动态分区分配算法概述
2023-05-022.0k 阅读
动态分区分配算法的基本概念
在操作系统的内存管理中，动态分区分配是一种重要的策略。与静态分区分配不同，动态分区分配是在进程装入内存时，根据进程的实际需求动态地划分内存空间，而不是预先将内存划分为固定大小的分区。
当一个新进程需要内存时，系统从空闲内存区域中找出一块足够大的空间分配给该进程。随着进程的不断创建和终止，内存中的空闲分区和已分配分区的数量与大小都在不断变化。这种分配方式的优点在于它能够根据进程的实际需求分配内存，提高了内存的利用率，避免了静态分区中内部碎片（即每个分区内部未被利用的空间）较大的问题。
动态分区分配算法的关键数据结构
- 空闲分区表
空闲分区表用于记录内存中所有空闲分区的信息。每个表项通常包含以下内容：
- 分区起始地址：表示该空闲分区在内存中的起始位置。
- 分区大小：记录该空闲分区的大小。
- 状态标志：用于标识该分区是否为空闲（通常用0表示空闲，1表示已分配）。
以下是一个简单的空闲分区表的Python代码示例：
class FreePartition:
def __init__(self, start, size):
self.start = start
self.size = size
self.status = 0 # 0表示空闲
free_partitions = []
# 初始化一些空闲分区
partition1 = FreePartition(100, 200)
partition2 = FreePartition(500, 300)
free_partitions.append(partition1)
free_partitions.append(partition2)
- 已分配分区表 已分配分区表记录了当前已经分配给各个进程的内存分区信息。其表项内容与空闲分区表类似，不过状态标志通常用1表示已分配。同时，可能还会包含进程ID等信息，用于标识该分区属于哪个进程。
动态分区分配算法的实现过程
- 内存分配 当有新进程请求内存时，系统遍历空闲分区表，寻找满足进程内存需求的空闲分区。如果找到合适的分区，根据算法的不同，可能直接分配该分区，或者将该分区划分成两部分，一部分分配给进程，另一部分作为新的空闲分区。
- 内存回收 当一个进程结束运行，释放其所占用的内存时，系统将该进程对应的已分配分区标记为空闲，并将其信息加入空闲分区表。同时，需要检查相邻的空闲分区，若有相邻的空闲分区，则将它们合并成一个更大的空闲分区，以提高内存利用率。
常见的动态分区分配算法
- 首次适应算法（First Fit）
- 算法描述：首次适应算法从空闲分区表的起始位置开始顺序查找，找到第一个大小能满足进程需求的空闲分区，将其分配给进程。如果该空闲分区大小大于进程需求，则将剩余部分作为一个新的空闲分区留在空闲分区表中。
- 代码实现（Python）：
def first_fit(request_size, free_partitions):
for partition in free_partitions:
if partition.size >= request_size:
if partition.size - request_size > 0:
new_partition = FreePartition(partition.start + request_size, partition.size - request_size)
free_partitions.append(new_partition)
partition.size = request_size
partition.status = 1
return partition.start
return -1 # 表示没有找到合适的分区
- **算法分析**：首次适应算法的优点是简单直观，且倾向于使用内存低地址部分的空闲分区，使得高地址部分保留较大的空闲分区，有利于满足对大内存空间的需求。缺点是每次都从低地址开始查找，会导致低地址部分的空闲分区不断被划分，产生较多的小碎片，后续分配时可能需要遍历较长的空闲分区表。
2. 最佳适应算法（Best Fit） - 算法描述：最佳适应算法在所有空闲分区中选择一个大小最接近进程需求的空闲分区进行分配。这样可以尽量减少因分配而产生的碎片。 - 代码实现（Python）：
def best_fit(request_size, free_partitions):
best_fit_partition = None
min_diff = float('inf')
for partition in free_partitions:
if partition.size >= request_size:
diff = partition.size - request_size
if diff < min_diff:
min_diff = diff
best_fit_partition = partition
if best_fit_partition:
if best_fit_partition.size - request_size > 0:
new_partition = FreePartition(best_fit_partition.start + request_size, best_fit_partition.size - request_size)
free_partitions.append(new_partition)
best_fit_partition.size = request_size
best_fit_partition.status = 1
return best_fit_partition.start
return -1 # 表示没有找到合适的分区
- **算法分析**：最佳适应算法的优点是可以产生相对较小的碎片。然而，它每次都要遍历整个空闲分区表来寻找最佳分区，时间开销较大。而且，由于每次都选择最接近需求的小分区，会导致内存中很快出现大量难以利用的小碎片。
3. 最坏适应算法（Worst Fit） - 算法描述：最坏适应算法与最佳适应算法相反，它在所有空闲分区中选择最大的空闲分区进行分配。这样可以保证剩余的空闲分区也相对较大，有利于后续对大内存空间的分配。 - 代码实现（Python）：
def worst_fit(request_size, free_partitions):
worst_fit_partition = None
max_size = 0
for partition in free_partitions:
if partition.size >= request_size and partition.size > max_size:
max_size = partition.size
worst_fit_partition = partition
if worst_fit_partition:
if worst_fit_partition.size - request_size > 0:
new_partition = FreePartition(worst_fit_partition.start + request_size, worst_fit_partition.size - request_size)
free_partitions.append(new_partition)
worst_fit_partition.size = request_size
worst_fit_partition.status = 1
return worst_fit_partition.start
return -1 # 表示没有找到合适的分区
- **算法分析**：最坏适应算法的优点是减少了对大内存空间需求时找不到合适分区的可能性。但缺点是它会很快将大的空闲分区耗尽，使得系统中剩余的空闲分区都是小碎片，不利于后续进程的分配。
4. 邻近适应算法（Next Fit） - 算法描述：邻近适应算法是首次适应算法的一种变体。它不再每次都从空闲分区表的起始位置开始查找，而是从上一次分配的空闲分区的下一个位置开始查找，找到第一个满足需求的空闲分区进行分配。 - 代码实现（Python）：
last_allocated_index = 0
def next_fit(request_size, free_partitions):
global last_allocated_index
num_partitions = len(free_partitions)
start_index = last_allocated_index
while True:
index = start_index % num_partitions
partition = free_partitions[index]
if partition.size >= request_size:
if partition.size - request_size > 0:
new_partition = FreePartition(partition.start + request_size, partition.size - request_size)
free_partitions.append(new_partition)
partition.size = request_size
partition.status = 1
last_allocated_index = (index + 1) % num_partitions
return partition.start
start_index += 1
if start_index >= num_partitions * 2:
return -1 # 表示没有找到合适的分区
- **算法分析**：邻近适应算法试图均匀地使用内存空间，避免了首次适应算法集中在低地址部分产生碎片的问题。然而，它可能会导致内存空间分配不均匀，某些区域的碎片问题仍然比较严重。
动态分区分配算法中的碎片问题
- 内部碎片与外部碎片
- 内部碎片：动态分区分配算法本身旨在减少内部碎片，因为它是根据进程实际需求分配内存。但在某些情况下，如最佳适应算法产生的小碎片可能会在后续进程分配时无法利用，这种情况类似于内部碎片。
- 外部碎片：外部碎片是指内存中存在许多分散的小空闲分区，这些分区的总大小足够满足一个进程的需求，但由于它们不连续，无法分配给进程。首次适应、最佳适应、最坏适应和邻近适应算法在不同程度上都会产生外部碎片。
- 解决碎片问题的方法
- 紧凑技术：紧凑技术是指通过移动内存中的已分配分区，将所有空闲分区合并成一个连续的大空闲分区。这样可以解决外部碎片问题，但紧凑操作需要耗费大量的时间和系统资源，因为它涉及到进程内存地址的重新调整。
- 分页与分段技术：分页和分段技术是现代操作系统中常用的解决内存碎片问题的方法。分页将内存划分为固定大小的页，进程也被划分为页，页与页之间可以不连续存储。分段则是将进程按逻辑功能划分为段，段在内存中的存储也可以不连续。这些技术通过地址映射机制，使得进程可以在不连续的内存空间中运行，从而有效解决了外部碎片问题。
动态分区分配算法在实际操作系统中的应用
- UNIX系统 早期的UNIX系统采用了类似首次适应算法的内存分配策略。这种策略在系统运行初期能够较好地满足进程的内存需求，但随着系统长时间运行，外部碎片问题逐渐凸显。为了解决这个问题，UNIX系统引入了紧凑技术，定期对内存进行整理，合并空闲分区。
- Windows系统 Windows系统在内存管理中采用了多种技术相结合的方式。对于动态分区分配，它可能会根据不同的场景选择合适的算法。同时，Windows系统也利用了分页和分段技术来提高内存利用率和管理效率，减少碎片问题的影响。
动态分区分配算法的性能评估
- 内存利用率 内存利用率是衡量动态分区分配算法性能的重要指标之一。较好的算法应该能够在满足进程内存需求的前提下，尽量减少内存碎片的产生，提高内存的有效利用率。例如，最佳适应算法在理论上可以减少碎片，但实际运行中可能因为产生大量难以利用的小碎片而降低内存利用率。
- 分配时间 分配时间指的是从进程发出内存请求到获得内存分配所花费的时间。不同的动态分区分配算法在分配时间上有较大差异。首次适应算法查找速度相对较快，但随着碎片的增加，查找时间可能会变长；而最佳适应算法由于需要遍历整个空闲分区表来寻找最佳分区，分配时间通常较长。
- 系统开销 系统开销包括算法执行过程中的计算开销以及处理碎片等问题所带来的额外开销。例如，紧凑技术虽然可以解决碎片问题，但会带来较大的系统开销，影响系统的整体性能。
动态分区分配算法的发展趋势
随着计算机硬件技术的不断发展，内存容量不断增大，但对内存管理的要求也越来越高。未来动态分区分配算法可能会朝着更加智能化、自适应的方向发展。例如，结合机器学习技术，让算法能够根据系统的运行状态和进程的行为模式，动态调整分配策略，以达到最优的内存管理效果。同时，与新的硬件特性相结合，如非易失性内存（NVM）的出现，也将促使动态分区分配算法进行相应的改进和优化，以充分发挥新硬件的优势。
在多核心、多线程的环境下，动态分区分配算法还需要考虑如何更好地支持并发访问和高效的资源共享，避免因内存分配不当而导致的性能瓶颈和资源竞争问题。总之，动态分区分配算法将在不断适应新的硬件和软件环境的过程中持续发展和完善。