16 基础篇：怎么理解内存中的Buffer和Cache？ 你好，我是倪朋飞。

上一节，我们梳理了 Linux 内存管理的基本原理，并学会了用 free 和 top 等工具，来查看系统和进程的内存使用情况。

内存和 CPU 的关系非常紧密，而内存管理本身也是很复杂的机制，所以感觉知识很硬核、很难啃，都是正常的。但还是那句话，初学时不用非得理解所有内容，继续往后学，多理解相关的概念并配合一定的实践之后，再回头复习往往会容易不少。当然，基本功不容放弃。

在今天的内容开始之前，我们先来回顾一下系统的内存使用情况，比如下面这个 free 输出界面： /# 注意不同版本的free输出可能会有所不同 $ free total used free shared buff/cache available Mem: 8169348 263524 6875352 668 1030472 7611064 Swap: 0 0 0

显然，这个界面包含了物理内存Mem和交换分区Swap的具体使用情况，比如总内存、已用内存、缓存、可用内存等。其中缓存是 Buffer和Cache两部分的总和 。

这里的大部分指标都比较容易理解，但 Buffer和 Cache可能不太好区分。从字面上来说，Buffer是缓冲区，而Cache是缓存，两者都是数据在内存中的临时存储。那么，你知道这两种“临时存储”有什么区别吗？

注：今天内容接下来的部分，Buffer和Cache我会都用英文来表示，避免跟文中的“缓存”一词混淆。而文中的“缓存”，则通指内存中的临时存储。

free数据的来源

在我正式讲解两个概念前，你可以先想想，你有没有什么途径来进一步了解它们？除了中文翻译直接得到概念，别忘了，Buffer和Cache还是我们用free获得的指标。

还记得我之前讲过的，碰到看不明白的指标时该怎么办吗？

估计你想起来了，不懂就去查手册。用 man 命令查询 free 的文档，就可以找到对应指标的详细说明。比如，我们执行 man free ，就可以看到下面这个界面。 buffers Memory used by kernel buffers (Buffers in /proc/meminfo) cache Memory used by the page cache and slabs (Cached and SReclaimable in /proc/meminfo) buff/cache Sum of buffers and cache

从free的手册中，你可以看到 buffer 和 cache 的说明。

  • Buffers 是内核缓冲区用到的内存，对应的是

/proc/meminfo 中的 Buffers 值。

  • Cache 是内核页缓存和Slab用到的内存，对应的是

/proc/meminfo 中的 Cached 与 SReclaimable 之和。

这里的说明告诉我们，这些数值都来自

/proc/meminfo ，但更具体的 Buffers、Cached和SReclaimable 的含义，还是没有说清楚。

要弄明白它们到底是什么，我估计你第一反应就是去百度或者 Google一下。虽然大部分情况下，网络搜索能给出一个答案。但是，且不说筛选信息花费的时间精力，对你来说，这个答案的准确性也是很难保证的。

要注意，网上的结论可能是对的，但是很可能跟你的环境并不匹配。最简单来说，同一个指标的具体含义，就可能因为内核版本、性能工具版本的不同而有挺大差别。这也是为什么，我总在专栏中强调通用思路和方法，而不是让你死记结论。对于案例实践来说，机器环境就是我们的最大限制。

那么，有没有更简单、更准确的方法，来查询它们的含义呢？

proc文件系统

我在前面 CPU 性能模块就曾经提到过，/proc 是 Linux 内核提供的一种特殊文件系统，是用户跟内核交互的接口。比方说，用户可以从 /proc 中查询内核的运行状态和配置选项，查询进程的运行状态、统计数据等，当然，你也可以通过 /proc 来修改内核的配置。

proc 文件系统同时也是很多性能工具的最终数据来源。比如我们刚才看到的 free ，就是通过读取

/proc/meminfo ，得到内存的使用情况。

继续说回

/proc/meminfo ，既然 Buffers、Cached、SReclaimable 这几个指标不容易理解，那我们还得继续查 proc 文件系统，获取它们的详细定义。

执行

man proc ，你就可以得到 proc 文件系统的详细文档。

注意这个文档比较长，你最好搜索一下（比如搜索 meminfo），以便更快定位到内存部分。 Buffers %lu Relatively temporary storage for raw disk blocks that shouldn’t get tremendously large (20MB or so). Cached %lu In-memory cache for files read from the disk (the page cache). Doesn’t include SwapCached. … SReclaimable %lu (since Linux 2.6.19) Part of Slab, that might be reclaimed, such as caches. SUnreclaim %lu (since Linux 2.6.19) Part of Slab, that cannot be reclaimed on memory pressure.

通过这个文档，我们可以看到：

  • Buffers 是对原始磁盘块的临时存储，也就是用来缓存磁盘的数据，通常不会特别大（20MB左右）。这样，内核就可以把分散的写集中起来，统一优化磁盘的写入，比如可以把多次小的写合并成单次大的写等等。
  • Cached 是从磁盘读取文件的页缓存，也就是用来缓存从文件读取的数据。这样，下次访问这些文件数据时，就可以直接从内存中快速获取，而不需要再次访问缓慢的磁盘。
  • SReclaimable 是 Slab 的一部分。Slab包括两部分，其中的可回收部分，用 SReclaimable 记录；而不可回收部分，用 SUnreclaim 记录。

好了，我们终于找到了这三个指标的详细定义。到这里，你是不是长舒一口气，满意地想着，总算弄明白Buffer 和 Cache了。不过，知道这个定义就真的理解了吗？这里我给你提了两个问题，你先想想能不能回答出来。

第一个问题，Buffer 的文档没有提到这是磁盘读数据还是写数据的缓存，而在很多网络搜索的结果中都会提到 Buffer 只是对将要写入磁盘数据的缓存。那反过来说，它会不会也缓存从磁盘中读取的数据呢？

第二个问题，文档中提到，Cache 是对从文件读取数据的缓存，那么它是不是也会缓存写文件的数据呢？

为了解答这两个问题，接下来，我将用几个案例来展示， Buffer 和 Cache 在不同场景下的使用情况。

案例

你的准备

跟前面实验一样，今天的案例也是基于 Ubuntu 18.04，当然，其他 Linux 系统也适用。我的案例环境是这样的。

  • 机器配置：2 CPU，8GB 内存。
  • 预先安装 sysstat 包，如 apt install sysstat。

之所以要安装 sysstat ，是因为我们要用到 vmstat ，来观察 Buffer 和 Cache 的变化情况。虽然从 /proc/meminfo 里也可以读到相同的结果，但毕竟还是 vmstat 的结果更加直观。

另外，这几个案例使用了 dd 来模拟磁盘和文件的 I/O，所以我们也需要观测 I/O 的变化情况。

上面的工具安装完成后，你可以打开两个终端，连接到 Ubuntu 机器上。

准备环节的最后一步，为了减少缓存的影响，记得在第一个终端中，运行下面的命令来清理系统缓存： /# 清理文件页、目录项、Inodes等各种缓存 $ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

这里的

/proc/sys/vm/drop_caches ，就是通过 proc 文件系统修改内核行为的一个示例，写入 3 表示清理文件页、目录项、Inodes等各种缓存。这几种缓存的区别你暂时不用管，后面我们都会讲到。

场景1：磁盘和文件写案例

我们先来模拟第一个场景。首先，在第一个终端，运行下面这个vmstat 命令： /# 每隔1秒输出1组数据 $ vmstat 1 procs ———–memory———- —swap– —–io—- -system– ——cpu—– r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 7743608 1112 92168 0 0 0 0 52 152 0 1 100 0 0 0 0 0 7743608 1112 92168 0 0 0 0 36 92 0 0 100 0 0

输出界面里， 内存部分的 buff 和 cache ，以及 io 部分的 bi 和 bo 就是我们要关注的重点。

  • buff 和 cache 就是我们前面看到的 Buffers 和 Cache，单位是 KB。
  • bi 和 bo 则分别表示块设备读取和写入的大小，单位为块/秒。因为 Linux 中块的大小是 1KB，所以这个单位也就等价于 KB/s。

正常情况下，空闲系统中，你应该看到的是，这几个值在多次结果中一直保持不变。

接下来，到第二个终端执行 dd 命令，通过读取随机设备，生成一个500MB大小的文件： $ dd if=/dev/urandom of=/tmp/file bs=1M count=500

然后再回到第一个终端，观察Buffer和Cache的变化情况：

procs ———–memory———- —swap– —–io—- -system– ——cpu—– r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 7499460 1344 230484 0 0 0 0 29 145 0 0 100 0 0 1 0 0 7338088 1752 390512 0 0 488 0 39 558 0 47 53 0 0 1 0 0 7158872 1752 568800 0 0 0 4 30 376 1 50 49 0 0 1 0 0 6980308 1752 747860 0 0 0 0 24 360 0 50 50 0 0 0 0 0 6977448 1752 752072 0 0 0 0 29 138 0 0 100 0 0 0 0 0 6977440 1760 752080 0 0 0 152 42 212 0 1 99 1 0 … 0 1 0 6977216 1768 752104 0 0 4 122880 33 234 0 1 51 49 0 0 1 0 6977440 1768 752108 0 0 0 10240 38 196 0 0 50 50 0

通过观察 vmstat 的输出，我们发现，在dd命令运行时， Cache在不停地增长，而Buffer基本保持不变。

再进一步观察I/O的情况，你会看到，

  • 在 Cache 刚开始增长时，块设备 I/O 很少，bi 只出现了一次 488 KB/s，bo 则只有一次 4KB。而过一段时间后，才会出现大量的块设备写，比如 bo 变成了122880。
  • 当 dd 命令结束后，Cache 不再增长，但块设备写还会持续一段时间，并且，多次 I/O 写的结果加起来，才是 dd 要写的 500M 的数据。

把这个结果，跟我们刚刚了解到的Cache的定义做个对比，你可能会有点晕乎。为什么前面文档上说 Cache 是文件读的页缓存，怎么现在写文件也有它的份？

这个疑问，我们暂且先记下来，接着再来看另一个磁盘写的案例。两个案例结束后，我们再统一进行分析。

不过，对于接下来的案例，我必须强调一点：

下面的命令对环境要求很高，需要你的系统配置多块磁盘，并且磁盘分区 /dev/sdb1 还要处于未使用状态。如果你只有一块磁盘，千万不要尝试，否则将会对你的磁盘分区造成损坏。

如果你的系统符合标准，就可以继续在第二个终端中，运行下面的命令。清理缓存后，向磁盘分区/dev/sdb1 写入2GB的随机数据： /# 首先清理缓存 $ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches /# 然后运行dd命令向磁盘分区/dev/sdb1写入2G数据 $ dd if=/dev/urandom of=/dev/sdb1 bs=1M count=2048

然后，再回到终端一，观察内存和I/O的变化情况：

procs ———–memory———- —swap– —–io—- -system– ——cpu—– r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 1 0 0 7584780 153592 97436 0 0 684 0 31 423 1 48 50 2 0 1 0 0 7418580 315384 101668 0 0 0 0 32 144 0 50 50 0 0 1 0 0 7253664 475844 106208 0 0 0 0 20 137 0 50 50 0 0 1 0 0 7093352 631800 110520 0 0 0 0 23 223 0 50 50 0 0 1 1 0 6930056 790520 114980 0 0 0 12804 23 168 0 50 42 9 0 1 0 0 6757204 949240 119396 0 0 0 183804 24 191 0 53 26 21 0 1 1 0 6591516 1107960 123840 0 0 0 77316 22 232 0 52 16 33 0

从这里你会看到，虽然同是写数据，写磁盘跟写文件的现象还是不同的。写磁盘时（也就是bo大于 0 时），Buffer和Cache都在增长，但显然Buffer的增长快得多。

这说明，写磁盘用到了大量的Buffer，这跟我们在文档中查到的定义是一样的。

对比两个案例，我们发现，写文件时会用到 Cache 缓存数据，而写磁盘则会用到 Buffer 来缓存数据。所以，回到刚刚的问题，虽然文档上只提到，Cache是文件读的缓存，但实际上，Cache也会缓存写文件时的数据。

场景2：磁盘和文件读案例

了解了磁盘和文件写的情况，我们再反过来想，磁盘和文件读的时候，又是怎样的呢？

我们回到第二个终端，运行下面的命令。清理缓存后，从文件/tmp/file中，读取数据写入空设备： /# 首先清理缓存 $ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches /# 运行dd命令读取文件数据 $ dd if=/tmp/file of=/dev/null

然后，再回到终端一，观察内存和I/O的变化情况：

procs ———–memory———- —swap– —–io—- -system– ——cpu—– r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 1 0 7724164 2380 110844 0 0 16576 0 62 360 2 2 76 21 0 0 1 0 7691544 2380 143472 0 0 32640 0 46 439 1 3 50 46 0 0 1 0 7658736 2380 176204 0 0 32640 0 54 407 1 4 50 46 0 0 1 0 7626052 2380 208908 0 0 32640 40 44 422 2 2 50 46 0

观察 vmstat 的输出，你会发现读取文件时（也就是bi大于0时），Buffer保持不变，而Cache则在不停增长。这跟我们查到的定义“Cache是对文件读的页缓存”是一致的。

那么，磁盘读又是什么情况呢？我们再运行第二个案例来看看。

首先，回到第二个终端，运行下面的命令。清理缓存后，从磁盘分区 /dev/sda1中读取数据，写入空设备： /# 首先清理缓存 $ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches /# 运行dd命令读取文件 $ dd if=/dev/sda1 of=/dev/null bs=1M count=1024

然后，再回到终端一，观察内存和I/O的变化情况：

procs ———–memory———- —swap– —–io—- -system– ——cpu—– r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 7225880 2716 608184 0 0 0 0 48 159 0 0 100 0 0 0 1 0 7199420 28644 608228 0 0 25928 0 60 252 0 1 65 35 0 0 1 0 7167092 60900 608312 0 0 32256 0 54 269 0 1 50 49 0 0 1 0 7134416 93572 608376 0 0 32672 0 53 253 0 0 51 49 0 0 1 0 7101484 126320 608480 0 0 32748 0 80 414 0 1 50 49 0

观察 vmstat 的输出，你会发现读磁盘时（也就是bi大于0时），Buffer和Cache都在增长，但显然Buffer的增长快很多。这说明读磁盘时，数据缓存到了 Buffer 中。

当然，我想，经过上一个场景中两个案例的分析，你自己也可以对比得出这个结论：读文件时数据会缓存到 Cache 中，而读磁盘时数据会缓存到 Buffer 中。

到这里你应该发现了，虽然文档提供了对Buffer和Cache的说明，但是仍不能覆盖到所有的细节。比如说，今天我们了解到的这两点：

  • Buffer既可以用作“将要写入磁盘数据的缓存”，也可以用作“从磁盘读取数据的缓存”。
  • Cache既可以用作“从文件读取数据的页缓存”，也可以用作“写文件的页缓存”。

这样，我们就回答了案例开始前的两个问题。

简单来说，Buffer是对磁盘数据的缓存，而Cache是文件数据的缓存，它们既会用在读请求中，也会用在写请求中。

小结

今天，我们一起探索了内存性能中 Buffer 和 Cache 的详细含义。Buffer和Cache分别缓存磁盘和文件系统的读写数据。

  • 从写的角度来说，不仅可以优化磁盘和文件的写入，对应用程序也有好处，应用程序可以在数据真正落盘前，就返回去做其他工作。
  • 从读的角度来说，既可以加速读取那些需要频繁访问的数据，也降低了频繁I/O对磁盘的压力。

除了探索的内容本身，这个探索过程对你应该也有所启发。在排查性能问题时，由于各种资源的性能指标太多，我们不可能记住所有指标的详细含义。那么，准确高效的手段——查文档，就非常重要了。

你一定要养成查文档的习惯，并学会解读这些性能指标的详细含义。此外，proc 文件系统也是我们的好帮手。它为我们呈现了系统内部的运行状态，同时也是很多性能工具的数据来源，是辅助排查性能问题的好方法。

思考

最后，我想给你留一个思考题。

我们已经知道，可以使用 ps、top 或者 proc 文件系统，来获取进程的内存使用情况。那么，如何统计出所有进程的物理内存使用量呢？

提示：要避免重复计算多个进程同时占用的内存，像是页缓存、共享内存这类。如果你把 ps、top 得到的数据直接相加，就会出现重复计算的问题。

这里，我推荐从

/proc//smaps 入手。前面内容里，我并没有直接讲过

/proc//smaps 文件中各个指标含义，所以，需要你自己动手查 proc 文件系统的文档，解读并回答这个问题。

欢迎在留言区和我讨论，也欢迎你把这篇文章分享给你的同事、朋友。我们一起在实战中演练，在交流中进步。

参考资料

https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/Linux%e6%80%a7%e8%83%bd%e4%bc%98%e5%8c%96%e5%ae%9e%e6%88%98/16%20%e5%9f%ba%e7%a1%80%e7%af%87%ef%bc%9a%e6%80%8e%e4%b9%88%e7%90%86%e8%a7%a3%e5%86%85%e5%ad%98%e4%b8%ad%e7%9a%84Buffer%e5%92%8cCache%ef%bc%9f.md