我需要在相当大的文件中执行搜索。搜索操作需要随机访问（考虑二进制搜索），我将mmap文件以便于使用和性能。搜索算法会考虑页面大小，因此每当我需要访问某些内存区域时，我都会尝试充分利用它。因此，有几个参数需要调整。我想找到能够从块设备中获得最少读取次数的参数。
我可以用笔和纸做到这一点，但理论工作只能到目前为止。发生很多事情和不同页面缓存的实际环境更复杂。有几个进程访问文件，由于文件上的其他活动，某些页面通常可以在文件系统页面缓存中使用。 （我假设在使用mmap时操作系统会注意到这些。）
为了根据从块设备读取的块数来查看搜索算法的实际性能，我需要知道在mmap访问期间发生的页面未命中数。
梦想真实的解决方案是告诉我内存区域的哪些页面已经在缓存中。一个非常好的解决方案是一个函数，它告诉我一个给定的页面是否在真实的内存中。这将使我能够调整参数，甚至可能成为我的算法的一部分（“如果这个页面在实际内存中，我们将从中提取一些信息，如果不是，那么我们将读取另一个页面” ）。
系统将在Linux（3系列内核）上运行，因此如果没有与操作系统无关的答案，则可以接受特定于Linux的答案。基准测试将用python编写，但如果接口只存在于C中，那么我将继续使用它。
示例
让我们有一个具有固定记录长度记录的文件，其中包含已排序的标识符和一些数据。我们想要在一些起始位置和结束位置之间提取数据（由标识符定义。平凡的解决方案是使用二进制搜索来查找起始位置，然后返回所有内容，直到达到结束。
但是，如果我们需要考虑缓存，情况会有所改变。然后直接内存访问基本上是免费的，但页面未命中是昂贵的。一个简单的解决方案是使用二进制搜索来查找范围内的任何位置。然后可以向后遍历文件，直到达到开始位置。然后将文件移动到正向，直到到达结尾。这听起来很愚蠢，但它确保一旦找到范围内的单个点，就不需要加载额外的页面。
所以，重要的是找到范围内的单个位置。二进制搜索是一个很好的选择，但是如果我们知道，例如，文件的最后三个或三个第一页通常都在页面缓存中，我们也应该使用该信息。如果我们知道哪些页面在缓存中，搜索算法可以做得更好，但即使使用 a posteriori 知识，无论我们是打击还是错过，都会有所帮助。
（实际问题比这复杂一点，但也许这说明了需要。）
部分解决方案：
正如JimB在他的回答中所说，Linux中没有这样的API。这给我们留下了更通用的分析工具（例如Linux中的python的cProfile或perf stat）。
我的代码面临的挑战是，我知道大部分时间都花在内存访问上，最终导致缓存未命中。这很容易，因为它们是代码可能阻塞的唯一点。在代码中我有类似b = a[i]的内容，根据i，这将非常快或非常慢。
当然，在流程运行期间查看缓存未命中的总数可能有助于进行一些优化，但我真的知道系统的其余部分是否会产生一种情况，例如：无论如何，文件的第一页或最后一页大部分时间都在缓存中。
因此，我将实现关键内存访问的时序（可能错过缓存的时间）。由于几乎所有在系统中运行的都是I / O限制（不受CPU限制），因此上下文切换不太可能经常破坏我的时序。这不是一个理想的解决方案，但它似乎是最不好的解决方案。
答案 0 :(得分：2)
这确实需要在程序之外处理。虚拟内存层由内核处理，细节不会暴露给进程本身。您可以在其过程中分析您的程序，并根据函数调用的时间估计发生的情况，但要真正了解您需要使用特定于操作系统的分析工具。
Linux有一个很好的工具：perf。 perf stat命令可能是您了解程序执行情况所需的全部内容。