1.由ip_conntrack引出的Linux内存映射有很多文章在讨论关于ip_conntrack表爆满之后丢弃数据包的问题，对此研究深入一些的知道Linux有个内核参数ip_conntrack_max，在拥有较大内存的机器中默认65536，于是疯狂的增加这个参数，比如设置成10000…00，只要不报设置方面的错误，就一定要设置成最大值。这种方式实在是将软件看成大神了，殊不知软件的技术含量还不如锅炉呢！
如果考虑的再全面一些，比如经验丰富的程序员或者网管，可能会想到内存的问题，他们知道所有的连接跟踪信息都是保存于内存中的，因此会考虑单纯放大这个ip_conntrack_max参数会占据多少内存，会权衡内存的占用，如果系统没有太大的内存，就不会将此值设置的太高。
但是如果你的系统有很大的内存呢？比如有8G的内存，分个1G给连接跟踪也不算什么啊，这是合理的，然而在传统的32位架构Linux中是做不到，为什么？因为你可能根本不懂Linux内核的内存管理方式。
内存越来越便宜的今天，linux的内存映射方式确实有点过时了。然而事实就摆在那里，ip_conntrack处于内核空间，它所需的内存必须映射到内核空间，而传统的32位Linux内存映射方式只有1G属于内核，这1G的地址空间中，前896M是和物理内存一一线性映射的，后面的若干空洞之后，有若干vmalloc的空间，这些vmalloc空间和一一映射空间相比，很小很小，算上4G封顶下面的很小的映射空间，一共可以让内核使用的地址空间不超过1G。对于ip_conntrack来讲，由于其使用slab分配器，因此它还必须使用一一映射的地址空间，这就是说，它最多只能使用不到896M的内存！
为何Linux使用如此“落后”的内存映射机制这么多年还不改进？其实这种对内核空间内存十分苛刻的设计在64位架构下有了很大的改观，然而问题依然存在，即使64位架构，内核也无法做到透明访问所有的物理内存，它同样需要把物理内存映射到内核地址空间后才能访问，对于一一映射，这种映射是事先确定的，对于大小有限(实际上很小)非一一映射空间，需要动态创建页表，页目录等。另外还有一个解释，那就是“内核本来就不该做ip_conntrack这种事”，那是协议栈的事，而不巧的是，Liunx的协议栈完全在内核中实现，可能在skb接收软中断中处理的ip_conntrack不能睡眠，因此也就不能将此任务交给进程，也就不能利用进程地址空间(进程地址空间[用户态+内核态]可以访问所有的物理内存)。
Linux之所以对内核内存要求如此苛刻，目的就是不想让你随意使用，因为它宝贵，你才更要珍惜它们。2.在32位架构Linux系统上的实验以下是为了证明以上的事实所作的实验，可能实验中使用的一些手段仍然不符合常识，然而我觉得成一家之言即可，毕竟这种方案永远不会也不可能出现在公司的标准文档上，那样会让人学会投机取巧或者称偷懒，但是为了备忘，还得有个地方留着，那就写成博客吧。
还有一个参数会影响查找连接跟踪的时间复杂度和空间复杂度，那就是ip_conntrack_buckets。该值描述了哈希桶的数量，理论上，这个值越大，哈希碰撞就会越小，查找时间就会越快，但是需要为每一个桶预分配一块不是很大的内存，如果桶数量很大，就会占用很大的内存，并且这些内存还都是宝贵的“仅有1G空间内的内核内存”，和ip_conntrack结构体的分配策略不同，这个哈希桶可以分配在vmalloc空间而不一定非要在一一线性映射空间。
2.1.快速压满ip_conntrack的方法使用loadrunner绝对是一种方式，然而术业有专攻，工作之余我又很讨厌windows上的一切，因此需要采用其它方式，下班在家，只身一人，也不想使用netcat之类的“瑞士军刀”，我怕端口占满，又怕我的macbook狂热，因此需要再想办法。由于目的只是想测试ip_conntrack最多能占用多少内存，其实这个我早就知道了，只是想证实一下子，那么办法也就有了，那就是增加ip_conntrack结构体的大小，而这很容易，只需要在结构体后面增加一个很大的字段即可。下面的修改基于Red Hat Enterprise 5的2.6.18内核
2.2.测试前对ip_conntrack内核模块的修改编辑$build/include/linux/netfilter_ipv4/ip_conntrack.h文件，在结构体ip_conntrack的最后加上下面一句：
char aaa[102400]; //这个102400是通过二分法得到的，如果设置成2xxxxx则在加载的时候就会使内核crash，因为这个数组是直接分配(类似栈上分配)的而不是动态分配的，它载入的时候很可能会冲掉内核的关键数据，因此还是选取一个可行的数值，然后慢慢加连接吧，毕竟扩大了起码100000倍呢~~
进入$src/net/ipv4/netfilter，执行：