Huge Pages（ヒュージページ）

2025年11月4日

Huge Pages（ヒュージページ）

英語表記: Huge Pages

概要

Huge Pages（ヒュージページ）とは、Linuxカーネルが管理する標準のメモリページサイズ（通常4KB）を、2MBや1GBといった非常に大きなサイズに変更し、メモリ管理の効率化を図るための技術です。これは、仮想化技術（VMware, Hyper-V, KVM）の中でも特にKVM（Kernel-based Virtual Machine）環境において、ゲストOSのメモリ性能を飛躍的に向上させるための「拡張技術」として位置づけられています。大規模なメモリを必要とする仮想マシン（VM）の動作を安定させ、ホストOSとゲストOS間のメモリアクセス処理のオーバーヘッドを劇的に削減することが目的です。

この技術は、単にメモリを大きく使うという話ではなく、OSがメモリを管理する仕組み（ページテーブル）の構造そのものを改善することで、仮想化環境におけるボトルネックを解消する、非常に洗練されたアプローチなのです。

詳細解説

Huge PagesがKVMとLinux仮想化の文脈でなぜ重要かというと、仮想化環境では、CPUがメモリアクセスを行うたびに、仮想アドレスから物理アドレスへの変換処理（アドレス変換）が二重に発生するためです。この変換処理を効率良く行うために、CPU内部にはTLB（Translation Lookaside Buffer）というキャッシュが使われます。

TLBとページテーブルの課題

標準的な4KBのページサイズを使用する場合、例えば4GBのメモリを管理するには、約100万個のページエントリが必要になります。ゲストOSがこの4GBを使おうとすると、ホストOS側もその膨大な数のエントリを管理しなければなりません。

TLBは、最近使用されたアドレス変換情報を一時的に保持していますが、その容量には限りがあります。4KBページでは、TLBがカバーできるメモリ範囲は非常に狭く、すぐにキャッシュミス（TLBミス）が発生してしまいます。TLBミスが発生するたびに、OSはページテーブルを検索し直すという重い処理を実行する必要があり、これが仮想マシンの性能を著しく低下させる要因となってしまうのです。特にデータベースやインメモリキャッシュなど、大量のメモリを頻繁に利用するワークロードでは、このオーバーヘッドは無視できません。

Huge Pagesによる解決策

ここでHuge Pagesが登場します。Huge Pagesは、ページサイズを2MBや1GBに拡大することで、同じメモリ容量（例：4GB）を管理するために必要なページエントリの数を大幅に削減します。例えば、2MBのHuge Pagesを使えば、4GBのメモリを管理するのに必要なエントリ数はわずか2,048個で済みます。

エントリ数が減るということは、ページテーブルがコンパクトになり、TLBが一度にカバーできるメモリの範囲が飛躍的に拡大することを意味します。結果としてTLBミスが減少し、メモリアクセスの速度が向上し、VMのI/O性能や処理速度が安定します。これはKVMを大規模エンタープライズ用途に適用する上で、欠かせない拡張技術と言えるでしょう。

静的確保と透過的確保（THP）

Huge Pagesには、主に二つの実装方法があります。

静的Huge Pages（Static Huge Pages）:
- システム起動時、または専用のコマンドを使って、メモリをOSが利用する前に事前に確保（プリエロケーション）する方法です。
- 事前に確保されたメモリはスワップアウトされることがなく、常に物理メモリ上に存在することが保証されます。
- KVM環境で最高の、安定した性能を求める場合、この静的確保が推奨されます。ただし、確保したメモリはVMが使用していなくてもOSからは利用できなくなるため、メモリの利用効率は低下する側面があります。
透過的Huge Pages（Transparent Huge Pages: THP）:
- Linuxカーネルが動的に、必要に応じて自動的にHuge Pagesを確保しようとする技術です。
- 運用管理が非常に楽ですが、メモリの断片化（フラグメンテーション）が発生している場合や、メモリ使用量が急激に変化する場合など、必ずしもHuge Pagesが確保されるとは限りません。
- KVM環境で静的な保証が必要な高性能ワークロードには向かない場合がありますが、一般的なアプリケーションの性能向上には貢献します。

KVMの拡張技術として語られる場合、特に性能保証の観点から、静的Huge Pagesの設定と運用が非常に重要視されることをぜひ覚えておいてください。

具体例・活用シーン

Huge Pagesの仕組みを理解するために、少し親しみやすい例え話で考えてみましょう。

具体例：図書館の目録係（TLB）の物語

あなたが巨大な図書館（サーバーの物理メモリ）の目録係（TLB）だと想像してください。あなたの仕事は、利用者が要求した情報（データ）がどこにあるかを素早く見つけ出すことです。

標準4KBページの場合

図書館の蔵書がすべて、たった4KBの非常に薄いリーフレット（4KBページ）で構成されているとします。4GBの情報を管理するためには、あなたは100万枚ものリーフレットすべてに個別のインデックスをつけ、目録（ページテーブル）を作成しなければなりません。
利用者が「この情報が欲しい」と来ると、あなたは膨大なインデックスから該当のリーフレットを探します。目録係（TLB）の記憶容量は限られているので、すぐに「あれ？このリーフレットはどこに置いたっけ？」と目録全体を調べ直す作業（TLBミス）が発生し、処理が非常に遅くなってしまいます。これは効率が悪いですよね。

Huge Pagesの場合

次に、図書館の蔵書を最初から2MBの「章」や1GBの「専門書」（Huge Pages）としてパッケージ化して管理することにします。
管理するインデックスの数は劇的に減り、目録係（TLB）は少ない記憶容量で、より広範な情報（メモリ）をカバーできるようになります。利用者が要求した情報がどの「章」にあるかが一瞬でわかるようになり、目録全体を調べ直す無駄な時間がなくなります。

これがHuge Pagesの力です。仮想化環境ではこの「目録を探す時間」がそのまま性能に直結するため、Huge Pagesの導入は劇的な改善をもたらすのです。

活用シーンの具体例

大規模データベース（Oracle, PostgreSQL）: データベースが利用する共有メモリ領域（SGAなど）をHuge Pagesで確保することで、I/O性能が向上し、トランザクション処理速度が安定します。
インメモリデータ処理: 大容量のヒープメモリを使用するJavaアプリケーションや、ビッグデータ解析基盤（Sparkなど）をKVM上で実行する際に、ガベージコレクションの効率化とメモリアクセスの高速化に貢献します。
高性能計算（HPC）: 科学技術計算など、メモリアクセスのレイテンシが厳しく問われるワークロードにおいて、仮想化のオーバーヘッドを最小限に抑えるために必須の設定とされています。

資格試験向けチェックポイント

Huge Pagesは、特に応用情報技術者試験や高度試験において、仮想化技術の性能最適化策として出題される可能性があります。KVMやLinux環境における拡張技術として、以下の点を確実に押さえておきましょう。

目的の理解: Huge Pagesの最大の目的は、TLB（Translation Lookaside Buffer）の効率を高め、TLBミスを削減することで、メモリアクセス速度と仮想化性能を向上させることです。
標準ページサイズとの対比: 標準の4KBページサイズに対して、2MBや1GBといった大きなページサイズを使用する点、そしてその結果としてページテーブルのサイズが縮小する点を理解しておきましょう。
トレードオフ: Huge Pages（特に静的確保）は性能を向上させますが、事前にメモリを占有するため、メモリの柔軟性や汎用性が失われるというトレードオフ（デメリット）もセットで覚えておく必要があります。
KVMとの関連: Huge PagesはLinuxカーネルの機能であり、KVMがLinuxカーネルの一部として動作するからこそ、この技術がKVMの性能拡張技術として直接利用される、という構造を理解することが重要です。
透過的Huge Pages (THP) の特徴: THPは動的な管理を可能にしますが、性能保証が難しいため、ミッションクリティカルな仮想環境では静的Huge Pagesが好まれる、という使い分けが出題されることがあります。