当前位置: 首页 > article >正文

数据从辅存调入主存,页表中一定存在

在虚拟内存系统中,​数据从辅存调入主存时,页表中一定存在对应的页表项,但页表项的「存在状态」会发生变化。以下是详细分析:


关键逻辑

  1. 页表的作用
    页表是虚拟内存的核心数据结构,记录了虚拟地址到物理地址的映射关系。​每个虚拟页面对应一个页表项,无论该页面当前是否在物理内存中。

  2. 页表项的状态

    • 存在位(Present Bit)​:标记该页面是否在物理内存中(1=在内存,0=在辅存)。
    • 辅存地址:若页面不在内存,页表项会记录该页面在辅存(如磁盘)的位置(如磁盘扇区号)。
    • 物理页框号:若页面在内存,记录对应的物理页框号。
  3. 调入流程
    当进程访问一个虚拟地址时:

    • 若页表项的存在位=1:直接通过物理页框号访问内存。
    • 存在位=0​(缺页):触发缺页中断 → 操作系统从辅存加载页面到内存 → ​更新页表项​(设置存在位=1,填入物理页框号)。

为什么页表项一定存在?

  1. 虚拟地址全覆盖
    页表覆盖了进程的整个虚拟地址空间。即使某个页面尚未加载到内存,操作系统也会预先在页表中为其分配页表项,并标记为「不在内存」(存在位=0)。

    例外
    某些系统(如稀疏页表)可能按需动态创建页表项,但在调入内存时,页表项必须已存在,否则无法记录该页的辅存位置和状态。

  2. 调入时的操作

    • 数据调入内存时,操作系统需要知道该页面的辅存位置(由页表项提供)。
    • 若页表项不存在,系统无法定位辅存中的页面,也无法完成加载。

示例场景

假设进程访问虚拟地址 0x1234,但该页未加载到内存:

  1. 页表项存在:页表中已记录该虚拟页的辅存位置(如磁盘块号),存在位=0。
  2. 触发缺页中断:操作系统根据页表项的辅存地址,从磁盘加载页面到物理内存。
  3. 更新页表项:将存在位设为1,并填写物理页框号。

特殊情况的说明

  • 动态内存分配(如堆扩展)​
    当进程通过 malloc 等函数申请新内存时,操作系统可能动态扩展虚拟地址空间,此时会新增页表项​(存在位=0),但调入内存前这些页表项已存在。

  • 内存映射文件(Memory-Mapped Files)​
    文件被映射到虚拟地址空间时,页表项会被提前创建(存在位=0),实际访问时才调入内存。


总结

阶段页表项是否存在?存在位状态
调入前(在辅存)存在0(不在内存)
调入后(在内存)存在1(在内存)

结论
数据从辅存调入主存时,页表中一定存在对应的页表项,但调入前该页表项的「存在位」为0,调入后会被更新为1。页表项的「存在」是虚拟地址空间管理的必要条件,否则系统无法追踪页面状态。

相关文章:

数据从辅存调入主存,页表中一定存在

在虚拟内存系统中,​数据从辅存调入主存时,页表中一定存在对应的页表项,但页表项的「存在状态」会发生变化。以下是详细分析: 关键逻辑 ​页表的作用 页表是虚拟内存的核心数据结构,记录了虚拟地址到物理地址的映射关系…...

Serving入门

ServingHelloWorld Serverless 一个核心思想就是按需分配,那么 Knative 是如何实现按需分配的呢?另外在前面已经了解到 Knative Serving 在没有流量的时候是可以把Pod 缩容到零的。接下来就通过一些例子体验一下 Knative 缩容到零和按需自动扩缩容的能力…...

硬件操作指南——ATK-MD0430 V20

使用CC2530控制正点原子ATK-MD0430 V20显示的完整指南 本文将详细介绍如何使用CC2530单片机控制正点原子ATK-MD0430 V20显示屏,包括IAR开发环境的配置、硬件连接、程序编写和调试等完整步骤。 一、开发环境准备 1. IAR开发环境安装与配置 首先需要安装IAR Embed…...

【HDFS入门】HDFS数据冗余与容错机制解析:如何保障大数据高可靠存储?

目录 1 HDFS冗余机制设计哲学 1.1 多副本存储策略的工程权衡 1.2 机架感知的智能拓扑算法 2 容错机制实现原理 2.1 故障检测的三重保障 2.2 数据恢复的智能调度 3 关键场景容错分析 3.1 数据中心级故障应对 3.2 数据损坏的校验机制 4 进阶优化方案 4.1 纠删码技术实…...

UE学习记录part19

231 insect: insect enemy type 创建dead动画资源 往insect head上添加socket 创建攻击root motion动画。motion warping需要与root motion合作使用 为buff_blue创建物理资产 设置simulate physic使sinsect死亡后能落到地板上而不是漂浮在空中,要将die函数设置为 -…...

运行后allure报告没有自动更新(已解决)

pycharm直接运行run.py文件, allure生成的报告都没有更新,需要手动删除旧报告后再次运行才可以 pytest.ini [pytest]testpaths testcases/ addopts --alluredir ./report/result --clean-alluredir run.py主要代码 if __name__ "__main__&qu…...

深度学习在语音识别中的应用

引言 语音识别技术是人工智能领域中的一个重要分支,它使得机器能够理解和转换人类的语音为文本。深度学习的出现极大地推动了语音识别技术的发展。本文将介绍如何使用深度学习构建一个基本的语音识别系统,并提供一个实践案例。 环境准备 在开始之前&a…...

CUDA Tools 常用命令总结与记录 (需要细化)

以下是对 CUDA Toolkit 中常用工具和命令的详细总结,涵盖编译器、调试器、性能分析工具、GPU管理工具等核心组件: 一、编译器工具:nvcc nvcc 是 NVIDIA CUDA 编译器,用于编译 .cu 文件生成可执行文件或中间代码。 常用命令与参数…...

微信小程序 时间戳与日期格式的转换

1. 微信小程序 时间戳与日期格式的转换 微信小程序中的时间戳是指格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总秒数。例如现在北京时间2015-12-31 17:00:00的时间戳是1451552400,就是指从北京时间1970-01-01 08:00:00到…...

【深度学习—李宏毅教程笔记】Transformer

目录 一、序列到序列(Seq2Seq)模型 1、Seq2Seq基本原理 2、Seq2Seq模型的应用 3、Seq2Seq模型还能做什么? 二、Encoder 三、Decoder 1、Decoder 的输入与输出 2、Decoder 的结构 3、Non-autoregressive Decoder 四、Encoder 和 De…...

【人工智能学习-01-01】20250419《数字图像处理》复习材料的word合并PDF,添加页码

前情提要 20250419今天是上师大继续教育人工智能专升本第一学期的第一次线下课。 三位老师把视频课的内容提炼重点再面授。(我先看了一遍视频,但是算法和图像都看不懂,后来就直接挂分刷满时间,不看了) 今天是面对面授…...

如何从 GitHub 镜像仓库到极狐GitLab?

最近 GitHub 封禁中国用户的事情闹得沸沸扬扬,虽然官方发布的报道说中国用户被限制登录是因为配置错误导致,已经撤回了更新,中国用户已经可以正常使用。但是这就像横在国内开发者和企业头上的“达摩克利斯之剑”。为了避免 GitHub 不可用而带来的影响,国内开发者和企业可以…...

【云馨AI-大模型】2025年4月第三周AI领域全景观察:硬件革命、生态博弈与国产化突围

一、硬件算力突破点燃多智能体时代 谷歌在4月12日Cloud Next大会发布第七代TPU Ironwood,单芯片算力达4614 TFLOPs,较前代内存提升6倍,专为AI推理场景优化。配合发布的Gemini 2.5 Flash模型通过"思考"功能实现成本优化&#xff0c…...

ETL数据集成平台在交通运输行业的五大应用场景

在智能交通与数字物流时代,交通运输企业每天产生海量数据——车辆轨迹、货物状态、乘客流量、设备日志……但这些数据往往被困在分散的系统中:GPS定位数据躺在车载终端里,物流订单卡在Excel表中,地铁客流统计锁在本地服务器内。如…...

使用 Docker 安装 Elastic Stack 并重置本地密码

Elastic Stack(也被称为 ELK Stack)是一个非常强大的工具套件,用于实时搜索、分析和可视化大量数据。Elastic Stack 包括 Elasticsearch、Logstash、Kibana 等组件。本文将展示如何使用 Docker 安装 Elasticsearch 并重置本地用户密码。 ###…...

利用 Deepseek 和 Mermaid 画流程图

提示词 你是一个产品经理,请绘制一个报名比赛的流程图,要求生成符合Mermaid语法的代码,具体要求如下: 1.注册账号 2.填写报名信息 3.参加比赛 4.查看比赛结果 生成的结果 flowchart TDA([开始]) --> B[注册账号]B --> C{账…...

系统架构设计师:系统架构概述案例分析与简答题、详细解析与评分要点

10道系统架构概述知识体系案例分析与简答题,涵盖架构设计原则、质量属性、演化过程、评估方法等核心考点,并附详细解析与评分要点: 一、案例分析题(5题) 1. 电商系统高并发场景下的架构设计 背景:某电商平…...

学习笔记: Mach-O 文件

“结构决定性质,性质决定用途”。如果不了解结构,是很难真正理解的。 通过一个示例的可执行文件了解Mach-O文件的结构 Mach-O基本结构 Header: :文件类型、目标架构类型等Load Commands:描述文件在虚拟内存中的逻辑结构、布局Data: 在Load commands中…...

图论-BFS搜索图/树-最短路径问题的解决

续上篇~图论--DFS搜索图/树-CSDN博客 先看第一次学习的博客!!👇👇👇👇 👉 有一些问题是广搜 和 深搜都可以解决的,例如岛屿问题,这里我们记dfs的写法就好啦,…...

【uniapp】vue2 使用 Vuex 状态管理

创建store文件夹:store/index.js // index.js import Vue from vue import Vuex from vuex import address from ./modules/address.jsVue.use(Vuex)const store new Vuex.Store({modules: {address} })export default store 创建modules文件夹:modul…...

vcpkg缓存问题研究

vcpkg缓存问题研究 问题描述解决方案官网给出的方案其实并不是大多数人语境中的“清除缓存”实际解决方案 问题描述 使用vcpkg管理c的库的时候,vcpkg会在c盘某些地方缓存下载的库,如果安装的库过多,这个缓存文件夹会过大占用磁盘空间&#x…...

个人自用-导入安装Hexo

因为本人原来就有备份好的资料,所以重新安装起来会很方便,这个教程也只适合我自己用 但是所有的命令行都要在Git的命令行里面使用(因为我就是这样操作的) 1 安装Git Git的官网 Git git --version 这个是查看Git的版本 git --…...

《AI大模型应知应会100篇》第26篇:Chain-of-Thought:引导大模型进行步骤推理

第26篇:Chain-of-Thought:引导大模型进行步骤推理 摘要 在自然语言处理(NLP)和人工智能领域,如何让大模型像人类一样进行逐步推理是一个核心挑战。Chain-of-Thought (思维链) 技术的出现为这一问题提供了强有力的解决…...

大模型API中转平台选择指南:如何找到优质稳定的服务

在人工智能快速发展的今天,大模型的应用已经渗透到各个领域。无论是开发智能应用的技术团队,还是希望通过AI提升效率的企业,都离不开大模型API的支持。然而,市场上的大模型API中转服务良莠不齐,层层转包的中间商模式不…...

STM32单片机入门学习——第43节: [12-3] 读写备份寄存器实时时钟

写这个文章是用来学习的,记录一下我的学习过程。希望我能一直坚持下去,我只是一个小白,只是想好好学习,我知道这会很难,但我还是想去做! 本文写于:2025.04.19 STM32开发板学习——第43节: [12-3] 读写备份寄存器&实时时钟 前言开发板说明…...

零基础上手Python数据分析 (18):Matplotlib 基础绘图 - 让数据“开口说话”

写在前面 —— 告别枯燥数字,拥抱可视化力量,掌握 Matplotlib 绘图基础 欢迎来到 “高效数据分析实战指南:Python零基础入门” 专栏! 经过前面 Pandas 模块的学习和实战演练,我们已经掌握了使用 Python 和 Pandas 进行数据处理、清洗、整合、分析的核心技能。 我们能够从…...

【网络原理】UDP协议

目录 一. UDP 报文格式 (1)端口号 (2)UDP长度 (3)校验和 UDP协议属于传输层协议,由操作系统内核内置 一. UDP 报文格式 UDP数据报:无连接,不可靠传输,面…...

云服务器和本地打通内网端口方式

如何通过云服务器FRP 配置让树莓派板子运行的服务端程序被客户端访问? 要通过 云服务器 FRP 内网穿透,让公网客户端访问你 树莓派运行的 Qt 服务端程序,下面是详细的完整步骤,适合你现在的场景: 云服务器安装并启动…...

HCIP OSPF综合实验

1.网络拓扑图 实验要求: 2.需求分析 IP规划: 对每个路由器配置ospf并用172.16.0.0/16网段进行划分,项目中一共有area0 - area4五个ospf区域加一个rip网段,所以我们在172.16.0.0/16选出6个网段 ISP 对r5只能配ip可以把他看成外…...

tensor.repeat和tensor.repeat_interleave

tensor.repeat 在指定维度上整体复制张量内容: x torch.arange(6).reshape(2,3) print(x) print(x.repeat(2,1))上述代码的执行结果为: tensor([[0, 1, 2],[3, 4, 5]]) tensor([[0, 1, 2],[3, 4, 5],[0, 1, 2],[3, 4, 5]])可以看到,x.rep…...