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    4.5 虚拟存储器的基本概念

    图片1

    • 一、虚拟存储器的引入
    • 二、虚拟存储器的实现方法
    • 三、虚拟存储器的特征

    一、虚拟存储器的引入

    1、常规存储器管理方式的特征

     一次性:作业在运行前一次性地全部装入内存
     驻留性:作业装入内存后,便一直驻留在内存中,直至作业运行结束
    

    问题:一次性及驻留性在程序运行时是否是必须的?

    2、程序运行的局部性原理

    图片2

    3、虚拟存储器的定义

    • 基于局部性原理,应用程序在运行前,没有必要全部装入内存,,仅将当前要运行的部分页面或段先装入内存即可,其余部分暂留在外存上。
    • 虚拟存储器:是指具有请求调入功能和置换功能,能从逻辑上对内存容量加以扩充的一种存储器系统。其逻辑容量由内存容量和外存容量之和所决定,其运行速度接近于内存速度,而每位的成本却接近于外存。

    二、虚拟存储器的实现方法

    在虚拟存储器中,允许将一个作业分多次调入内存。如果采用连续分配方式,不仅造成内存资源的浪费,而且无法从逻辑上扩大内存容量。因此,虚拟存储器的实现都是建立在离散分配的存储管理方式的基础上。

    两种实现方法:请求分页系统和请求分段系统

    图片3

    图片4

    三、虚拟存储器的特征

    • 多次性:一个作业被分成多次调入内存运行
    • 对换性:允许在作业的运行过程中进行换进、换出
    • 虚拟性:能够从逻辑上扩充内存容量,使用户所看到的内存容量远远大于实际内存容量

    虚拟性以多次性和对换性为基础。

    多次性和对换性又必须建立在离散分配的基础上。

    4.6 请求分页系统

    请求分页系统是建立在基本分页基础上的,增加了请求调页功能和页面置换功能。换入和换出的基本单位都是长度固定的页面,因而在实现上比请求分段系统简单。

    • 一、请求分页中的硬件支持
    • 二、内存分配策略和分配算法
    • 三、调页策略

    一、请求分页中的硬件支持

    1、页表机制

    在请求分页系统中所需要的主要数据结构是页表。基本作用仍是将用户地址空间中的逻辑地址变换为内存空间中的物理地址。由于只将程序的一部分装入内存,还有一部分在外存中,因此须在页表中增加若干项,供程序或数据在换进换出时参考。
    图片5

    2、缺页中断机构

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    3、地址变换机构

    请求分页系统中的地址变换机构,是在分页系统地址变换机构的基础上,再为实现虚拟存储器而增加了某些功能而形成的,如产生和处理缺页中断,以及从内存中换出一页的功能等。
    图片8

    二、内存分配策略和分配算法

    为进程分配内存时,涉及三个问题:

    • 最小物理块数的确定
    • 物理块的分配策略
    • 物理块的分配算法

    1、最小物理块数的确定

    • 最小物理块数,指能保证进程正常运行所需的最小物理块数。
    • 当系统为进程分配的物理块数小于此值时,进程将无法运行。
    • 进程应获得的最小物理块数与计算机的硬件结构有关,取决于指令的格式、功能和寻址方式。

    2、物理块的分配策略

    在请求分页系统中,可以采取两种内存分配策略,即固定和可变分配策略。在进行置换时,也可以采取两种策略,即全局置换和局部置换。于是组合出三种适合的策略。

    • 固定分配局部置换
    • 可变分配全局置换
    • 可变分配局部置换

    固定分配局部置换

    • 为每个进程分配一定数目的物理块,在整个运行期间不再改变。采用该策略时,如果进程在运行中发现缺页,只能从该进程在内存中的n个页面中选出一页换出,然后再调入一页。
    • 困难:应为每个进程分配多少个物理块难以确定。

    可变分配全局置换

    在采用这种策略时,先为系统中的每个进程分配一定数目的物理块,而OS自身也保持一个空闲的物理块队列。如果某进程发生缺页时,由系统从空闲的物理块队列中,取出一个物理块分配给该进程,并将欲调入的页装入其中。当空闲物理块队列中的物理块用完后,OS才能从系统中的任一进程中选择一页调出。

    可变分配局部置换

    为每个进程分配一定数目的物理块,如果某进程发生缺页时,只允许从该进程在内存的页面中选出一页换出,不会影响其他进程执行。如果进程在运行中频繁发生缺页中断,则系统再为进程分配若干物理块;如果进程在运行中缺页率特别低,则适当减少分配给该进程的物理块。

    3、物理块分配算法

    在采用固定分配策略时,如何将系统中可供分配的物理块分配给各个进程,可采用以下几种算法:

    • (1)平均分配算法:将系统中所有可供分配的物理块,平均分配给各个进程。
      缺点:未考虑各进程本身的大小。

    • (2)按比例分配算法
      图片9

    • (3)考虑优先权的分配算法
      在实际应用中,为了照顾重要的、急迫的作业尽快完成,应为它分配较多的内存空间。

    方法:

    把内存中可供分配的物理块分为两部分:

    • 一部分按比例分配给各进程;
    • 一部分则根据各进程的优先权,适当的增加其相应份额,分配给各进程。

    三、调页策略

    图片10

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    图片14

    整个过程由系统来实现,不需用户来操作!

    展开全文
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    背景

    1. 先进先出(FIFO)页面置换算法
      该算法总是淘汰最新进入内存的页面,即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。该算法实现简单,只需把一个进程已调入内存的页面,按先后次序链接成一个队列,并设置一个指针,称为替换指针,使它总是指向最老的页面。
    2. 最近最久未使用(LRU)页面置换算法
      最近最久未使用(LRU)页面置换算法,是根据页面调入内存后的使用情况进行决策的。由于无法预测各页面将来的使用情况,只能利用“最近的过去”作为“最近的将来”的近似, 因此,LRU 置换算法是选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t,当需淘汰一个页面时,选择现有页面中其 t 值最大的,即最近最久未使用的页面予以淘汰。
    3. 最佳(Optimal)页面置换算法
      该算法选择的被淘汰页面,将是以后永远不使用的,或许是在最长(未来)时间内不再被访问的页面。采用该算法,通常可保证获得最低的缺页率。但由于人们目前还无法预知一个进程在内存的若干个页面中,哪一个页面是未来最长时间内不再被访问的,因而该算法是无法实现的,但可以利用该算法去评价其他算法。

    题目描述:请求分页系统中的置换算法

    1.通过如下方法产生一指令序列,共 320 条指令。

    • A. 在[1,32k-2]的指令地址之间随机选取一起点M,访问 M;
    • B. 顺序访问M+1;
    • C. 在[0,M-1]中随机选取M1,访问 M1;
    • D. 顺序访问M1+1;
    • E. 在[M1+2,32k-2]中随机选取M2,访问 M2;
    • F. 顺序访问M2+1;
    • G. 重复 A—F,直到执行 320 次指令。
    • H.指令序列变换成页地址流设:(1)页面大小为 1K;(2)用户虚存容量为 32K。

    2. 计算并输出下述各种算法在不同内存页块(页块个数范围:8-32)下的命中率。

    • A. 先进先出(FIFO)页面置换算法
    • B. 最近最久未使用(LRU)页面置换算法
    • C. 最佳(Optimal)页面置换算法

    提示:

    • A.命中率=1-页面失效次数/页地址流长度
    • B.本实验中,页地址流长度为 320,页面失效次数为每次访问相应指令时,该指令所对应的页不在内存的次数。

    算法设计

    整体设计

    设置全局变量保存指令的个数和指令数组,在make_instruct()函数中生成随机数填充这个数组。
    内存这里用链表来组织,表示如下:

    struct node {
        int instruct = 0;
        int time = 0;
        node* next = NULL;
    };
    

    instruct表示指令号,time在不同算法中有具体含义。
    三种算法对于三个函数,每个函数都是如:double f(int a);的格式,其中参数表示当前内存块大小(8-32),返回值是命中率。
    主函数只需对不同的内存块大小调用三个函数并输出结果即可。

    产生指令序列

    首先写一个函数生成给定范围内的一个随机数,由于需要连续获得多个随机数,这里先在main函数srand一个种子,然后不断调用函数即可。

    srand((unsigned int)time(NULL));
    int rand(int min, int max)//产生指定范围[min,max]的随机数。
    {
        return rand() % (max - min + 1) + min;
    }
    

    构造指令序列,只需要简单的按照题目要求一步步做并且循环即可,注意这里只在循环开始处有一次判断,而每次循环会产生6个指令,所以这里将指令数组开大了一点,省去了多次判断。
    const int instruct_num = 320; int instruct_arr[instruct_num + 6];
    另外,为了输出结果的美观用cout << setw(8)设置输出的宽度以对齐。

    
    void make_instruct() {//产生指令序列
        int n = 0;
        while (n < instruct_num) {
            int M = rand(1,30);
            instruct_arr[n++] = M;
            instruct_arr[n++] = M + 1;
            int M1 = rand(0, M - 1);
            instruct_arr[n++] = M1;
            instruct_arr[n++] = M1 + 1;
            int M2 = rand(M1 + 2, 30);
            instruct_arr[n++] = M2;
            instruct_arr[n++] = M2 + 1;
        }
    }
    

    先进先出(FIFO)

    这是最基础的,以下的算法都继承这种思想,只是用于淘汰的策略有所变化。
    首先新建两个节点HeadTailHead为头节点,其数据域Head->instruct表示当前内存中实际有多少被占用,其next指向第一块被占用的内存。Tail为尾指针,指向内存的尾部。
    算法首先是一层循环,遍历所有的(320个)指令。对于每个指令判断是否在内存中,若在则hit置为1。如果在内存中则不做任何操作,不在则要让failure_times加一,然后判断内存是否被占满,若未被占满则直接加入链表,若被占用则要淘汰当前队列中的一个指令,并将当前指令插入内存的合适位置。
    这里用到的淘汰算法:先进先出,即找到最先进来的即可,这里我是每次插入到链表尾,故链表头是最先进来的,所以每次都删除链表头后面的第一个指令并将新指令加到链表尾即可,注意每次更新Tail的位置。

    最近最久未使用(LRU)

    这里只介绍与FIFO不同之处。

    • 设立一个变量clock表示时钟,初始值为999,主循环一次clock就减1.
    • 如果当前指令在内存中则将其时间刷新为当前的时钟。
    • 淘汰算法:遍历内存队列找到time最大的,将其替换为新的节点即可,新加入的节点time为当前时钟clock

    最佳(Optimal)

    • 淘汰算法:每次遍历内存队列,对于每个指令,再次遍历全部指令集,找到将来还要多久这条指令会再被执行(下一个出现的位置减去当前位置)。

    代码实现

    #include <iostream>
    #include <time.h>
    #include <iomanip>
    using namespace std;
    
    const int instruct_num = 320;
    int instruct_arr[instruct_num + 6];
    struct node {
        int instruct = 0;
        int time = 0;
        node* next = NULL;
    };
    int rand(int min, int max)//产生指定范围[min,max]的随机数。
    {
        return rand() % (max - min + 1) + min;
    }
    void make_instruct() {//产生指令序列
        int n = 0;
        while (n < instruct_num) {
            int M = rand(1,30);
            instruct_arr[n++] = M;
            instruct_arr[n++] = M + 1;
            int M1 = rand(0, M - 1);
            instruct_arr[n++] = M1;
            instruct_arr[n++] = M1 + 1;
            int M2 = rand(M1 + 2, 30);
            instruct_arr[n++] = M2;
            instruct_arr[n++] = M2 + 1;
        }
    }
    double C_FIFO(int block_size) {
        int failure_times = 0;
        node* Head = new node;
        node* Tail = Head;
        for (int i = 0; i < instruct_num; i++) {
            int cur_instruct = instruct_arr[i];
            int hit = 0;
           
            for (node* p = Head->next; p != NULL; p = p->next)
                if (p->instruct == cur_instruct)
                    hit = 1;
    
            if (!hit){
                failure_times++;
                if (Head->instruct >= block_size) //内存已满
                    Head->next = Head->next->next;                       
                else 
                    Head->instruct++;             
                
                Tail->next = new node;
                Tail = Tail->next;
                Tail->instruct = cur_instruct;
                Tail->next = NULL;
            }
        }
    
        return 1.0 - (double)failure_times / instruct_num;
    }
    double C_LRU(int block_size) {
        int failure_times = 0;
        node* Head = new node;
        node* Tail = Head;
        int clock = 999;
    
        for (int i = 0; i < instruct_num; i++) {
            clock--;
            int cur_instruct = instruct_arr[i];
            int hit = 0;
            for (node* p = Head->next; p != NULL; p = p->next)
                if (p->instruct == cur_instruct) {
                    hit = 1;
                    p->time = clock;//刷新时钟
                }
           
            if (!hit) {
                failure_times++;
                if (Head->instruct >= block_size) { //内存已满
                    node* t = new node; t->time = -1;
                    for (node* p = Head->next; p != NULL; p = p->next)//遍历找到最久未使用的
                        if (p->time > t->time)
                            t = p;
                    
                    t->instruct = cur_instruct;
                    t->time = clock;
          
                }
                else {
                    Head->instruct++;
                    Tail->next = new node;
                    Tail = Tail->next;
                    Tail->instruct = cur_instruct;
                    Tail->time = clock;
                    Tail->next = NULL;
                }
            }
        }
        return 1.0 - (double)failure_times / instruct_num;
    }
    double C_Optimal(int block_size) {
        int failure_times = 0;
        node* Head = new node;
        node* Tail = Head;
        for (int i = 0; i < instruct_num; i++) {
            int cur_instruct = instruct_arr[i];
            int hit = 0;
    
            for (node* p = Head->next; p != NULL; p = p->next)
                if (p->instruct == cur_instruct)
                    hit = 1;
    
            if (!hit) {
                failure_times++;
                if (Head->instruct >= block_size) { //内存已满
                    //找到每个请求还有多久会被用到
                    for (node* p = Head->next; p != NULL; p = p->next) {
                        p->time = 999;
                        for (int j = i + 1; j < instruct_num; j++)
                            if (p->instruct == instruct_arr[i]) {
                                p->time = j - i;
                                break;
                            }                 
                    }
                    //找到最久不被用到的淘汰
                    node* t = new node; t->time = -1;
                    for (node* p = Head->next; p != NULL; p = p->next)//遍历找到最久未使用的
                        if (p->time > t->time)
                            t = p;
    
                    t->instruct = cur_instruct;
    
                }
                else {
                    Head->instruct++;
                    Tail->next = new node;
                    Tail = Tail->next;
                    Tail->instruct = cur_instruct;
                    Tail->next = NULL;
                }        
            }
        }
        return 1.0 - (double)failure_times / instruct_num;;
    }
    int main()
    {
        srand((unsigned int)time(NULL));
        make_instruct();
        
        cout << "指令序列为:" << endl;
        int i = 0;
        while (i++ < instruct_num) {
            cout << instruct_arr[i] << "\t";
            if (i % 20 == 0)cout << endl;
        }cout << endl << endl;
    
        cout << "SIZE\t\t" << "FIFO\t\t" << "LRU\t\t" << "Optimal" << endl;
        for (int disk_block_size = 8; disk_block_size <= 32; disk_block_size++) {
    
            cout << disk_block_size << "\t";
            cout << setw(8) << C_FIFO(disk_block_size) << "\t";
            cout << setw(8) << C_LRU(disk_block_size) << "\t";
            cout << setw(8) << C_Optimal(disk_block_size) << "\t";
            cout << endl;
    
        }
    }
    

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  • Unity3d分页系统

    2017-07-10 16:23:32
    Unity3d分页系统,又一遍博客(blog.liujunliang.com.cn)有介绍到
  • 模拟请求分页系统中的地址变换过程 创建请求页表,通过编程模拟缺页中断和地址变换,实现请求调页功能和页面置换功能。 环境 JDK8+eclipse 步骤 (一)请求页表及快表的创建 0 1 2 3 4 5 页号 物理块号 状态...

    模拟请求分页系统中的地址变换过程

    创建请求页表,通过编程模拟缺页中断和地址变换,实现请求调页功能和页面置换功能。

    环境

    JDK8+eclipse

    步骤

    (一)请求页表及快表的创建

    012345
    页号物理块号状态位P访问字段A修改位M外存地址

    物理块号:当页在外存时为外存的物理块号,在内存时为内存的物理块号。
    状态位P:0为此页在外存,1为此页在内存。
    访问字段A:该页被访问的次数。
    修改位M:0为该页未被修改,1为该页被修改。
    外存地址:等于该页的外存物理块号。

      分析页表发现由于涉及多行多列数据的输入输出,所以需要创建一个二维数组,一行作为一页,各列作为组成页表的状态位P、修改位M等元素。但通过实际操作发现,在调用页表的i页中某一元素时,需要通过page[i][j]的方式,这样很难区分各个元素。因此将页表的各个元素分别用一维数组表示,页号用一维数组的下标表示,便解决了区分困难的问题,例如:页号为i的页的访问字段“visitA[i]”。

      而分析快表发现其结构与页表相同,因此只需要创建一个一维数组来存放从页表中调入的页的页号即可。

    (二)分析请求分页系统中的地址变换过程(下面出现的各方法均在(三)中展示)

    分析流程图整理编程思路:
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      在进行地址变换时,首先输入请求访问的逻辑地址然后pageNum()方法计算出页号,if判断此页页号是否大于页表长度,如果大于则越界中断。(下图)
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      如果小于则for循环检索快表,if语句判断所要访问的页是否在快表里,如果找到,则修改访问位和修改位并输出物理地址(由于此操作需要在代码中多次出现所以将其写成一个方法,即方法changeAM())。(下图)
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      如果在快表中未找到要访问页,则应到内存中去查找该页,即if判断该页的页表项中状态位statusP[pageNum()]是否为1。若为1则表示已调入内存,这时应将该页写入快表(修改快表的方法为changeFast()),然后修改访问位和修改位并输出物理地址。(下图)
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      若该页尚未调入内存,即状态位statusP[pageNum()]为0,这时应产生缺页中断(缺页中断方法为MPI()),请求OS从外存把该页调入内存。(下图)
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      缺页中断(方法MPI()),请求OS将所缺之页调入内存,这时需要 if 判断内存是否已满,即内存大小 inStore 是否等于0,不为0则内存未满,将此页调入内存,内存空间大小减去为此页分配的空间(下图),
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      修改页表,修改快表,形成物理地址。为0则内存已满,需要将内存中访问次数(即访问位 visitA[])最少的页换出,即将状态位 statusP[min] 置为0,并将换出页所占的内存物理块分配给换入页。(下图)
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      同时需要 if 判断换出页是否被修改,即判断修改位 ChangeM[min] 是否为1,为1则被修改,将该页写回内存,为0则未被改变。(下图)
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      修改页表,修改快表,形成物理地址。(下图)
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    (三)构建的方法
    1、pageNum() 方法:页号等于逻辑地址整除页面大小,返回页号(下图)
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    2、pageAdd() 方法:偏移量等于逻辑地址除以页面大小取余,返回偏移量(下图)
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    3、changeAM() 方法:修改访问位和修改位,形成物理地址(下图)
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    4、changePage() 方法:从外存读缺页,将请求页换入内存,修改页表,即换入页的状态位置为1( statusP[pageNum()]=1 )(下图)
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    5、changeFast() 方法:修改快表
    (1)如果快表满(下图)
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    (2)如果快表未满(下图)
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    6、TrueAdd() 方法:形成物理地址(下图)
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    7、putFP() 方法:输出快表方法(下图)
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    8、putPage() 方法:输出页表方法(下图)
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    (四)运行结果示范

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      (注:页表中物理块号和外存地址相同时,说明该页在外存,此时的物理块号是此页在外存的物理块号,当该页被调入内存后,物理块号才会变成分配给它的内存物理块号)

    结论

      想要实现模拟请求分页系统中的地址变换,首先要分析页表的各个元素所代表的含义以及页表与外存、内存和快表之间的联系。页表就相当于一个记录本,上面记录着各个页的当前状态,系统通过检索页表上页的状态来对页进行调入调出操作。

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    链接: https://download.csdn.net/download/qq_49101550/15481871

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