操作系统中的内存管理：内存压缩（Memory Compaction）技术详解

1. 问题背景：内存碎片
在动态内存分配过程中，系统频繁地为进程分配和释放内存块。经过一段时间后，空闲内存会被分割成许多不连续的小块，称为外部碎片。这些碎片的总和可能很大，但每个碎片太小，无法满足新进程的内存需求，导致内存利用率下降。

2. 内存压缩的定义
内存压缩是一种通过移动已分配的内存块，将多个分散的空闲内存块合并为一个连续大块的技术。其核心目标是减少外部碎片，提高内存的可用性。

3. 内存压缩的步骤
步骤1：暂停进程执行

• 压缩过程中需要移动已分配的内存块，因此必须暂停所有进程的内存访问，避免数据不一致。

步骤2：重定位内存块

• 系统遍历内存，将分散的已分配内存块向内存低地址方向移动，填补因释放内存产生的空隙。
• 例如：假设内存中有3个进程（P1、P2、P3）和2个空闲块：

  [P1][空闲][P2][空闲][P3]  
  

  压缩后变为：

  [P1][P2][P3][连续大空闲块]  
  

步骤3：更新地址映射

• 移动内存块后，进程的物理地址发生变化，需更新页表（或段表）中的物理基址。
• 若系统使用动态重定位寄存器（如基址寄存器），直接修改寄存器值即可。

步骤4：恢复进程执行

• 地址更新完成后，恢复进程运行，进程无需感知地址变化（由操作系统透明处理）。

4. 关键问题与挑战

• 开销大：移动内存块需复制大量数据，消耗CPU时间和内存带宽。
• 实时性差：压缩期间需暂停所有进程，不适合实时系统。
• 地址更新复杂性：需确保所有指向移动内存块的指针（如栈、堆中的地址）均被正确更新，否则会导致程序崩溃。

5. 优化策略

• 按需压缩：仅当外部碎片严重到无法分配内存时触发。
• 部分压缩：只移动部分内存块，减少开销（如仅合并特定大小的碎片）。
• 与分页机制结合：分页本身解决了外部碎片，但压缩技术可用于解决页表过大等问题（如Linux的页表压缩）。

6. 实际应用场景

• Java虚拟机垃圾回收：标记-清除算法会产生碎片，通过压缩整理堆内存。
• 嵌入式系统：内存有限时，通过压缩最大化可用空间。

总结
内存压缩是解决外部碎片的有效方法，但需权衡性能开销。现代操作系统更多依赖分页机制避免碎片，而压缩技术则在特定场景（如垃圾回收）中发挥重要作用。