了,这时就可以被释放了.

看到这里熟悉 JAVA 的同学是不是似曾相识,这像是 Java 的内存回收机制。在内核层面,引用的概念不仅仅适用于内存模块,也适用于其他模块,比如文件 / 设备模块,同样都存在共享的场景。这些模块不在这里展开说,后续有专门的章节细讲.

段一开始是怎么划分的?需要方案提供商手动配置,存在静态的全局变量中,鸿蒙默认只配置了一段.

struct VmPhysSeg g_vmPhysSeg[VM_PHYS_SEG_MAX];//物理段数组,最大32段
INT32 g_vmPhysSegNum = 0; //总段数
LosVmPage *g_vmPageArray = NULL;//物理页框数组
size_t g_vmPageArraySize;//总物理页框数

/* Physical memory area array */
STATIC struct VmPhysArea g_physArea[] = {//这里只有一个区域,即只生成一个段
    {
        .start = SYS_MEM_BASE, //整个物理内存基地址,#define SYS_MEM_BASE            DDR_MEM_ADDR ,  0x80000000
        .size = SYS_MEM_SIZE_DEFAULT,//整个物理内存总大小 0x07f00000
    },
};

有了段和这些全局变量,就可以对内存初始化了. OsVmPageStartup 是对物理内存的初始化, 它被整个系统内存初始化 OsSysMemInit 所调用.  直接上代码.

/******************************************************************************
 完成对物理内存整体初始化,本函数一定运行在实模式下
 1.申请大块内存g_vmPageArray存放LosVmPage,按4K一页划分物理内存存放在数组中.
******************************************************************************/
VOID OsVmPageStartup(VOID)
{
    struct VmPhysSeg *seg = NULL;
    LosVmPage *page = NULL;
    paddr_t pa;
    UINT32 nPage;
    INT32 segID;

    OsVmPhysAreaSizeAdjust(ROUNDUP((g_vmBootMemBase - KERNEL_ASPACE_BASE), PAGE_SIZE));//校正 g_physArea size

    nPage = OsVmPhysPageNumGet();//得到 g_physArea 总页数
    g_vmPageArraySize = nPage * sizeof(LosVmPage);//页表总大小
    g_vmPageArray = (LosVmPage *)OsVmBootMemAlloc(g_vmPageArraySize);//实模式下申请内存,此时还没有初始化MMU

    OsVmPhysAreaSizeAdjust(ROUNDUP(g_vmPageArraySize, PAGE_SIZE));//

    OsVmPhysSegAdd();// 完成对段的初始化
    OsVmPhysInit();// 加入空闲链表和设置置换算法,LRU(最近最久未使用)算法

    for (segID = 0; segID < g_vmPhysSegNum; segID++) {//遍历物理段,将段切成一页一页
        seg = &g_vmPhysSeg[segID];
        nPage = seg->size >> PAGE_SHIFT;//本段总页数
        for (page = seg->pageBase, pa = seg->start; page <= seg->pageBase + nPage;//遍历,算出每个页框的物理地址
             page++, pa += PAGE_SIZE) {
            OsVmPageInit(page, pa, segID);//对物理页框进行初始化,注意每页的物理地址都不一样
        }
        OsVmPageOrderListInit(seg->pageBase, nPage);//伙伴算法初始化,将所有页加入空闲链表供分配
    }
}

结合中文注释,代码很好理解, 此番操作之后全局变量里的值就都各就各位了,可以开始工作了.

如何分配 / 回收物理内存? 答案是伙伴算法

伙伴算法系列篇中有说过好几篇,这里再看图理解下什么伙伴算法,伙伴算法注重物理内存的连续性,注意是连续性!

结合图比如,要分配 4 (2^2) 页(16k)的内存空间,算法会先从 free_area2 中查看 free 链表是否为空,如果有空闲块,则从中分配,如果没有空闲块,就从它的上一级 free_area3(每块 32K)中分配出 16K,并将多余的内存(16K)加入到 free_area2 中去。如果 free_area3 也没有空闲,则从更上一级申请空间,依次递推,直到 free_area max_order,如果顶级都没有空间,那么就报告分配失败。

释放是申请的逆过程,当释放一个内存块时,先在其对于的 free_area 链表中查找是否有伙伴存在,如果没有伙伴块,直接将释放的块插入链表头。如果有或板块的存在,则将其从链表摘下,合并成一个大块,然后继续查找合并后的块在更大一级链表中是否有伙伴的存在,直至不能合并或者已经合并至最大块 2^max_order 为止。


看过系列篇文章的可能都发现了,笔者喜欢用讲故事和打比方来说明内核运作机制, 为了更好的理解,同样打个比方, 笔者认为伙伴算法很像是卖标准猪肉块的算法.

物理内存是一整头猪,已经切成了 1 斤 1 斤的了,但是还都连在一起,每一斤上都贴了个标号, 而且老板只按 1 斤 (2^0), 2 斤 (2^1), 4 斤 (2^2),…256 斤 (2^8) 的方式来卖。售货柜上分成了 9 组

张三来了要 7 斤猪肉,怎么办? ** 给 8 斤,注意是给 8 斤啊 ,因为它要严格按它的标准来卖.** 张三如果归还了,查看现有 8 斤组里有没有序号能连在一块的,有的话 2 个 8 斤合成 16 斤,放到 16 斤组里去. 如果没有这 8 斤猪肉将挂到上图中第 2 组 (2^3) 再卖.

大家脑海中有画面了吗?那么问题来了,它为什么要这么卖猪肉,好处是什么?简单啊:至少两个好处:

第一:卖肉速度快,效率高,标准化的东西最好卖了.

第二:可防止碎肉太多,后面的人想买大块的猪肉买不到了. 请仔细想想是不是这样的?如果每次客户来了要多少就割多少出去,运行一段时候后你还能买到 10 斤连在一块的猪肉吗? 很可能给是一包碎肉,里面甚至还有一两一两的边角肉,碎肉的结果必然是管理麻烦,效率低啊。如果按伙伴算法的结果是运行一段时候后,图中 0,1,2 各组中都有可卖的猪肉啊,张三哥归还了那 8 斤 (其实他指向要 7 斤) 猪肉,王五兄弟来了要 6 斤,直接把张三哥归还的给王五就行了。效率极高.

那么问题又来了,凡事总有两面性,它的坏处是什么? 也简单啊:至少两个坏处:

第一:浪费了!,白给的三斤对王五没用啊,浪费的问题有其他办法解决,但不是在这个层面去解决,而是由 slab 分配器解决,这里不重点说后续会专门讲 slab 分配器是如何解决这个问题的.

第二:合并要求太严格了,一定得是伙伴 (连续) 才能合并成更大的块。这样也会导致时间久了很难有大块的连续性的猪肉块.

比方打完了,鸿蒙内核是如何实现卖肉算法的呢? 请看代码

LosVmPage *OsVmPhysPagesAlloc(struct VmPhysSeg *seg, size_t nPages)
{
    struct VmFreeList *list = NULL;
    LosVmPage *page = NULL;
    UINT32 order;
    UINT32 newOrder;

    if ((seg == NULL) || (nPages == 0)) {
        return NULL;
    }
 //因为伙伴算法分配单元是 1,2,4,8 页,比如nPages = 3时,就需要从 4号空闲链表中分,剩余的1页需要劈开放到1号空闲链表中
    order = OsVmPagesToOrder(nPages);//根据页数计算出用哪个块组
    if (order < VM_LIST_ORDER_MAX) {//order不能大于9 即:256*4K = 1M 可理解为向内核堆申请内存一次不能超过1M
        for (newOrder = order; newOrder < VM_LIST_ORDER_MAX; newOrder++) {//没有就找更大块
            list = &seg->freeList[newOrder];//从最合适的块处开始找
            if (LOS_ListEmpty(&list->node)) {//理想情况链表为空,说明没找到
                continue;//继续找更大块的
            }
            page = LOS_DL_LIST_ENTRY(LOS_DL_LIST_FIRST(&list->node), LosVmPage, node);//找第一个节点就行,因为链表上挂的都是同样大小物理页框
            goto DONE;
        }
    }
    return NULL;
DONE:
    OsVmPhysFreeListDelUnsafe(page);//将物理页框从链表上摘出来
    OsVmPhysPagesSpiltUnsafe(page, order, newOrder);//将物理页框劈开,把用不了的页再挂到对应的空闲链表上
    return page;
}

/******************************************************************************
 本函数很像卖猪肉的,拿一大块肉剁,先把多余的放回到小块肉堆里去.
 oldOrder:原本要买 2^2肉
 newOrder:却找到个 2^8肉块
******************************************************************************/
STATIC VOID OsVmPhysPagesSpiltUnsafe(LosVmPage *page, UINT8 oldOrder, UINT8 newOrder)
{
    UINT32 order;
    LosVmPage *buddyPage = NULL;

    for (order = newOrder; order > oldOrder;) {//把肉剁碎的过程,把多余的肉块切成2^7,2^6...标准块,
        order--;//越切越小,逐一挂到对应的空闲链表上
        buddyPage = &page[VM_ORDER_TO_PAGES(order)];//@note_good 先把多余的肉割出来,这句代码很赞!因为LosVmPage本身是在一个大数组上,page[nPages]可直接定位
        LOS_ASSERT(buddyPage->order == VM_LIST_ORDER_MAX);//没挂到伙伴算法对应组块空闲链表上的物理页框的order必须是VM_LIST_ORDER_MAX
        OsVmPhysFreeListAddUnsafe(buddyPage, order);//将劈开的节点挂到对应序号的链表上,buddyPage->order = order
    }
}

为了方便理解代码细节, 这里说一种情况: 比如三哥要买 3 斤的,发现 4 斤,8 斤的都没有了,只有 16 斤的怎么办? 注意不会给 16 斤,只会给 4 斤。这时需要把肉劈开,劈成 8,4,4,其中 4 斤给张三哥,将剩下的 8 斤,4 斤挂到对应链表上. OsVmPhysPagesSpiltUnsafe 干的就是劈猪肉的活.

伙伴算法的链表是怎么初始化的,再看段代码

//初始化空闲链表,分配物理页框使用伙伴算法
STATIC INLINE VOID OsVmPhysFreeListInit(struct VmPhysSeg *seg)
{
    int i;
    UINT32 intSave;
    struct VmFreeList *list = NULL;

    LOS_SpinInit(&seg->freeListLock);//初始化用于分配的自旋锁

    LOS_SpinLockSave(&seg->freeListLock, &intSave);
    for (i = 0; i < VM_LIST_ORDER_MAX; i++) {//遍历伙伴算法空闲块组链表
        list = &seg->freeList[i]; //一个个来
        LOS_ListInit(&list->node); //LosVmPage.node将挂到list->node上
        list->listCnt = 0;   //链表上的数量默认0
    }
    LOS_SpinUnlockRestore(&seg->freeListLock, intSave);
}

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