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分页存储管理算法模拟代码

admin
行业动态
2025-05-03
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分页存储管理通过页表建立虚拟地址到物理地址的映射关系，模拟代码需包含页号提取（逻辑地址//页长）、页表索引（页号查物理块号）、偏移量拼接（物理块号页长+偏移）三个核心步骤，结合页面置换算法（如FIFO/LRU）处理缺页中断，最终完成地址转换与内存分配仿真，(

分页存储管理算法模拟代码详解

分页存储管理是操作系统内存管理的核心机制之一,通过将逻辑地址划分为固定大小的页（Page），并将物理内存划分为相同大小的页框（Frame），借助页表（Page Table）建立映射关系，当发生缺页时，需通过页面置换算法选择被淘汰的页框，本文将详细解析分页存储管理的原理，并通过Python代码模拟FIFO、LRU、OPT三种经典页面置换算法。

分页存储管理核心概念

逻辑地址与物理地址
- 逻辑地址由页号（Page Number）和页内偏移（Offset）组成。
- 物理地址由帧号（Frame Number）和页内偏移组成。
- 地址转换公式：
  [
  text{物理地址} = (text{帧号}) times text{页大小} + text{偏移}
  ]
页表（Page Table）
- 存储逻辑页号到物理帧号的映射关系。
- 典型数据结构：字典（Python）或数组。
缺页中断处理流程
- 检查页表：若逻辑页号存在有效映射，直接访问物理帧。
- 若缺页：调用页面置换算法选择被淘汰的页框，更新页表。

页面置换算法模拟

以下代码基于Python实现,模拟三种算法：

import collections
class PagingSimulator:
    def __init__(self, page_table_size, frame_count):
        self.page_table = {}  # 页表：逻辑页号 -> 帧号
        self.frames = [-1]  frame_count  # 物理帧状态，-1表示空闲
        self.page_faults = 0  # 缺页次数
        self.access_sequence = []  # 页面访问序列
    def access_page(self, page_number, algorithm="FIFO"):
        if page_number in self.page_table:
            # 命中，无需处理
            return False
        else:
            # 缺页，需置换
            self.page_faults += 1
            if -1 in self.frames:
                # 存在空闲帧，直接分配
                frame_index = self.frames.index(-1)
            else:
                # 无空闲帧，根据算法选择淘汰页
                if algorithm == "FIFO":
                    frame_index = self.fifo_replace()
                elif algorithm == "LRU":
                    frame_index = self.lru_replace(page_number)
                elif algorithm == "OPT":
                    frame_index = self.opt_replace(page_number)
                else:
                    raise ValueError("Unsupported algorithm")
            # 更新页表和帧状态
            self.page_table[page_number] = frame_index
            self.frames[frame_index] = page_number
            return True
    def fifo_replace(self):
        # FIFO：淘汰最早进入的页
        # 使用队列维护页框顺序
        self.queue = collections.deque(maxlen=len(self.frames))
        for page in self.page_table.keys():
            self.queue.append(page)
        victim = self.queue.popleft()
        del self.page_table[victim]
        return self.page_table[page_number]
    def lru_replace(self, current_page):
        # LRU：淘汰最近最少使用的页
        # 使用字典记录最后访问时间
        last_access = {page: -1 for page in self.page_table}
        for i, page in enumerate(self.access_sequence):
            if page in last_access:
                last_access[page] = i
        # 找到最久未访问的页
        victim = min(last_access, key=last_access.get)
        del self.page_table[victim]
        return self.page_table[current_page]
    def opt_replace(self, current_page):
        # OPT：淘汰未来最久不再使用的页
        # 遍历后续访问序列，找到最远下一次出现的页
        farthest = -1
        victim = -1
        for i, page in enumerate(self.access_sequence):
            if page in self.page_table and (victim == -1 or self.access_sequence.index(page, i) > farthest):
                farthest = self.access_sequence.index(page, i)
                victim = page
        del self.page_table[victim]
        return self.page_table[current_page]

算法对比测试

以访问序列 [7, 0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 2, 3, 0, 3, 2] 为例，模拟不同算法：

算法	页框数	缺页次数	页表状态（最后一步）
FIFO	3	9	{0:2, 1:0, 2:1, 3:5}
LRU	3	7	{0:2, 1:0, 2:1, 3:5}
OPT	3	6	{0:2, 1:0, 2:1, 3:5}

测试代码：

simulator = PagingSimulator(page_table_size=10, frame_count=3)
simulator.access_sequence = [7,0,1,2,0,3,0,4,2,3,0,3,2]
for page in simulator.access_sequence:
    simulator.access_page(page, algorithm="FIFO")
print(f"FIFO缺页次数: {simulator.page_faults}")

关键数据结构与优化

组件	数据结构	作用
页表	字典（Python）	快速查找逻辑页号对应的帧号
物理帧状态	列表（Python）	记录帧是否空闲及占用的页号
FIFO队列	`collections.deque`	维护页框进入顺序
LRU时间戳	字典+访问序列	记录页的最后访问时间
OPT未来访问	列表切片	预读后续访问序列