Linux内存管理 一个进程究竟占用多少空间？-VSS/RSS/PSS/USS

关键词：VSS、RSS、PSS、USS、_mapcount、pte_present、mem_size_stats。

在Linux里面，一个进程占用的内存有不同种说法，可以是VSS/RSS/PSS/USS四种形式，这四种形式首字母分别是Virtual/Resident/Proportional/Unique的意思。

VSS是单个进程全部可访问的地址空间，其大小可能包括还尚未在内存中驻留的部分。对于确定单个进程实际内存使用大小，VSS用处不大。

RSS是单个进程实际占用的内存大小，RSS不太准确的地方在于它包括该进程所使用共享库全部内存大小。对于一个共享库，可能被多个进程使用，实际该共享库只会被装入内存一次。

进而引出了PSS，PSS相对于RSS计算共享库内存大小是按比例的。N个进程共享，该库对PSS大小的贡献只有1/N。

USS是单个进程私有的内存大小，即该进程独占的内存部分。USS揭示了运行一个特定进程在的真实内存增量大小。如果进程终止，USS就是实际被返还给系统的内存大小。

综上所属，VSS>RSS>PSS>USS(等于毫就不写了)。

1. 创建一个共享库

创建一个test.c文件和test.h文件。

#include "test.h"
 
void itoa1(int *num)
{
    if(*num>=65&&*num<=88)
    {
        *num=*num - 65+'a';
    }
}

编译libtest.so库文件，将libtest.so拷贝到/lib/x86_64-linux-gnu/。这样程序在运行时就可以找到此库文件。

gcc test.c -fPIC -shared -o libtest.so

头文件放在sleep.c同一个目录。

#ifndef __TEST_H_
#define __TEST_H_
 
extern void itoa1(int *); 
 
#endif

编译sleep.c连接到libtest.so库“gcc sleep.c -ltest -o sleep”。

#include<stdio.h>
#include<unistd.h>
#include"test.h"

void main()
{
    int num = 66;
    itoa1(&num);
    sleep(1000);
}

2. procrank

procrank是Android下的工具，通过工具可以看到进程内存的不同形式占用。

从procrank_linux.git下载代码，然后make编译。

sudo procrank查看各进成的VSS/RSS/PSS/USS占用情况。

 procrank通过解析/proc/kpagecount来计算每个进程占用的内存。通过如下的代码可以看出VSS/RSS/PSS/USS都是怎么来的。

这也就不难明白vss>=rss>=pss>=uss。

int pm_map_usage_flags(pm_map_t *map, pm_memusage_t *usage_out,
                        uint64_t flags_mask, uint64_t required_flags) {
    uint64_t *pagemap;
    size_t len, i;
    uint64_t count;
    pm_memusage_t usage;
    int error;

    if (!map || !usage_out)
        return -1;

    error = pm_map_pagemap(map, &pagemap, &len);-----------------------------------len是一个vma区域的页面数量。
    if (error) return error;

    pm_memusage_zero(&usage);

    for (i = 0; i < len; i++) {
        usage.vss += map->proc->ker->pagesize;--------------------------------------vss会一直累加len个pagesize。

        if (!PM_PAGEMAP_PRESENT(pagemap[i]))----------------------------------------判断对应的物理页面是否存在。
            continue;

        if (!PM_PAGEMAP_SWAPPED(pagemap[i])) {
...
            error = pm_kernel_count(map->proc->ker, PM_PAGEMAP_PFN(pagemap[i]),
                                    &count);---------------------------------------count是对应物理页面的使用者。
            if (error) goto out;

            usage.rss += (count >= 1) ? map->proc->ker->pagesize : (0);------------只要有人使用，增加pagesize。
            usage.pss += (count >= 1) ? (map->proc->ker->pagesize / count) : (0);--如果多人使用，取1/count的pagesize；如果单人使用，取整个pagesize。
            usage.uss += (count == 1) ? (map->proc->ker->pagesize) : (0);----------如果只有一个人使用那么，增加pagesize到uss。
        } else {
            usage.swap += map->proc->ker->pagesize;
        }
    }

    memcpy(usage_out, &usage, sizeof(usage));

    error = 0;

out:    
    free(pagemap);

    return error;
}

3. /proc/xxx/smaps解析

smem分析系统内存使用是通过smaps的，procrank是通过分析/proc/kpagemap。

smaps的一个核心数据结构是，

struct mem_size_stats {
    unsigned long resident;----------RSS，有对应的物理页面。
    unsigned long shared_clean;------多个进程共享，是干净页面
    unsigned long shared_dirty;------多个进程共享，是脏页
    unsigned long private_clean;-----进程独占，是干净页面
    unsigned long private_dirty;-----进程独占，是脏页
    unsigned long referenced;
    unsigned long anonymous;---------匿名页面
    unsigned long anonymous_thp;
    unsigned long swap;--------------换出页面
    unsigned long shared_hugetlb;
    unsigned long private_hugetlb;
    u64 pss;-------------------------PSS部分，但是左移了PSS_SHIFT。
    u64 swap_pss;
};

核心函数是show_smap()，他处理一个vma的内容，整个进程可能需要调用多次show_smap()。

/*
 * Tasks
 */
static const struct pid_entry tid_base_stuff[] = {
...
    REG("smaps",     S_IRUGO, proc_tid_smaps_operations),
...
};

const struct file_operations proc_tid_smaps_operations = {
    .open        = tid_smaps_open,
    .read        = seq_read,
    .llseek        = seq_lseek,
    .release    = proc_map_release,
};

static int tid_smaps_open(struct inode *inode, struct file *file)
{
    return do_maps_open(inode, file, &proc_tid_smaps_op);
}

static const struct seq_operations proc_tid_smaps_op = {
    .start    = m_start,
    .next    = m_next,
    .stop    = m_stop,
    .show    = show_tid_smap
};

static int show_tid_smap(struct seq_file *m, void *v)
{
    return show_smap(m, v, 0);
}

static int show_smap(struct seq_file *m, void *v, int is_pid)
{
    struct vm_area_struct *vma = v;
    struct mem_size_stats mss;
    struct mm_walk smaps_walk = {
        .pmd_entry = smaps_pte_range,-------------------------------核心函数，用于便利整个vma区域更新mem_size_stats，也即下面的mss。
#ifdef CONFIG_HUGETLB_PAGE
        .hugetlb_entry = smaps_hugetlb_range,
#endif
        .mm = vma->vm_mm,
        .private = &mss,
    };

    memset(&mss, 0, sizeof mss);
    /* mmap_sem is held in m_start */
    walk_page_vma(vma, &smaps_walk);

    show_map_vma(m, vma, is_pid);

    seq_printf(m,
           "Size:           %8lu kB
"
           "Rss:            %8lu kB
"
           "Pss:            %8lu kB
"
           "Shared_Clean:   %8lu kB
"
           "Shared_Dirty:   %8lu kB
"
           "Private_Clean:  %8lu kB
"
           "Private_Dirty:  %8lu kB
"
           "Referenced:     %8lu kB
"
           "Anonymous:      %8lu kB
"
           "AnonHugePages:  %8lu kB
"
           "Shared_Hugetlb: %8lu kB
"
           "Private_Hugetlb: %7lu kB
"
           "Swap:           %8lu kB
"
           "SwapPss:        %8lu kB
"
           "KernelPageSize: %8lu kB
"
           "MMUPageSize:    %8lu kB
"
           "Locked:         %8lu kB
",
           (vma->vm_end - vma->vm_start) >> 10,--------------------本vma占用的虚拟地址空间
           mss.resident >> 10,-------------------------------------实际在内存中占用的空间
           (unsigned long)(mss.pss >> (10 + PSS_SHIFT)),-----------实际上包含下面private_clean+private_dirty，和按比例均分的shared_clean、shared_dirty。
           mss.shared_clean  >> 10,--------------------------------共享的干净页面
           mss.shared_dirty  >> 10,--------------------------------共享的脏页
           mss.private_clean >> 10,--------------------------------独占的干净页面
           mss.private_dirty >> 10,--------------------------------独占的脏页
           mss.referenced >> 10,-----------------------------------
           mss.anonymous >> 10,------------------------------------匿名页面大小
           mss.anonymous_thp >> 10,
           mss.shared_hugetlb >> 10,
           mss.private_hugetlb >> 10,
           mss.swap >> 10,
           (unsigned long)(mss.swap_pss >> (10 + PSS_SHIFT)),
           vma_kernel_pagesize(vma) >> 10,
           vma_mmu_pagesize(vma) >> 10,
           (vma->vm_flags & VM_LOCKED) ?
            (unsigned long)(mss.pss >> (10 + PSS_SHIFT)) : 0);

    show_smap_vma_flags(m, vma);
    m_cache_vma(m, vma);
    return 0;
}

下面来看看是如何更新一个vma区域的vss/rss/pss/uss的。

其中smaps_account()和procrank的pm_map_usage_flags()有着相近的逻辑。

对PSS和USS最重要的区分参数是page->_mapcount。

static int smaps_pte_range(pmd_t *pmd, unsigned long addr, unsigned long end,
               struct mm_walk *walk)
{
    struct vm_area_struct *vma = walk->vma;
    pte_t *pte;
    spinlock_t *ptl;

    if (pmd_trans_huge_lock(pmd, vma, &ptl) == 1) {
        smaps_pmd_entry(pmd, addr, walk);
        spin_unlock(ptl);
        return 0;
    }

    if (pmd_trans_unstable(pmd))
        return 0;
    /*
     * The mmap_sem held all the way back in m_start() is what
     * keeps khugepaged out of here and from collapsing things
     * in here.
     */
    pte = pte_offset_map_lock(vma->vm_mm, pmd, addr, &ptl);
    for (; addr != end; pte++, addr += PAGE_SIZE)
        smaps_pte_entry(pte, addr, walk);
    pte_unmap_unlock(pte - 1, ptl);
    cond_resched();
    return 0;
}


static void smaps_pte_entry(pte_t *pte, unsigned long addr,
        struct mm_walk *walk)
{
    struct mem_size_stats *mss = walk->private;
    struct vm_area_struct *vma = walk->vma;
    struct page *page = NULL;

    if (pte_present(*pte)) {----------------------------------页面在内存中
        page = vm_normal_page(vma, addr, *pte);
    } else if (is_swap_pte(*pte)) {---------------------------页面被swap出
        swp_entry_t swpent = pte_to_swp_entry(*pte);

        if (!non_swap_entry(swpent)) {
            int mapcount;

            mss->swap += PAGE_SIZE;
            mapcount = swp_swapcount(swpent);
            if (mapcount >= 2) {
                u64 pss_delta = (u64)PAGE_SIZE << PSS_SHIFT;

                do_div(pss_delta, mapcount);
                mss->swap_pss += pss_delta;
            } else {
                mss->swap_pss += (u64)PAGE_SIZE << PSS_SHIFT;
            }
        } else if (is_migration_entry(swpent))
            page = migration_entry_to_page(swpent);
    }

    if (!page)----------------------------------------------如果页面不存在，就不用更新mss其他信息了；如果存在，调用smaps_account()更新mss。
        return;
    smaps_account(mss, page, PAGE_SIZE, pte_young(*pte), pte_dirty(*pte));
}


static void smaps_account(struct mem_size_stats *mss, struct page *page,
        unsigned long size, bool young, bool dirty)
{
    int mapcount;

    if (PageAnon(page))
        mss->anonymous += size;------------------------匿名页面对anonymous做出贡献。

    mss->resident += size;
    /* Accumulate the size in pages that have been accessed. */
    if (young || page_is_young(page) || PageReferenced(page))
        mss->referenced += size;
    mapcount = page_mapcount(page);--------------------page->_mapcount
    if (mapcount >= 2) {-------------------------------mapcount大于1的情况，共享映射。对PSS做出1/mapcount贡献。
        u64 pss_delta;

        if (dirty || PageDirty(page))
            mss->shared_dirty += size;
        else
            mss->shared_clean += size;
        pss_delta = (u64)size << PSS_SHIFT;------------这里pss采用PSS_SHIFT是为了降低误差。
        do_div(pss_delta, mapcount);-------------------根据mapcount取部分值。
        mss->pss += pss_delta;
    } else {-------------------------------------------mapcount为1的情况，都是独占。对USS做出贡献。
        if (dirty || PageDirty(page))
            mss->private_dirty += size;
        else
            mss->private_clean += size;
        mss->pss += (u64)size << PSS_SHIFT;------------当count为1，对PSS的贡献是100%。
    }
}

可以看出：

USS = Private_Clean + Private_Dirty

PSS = USS + (Shared_Clean + Shared_Dirty)/n

RSS = Private_Clean + Private_Dirty + Shared_Clean + Shared_Dirty

4. 使用procrank和smaps验证

首先启动一个sleep，然后启动同一sleep的另一个实例，使用procrank记录其内存使用情况如下。

可以看出sleep-23693的VSS和RSS前后没有变化，但是PSS减少了5K，USS减少了8K。

  PID       Vss      Rss      Pss      Uss  cmdline
...23693     6444K    1200K      98K      88K  ./sleep
                           ------   ------  ------
                          2278152K  2055080K  TOTAL

RAM: 8054884K total, 603152K free, 112804K buffers, 5333808K cached, 615288K shmem, 358960K slab


  PID       Vss      Rss      Pss      Uss  cmdline
...
23736     6444K    1172K     103K      88K  ./sleep
23693     6444K    1200K      93K      80K  ./sleep
                           ------   ------  ------
                          2332373K  2108276K  TOTAL

RAM: 8054884K total, 572488K free, 113088K buffers, 5357752K cached, 613880K shmem, 358968K slab

由上面的分析可知，RSS = Private_Clean + Private_Dirty + Shared_Clean + Shared_Dirty，将sleep-23693的smaps累积也确实是1200KB。同样也可以求出USS的大小为88KB。但是PSS涉及到libc的引用计数一直在变化中，没有计算。

然后查看sleep-23693前后smaps的变化，可以看出Pss部分减少了共2(test)+1(libc)+2(libtest)=5KB，因为可执行文件sleep和libtest.so的大小要和sleep-23736均分。

Uss减少主要是sleep可执行文件和共享库libtest.so，本来都是sleep-23693独占，在执行sleep-23736之后，就不能算独占内存了。所以减去4+4=8。

00400000-00401000 r-xp 00000000 08:08 9452266                            /home/al/sharedlib/sleep
Size:                  4 kB
KernelPageSize:        4 kB
MMUPageSize:           4 kB
Rss:                   4 kB
Pss:                   4 kB---------------------------------------------------2 KB，因为要和sleep-23736均分4/2=2KB。
Shared_Clean:          0 kB---------------------------------------------------4 KB，本来独占内存变成共享内存，两个共享者。
Shared_Dirty:          0 kB
Private_Clean:         4 kB---------------------------------------------------0 KB
Private_Dirty:         0 kB
Referenced:            4 kB
Anonymous:             0 kB
LazyFree:              0 kB
AnonHugePages:         0 kB
ShmemPmdMapped:        0 kB
Shared_Hugetlb:        0 kB
Private_Hugetlb:       0 kB
Swap:                  0 kB
SwapPss:               0 kB
Locked:                4 kB---------------------------------------------------2 KB
VmFlags: rd ex mr mw me dw sd 
...
7ffba85b2000-7ffba8799000 r-xp 00000000 08:06 136724                     /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2.27.so
Size:               1948 kB
KernelPageSize:        4 kB
MMUPageSize:           4 kB
Rss:                 952 kB
Pss:                   9 kB---------------------------------------------------8 KB，使用此库者太多，无法统计。
Shared_Clean:        952 kB
Shared_Dirty:          0 kB
Private_Clean:         0 kB
Private_Dirty:         0 kB
Referenced:          952 kB
Anonymous:             0 kB
LazyFree:              0 kB
AnonHugePages:         0 kB
ShmemPmdMapped:        0 kB
Shared_Hugetlb:        0 kB
Private_Hugetlb:       0 kB
Swap:                  0 kB
SwapPss:               0 kB
Locked:                9 kB---------------------------------------------------8 KB
VmFlags: rd ex mr mw me sd 
...
7ffba89a3000-7ffba89a4000 r-xp 00000000 08:06 142918                     /lib/x86_64-linux-gnu/libtest.so
Size:                  4 kB
KernelPageSize:        4 kB
MMUPageSize:           4 kB
Rss:                   4 kB
Pss:                   4 kB---------------------------------------------------2 KB，因为原来独占4KB，变成均分后2KB。
Shared_Clean:          0 kB---------------------------------------------------4 KB
Shared_Dirty:          0 kB
Private_Clean:         4 kB---------------------------------------------------0 KB
Private_Dirty:         0 kB
Referenced:            4 kB
Anonymous:             0 kB
LazyFree:              0 kB
AnonHugePages:         0 kB
ShmemPmdMapped:        0 kB
Shared_Hugetlb:        0 kB
Private_Hugetlb:       0 kB
Swap:                  0 kB
SwapPss:               0 kB
Locked:                4 kB---------------------------------------------------2 KB
VmFlags: rd ex mr mw me sd 

5. 小结

通过上面的分析，可以看出VSS只是一个虚拟空间大小，对内存实际占用量意义不大。

RSS是对于计算一个进程内存占用量，会有一点误解。因为像libc这种大部头库文件，共享者很多，都算在一个进程头上不科学。

这时候PSS就更加科学了，除了自己独占的内存，再加上分到的共享部分。

USS在计算一个新加入的进程导致系统内存增量很有用处，因为共享部分已经存在，并不是由其导致的。

 参考文档：

《如何通过Smem命令行检查Ubuntu上的内存使用情况》

《Memstat -- 查看Linux共享库的内存占用》

《Using procrank to measure memory usage on embedded Linux》

https://unix.stackexchange.com/questions/116327/loading-of-shared-libraries-and-ram-usage