Мониторинг памяти в Linux: MemFree vs MemAvailable

Почему MemFree вводит в заблуждение?

Если вы когда-нибудь смотрели на /proc/meminfo и видели значение MemFree всего в несколько сотен мегабайт при 16 ГБ ОЗУ, вас, вероятно, охватила паника. Но не спешите бежать за новым модулем памяти. На самом деле, Linux устроен так, что свободная память — это расточительство. Ядро предпочитает использовать каждый невостребованный байт для кэширования файлов и буферизации записи, а при необходимости мгновенно возвращает эту память процессам. Поэтому MemFree на здоровой системе стремится к нулю. Настоящий показатель, на который стоит ориентироваться — MemAvailable. В этой статье мы разберём, как правильно читать /proc/meminfo, избежать типичных ошибок и написать простой мониторинг памяти на Python.

Как устроен /proc/meminfo

Файл /proc/meminfo содержит ключевые метрики памяти. Вот типичный вывод:

MemTotal:       14177796 kB
MemFree:          497404 kB
MemAvailable:    7490900 kB
Buffers:         1235656 kB
Cached:          5146132 kB
SwapCached:        81068 kB

Обратите внимание на SwapCached — это ловушка. Если вы парсите строки по подстроке Cached, то SwapCached перезапишет значение Cached, и вы получите неверные данные. Решение: разбивать строку по двоеточию и сравнивать метку строго.

Парсинг /proc/meminfo на Python

Напишем скрипт, который корректно читает /proc/meminfo и вычисляет использованную память по формуле Used = Total - Available.

def parse_meminfo():
    """Парсит /proc/meminfo и возвращает словарь с ключевыми метриками."""
    mem = {}
    with open('/proc/meminfo', 'r') as f:
        for line in f:
            parts = line.split(':')
            if len(parts) != 2:
                continue
            label = parts[0].strip()
            value_str = parts[1].strip().split()[0]  # убираем 'kB'
            try:
                value_kb = int(value_str)
            except ValueError:
                continue
            # Точное сопоставление меток
            if label == 'MemTotal':
                mem['total'] = value_kb
            elif label == 'MemAvailable':
                mem['available'] = value_kb
            elif label == 'MemFree':
                mem['free'] = value_kb
            elif label == 'Cached':  # не SwapCached!
                mem['cached'] = value_kb
    return mem

meminfo = parse_meminfo()
if 'total' in meminfo and 'available' in meminfo:
    used = meminfo['total'] - meminfo['available']
    print(f"Использовано: {used} kB")
else:
    print("Не удалось получить все метрики")

Обратите внимание: значения в /proc/meminfo указаны в кибибайтах (kB = 1024 байта), поэтому при переводе в гигабайты используйте деление на 1024, а не на 1000.

Форматирование с тремя значащими цифрами

При выводе значений памяти удобно использовать три значащие цифры — так столбцы остаются ровными. Например, 13.5 GiB, 6.42 GiB, 271 MiB. Реализуем функцию форматирования:

def format_bytes(value_kb):
    """Форматирует значение в kB в человекочитаемый вид с тремя значащими цифрами."""
    units = ['KiB', 'MiB', 'GiB', 'TiB']
    unit_idx = 0
    value = float(value_kb)
    while value >= 1024.0 and unit_idx < len(units) - 1:
        value /= 1024.0
        unit_idx += 1
    # Определяем количество десятичных знаков
    if value >= 100.0:
        decimals = 0
    elif value >= 10.0:
        decimals = 1
    else:
        decimals = 2
    return f"{value:.{decimals}f} {units[unit_idx]}"

print(format_bytes(14177796))  # 13.5 GiB
print(format_bytes(497404))    # 485.7 MiB

Практический вывод

Теперь вы знаете, что MemFree — это не показатель нехватки памяти. Используйте MemAvailable для оценки реального объёма доступной памяти. Напишите скрипт на Python, который каждые 10 секунд выводит использованную и доступную память, и вы всегда будете в курсе состояния системы. Не дайте себя обмануть старым мифам — Linux эффективно использует каждый байт!