buddy演算法的優缺點：
1）儘管夥伴記憶體演算法在記憶體碎片問題上已經做的相當出色，但是該演算法中，乙個很小的塊往往會阻礙乙個大塊的合併，乙個系統中，對記憶體塊的分配，大小是隨機的，一片記憶體中僅乙個小的記憶體塊沒有釋放，旁邊兩個大的就不能合併。
2）演算法中有一定的浪費現象，夥伴演算法是按2的冪次方大小進行分配記憶體塊，當然這樣做是有原因的，即為了避免把大的記憶體塊拆的太碎，更重要的是使分配和釋放過程迅速。但是他也帶來了不利的一面，如果所需記憶體大小不是2的冪次方，就會有部分頁面浪費。有時還很嚴重。比如原來是1024個塊，申請了16個塊，再申請600個塊就申請不到了，因為已經被分割了。
3）另外拆分和合併涉及到 較多的鍊錶和位圖操作，開銷還是比較大的。
buddy（夥伴的定義）：
這裡給出夥伴的概念，滿足以下三個條件的稱為夥伴：
1）兩個塊大小相同；
2）兩個塊位址連續；
3）兩個塊必須是同乙個大塊中分離出來的；
buddy演算法的分配原理：
假如系統需要4(2*2)個頁面大小的記憶體塊，該演算法就到free_area[2]中查詢，如果鍊錶中有空閒塊，就直接從中摘下並分配出去。如果沒有，演算法將順著陣列向上查詢free_area[3],如果free_area[3]中有空閒塊，則將其從鍊錶中摘下，分成等大小的兩部分，前四個頁面作為乙個塊插入free_area[2]，後4個頁面分配出去，free_area[3]中也沒有，就再向上查詢，如果free_area[4]中有，就將這16(2*2*2*2)個頁面等分成兩份，前一半掛如free_area[3]的鍊錶頭部，後一半的8個頁等分成兩等分，前一半掛free_area[2]
的鍊錶中，後一半分配出去。假如free_area[4]也沒有，則重複上面的過程，知道到達free_area陣列的最後，如果還沒有則放棄分配。
buddy演算法的釋放原理：
記憶體的釋放是分配的逆過程，也可以看作是夥伴的合併過程。當釋放乙個塊時，先在其對應的鍊錶中考查是否有夥伴存在，如果沒有夥伴塊，就直接把要釋放的塊掛入煉表頭；如果有，則從鍊錶中摘下夥伴，合併成乙個大塊，然後繼續考察合併後的塊在更大一級鍊錶中是否有夥伴存在，直到不能合併或者已經合併到了最大的塊(2*2*2*2*2*2*2*2*2個頁面)。
整個過程中，位圖扮演了重要的角色，如圖2所示，點陣圖的某一位對應兩個互為夥伴的塊，為1表示其中一塊已經分配出去了，為0表示兩塊都空閒。夥伴中無論是分配還是釋放都只是相對的點陣圖進行異或操作。分配記憶體時對位圖的
是為釋放過程服務，釋放過程根據位圖判斷夥伴是否存在，如果對相應位的異或操作得1，則沒有夥伴可以合併，如果異或操作得0，就進行合併，並且繼續按這種方式合併夥伴，直到不能合併為止。
記憶體管理演算法 Buddy夥伴演算法
buddy演算法的優缺點 1 儘管夥伴記憶體演算法在記憶體碎片問題上已經做的相當出色，但是該演算法中，乙個很小的塊往往會阻礙乙個大塊的合併，乙個系統中，對記憶體塊的分配，大小是隨機的，一片記憶體中僅乙個小的記憶體塊沒有釋放，旁邊兩個大的就不能合併。2 演算法中有一定的浪費現象，夥伴演算法是按2的冪次...
記憶體管理演算法 Buddy夥伴演算法
buddy system記憶體管理，努力讓記憶體分配與相鄰記憶體合併能快速進行 對於普通演算法來講，合併記憶體相當困難 它利用的是計算機擅長處理2的冪運算。我們建立一系列空閒塊列表，每一種都是2的倍數。舉個例子，如果最小分配單元是8位元組，整個記憶體空間有1m。我們建立8位元組記憶體塊鍊錶，16位元...
記憶體管理演算法 Buddy夥伴演算法
buddy演算法的優缺點 1 儘管夥伴記憶體演算法在記憶體碎片問題上已經做的相當出色，但是該演算法中，乙個很小的塊往往會阻礙乙個大塊的合併，乙個系統中，對記憶體塊的分配，大小是隨機的，一片記憶體中僅乙個小的記憶體塊沒有釋放，旁邊兩個大的就不能合併。2 演算法中有一定的浪費現象，夥伴演算法是按2的冪次...