Linux内核快速处理路径尽量多用slab而慎用kmalloc

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转载最新推荐文章于 2026-07-08 15:43:50 发布 361 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Linux 内核中的kmalloc和slab分配器在linux内核中我们经常使用kmalloc()进行内存分配，那么kmalloc()是如何分配的呢？本文主要对kmalloc()和slab内存分配器进行分析。废话不多说，直接上code：devm_kzalloc(&pdev->dev, sizeof(*lpi2c_imx), GFP_KERNEL);{ #define GFP_KERNEL (__GFP_RECLAIM ... 阅读详情

题目是一个典型《Effective C++》的风格。

事情是这样的，我大致说一下。

我在开发一个Netfilter模块，在PREROUTING匹配一些数据包，显而易见，都能想到使用哈希表hlist作为数据结构的容器，其中装有下面的结构体：

struct item {
    struct hlist_node hnode;
    char padding[16];
};

生成item的时候，我先用 kmalloc 接口分配内存：

item_nd = (struct item *)kmalloc(sizeof(struct item), GFP_KERNEL);

然后我用hlist_add/del接口将分配好的结构体插入到hlist中。

仅仅为了测试是否会宕机，所以我的所有的数据结构的hash值均是一样的，这样插入200个项的话，它们会hash冲突，从而仅仅添加到同一个hlist链表中，这样整个匹配过程就退化成了遍历200个项的链表。

虽然是万恶的遍历操作，但200个项一切还OK，性能几乎是无损的，无论是吞吐，还是pps。

这个时候，我想扩充一些功能，于是乎为item结构体增加了一个字段：

struct item {
    struct hlist_node hnode;
    char padding[16];
    void *private;
};

仅仅增加了一个private，其它均和之前完全一致，同样的200个项插入同一条hlist，同样遍历，吞吐和pps下降达到15%～20%！

为什么增加了一个指针变量，就出现了如此巨大的性能差异？！

事情的端倪就隐藏在kmalloc接口中！

事情的真相是，在不添加private指针时，item结构的大小是32，添加一个指针，其大小变成了40，别小看这8个字节：

32字节大小的所有200个item在内存中几乎都是连续的。
40字节大小的所有200个item在内存中几乎都是不连续的。
为什么会造成这个结果？32和40有什么特殊性吗？

我们还要继续向下看。

kmalloc的背后其实是slab(当前主流的实现是slub，它非常轻量)，kmalloc接口维护了一系列的kmem_cache：

8字节的kmem_cache
16字节的kmem_cache
32字节的kmem_cache
64字节的kmem_cache
92字节的kmem_cache
128字节的kmem_cache
…
我们从/proc/slabinfo里可以一窥究竟：

[root@localhost test]# cat /proc/slabinfo |grep ^kmalloc
kmalloc-8192          52     52   8192    4    8 : tunables    0    0    0 : slabdata     13     13      0
kmalloc-4096         274    288   4096    8    8 : tunables    0    0    0 : slabdata     36     36      0
kmalloc-2048         578    608   2048   16    8 : tunables    0    0    0 : slabdata     38     38      0
kmalloc-1024        1105   1120   1024   16    4 : tunables    0    0    0 : slabdata     70     70      0
kmalloc-512         1466   1584    512   16    2 : tunables    0    0    0 : slabdata     99     99      0
kmalloc-256         2289   2560    256   16    1 : tunables    0    0    0 : slabdata    160    160      0
kmalloc-192         1630   1785    192   21    1 : tunables    0    0    0 : slabdata     85     85      0
kmalloc-128         1632   1632    128   32    1 : tunables    0    0    0 : slabdata     51     51      0
kmalloc-96          1344   1344     96   42    1 : tunables    0    0    0 : slabdata     32     32      0
kmalloc-64         25408  25408     64   64    1 : tunables    0    0    0 : slabdata    397    397      0
kmalloc-32          3072   3072     32  128    1 : tunables    0    0    0 : slabdata     24     24      0
kmalloc-16          3072   3072     16  256    1 : tunables    0    0    0 : slabdata     12     12      0
kmalloc-8           5120   5120      8  512    1 : tunables    0    0    0 : slabdata     10     10      0

当你调用 kmalloc(size, flags) 申请内存时，系统会根据你的size向上寻找一个最接近的kmem_cache，然后在其中为你分配所需的内存。

我们知道kmem_cache是针对特定数据结构的独享内存池子，它以最小化碎片的原则为特定的场合提供可高效访问的内存，比如sock，sk_buff这些。

然而kmalloc接口所依托的kmem_cache则是全局(同一个NUMA node)共享的内存池子，它并不针对特定场合，仅仅针对特定大小！也即是说，最小化碎片是针对所有调用kmalloc接口的线程的。

我们回头看上面的slabinfo，可以注意到，64字节大小的kmem_cache，即kmalloc-64已经包含了非常多的object，因此如果你调用kmalloc申请40字节的内存，其实你是在kmalloc-64里分配。

其实32和40没有什么特殊性，32字节大小的item之所以还可以保持连续，那是因为kmalloc-32几乎没有被重度使用，而kmalloc-64则已经被其它使用者打散。

我们可以试一下，看看分别申请32字节和40字节的效果：

#include <linux/module.h>

struct stub32 {
    unsigned char m[32];
};

struct stub40 {
    unsigned char m[40];
};

#define SIZE 20

struct stub32 *array32[SIZE] = {NULL};
struct stub40 *array40[SIZE] = {NULL};
%}

function alloc_test()
%{
    int i;

    for (i = 0; i < SIZE; i ++) {
        array32[i] = kmalloc(sizeof(struct stub32), GFP_KERNEL);
        printk("32bytes [%d]:%p ", i, array32[i]);
        if (i > 0) {
            unsigned long hi = (unsigned long)array32[i];
            unsigned long lo = (unsigned long)array32[i - 1];
            signed long delta = hi - lo;
            if (delta < 0)
                delta = lo - hi;
            printk("delta [%lx] \n", delta);
        } else
            printk("delta [0] \n");
    }
    printk("------------------\n");
    for (i = 0; i < SIZE; i ++) {
        array40[i] = kmalloc(sizeof(struct stub40), GFP_KERNEL);
        printk("40bytes [%d]:%p ", i, array40[i]);
        if (i > 0) {
            unsigned long hi = (unsigned long)array40[i];
            unsigned long lo = (unsigned long)array40[i - 1];
            signed long delta = hi - lo;
            if (delta < 0)
                delta = lo - hi;
            printk("delta [%lx] \n", delta);
        } else
            printk("delta [0] \n");
    }

    for (i = 0; i < SIZE; i ++) {
        kfree(array32[i]);
        kfree(array40[i]);
    }
%}

probe begin
{
    alloc_test();
    exit(); // oneshot模式
}

以下是结果：

[ 466.933100] 32bytes [1]:ffff881f9649caa0 delta [20]
[ 466.938206] 32bytes [2]:ffff881f9649cac0 delta [20]
[ 466.943314] 32bytes [3]:ffff881f9649cae0 delta [20]
[ 466.948586] 32bytes [4]:ffff881f9649cb00 delta [20]
[ 466.953732] 32bytes [5]:ffff881f9649cb20 delta [20]
[ 466.958863] 32bytes [6]:ffff881f9649cb40 delta [20]
[ 466.963977] 32bytes [7]:ffff881f9649cb60 delta [20]
[ 466.969095] 32bytes [8]:ffff881f9649cb80 delta [20]
[ 466.974222] 32bytes [9]:ffff881f9649cba0 delta [20]
[ 466.979329] 32bytes [10]:ffff881f9649cbc0 delta [20]
[ 466.984731] 32bytes [11]:ffff881f9649cbe0 delta [20]
[ 466.990124] 32bytes [12]:ffff881f9649cc00 delta [20]
[ 466.995510] 32bytes [13]:ffff881f9649cc20 delta [20]
[ 467.000907] 32bytes [14]:ffff881f9649cc40 delta [20]
[ 467.006294] 32bytes [15]:ffff881f9649cc60 delta [20]
[ 467.011685] 32bytes [16]:ffff881f9649cc80 delta [20]
[ 467.017086] 32bytes [17]:ffff881f9649cca0 delta [20]
[ 467.022483] 32bytes [18]:ffff881f9649ccc0 delta [20]
[ 467.027881] 32bytes [19]:ffff881f9649cce0 delta [20]
[ 467.033286] ------------------
[ 467.036610] 40bytes [0]:ffff881d0c904d40 delta [0]
[ 467.041828] 40bytes [1]:ffff881d0c904680 delta [6c0]
[ 467.047216] 40bytes [2]:ffff881d0c904140 delta [540]
[ 467.052607] 40bytes [3]:ffff881d0c904d00 delta [bc0]
[ 467.058001] 40bytes [4]:ffff881d0c9043c0 delta [940]
[ 467.063399] 40bytes [5]:ffff881d0c904940 delta [580]
[ 467.068801] 40bytes [6]:ffff881d0c9048c0 delta [80]
[ 467.074107] 40bytes [7]:ffff881d0c904e80 delta [5c0]
[ 467.079496] 40bytes [8]:ffff881d0c904200 delta [c80]
[ 467.084888] 40bytes [9]:ffff881d0c904980 delta [780]
[ 467.090282] 40bytes [10]:ffff881fcd725dc0 delta [2c0e21440]
[ 467.096280] 40bytes [11]:ffff881fcd7250c0 delta [d00]
[ 467.101763] 40bytes [12]:ffff881fcd725440 delta [380]
[ 467.107235] 40bytes [13]:ffff881fcd725340 delta [100]
[ 467.112722] 40bytes [14]:ffff881f8398ee80 delta [49d964c0]
[ 467.118633] 40bytes [15]:ffff881f8398ecc0 delta [1c0]
[ 467.124110] 40bytes [16]:ffff881f8398e100 delta [bc0]
[ 467.129589] 40bytes [17]:ffff881f8398ed40 delta [c40]
[ 467.135062] 40bytes [18]:ffff881f8398efc0 delta [280]
[ 467.140542] 40bytes [19]:ffff881f8398e700 delta [8c0]

我们可以看到，32字节的结构体，kmalloc分配的完全都是连续的，而40字节的结构体，完全就散乱碎片化了。

如果以上的这些地址是需要在网络协议栈的Netfilter hook中被遍历的，可想而知，如果地址非连续且布局无迹可寻，cache miss将会非常高。

值得一提的是，并不是说32字节的结构体分配就一定会获得连续的内存，而64字节的就不会，这完全取决于你的系统当前的整体kmalloc使用情况。

kmalloc并不适合快速路径的内存分配，它只适合稳定的，离散的管理结构体的内存分配。

大家之所以普遍喜欢用kmalloc，因为它简单，快捷，少了kmem_cache的create和destroy的维护操作。

kmalloc有个副作用，就是它只有固定的大小，比如你分配一个24字节大小的结构体，事实上系统会给你32字节。具体的细节就参考kmalloc的kmem_cache数组吧。

在诸如网络协议栈处理这种相对快速的路径中，比如sk_buff，sock，nf_conntrack等结构体均是在自行维护的独享kmem_cache中被管理的，这保证了内存分配的尽可能的连续性，尽可能的最少碎片。

这是通过kmem_cache的栈式管理实现的：

kmem_cache的obj可以随意释放。
kmem_cache的obj按照释放的逆序进行分配。
kmem_cache的free相当于push操作，而alloc相当于pop操作。
我再用例子给出直观的效果，依然采用专家模式的stap：

// alloc_free.stp
%{
#include <linux/module.h>

struct stub {
    unsigned char m[40];
};
%}

function kmemcache_stack_test()
%{
    int i;
    struct kmem_cache *memcache;
    struct stub *array[10];
    struct stub *new[10] = {NULL};

    memcache = kmem_cache_create("portfwd6_udp", sizeof(struct stub), 0, 0, NULL);
    if (!memcache)
        return;

    for (i = 0; i < 10; i ++) {
        array[i] = kmem_cache_alloc(memcache, GFP_KERNEL);
        STAP_PRINTF("[%d]:%llx \n", i, array[i]);
    }
    STAP_PRINTF("Let's play\n");

    kmem_cache_free(memcache, array[4]);
    STAP_PRINTF("free [4]:%llx \n", array[4]);
    array[4] = NULL;

    new[0] = kmem_cache_alloc(memcache, GFP_KERNEL);
    STAP_PRINTF("new [x]:%llx \n", new[0]);

    kmem_cache_free(memcache, array[1]);
    STAP_PRINTF("free [1]:%llx \n", array[1]);
    array[1] = NULL;
    kmem_cache_free(memcache, array[8]);
    STAP_PRINTF("free [8]:%llx \n", array[8]);
    array[8] = NULL;

    new[1] = kmem_cache_alloc(memcache, GFP_KERNEL);
    STAP_PRINTF("new [x]:%llx \n", new[1]);

    new[2] = kmem_cache_alloc(memcache, GFP_KERNEL);
    STAP_PRINTF("new [x]:%llx \n", new[2]);


    for (i = 0; i < 10; i++) {
        if (new[i]) {
            kmem_cache_free(memcache, new[i]);
            new[i] = NULL;
        }
    }

    STAP_PRINTF("Batch free\n");
    for (i = 0; i < 10; i++) {
        if (array[i]) {
            kmem_cache_free(memcache, array[i]);
            STAP_PRINTF("free [i]:%llx \n", array[i]);
            array[i] = NULL;
        }
    }

    STAP_PRINTF("Batch alloc\n");
    for (i = 0; i < 10; i++) {
        new[i] = kmem_cache_alloc(memcache, GFP_KERNEL);
        STAP_PRINTF("new [%d]:%llx \n", i, new[i]);
    }

    for (i = 0; i < 10; i++) {
        if (new[i]) {
            kmem_cache_free(memcache, new[i]);
            new[i] = NULL;
        }
    }

    kmem_cache_destroy(memcache);
%}

probe begin
{
    kmemcache_stack_test();
    exit(); // oneshot模式
}

很简单的实验，就是分配，释放的操作，我们运行一下：

[root@localhost test]# stap -g ./alloc_free.stp
[0]:ffff88003bc4bf28
[1]:ffff88003bc4bf00
[2]:ffff88003bc4beb0
[3]:ffff88003bc4be38
[4]:ffff88003bc4be88
[5]:ffff88003bc4be60
[6]:ffff88003bc4bdc0
[7]:ffff88003bc4be10
[8]:ffff88003bc4bde8
[9]:ffff88003bc4bd48
Let's play
free [4]:ffff88003bc4be88
new [x]:ffff88003bc4be88
free [1]:ffff88003bc4bf00
free [8]:ffff88003bc4bde8
new [x]:ffff88003bc4bde8
new [x]:ffff88003bc4bf00
Batch free
free [i]:ffff88003bc4bf28
free [i]:ffff88003bc4beb0
free [i]:ffff88003bc4be38
free [i]:ffff88003bc4be60
free [i]:ffff88003bc4bdc0
free [i]:ffff88003bc4be10
free [i]:ffff88003bc4bd48
Batch alloc
new [0]:ffff88003bc4bd48
new [1]:ffff88003bc4be10
new [2]:ffff88003bc4bdc0
new [3]:ffff88003bc4be60
new [4]:ffff88003bc4be38
new [5]:ffff88003bc4beb0
new [6]:ffff88003bc4bf28
new [7]:ffff88003bc4bf00
new [8]:ffff88003bc4bde8
new [9]:ffff88003bc4be88
[root@localhost test]#

从地址上可以看出， kmem_cache就是按照一个栈的形式进行管理的，即便由于随机的free操作造成了空洞，后续的alloc会尽快将其填充。这样的结果如下：