Опишу кратко каждую модель, приведу принцип трансляции (формулы) и практические сценарии, где каждая предпочтительна.
1) Сегментация
- Суть: память делится на переменного размера логические сегменты (код, данные, стек и т.п.) с отдельными базой и длиной. Поддерживает логические единицы программирования и защиту по сегментам.
- Трансляция: логический адрес = $(s,o)$ (номер сегмента $s$, смещение $o$); физический адрес = ${\text{base}}_s+o$ при условии $o<{\text{limit}}_s$.
- Плюсы: понятная модель для модулей/процедур, простая защита и разделение прав, удобна для динамического расширения сегментов. Минусы: внешняя фрагментация, сложность компоновки.
- Когда лучше: системы программирования и рантаймы, где важны логические единицы (компиляторы, ОС с поддержкой процессов на уровне сегментов), реал-тайм системы с жесткими границами памяти; старые x86-сегментированные режимы. Также полезна в приложениях с явно раздельными областями (например, JIT-компиляторы, где код/данные удобно хранить в отдельных сегментах).
2) Страничная организация (paging)
- Суть: адресное пространство делится на фиксированные страницы (логические) и фреймы (физические); устраняет внешнюю фрагментацию. Часто используется многоуровневая таблица страниц и TLB.
- Трансляция: логический адрес = $(p,d)$ (номер страницы $p$, смещение $d$); физический адрес = $\text{frame\_base}[p]+d$.
- Размер таблицы: число записей = $\frac{2^{\text{address\_bits}}}{\text{page\_size}}$ (напр., для 32‑бит и 4 KiB: $2^{32}/2^{12}=2^{20}$ записей).
- Плюсы: нет внешней фрагментации, простая аллокация/перераспределение, хорошо встраивается в HW (TLB). Минусы: внутренняя фрагментация, накладные расходы на таблицы страниц/TLB-мисы.
- Когда лучше: общие ОС (Linux, Windows), где нужно гибко управлять памятью множества процессов; серверы и рабочие станции с множеством малых/средних процессов; когда важна простота и HW-поддержка.
3) Виртуальная память с подкачкой (demand paging / swapping)
- Суть: расширение физической памяти за счёт хранения неиспользуемых страниц на вторичном хранении (диск/SSD). Страницы загружаются по требованию при page fault. Управление рабочим набором, алгоритмы замещения (LRU, CLOCK и т.д.).
- Эффективность доступа (пример): $\text{EAT}=(1-pf)\times \text{ma}+pf\times \text{service\_time}$, где $pf$ — вероятность page fault, $\text{ma}$ — время памяти.
- Плюсы: возможность запускать процессы, превышающие ОЗУ; изоляция процессов; экономия RAM при редком доступе к данным. Минусы: задержки при подкачке, риск thrashing при высоком $pf$.
- Когда лучше: многозадачные серверы/рабочие станции с большими суммарными требованиями к памяти, запуск больших приложений (базы данных, научные расчёты) при ограниченной RAM; удобна при наличии быстрых SSD (уменьшает service_time). Избегать при системах реального времени или высокочастотных задержках, где page faults неприемлемы.
4) NUMA (Non-Uniform Memory Access) — управление распределённой памятью в многопроцессорных системах
- Суть: память физически распределена между узлами/сокетами; доступы к "локальной" памяти быстрее, к "удалённой" — медленнее. ОС/рантайм управляют размещением страниц/процессов для минимизации удалённых обращений.
- Модель доступа (среднее время): $t_{\text{avg}}=\frac{L_{\text{local}}\times t_{\text{local}}+L_{\text{remote}}\times t_{\text{remote}}}{L_{\text{local}}+L_{\text{remote}}}$, где $L$ — число обращений.
- Механизмы: first‑touch allocation, binding, миграция страниц, интерфейсы типа libnuma/numactl.
- Плюсы: масштабирование на многосокетных серверах, высокая пропускная способность при правильном размещении; уменьшение латентности при локальных доступах. Минусы: сложность программирования/настройки, ухудшение производительности при плохом локализованном доступе.
- Когда лучше: большие серверы/кластерные узлы, многопоточные приложения с крупными набором данных (базы данных, in‑memory аналитика, HPC), когда есть явная привязка потоков к данным; особенно важно для многосокетных систем.
Короткие рекомендации при выборе:
- Нужна простота и HW‑поддержка — страничная (paging).
- Нужна логическая граница/защита по модулям — сегментация (или гибрид сегментация+страничная).
- Требуется запуск данных объёмнее RAM — виртуальная память с подкачкой (demand paging), но следить за риском thrashing; SSD уменьшает penalty.
- Система на многосокетном железе с большими рабочими наборами — NUMA‑ориентированное размещение и политика локализации.
Если нужно, могу привести конкретные команды/настройки (например, numactl, mlock, swappiness) для практической настройки.