swap table 第三阶段移除 swap_map

背景

swap 子系统为每个 swap slot 维护一份 swap count（有多少处引用了这个 swap entry），用来判断何时能真正释放。旧实现用一张静态的 swap_map（per-slot 数组）存计数，引用计数过高（超 SWAP_CONT_MAX）时还要靠 COUNT_CONTINUED 页接管。

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│  交换映射表是逐槽的静态数组  │
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│ 交换表也得维护一份，双重更新 │  高引用计数还需连续页机制接管
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│ 静态元数据随设备大小线性增长 │  1TB 交换设备占约 256MB
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swap table phase I 引入了 per-cluster 的 swap table 后，slot 的状态已在表里维护，但 swap count 仍由 swap_map 单独记账。于是 swap table 和 swap_map 做着重复的 per-slot 更新，而 swap_map 这张静态数组随设备大小线性增长，挂一个 1TB 的 swap 设备就要占约 256MB。

问题

• swap count 由静态 swap_map 逐槽记账
• swap table 也维护状态，两套机制双重更新
• 高引用计数还需连续页机制（COUNT_CONTINUED）
• 静态元数据随设备大小线性增长（1TB 占 256MB）

方案

核心是让 swap table 直接承担 swap count 的记账，把 swap_map 整张表连同 SWP_CONTINUED/COUNT_CONTINUED 机制一并移除。

旧：双重计数，静态数组
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│      交换映射表逐槽计数      │
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│ 交换表也得维护一份，双重更新 │
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新：交换表直接跟踪计数
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│ 计数存进交换表高位，超限由扩展表接管 │
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│      移除静态映射表与连续页机制      │  基于簇，稀疏性好；双重更新消除
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swap table 的每条目高位能存到 SWP_TB_COUNT_MAX-1 个计数，足以覆盖绝大多数场景。当某 slot 的计数真的超出这个上限，就给该 cluster 分配一个 extend_table（cluster 大小的 unsigned int 数组），把计数卸载过去，直到计数降回再收回。swap table 与 extend_table 都基于 cluster，稀疏性与性能都不错。计数搬进 swap table，它就成了唯一的 per-slot 账本，原本散落各处、各自为 swap_map 编织的逻辑随之收敛：条目要腾出高位存计数，workingset shadow 编码便预留出这些位；坏槽位不再单独记账，直接在表中标记；swapon 与设备启停等路径里的锁和参数，也因无须双重更新而精简。计数切换落定后，扫描边界与影子清理等既有逻辑顺势简化。

收益

作者在多组场景测试（封面信数据）。

内存（挂载 1TB brd swap 设备，free -m）：

内核构建系统时间（全局压力，32 次均值）：

Redis/Valkey（ZRAM，ARM64 VM 1.5G，全局压力，64 次均值）：

封面信结论：性能全面更好（"performance is better in all cases, and memory usage is much lower"）。内存省约 30%（1TB 省 256MB）；内核构建系统时间降 1.6%~2.4%；Redis/Valkey RPS 提升 1.5%~1.8%。后续阶段还会把 swap cgroup 数组合进 swap table，省另外约 60% 静态元数据。