在上一篇中，我们探讨了在算力硬件紧缺、预算吃紧的大背景下，用户可以通过“老旧服务器资源优化路径，在极小性能损耗下，实现主机可用内存的翻倍。
这引发了不少用户的关注与探讨：突破物理内存的容量天花板，在技术上究竟是如何实现的？将存储介质作为内存使用，CPU 的访问延迟问题又该如何解决？
今天，我们将打开技术“黑匣子”，客观剖析深信服“内存分层技术”的底层实现逻辑、适用场景以及规划边界。
为什么内存可以“分层”？
在企业级内存优化领域，传统技术方案（内存气泡、透明页共享、内存压缩、内存超分等）均可以提升物理内存利用率，在一定程度上缓解内存压力，但提升幅度有限。当业务规模持续增长时，仍然需要新的技术手段来扩展系统可用内存容量。
在云原生与虚拟化环境中，应用（如 JVM、缓存服务、中间件）通常会预留大量内存空间，但真正频繁读写的活跃内存仅占 50% 左右，其余部分则处于低访问的冷状态。
基于这一核心特性，内存分层方案得以落地：将内存数据按访问热度划分为热数据层与冷数据层，通过物理 DRAM 与高性能 NVMe SSD 构建统一内存资源池，依托智能调度算法实现冷热数据的动态流转，在保障核心业务性能的前提下，突破物理内存的容量限制。
DRAM 与 NVMe 如何智能协同？
深信服内存分层方案，采用「多级内存池 + 智能调度引擎」的核心架构，实现 DRAM 与 NVMe SSD 的高效协同，在极低系统开销下完成内存的分层管理与动态调度。
01 多级内存池架构设计
Tier 0（热数据层）：DRAM 承载高频访问、低延迟高敏感的热数据，是业务性能的核心保障；
Tier 1（冷数据层）：高性能 NVMe，作为内存扩展层，承载低频访问数据，实现内存容量的弹性扩展。
02 智能调度引擎
智能调度引擎是内存分层方案的核心，通过「动态区域划分 + 随机稀疏采样」技术，以极低的系统开销获取全局内存的冷热分布，实现冷热数据的精准识别与动态调度。
核心包含三大能力模块：
冷热内存精准识别（找得准）
通过持续的热度探测，实时锁定业务真实的活跃工作集，精准区分哪些是必须留在高速 DRAM 的热数据，哪些是可下沉的冷页面 。
内存自动化迁移（挪得快）
自动化执行数据的“冷下沉”与“热回迁”——释放 DRAM 空间给核心业务，同时确保重新活跃的数据能瞬间回到热层，保障访问性能 。
全链路可监测（看得见）
持续监控内存冷热分布、页面迁移行为以及冷层访问情况，形成完整的可观测能力。通过监控数据帮助运维识别潜在性能风险，并为策略优化与容量规划提供依据。
03 DRAM 与 NVMe 冷热数据流转
DRAM→NVMe 冷页下沉流程
当系统识别出低访问频率的冷页后，将其纳入冷页迁移候选队列。系统为目标页面分配 NVMe 冷层存储位置，将页面数据从 DRAM 写入 NVMe SSD，同步更新内存映射关系。完成迁移后，释放该页面对应的 DRAM 空间，实现高速内存资源优先用于承载活跃数据。
NVMe→DRAM 热页回迁流程
当业务重新访问已下沉至 NVMe 冷层的页面时，系统会实时捕获该访问请求并触发回迁流程；将目标页面数据从 NVMe读取回 DRAM，同步更新内存映射关系，让重新活跃的数据进入高速内存层，恢复正常访问性能。
CPU 如何访问分层内存？如何做到性能损耗较小
内存分层的技术难点在于，冷热数据如何快速识别、冷热页调度以及内存分层以后，CPU如何快速访问内存。
在内存分层体系中，NVMe 设备并不是传统意义上的存储，而是作为 DRAM 之下的冷内存层（Cold Memory Tier） 使用。因此，服务器CPU访存操作均基于 DRAM 完成。
其核心分为两种访问路径：
路径1：热页命中
CPU 发起访问→本地/远端 DRAM →返回数据
路径2：冷页未命中
CPU 发起访问→目标页不在 DRAM 热层→系统将该页从 NVMe 调回 DRAM → CPU 再访问该页
既然服务器CPU并不直接访问NVMe ，是如何做到对性能影响较小的呢？
针对用户对分层后性能的疑虑，系统通过以下逻辑确保业务运行的确定性：
统一地址空间 + 透明访问，对应用无感知
当访问DRAM 中的热页，直接命中，无额外开销。当访问NVMe 中的冷页，触发缺页中断，内核把数据从 NVMe快速拉回 DRAM，再让 CPU 访问。底层由OS 内核管理，CPU 访问时，完全不知道数据在 DRAM 还是 NVMe，由内核判断并处理。
冷热数据智能调度，动态区域实时调整
系统会根据监控结果动态调整区域结构，以平衡监控精度与系统开销。当相邻区域的访问模式相似时，会自动合并区域以减少监控对象数量；当检测到区域内部存在明显的访问热点时，则会对区域进行分裂，从而实现更细粒度的热点识别。通过区域合并与分裂的自适应机制，使监控系统始终保持合理的监控粒度。
低延迟 NVMe把中转开销压到最低
NVMe 控制器通过 PCIe 直接读写 DRAM，无需 CPU 干预，仅占少量 CPU 中断资源。
NVMe 硬件优势：延迟：10–100μs（远低于 SATA SSD / 机械盘）。
带宽：PCIe 4.0 NVMe 可达7GB/s，接近 DRAM 的 1/10，远高于传统存储。
➢开启内存分层前：物理内存容量128G，占用率高达77%；在Oracle性能测试中，数据库 TPM 2700+。
➢开启内存分层后：原本服务器可获得相当于256G内存使用效果；在Oracle数据库性能测试中，数据库 TPM 平均值稳定2500，性能下降幅度控制在10%以内。
落地实践指南：业务适配场景与规划建议
01 业务适配场景
适配业务场景
内存分层技术适用于内存总容量需求大、数据访问呈现明显冷热特征、对成本敏感且可容忍轻微偶发延迟的业务场景。
例如：桌面云平台、开发测试环境、非核心缓存服务、中低负载微服务集群等。
非适配业务场景
内存分层不适用于对访问延迟极度敏感、数据访问密集且均匀、要求严格低抖动与高稳定性的核心业务场景。
例如：实时交易系统、高频交易数据库、内存数据库、高频 OLTP 数据库等。
深信服内存分层方案，支持虚拟机颗粒度的功能启停。用户可根据不同业务的类型与特性，灵活开启/关闭对应虚拟机的内存分层能力，实现性能与成本的精细化管控。后续硬件价格回落，可无缝在线加配扩容，投资无锁定、演进无后顾之忧。
02 最佳内存分层规划
为平衡内存扩展效果与业务性能稳定性，建议 DRAM：内存分层容量=1：1。该比例可覆盖绝大多数企业级业务场景的需求，在实现内存容量翻倍的同时，将业务性能波动控制在可接受范围内。
在内存硬件价格持续高企的市场环境下，内存分层技术不再是单纯的性能优化手段，而是一套行之有效的成本控制战略。用户可在不牺牲核心业务性能的前提下，大幅削减内存硬件采购预算，最大化现有 IT 资产的复用价值，从容应对业务算力增长与 IT 成本管控的双重挑战。
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