虛擬記憶體將記憶體抽象成乙個巨大的，統一的陣列，進而將使用者看到的邏輯記憶體與物理記憶體分開，使使用者程式產生已經被分配了連續記憶體的錯覺。使得我們程式設計時不再受物理記憶體大小的限制。虛擬記憶體通過按需分配物理記憶體空間，所以記憶體中可以載入更多的程式，提高了併發度。
2.1.1 定義
按需調頁就是先將程序儲存在磁碟上，在需要的時候才將相應的頁調入記憶體。
2.1.2 實現方法
當程序訪問頁時，先檢查程序內部頁表，如果頁表中的該頁對應的位是「無效位「，那麼就將會產生乙個頁錯誤(中斷)，然後作業系統負責找到乙個空閒幀，再把磁碟上對應的頁載入到這個空閒幀，最後重新開始因為陷阱而中斷的指令。
2.1.3 效能分析
因為按需調頁在產生頁錯誤後會訪問磁碟，如果頁錯誤率太高會導致效能下降，所以降低也錯誤率是實現虛擬記憶體的關鍵所在。
2.2.1 引入
在上面的換入過程中提到了作業系統查詢乙個空閒幀，但是如果記憶體已經被佔滿了，那麼就必須找到乙個幀作為犧牲幀，將犧牲幀寫到磁碟，然後把該幀所占用的記憶體空閒出來，將新的頁載入到這個幀裡面。
上述過程就是頁面置換的思想，為了找到合適的犧牲幀，必須使用合適的頁置換演算法，否則會使系統的頁錯誤率上公升。
2.2.2 fifo 演算法
開發演算法的時候總是從最簡單的思路入手，我們很容易想到的就是將最早被分配的頁置換出去，但這種演算法的效能一般也不太好，在頁置換中，fifo 會引起最高的頁錯誤率（因為剛被換出的頁在最近就可能被使用）。
該演算法在如圖所示的情況下會引起 15 次頁錯誤。
2.2.3 最優置換演算法
選取最遠將使用的頁淘汰，該演算法法引發的頁錯誤率是最低的。
在同樣的情況下，最優置換演算法只發生了 9 次頁錯誤。但是該演算法是實現不了的，因為我們無法知道將來到底哪些頁需要被使用。
2.2.4 lru 頁置換
就如程序排程演算法中的最短作業優先排程一樣，我們無法知道將來哪個程序將使用最短的 cpu 區間，但是我們可以用最近的情況來**將來的情況。在頁置換演算法中也可以使用同樣的演算法，如果乙個頁在最近一段時間內使用的次數最少，那麼我們就可以大致地認為該頁在將來也會最晚被使用，這就是 lru（最近最少使用） 演算法。
在同樣的情況下，lru 演算法發生了 12 次頁錯誤，依然優於 lru 演算法。
時鐘方法實現：為每個頁都維護乙個時鐘用來記錄該頁最後被使用的時間，在淘汰的時候就選擇時鐘最小的進行淘汰，尋找最小的時鐘是需要進行搜尋。
棧方法實現：使用具有頭指標和尾指標的雙向鍊錶來實現，將最近最少使用的頁放到棧頂，最近使用的頁放到棧的底部，這樣每當彈出乙個元素時只需要改變指標即可，避免了搜尋。
現實情況：如果沒有足夠的硬體支援，那麼每次進行記憶體訪問，都需要產生中斷，陷入作業系統來更新時鐘或者棧，這將會使記憶體引用慢至少 10 倍。所以這種方法基本是不使用的。
2.2.5 近似 lru 頁置換
硬體很難提供實現 lru 所需的功能，但是我們可以近似 lru，作業系統為頁表中的每一項都提供乙個引用位，每當引用乙個頁時，相應頁表的引用位就會被硬體修改。
開始，作業系統將所有的引用位都清零。隨著使用者程序的執行，與引用頁相關聯的引用位被硬體置位（置位 1）。通過檢查引用位就可以確定哪些頁被使用過而哪些頁未被使用過。在此基礎上就可以開發演算法：
1. 二次機會演算法（clock 演算法）
**存在的問題**：如果所有頁的引用位都為 1，那麼必須轉一圈後將第一頁淘汰，clock 演算法就退化成了 fifo 演算法。 按照 fifo 的方式定時將一定個數的 1 清為 0.
3. 增強型的二次機會演算法
在二次機會演算法中，我們選擇乙個頁的時候，只考慮到了其最近是否被引用，而沒有考慮到是否被修改。事實上，如果乙個頁沒有被修改，那麼則不用將其寫到磁碟，這樣可以減少一次 io，所以我們可以增加乙個位來表示其是否被修改，使用有序數對的方式來實現：
(0, 0)：最近沒被使用，且沒被修改——用於置換的最佳頁
(0, 1)：最近沒有使用但修改過
(1, 0)：最近使用過但沒修改
(1, 1)：最近使用過且修改過
因為我們的置換演算法一般是區域性置換的，這樣可以不影響其他程序，所以給每個程序分配多少幀成了問題，我們可以使用平均分配，或者按照程序的優先順序進行分配。
但是如果給乙個程序分配了過多的幀，會浪費資源，如果分配的過少，就會產生顛簸。
顛簸：系統內的程序增多 => 每個程序的缺頁率增大 => 缺頁率增大到一定程度，程序總是等待調頁完成 => cpu 利用率降低 => 程序進一步增多，缺頁率更大…
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