頁面置換演算法
1. 總述
為提高記憶體利用率，解決記憶體供不應求的問題，更加合理的使用記憶體，人們創造了分頁式記憶體抽象。同時有乙個虛擬記憶體的概念，是指將記憶體中暫時不需要的部分寫入硬碟，看上去硬碟擴充套件了記憶體的容量，所以叫做「虛擬」記憶體。使用虛擬記憶體，應用程式可以使用比實際物理記憶體更大的記憶體空間。可以認為這個更大的記憶體空間就在硬碟上，只有將某一部分需要被用到時，才被寫入真實記憶體；當它暫時不再被用到時，又被寫回硬碟。分頁式記憶體管理將物理記憶體分為等大的小塊，每塊大小通常為1k、2k、4k等，稱為頁幀；邏輯記憶體（使用虛擬記憶體技術擴大的記憶體，可認為其位於硬碟上）也被分為等大的小塊，稱為頁；且頁和頁幀的大小一定是一樣的，它是寫入真實記憶體和寫回硬碟最小單位。
介紹另外幾個概念：
使用位：每個頁幀都有乙個使用位，記錄此頁幀是否被使用。
修改位（髒位）：每個頁幀都有乙個髒位，記錄此頁幀是否被更改。調出真實記憶體時，被更改過的頁幀要寫回硬碟，未被更改過的頁幀直接扔掉即可，因為硬碟上此頁幀的副本仍然有效。
當然，程序載入到真實記憶體才可以執行，而程序**使用的是邏輯位址，所以牽扯到乙個位址轉換的問題，將邏輯位址轉換為實體地址。邏輯位址可分為兩段，前半段代表頁號，後半段代表頁內偏移，實體地址也可分為兩段，前半段代表頁幀號，後半段代表頁內偏移。位址轉換的方法即，將邏輯位址的頁號對應為實體地址的頁幀號（對應關係記錄在一張表中，比如頁號為5，對應到真實記憶體中頁幀號為3），頁內偏移不同變化（頁和頁幀的大小是一樣的）。
2. 介紹頁面置換演算法
假設某一時刻記憶體頁幀已經被寫滿了，但這時又需要將乙個頁寫到物理記憶體中，就需要將原本在物理記憶體中的某一頁換出來。如果置換不當，就會導致剛剛被換出到硬碟的頁又要被寫回記憶體，減慢系統執行的速度。頁面置換演算法就是考慮將哪一頁換出來以獲得優良效能的方法。
2.1 optimal演算法（最優演算法）
首先介紹最優演算法，它需要知道以後要被用到的頁，然後將不會被用到的頁換出記憶體；如果所有頁都會被用到，就把需要使用時間離現在最長的頁換出，以盡量使不好的情況晚發生。這種方法能使系統獲得最佳效能，但是，它是不可能實現的......因為當前無法獲知以後哪些頁要被用到。不過最優演算法還是能夠作為其他演算法優秀程度的衡量。
2.2 fifo（first-in first-out，先進先出）演算法
fifo演算法的思想很簡單，就是置換出當前已經待在記憶體裡時間最長的那個頁。fifo演算法的執行速度很快，不需要考慮其他的因素，需要的開銷很少。但是正是由於沒有考慮頁面的重要性的問題，fifo演算法很容易將重要的頁換出記憶體。
2.3 second chance（第二次機會）演算法
為了避免fifo演算法將重要的頁換出記憶體，second chance演算法提供了一些改進。second chance演算法在將頁面換出記憶體前檢查其使用位（使用位前文有介紹），如果其使用位為1，證明此頁最近有被使用，猜測它還可能被使用，於是不把它置換出記憶體，但是把其使用位置為0，隨後檢查下乙個頁面，直到發現某頁的使用位為0，將此頁置換出記憶體。
2.4 clock演算法（時鐘輪轉法）
為了節約second chance演算法乙個接著乙個檢查使用位的開銷，時鐘輪轉法又提出了改進。時鐘輪轉法將所有的頁組成乙個圓，圓心的指標指向下乙個要被置換的頁面，置換前同樣檢查使用位，如果使用位為1，同樣將其使用位置為0，隨後將順指標旋轉，檢查下乙個頁面，直到發現某頁的使用位為0，將此頁置換出記憶體。很容易理解此演算法為什麼叫「時鐘」輪轉法。
圖示：
此時2號頁是下乙個要被置換出記憶體的頁，置換時如果發現其使用位為1，則將使用位置0後順時針旋轉指標檢查1號頁。
2.5 lru（least recent used, 最近最少使用）演算法
為獲得對最優演算法的模擬，提出了lru演算法。由於當前時間之後需要用到哪些頁無法提前獲知，於是記錄當前時間之前頁面的使用情況，認為之前使用過的頁面以後還會被用到。在置換時，將最近使用最少的頁面換出記憶體。此種方法的開銷比較大。
2.6 nru（not recent used， 最近未使用）演算法
前面提到修改位和使用位，nru演算法利用這兩個標誌位將所有頁幀分為4組：
第0組：修改位和使用位都為0；
第1組：修改位為0，使用位為1；
第2組：修改位為1，使用位為0；
第3組：修改位和使用位都為1。
nru演算法從組數最小的一組中隨機選擇乙個頁面將其移出記憶體。可能有人會發現第2組這種情況根本不會出現，如果乙個頁幀被修改，其修改位會被置1，同時它也被使用了，其使用位也會被置1；即不會出現被修改但是沒有被使用的情況。真實情況是，頁幀的使用位會被定時清零，這樣第3組經過一次清零就會變成第2組。這也符合「最近」未使用，即很久以前被使用的頁幀被清零了，不在統計範圍內，只要「最近」沒有被使用，就很有可能被移出。
nru演算法不是最好的，但是它使用起來開銷很小，用較小的代價就得到了不錯的效果，不失為一種不錯的演算法。
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