目的：為了讓物理內(nèi)存擴充成更大的邏輯內(nèi)存，從而讓程序獲得更多的可用內(nèi)存。一般為物理內(nèi)存的1.5--3倍。
內(nèi)存管理單元（MMU）：管理著地址空間和物理內(nèi)存的轉(zhuǎn)換，其中的頁表（Page table）存儲著頁（程序地址空間）和頁框（物理內(nèi)存空間）的映射表。
虛擬地址：分成兩個部分，一部分存儲頁面號，一部分存儲偏移量。
分頁：虛擬內(nèi)存采用的是分頁技術(shù)，也就是將地址空間劃分成固定大小的頁，每一頁再與內(nèi)存進行映射。
分段：：把每個表分成段，一個段構(gòu)成一個獨立的地址空間。每個段的長度可以不同，并且可以動態(tài)增長。
段頁式：程序的地址空間劃分成多個擁有獨立地址空間的段，每個段上的地址空間劃分成大小相同的頁。這樣既擁有分段系統(tǒng)的共享和保護，又擁有分頁系統(tǒng)的虛擬內(nèi)存功能。
分頁和分段的區(qū)別：
1.對程序員的透明性：分頁透明，但是分段需要程序員顯式劃分每個段。
2.地址空間的維度：分頁是一維地址空間，分段是二維的。
3.大小是否可以改變：頁的大小不可變，段的大小可以動態(tài)改變。
4.出現(xiàn)的原因：分頁主要用于實現(xiàn)虛擬內(nèi)存，從而獲得更大的地址空間；分段主要是為了使程序和數(shù)據(jù)可以被劃分為邏輯上獨立的地址空間并且有助于共享和保護。
頁面置換算法
最近最久未使用（LRU, Least Recently Used）：LRU 將最近最久未使用的頁面換出。
- 實現(xiàn)原理：為了實現(xiàn) LRU，需要在內(nèi)存中維護一個所有頁面的鏈表。當(dāng)一個頁面被訪問時，將這個頁面移到鏈表表頭。這樣就能保證鏈表表尾的頁面是最近最久未訪問的。
因為每次訪問都需要更新鏈表，因此這種方式實現(xiàn)的 LRU 代價很高。 -
說明它在 Redis 等作為緩存置換算法。
當(dāng)實際內(nèi)存超出 maxmemory 時，Redis 提供了幾種可選策略 (maxmemory-policy) 來讓用戶自己決定淘汰哪些key。總結(jié)如下：
Redis緩存淘汰策略
當(dāng) Redis 執(zhí)行寫操作時，發(fā)現(xiàn)內(nèi)存超出 maxmemory，就會執(zhí)行一次 LRU 淘汰算法。
Redis 使用的是一種近似 LRU 算法：
1、key增加最近訪問時間戳字段
2、選取一定數(shù)量的key（默認5，server.maxmemory_samples進行配置），比較最近訪問時間。按照LRU算法淘汰key。
注意：maxmemory_samples的值越大，Redis的近似LRU算法就越接近于嚴格LRU算法（隊列結(jié)構(gòu)重排，批量非熱點數(shù)據(jù)緩存垃圾），但是相應(yīng)消耗也變高，對性能有一定影響，樣本值默認為5。
靜態(tài)鏈接和動態(tài)鏈接
1. 編譯系統(tǒng)
- 預(yù)處理階段：處理以 # 開頭的預(yù)處理命令；
- 編譯階段：翻譯成匯編文件；
- 匯編階段：將匯編文件翻譯成可重定位目標文件；
- 鏈接階段：將可重定位目標文件和 printf.o 等單獨預(yù)編譯好的目標文件進行合并，得到最終的可執(zhí)行目標文件。
2. 靜態(tài)鏈接
以一組可重定位目標文件為輸入，生成一個完全鏈接的可執(zhí)行目標文件作為輸出。鏈接器主要完成以下兩個任務(wù)：
- 符號解析：每個符號對應(yīng)于一個函數(shù)、一個全局變量或一個靜態(tài)變量，符號解析的目的是將每個符號引用與一個符號定義關(guān)聯(lián)起來。
- 重定位：鏈接器通過把每個符號定義與一個內(nèi)存位置關(guān)聯(lián)起來，然后修改所有對這些符號的引用，使得它們指向這個內(nèi)存位置。
3. 動態(tài)鏈接
靜態(tài)庫有以下兩個問題：
- 當(dāng)靜態(tài)庫更新時那么整個程序都要重新進行鏈接；
- 對于 printf 這種標準函數(shù)庫，如果每個程序都要有代碼，這會極大浪費資源。
共享庫是為了解決靜態(tài)庫的這兩個問題而設(shè)計的，在 Linux 系統(tǒng)中通常用 .so 后綴來表示，Windows 系統(tǒng)上它們被稱為 DLL。它具有以下特點：
- 在給定的文件系統(tǒng)中一個庫只有一個文件，所有引用該庫的可執(zhí)行目標文件都共享這個文件，它不會被復(fù)制到引用它的可執(zhí)行文件中；
- 在內(nèi)存中，一個共享庫的 .text 節(jié)（已編譯程序的機器代碼）的一個副本可以被不同的正在運行的進程共享。
參考：https://blog.csdn.net/Daybreak1209/article/details/82840930
