在当前 Linux 内核（截至 2025 年主流版本，如 6.1–6.9）中，kswapd（即通常所说的 "swapd"）是负责异步内存回收的核心内核线程。它并不直接执行"swap out"，而是负责在后台回收内存页（包括匿名页换出到 swap 分区，以及文件缓存页释放），以维持系统的内存水位。

✅ 一、kswapd 的核心职责

  • 监控内存域（zone）的空闲内存水平。
  • 当空闲内存低于 low watermark（低水位线） 时，唤醒 kswapd。
  • kswapd 持续回收页面，直到内存达到 high watermark（高水位线）。
  • 回收对象包括：
    • 匿名页（Anonymous pages）→ 可能写入 swap 分区
    • 文件页缓存（Page Cache）→ 可直接释放或写回磁盘

⚠️ 注意：kswapd 不处理紧急情况。当内存极度紧张时，由直接回收（direct reclaim）机制处理，不依赖 kswapd。

✅ 二、kswapd 使用的核心算法与机制

1. LRU（Least Recently Used）双向链表机制

Linux 使用 分层 LRU 链表 来管理页面冷热状态：

🔗 主要链表（每个内存域 zone 维护）：

| 链表 | 含义 | |——|——| | inactive_anon | 不活跃的匿名页（可能被 swap out） | | active_anon | 活跃的匿名页（暂时不换出） | | inactive_file | 不活跃的文件缓存页（可释放） | | active_file | 活跃的文件缓存页（仍在使用） |

🔄 页面在 active 和 inactive 之间迁移，基于访问频率和时间判断"冷热"。

🔍 页面晋升/降级规则：

  • 如果一个页面被访问（通过页表项的 accessed bit 检测），则从 inactive → active
  • 定期扫描，将长时间未访问的 active 页面移入 inactive
  • 只有 inactive 列表中的页面才会被 kswapd 考虑回收

📌 这不是精确 LRU，而是 近似 LRU（Pseudo-LRU），因为维护完整 LRU 开销太大。

2. Working Set Detection（工作集检测）

内核通过周期性扫描（由 kswapd 或其他回收路径触发）来识别进程的工作集（正在使用的内存集合）：

  • 扫描 active 列表中的页面，检查是否最近被访问过
  • 若未访问，则降级到 inactive
  • 若频繁访问，则保留在 active

目的：避免把"正在使用"的页面错误地换出。

3. Swap Token（已废弃）

早期 Linux 曾使用 Swap Token 算法来防止多个进程同时发生大量缺页时的"抖动"（thrashing）：

  • 给"最需要 swap 的进程"一个 token，允许其优先保留内存
  • 其他进程更积极地释放内存

❌ 现状：自 Linux 4.0+ 起已被移除，因效果有限且增加复杂度。

4. Page Selection Algorithm：Shuffle-based Pageout

现代 Linux（尤其是 5.10+）引入了改进的页面选择策略：

  • 在扫描 inactive 列表时，并非顺序处理，而是采用随机化或轮询方式，避免某些页面长期得不到回收机会。
  • 结合 PFRA（Page Frame Reclaim Algorithm） 改进公平性。

5. Writeback 与 IO 调度协同

当页面需要写回磁盘（如 dirty file cache 或匿名页写入 swap），kswapd 会：

  • 将脏页提交给 writeback 子系统
  • 控制写回速率，避免 I/O 风暴
  • 使用 balance_dirty_pages() 机制进行节流

这不是页面置换算法，但影响整体 swap 性能。

6. NUMA 支持：per-node kswapd

在 NUMA 系统中，每个节点有自己的 kswapdN（如 kswapd0, kswapd1），分别管理本地内存节点的回收。

  • 减少跨节点内存访问开销
  • 根据 local vs remote 访问延迟调整回收优先级

7. Memory Pressure Prediction（轻量预测）

虽然没有 AI，但现代内核有一些启发式预测机制：

  • 根据过去一段时间的 page fault 频率，预判未来压力
  • 动态调整 kswapd 唤醒频率（如使用 zone->nr_jobs 计数器）
  • 使用 proportional scan：根据页面类型（file/anon）的比例决定扫描权重

✅ 三、kswapd 不使用的算法（常见误解）

算法 是否使用 说明
FIFO ❌ 太简单，无法反映实际使用模式
Clock / Second Chance ❌ 类似 LRU 的近似实现，但 Linux 用的是 list-based LRU
OPT（最优置换） ❌ 不现实，需预知未来
LFU（最不经常使用） ❌ 内核无频率计数器支持
AI/ML 模型 ❌ 目前仍为研究阶段，未集成进主线内核

✅ 四、总结：当前 kswapd 的核心算法体系

层级 算法/机制 作用 备注
页面组织 Active/Inactive LRU 链表 区分冷热页面 冷热的记录是由硬件完成的，是记录在页表标志位的，无法完整记录页面访问的历史（因为每个load/store指令都要记录）
冷热判定 Accessed bit 扫描 + 工作集检测 决定是否降级页面  
回收顺序 优先回收 inactive 中的 file 和 anon 页 最小化性能影响  
I/O 控制 Writeback 节流 + 异步提交 防止 I/O 抖动  
NUMA 优化 per-node kswapd 提升局部性  
阈值控制 Watermark（min/low/high） 触发与停止回收  

✅ 五、未来方向（研究中）

尽管目前 kswapd 仍基于传统机制，但以下方向正在探索中：

  • 基于机器学习的页面热度预测（如 Google 的 DQN 页置换）
  • eBPF + 用户空间控制器：让用户程序干预 swap 决策
  • CXL/异构内存管理：对不同层级内存（DRAM, PMEM, SWAP）做分级调度

📌 结论

当前 Linux 的 kswapd 主要依赖 Active/Inactive LRU 链表机制 + 工作集检测 + 水位线控制 来决定何时回收内存、回收哪些页面。
它不是单一算法，而是一套综合的内存压力响应系统，重点在于平衡性能、公平性和 I/O 效率。

它没有使用复杂的 AI 或经典替换算法（如 Clock、LFU），而是采用高效、可扩展的近似 LRU 框架，适合大规模生产环境。