来源： Linux吃掉我的内存 – hazir – 博客园

在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时，会发现内存使用一直处于较高的水平，即使此时系统并没有运行多少软件。这正是Windows和Linux在内存管理上的区别，乍一看，Linux系统吃掉我们的内存（Linux ate my ram），但其实这也正是其内存管理的特点。

free命令介绍

下面为使用free命令查看我们实验室文件服务器内存得到的结果，-m选项表示使用MB为单位：

输出的第二行表示系统内存的使用情况：

Mem： total（总量）= 3920MB，

used（已使用）= 1938MB，

free（空闲）= 1982MB，

shared（共享内存）= 0MB，

buffers = 497MB，

cached = 1235MB

注：前面四项都比较好理解，buffer 和 cache找不到合适的词来翻译，它们的区别在于：

• A buffer is something that has yet to be “written” to disk.
• A cache is something that has been “read” from the disk and stored for later use.

即buffer用于存放要输出到磁盘的数据，而cache是从磁盘读出存放到内存中待今后使用的数据。它们的引入均是为了提供IO的性能。

输出的第三行表示在第二行的基础上-/+ buffers/cache得到的：

– buffers/cache used = Mem used – buffers – cached = 1938MB – 497MB – 1235MB = 205MB

+ buffers/cache free = Mem free + buffers + cached = 1982MB + 497MB + 1235MB = 3714MB

输出的第三行表示交换分区使用的情况：

Swap：total（总量）= 4095MB

used（使用）= 0MB

free（空闲）= 4095MB

由于系统当前内存还比较充足，并未使用到交换分区。

上面输出的结果比较难理解的可能是第三行，为什么要向用户展示这行数据呢？内存使用量减去系统buffer/cached的内存表示何意呢？系统空闲内存加上buffer/cached的内存又表示何意？

内存的分类

我们把内存分为三类，从用户和操作系统的角度对其使用情况有不同的称呼：

上表中something代表的正是free命令中”buffers/cached”的内存，由于这块内存从操作系统的角度确实被使用，但如果用户要使用，这块内存是可以很快被回收被用户程序使用，因此从用户角度这块内存应划为空闲状态。

再次回到free命令输出的结果，第三行输出的结果应该就能理解了，这行的数字表示从用户角度看系统内存的使用情况。因此，如果你用top或者free命令查看系统的内存还剩多少，其实你应该将空闲内存加上buffer/cached的内存，那才是实际系统空闲的内存。

buffers/cached好处

Linux 内存管理做了很多精心的设计，除了对dentry进行缓存（用于VFS，加速文件路径名到inode的转换），还采取了两种主要Cache方式：Buffer Cache和Page Cache，目的就是为了提升磁盘IO的性能。从低速的块设备上读取数据会暂时保存在内存中，即使数据在当时已经不再需要了，但在应用程序下一次访问该数据时，它可以从内存中直接读取，从而绕开低速的块设备，从而提高系统的整体性能。而Linux会充分利用这些空闲的内存，设计思想是内存空闲还不如拿来多缓存一些数据，等下次程序再次访问这些数据速度就快了，而如果程序要使用内存而系统中内存又不足时，这时不是使用交换分区，而是快速回收部分缓存，将它们留给用户程序使用。

因此，可以看出，buffers/cached真是百益而无一害，真正的坏处可能让用户产生一种错觉——Linux耗内存！其实不然，Linux并没有吃掉你的内存，只要还未使用到交换分区，你的内存所剩无几时，你应该感到庆幸，因为Linux 缓存了大量的数据，也许下一次你就从中受益！

实验证明

下面通过实验来验证上面的结论：

我们先后读入一个大文件，比较两次读入的实践：

1. 首先生成一个1G的大文件
   [root@archlab-server2 ~]# dd if=/dev/zero of=bigfile bs=1M count=1000
   1000+0 records in
   1000+0 records out
   1048576000 bytes (1.0 GB) copied, 15.8598 s, 66.1 MB/s
   [root@archlab-server2 ~]# du -h bigfile
   1001M bigfile
2. 清空缓存
   [root@archlab-server2 ~]# echo 3 | tee /proc/sys/vm/drop_caches
   3
   [root@archlab-server2 ~]# free -m
        　　  total     used     free     shared    buffers    cached
   Mem: 　　  3920       154     3766      0         0          33
   -/+ buffers/cache:   120     3800
   Swap:      4095      0       4095
3. 读入这个文件，测试消耗的时间
   [root@archlab-server2 ~]# time cat bigfile > /dev/null
   real 0m18.449s
   user 0m0.013s
   sys 0m0.617s
   [root@archlab-server2 ~]# free -m
             total      used     free     shared    buffers     cached
   Mem:      3920       1159     2761     0         3           1035
   -/+ buffers/cache:   120      3800
   Swap:      4095      0        4095
4. 再次读入该文件，测试消耗的时间

   [root@archlab-server2 ~]# time cat bigfile > /dev/null
   real 0m0.310s
   user 0m0.005s
   sys 0m0.304s

从上面看出，第一次读这个1G的文件大约耗时18s，而第二次再次读的时候，只耗时0.3s，足足提升60倍！

参考资料：

https://groups.google.com/forum/#!topic/shlug/Dvc-ciKGt7s/discussion  实验室师兄以前提出”cp命令占用双倍内存问题”，在SLUG上的讨论，正是这个疑惑一直在我心中

http://www.linuxatemyram.com/  前两天在Hacker News看到”Linux ate my ram”这个网页，写的通俗易懂，也顺藤摸瓜解决心中很多疑惑

http://www.linuxatemyram.com/play.html  作者给出了其他的实验来分别验证磁盘cache对程序分配、交换分区、程序加载时间等的影响

http://www.cnblogs.com/coldplayerest/archive/2010/02/20/1669949.html 一篇对free命令介绍的博客

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