第四章 2内存空间管理
连续分配存储管理方式：单一连续分配；固定分区分配；动态分区分配；动态重定位分区分配。
（1）单一连续分配
内存分为系统区和用户区两部分：
系统区：仅提供给OS使用，通常放在内存低址部分。
用户区：除系统区以外的全部内存空间，提供给用户使用。
最简单的一种存储管理方式，只能用于单用户、单任务的操作系统中。
优点：易于管理。
缺点：对要求内存空间少的程序，造成内存浪费；程序全部装入，很少使用的程序部分也占用内存。
（2）固定分区分配
把内存分为一些大小相等或不等的分区(partition)，每个应用进程占用一个分区。操作系统占用其中一个分区。
提高：支持多个程序并发执行，适用于多道程序系统和分时系统。最早的多道程序存储管理方式。
固定分区分配的具体实现：1）如何划分分区大小；2）需要的数据结构；3）分配回收操作
1）如何划分分区大小：
分区大小相等：只适合于多个相同程序的并发执行（处理多个类型相同的对象）。缺乏灵活性。
分区大小不等：多个小分区、适量的中等分区、少量的大分区。根据程序的大小，分配当前空闲的、适当大小的分区。
2）需要的数据结构
建立一记录相关信息的分区表（或分区链表），表项有:| 起始位置 | 大小 | 状态 |
分区表中，表项值随着内存的分配和释放而动态改变。
3）程序分配内存的过程：
也可将分区表分为两个表格：空闲分区表/占用分区表。从而减小每个表格长度。
检索算法：空闲分区表可能按不同分配算法采用不同方式对表项排序(将分区按大小排队或按分区地址高低排序)。
过程：检索空闲分区表；找出一个满足要求且尚未分配的分区，分配给请求程序；若未找到大小足够的分区，则拒绝为该用户程序分配内存。
固定分配的不足：内碎片（一个分区内的剩余空间）造成浪费；分区总数固定，限制并发执行的程序数目。
（3）动态分区分配
分区的大小不固定：在装入程序时根据进程实际需要，动态分配内存空间，即——需要多少划分多少。
空闲分区表项：从1项到n项： 内存会从初始的一个大分区不断被划分、回收从而形成内存中的多个分区。
动态分区分配优点：并发进程数没有固定数的限制，不产生内碎片。
缺点：有外碎片（分区间无法利用的空间）
具体实现:1）分区分配中的数据结构；2）分区分配算法；3）分区分配操作
1）数据结构
①空闲分区表：
•记录每个空闲分区的情况。
•每个空闲分区对应一个表目，包括分区序号、分区始址及分区的大小等数据项。
②空闲分区链：
•每个分区的起始部分，设置用于控制分区分配的信息，及用于链接各分区的前向指针；
•分区尾部则设置一后向指针，在分区末尾重复设置状态位和分区大小表目方便检索。
2）分区分配算法
动态分区方式，分区多、大小差异各不相同，此时把一个新作业装入内存，更需选择一个合适的分配算法，从空闲分区表/链中选出一合适分区。
①首次适应算法FF；②循环首次适应算法；③最佳适应算法；④最差适应算法；⑤快速适应算法
①首次适应算法FF
1.空闲分区排序：以地址递增的次序链接。
2.检索：分配内存时，从链首开始顺序查找直至找到一个大小能满足要求的空闲分区；
3.分配：从该分区中划出一块作业要求大小的内存空间分配给请求者，余下的空闲分区大小改变仍留在空闲链中。
若从头到尾检索不到满足要求的分区则分配失败
优点：优先利用内存低址部分，保留了高地址部分的大空闲区；
缺点：但低址部分不断划分，会产生较多小碎片；而且每次查找从低址部分开始，会逐渐增加查找开销。
②循环首次适应算法
1.空闲分区排序：按地址
2.检索：从上次找到的空闲分区的下一个空闲分区开始查找，直到找到一个能满足要求的空闲分区。为实现算法，需要：
设置一个起始查寻指针，采用循环查找方式
3.分配：分出需要的大小
优点：空闲分区分布均匀，减少查找开销
缺点：缺乏大的空闲分区
③最佳适应算法
1.空闲分区排序：所有空闲分区按容量从小到大排序成空闲分区表或链。
2.检索：从表或链的头开始，找到的第一个满足的就分配
3.分配：分出需要的大小
缺点：每次找到最合适大小的分区割下的空闲区也总是最小，会产生许多难以利用的小空闲区（外碎片）
④最差适应算法/最坏匹配法(worst-fit)：基本不留下小空闲分区，但会出现缺乏较大的空闲分区的情况。
⑤快速适应算法
根据进程常用空间大小进行划分，相同大小的串成一个链，需管理多个各种不同大小的分区的链表。进程需要时，从最接近大小需求的链中摘一个分区。类似的：伙伴算法
能快速找到合适分区，但链表信息会很多；实际上是空间换时间。
（4）动态重定位分区分配——有紧凑功能的动态分区分配
用户程序在内存中移动，将空闲空间紧凑起来提高空间利用率。但必然需要地址变化，增加“重定位”工作。
地址变换过程是在程序执行过程期间（相对地址与重定位寄存器中的地址相加），随着对每条指令的访问自动进行，称为动态重定位。
动态重定位分区分配算法与动态分区分配算法基本相同，差别在于增加了紧凑的功能。
