一、项目背景介绍
本项目的原型是Google开源的tcmalloc项目，tcmalloc全称为Thread Cache Malloc，意为线程缓存的malloc，用于替换系统的malloc和free。其替换原因在于malloc在对于多线程申请内存时的效率较低，使用该方法能够提高大概20%的效率。
二、项目整体架构
整个项目是一个三级缓存的结构，第一层为ThreadCache，第二层为CentralCache，第三层为PageCache，其代码实现也是从第一层，逐步走到第三层，请大家耐心观看。
三、理解内存池是什么
内存池是指程序预先向操作系统申请一块足够大的内存，此后，当程序中需要申请内存的时候，不是直接向操作系统申请，而是直接从内存池中获取；同理，当释放内存的时候，并不是真正将内存返回给操作系统，而是将内存返回给内存池。当程序退出时（或某个特定时间），内存池才将之前申请的内存真正释放。
四、开胃菜——定长内存池
定长内存池顾名思义，就是一个长度固定的内存块，其只能申请和释放固定大小的内存块。因此我们可以将它的性能发挥到机制。设计定长内存池的目的也是为后面打好基础。
4.1内存申请的管理
首先设计不考虑内存释放时的场景！
上述申请的过程,可能有以下疑虑：
为什么每次申请的大小都是T呢？ 这就是定长内存池的特点,每次申请都是固定大小的,这样方便管理！
只能一块一块的申请吗？是的，目前只能一块一块的申请，后续可以扩展
被切分出去的内存块是连续的吗？答案是：一定是连续的！
上述过程中，并没有考虑内存释放的问题！下面先让我们看看内存释放！最后再做总结。
template<class T>
class ObjectPool
{
public:
//构造函数很容易理解，刚开始没有内存块，并且剩余字节数为0
ObjectPool():_memory(nullptr),_freelist(nullptr),_remainBytes(0){}
T* New()
{
T* obj = nullptr;//obj用于申请的内存块的起始地址
//每次只能申请一块大小为T的内存块
//如果T > 剩余内存的数量，就需要重新申请一块定长的内存块(很容易理解叭)
if (sizeof(T) > _restnum)
{
_memory = (char*)malloc(128 * 1024);
_remainBytes = 128 * 1024;
}
//计算objSize与一个指针的大小，这么做是为了后面释放内存的时候方便！可以暂时记住。
int objSize = sizeof(T) > sizeof(void*) ? sizeof(T) : sizeof(void*);
//_memory是剩余内存块的头，将_memory给obj,_memory向后移objSize个单位
//因为_memory是char*类型，所以申请多少内存，就移多少个单位。
//如果还不理解的话，就看一下画的图。
obj = (T*)_memory;
_memory += objSize;
//此时剩余字节数减掉刚刚申请的内存块的数量。
_remainBytes -= objSize;
new(obj)T;//定位new，显示调用T的构造函数的初始化
return obj;
}
private:
char* _memory; //大块内存的起始地址
void* _freelist;//暂时不考虑它！
size_t _remainBytes; //剩余字节数
};4.2内存释放的管理
被释放掉的内存，我选择通过自由链表来进行管理。那么什么是自由链表呢？
自由链表：看起来就是一个链表，但其并没有显性设置链表的结点next，而是将next存在了当前内存块的前4位或8位地址。这样说比较抽象，不如来看看图解。
后面被释放的内存依旧按照这个流程！
void Delete(T* obj)
{
obj->~T();//显示调用obj的析构函数
*(void**)obj = _freelist;
//强转为void**，再解引用，将_freelist的值放入obj的头4个或8个字节。
//为什么是4或者8字节呢？因为对应32位和64位系统，指针大小可能不同。
//再更新_freelist
_freelist = obj;
}4.3 完善内存申请的管理
现在考虑到有释放的内存，那么将释放的内存进行回收，是可以进行再利用的！
因此现在内存申请的流程，应该是先看_freelist里面是否有回收的内存，如果有的话，先申请_freelist里面的内存。否则再到内存池中进行申请！
完整代码:
template<class T>
class ObjectPool
{
public:
ObjectPool() :_memory(nullptr), _freelist(nullptr), _remainBytes(0) {}
T* New()
{
T* obj = nullptr;
if (_freelist)
{
void* next = *(void**)_freelist;//这里是为了取到当前内存块保存的下一块内存的地址。
obj = _freelist;
_freelist = next;
}
else
{
if (sizeof(T) > _remainBytes)
{
_memory = (char*)malloc(128 * 1024);
_remainBytes = 128 * 1024;
}
}
//计算objSize与一个指针的大小，这么做是为了后面释放内存的时候方便！可以暂时记住。
int objSize = sizeof(T) > sizeof(void*) ? sizeof(T) : sizeof(void*);
obj = (T*)_memory;
_memory += objSize;
_remainBytes -= objSize;
new(obj)T;
return obj
}
void Delete(T* obj)
{
obj->~T();
*(void**)obj = _freelist;
_freelist = obj;
}
private:
char* _memory;
void* _freelist;
size_t _remainBytes;
};五、ThreadCache的设计
5.1 ThreadCache整体框架
ThreadCache的结构是一个哈希桶结构，每一个哈希桶对应不同的内存大小。需要申请多少内存，就到对应的桶里面去取一块内存就可以了。并且每个线程都有自己独立的ThreadCache，不需要加锁处理，这也是能够提高效率的原因之一。
申请内存:
1. 当内存申请size<=256KB，先获取到线程本地存储的thread cache对象，计算size映射的哈希桶自
由链表下标i。
2. 如果自由链表_freeLists[i]中有对象，则直接Pop一个内存对象返回。
3. 如果_freeLists[i]中没有对象时，则批量从central cache中获取一定数量的对象，插入到自由链表
并返回一个对象。
疑问环节
疑问1:为什么不能给每个大小比如（1-7）都设置一个桶？
答案：如果每个大小都设置一个桶的话，桶的数量将非常的庞大，不利于管理
疑问2：如果这个桶里面没有内存了怎么办？
答案：如果对应的桶没有了内存，就需要到下一层CentralCache中去申请内存。
疑问3:为什么每个桶的大小一定是8的整数？不能是4的整数或者5、6、7的整数倍呢？
答案：根据定长内存池的设定，其每一个内存块至少要有一个指针大小。在32位和64位下，不同的数据类型的指针大小可能不同，因此最小设立为8。
疑问4：如果一次性申请的内存大于256KB怎么办？
答案：后面会讲解，这里暂不考虑。
5.2代码框架：现只考虑申请内存的流程
static const size_t NFreelist = 208; //一共有208个桶。
static const size_t MAX_BYTES = 256 * 1024;
//在设计定长内存池中讲过，如何将两个内存块连接起来。这里是封装了一部分代码！
static void*& NextObj(void* obj)
{
assert(obj);
return *(void**)obj;
}
//Freelist 是用来管理哈希桶的，后面在CentralCache中也会用到。大家可以先理解一下
class FreeList
{
public:
void Push(void* obj)
{
NextObj(obj) = _freelist;
_freelist = obj;
_size++;
}
void PushRange(void* start, void* end, size_t n)
{
NextObj(end) = _freelist;
_freelist = start;
_size += n;
}
void* pop()
{
void* ret = _freelist;
_freelist = NextObj(_freelist);
_size--
return ret;
}
bool Empty()
{
return _freelist == nullptr;
}
public:
void* _freelist = nullptr;
size_t Maxsize = 1;
size_t _size = 0;
};
class ThreadCache
{
public:
void* Allocate(size_t size);//申请内存
void* FetchFromCentralCache(size_t index, size_t size);//向Central Cache申请内存
private:
FreeList _freelist[NFreelist];
};代码均有注解,如果对接口不明白的，我会在接下来的代码写上注释。
void* Allocate(size_t size) 申请内存的接口
{
size_t alignSize = SizeClass::RoundUp(size);
size_t index = SizeClass::Index(size);
if (!_freelist[index].Empty())//这里是判断当前桶是否为空,如果不为空,则直接到桶中取内存。
{
return _freelist[index].pop();
}
return FetchFromCentralCache(index, alignSize);//桶为空，则要到第二层，中间缓存层去取内存。
}图解：在ThreadCache中申请内存
是滴，从ThreadCache中申请内存的流程就结束了，至于最后需要从第二层中去取的代码，我将会放到介绍完了第二层CentralCache以后，再进行完善！
卖个关子,前面不是提到了,每个线程都具有独立的ThreadCache吗？是的,但是现在还没有写上去！等后面继续完善。
六、CentralCache的设计
6.1 CentralCache的整体框架
CentralCache依旧是哈希桶的结构，每个桶里面有若干的Span,每一个Span都具有一个freelist用于管理内存块。
申请内存：
1. 当thread cache中没有内存时，就会批量向central cache申请一些内存对象，这里的批量获取对
象的数量使用了类似网络tcp协议拥塞控制的慢开始算法；central cache也有一个哈希映射的
spanlist，spanlist中挂着span，从span中取出对象给thread cache，这个过程是需要加锁的，不
过这里使用的是一个桶锁，尽可能提高效率。
2. central cache映射的spanlist中所有span的都没有内存以后，则需要向page cache申请一个新的
span对象，拿到span以后将span管理的内存按大小切好作为自由链表链接到一起。然后从span
中取对象给thread cache。
3. central cache的中挂的span中use_count记录分配了多少个对象出去，分配一个对象给thread
cache，就++use_count
6.2 CentralCache的代码结构，现只考虑申请内存的流程
CentralCache采取的是单例模式的设计，所有的线程都是共用同一个CentralCache!
class CentralCache
{
public:
static CentralCache* GetInstance()
{
return &_sInit;
}
size_t FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t batchNum, size_t size);
private:
CentralCache() {};
CentralCache(const CentralCache& ) = delete;
static CentralCache _sInit;
Spanlist _spanlist[NFreelist];
};
CentralCache CentralCache::_sInit;
struct Span
{
Span* _next = nullptr; 双向循环链表的结构
Span* _prev = nullptr;
size_t _objsize = 0; 切好内存的大小,单位是字节
size_t _useCount = 0; 切好小块内存,被分配给thread cache的计数
void* _freelist = nullptr; 每一个span都具有一个自由链表，来管理内存块。
下面的暂时不用管！
PAGE_ID _pageId = 0; 大块内存起始页的页号
size_t _n = 0; 页的数量
bool _IsUse = false;
};
class Spanlist
{
public:
Spanlist()
{
_head = new Span;
_head->_next = nullptr;
_head->_prev = nullptr;
}
private:
Span* _head = nullptr;
public:
std::mutex _mtx;
每一个Spanlist 都具有一个锁,因为CentralCache是只有一个的。会存在多个线程共同竞争同一个桶的情况，因此需要加锁
};接口的实现：
补充ThreadCache中的:FetchFromCentralCache 从CentralCache中拿内存
void* ThreadCache::FetchFromCentralCache(size_t index, size_t size)
{
size是申请的内存大小,index是桶的编号
size_t batchNum = min(_freelist[index].MaxSize(), SizeClass::NumMoveSize(size));
if (batchNum == _freelist[index].MaxSize())
{
_freelist[index].Maxsize++;
}
void* start = nullptr;
void* end = nullptr;
实际申请到的内存块数量
int actualNum = CentralCache::GetInstance()->FetchRangeObj(start, end, batchNum, size);
再将申请到的内存块插入到对应的桶中
为什么要判断这一步呢？
因为如果 actualNum等于1的话,就不需要再插入到桶中了！
if (actualNum == 1)
{
assert(start == end);
}
else
{
//插入桶中的时候，一定是先将start给排除了，再插入的。
_freelist[index].PushRange(NextObj(start), end, actualNum - 1);
}
return start;
}
在CentralCache中截取部分内存
size_t CentralCache::FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t batchNum, size_t size)
{
int index = SizeClass::Index(size); 找到对应的桶号
_spanlist[index]._mtx.lock(); 因为要对桶进行操作,所以需要加锁
要找到一个不为空的span
Span* span = CentralCache::GetInstance()->GetOneSpan(_spanlist[index],size);
assert(span);
assert(span->_freelist);
开始截取
start = span->_freelist;
void* cur = start;
size_t actualNum = 0;
while (cur && batchNum != 0)
{
end = cur;
cur = NextObj(cur);
actualNum++;
batchNum--;
}
span->_freelist = cur;
span->_useCount += actualNum; span中已经使用的内存块
_spanlist[index]._mtx.unlock();对桶的操作已经结束了，解锁！
return actualNum;
}
获取一个非空的Span
Span* CentralCache::GetOneSpan(Spanlist& spanlist, size_t size)
{
size_t index = SizeClass::Index(size);
Span* start = spanlist.Begin();
while (start != spanlist._head)
{
if (start->_freelist != nullptr)
return start;
start = start->_next;
}
此时这里需要解锁，因为现在并不对spanlist进行操作了，虽然现在spanlist是空的，但是可能会有内存的释放，回收问题。如果不解锁，会影响内存回收。
spanlist._mtx.unlock();
走到这里说明Spanlist是空的
需要向PageCache申请内存。
int k = SizeClass::NumMovePage(size);
向PageCache申请内存是需要加锁的。
PageCache::GetInstance()->_mtx.lock();
Span* span = PageCache::GetInstance()->NewSpan(k);
PageCache::GetInstance()->_mtx.unlock();
标记这个span正在使用
span->_IsUse = true;
span->_objsize = size;
此时是切分了一个很大的span 不是CentralCache中所需要的span
我们是需要将这个span 进行切割的，放入到自由链表中。
通过页号计算出 span的起始位置
char* start = (char*)(span->_pageId << PAGE_SHIFT);
再计算这个span一共有多大。
size_t bytes = span->_n << PAGE_SHIFT;
再计算出结尾的位置！
char* end = start + bytes;
将start作为自由链表的头
span->_freelist = start;
start += size;
再将剩余部分进行尾插
void* tail = span->_freelist;
while (start != end)
{
NextObj(tail) = start;
tail = NextObj(tail);
start += size;
}
NextObj(tail) = nullptr;
spanlist._mtx.lock();
spanlist.PushFront(span);
return span;
}图解：如何在CentralCache中申请内存:
（1）找到对应的桶并找到一个非空的Span
（2）如果在PageCache中申请一个新的span
新申请的newspan是需要处理后，再放入Central Cache的
（3）对该非空Span进行分割:
①：batchNum小于等于Span中内存块的数量
②：batchNum大于Span中内存块的数量
（4）将申请多的内存块挂到ThreadCache中
如何理解申请多的内存块？因为每一次向CentralCache申请内存的时候，不是一块一块的申请，而是一批一批的申请内存块，这样可以减少对CentralCache的访问。因为每次对CentralCache进行访问的时候，都需要加锁和解锁的操作。因此需要一次性申请多块内存。
七、PageCache的设计
7.1 PageCache的整体框架
PageCache是一个以页为单位的spanlist。
申请内存：
1.当central cache向page cache申请内存时，page cache先检查对应位置有没有span，如果没有则向更大页寻找一个span，如果找到则分裂成两个。比如：申请的是4页page，4页page后面没有挂span，则向后面寻找更大的span，假设在10页page位置找到一个span，则将10页pagespan分裂为一个4页page span和一个6页page span。
2.如果找到_spanList[128]都没有合适的span，则向系统使用mmap、brk或者是VirtualAlloc等方式申请128页page span挂在自由链表中，再重复1中的过程。
7.2 PageCache代码框架 现只考虑申请内存的流程
将PageCache设计为单例模式
class PageCache
{
public:
static PageCache* GetInstance()
{
return &_sInit;
}
Span* NewSpan(size_t k);
private:
PageCache(){}
PageCache(const PageCache&) = delete;
private:
Spanlist _pagelist[NPAGES]；用于管理每一页的自由链表。NPAGES =129；因为没有第0页,但数组下标是从0开始的。因此一共设置了129页，不用第0页。
public:
static PageCache _sInit;
std::mutex _mtx; PageCache只有一把整体的锁，是因为回收内存的时候，每个页之间会相互影响，因此得整体加锁。为什么不每个page都加锁呢？这样的话会降低整体的效率，访问每一页的时候都需要加锁解锁，性能不好。
};
PageCache PageCache::_sInit;接口实现：
class Spanlist
{
void Erase(Span* pos)
{
assert(pos);
assert(pos!=_head);
Span* next = pos->_next;
Span* prev = pos->_prev;
next->_prev = prev;
prev->_next = next;
}
Span* PopFront() 头删，这里的删只是把当前Span从Spanlist中删除，并不是将它delete!
{
Span* front = _head->_next;
Erase(front);
return front;
}
void PushFront(Span* span) 头插
{
Span* next = _head->_next;
_head->_next = span;
span->_prev = _head;
next->_prev = span;
}
}
Span* PageCache::NewSpan(size_t k)
{
如果一次性要的内存是大于128页的，那么直接向系统申请内存。
if (k > NPAGES - 1)
{
Span* span = new Span;
void* ptr = SystemAlloc(k);
span->_pageId = (PAGE_ID)ptr >> PAGE_SHIFT;
span->_n = k;
return span;
}
if (_pagelist[k].Empty())如果这一页为空,则往后面找不是空白页的地方
{
for (int i = k + 1; i < NPAGES; i++)
{
if (!_pagelist[i].Empty())
{
Span* nspan = _pagelist->PopFront();将这一部分内容弹出来
Span* kspan = new Span;
设置页号，可能有的同学会好奇，这里的页号在哪呢？仔细慢慢看
kspan->_pageId = nspan->_pageId;
页数为k
kspan->_n = k;
nspan->_pageId += k;
nspan->_n -= k;
_pagelist[i - k].PushFront(nspan);
return kspan;
}
}
到这里说明_pagelist[128]都为空，这时需要向系统申请空间
Span* bigSpan = new Span;
void* ptr = SystemAlloc(NPAGES - 1);自己封装的向系统申请空间
bigSpan->_pageId = (PAGE_ID)ptr >> PAGE_SHIFT;计算页号的公式
bigSpan->_n = NPAGES - 1;页号填充。
_pagelist[bigSpan->_n].PushFront(bigSpan);
申请完毕后，再递归一次，此时的_pagelist[128]不为空白页，可以进行切割了。
return NewSpan(k);
}
代码走到这里说明当前页不为空页,可以直接弹回Span*
else
{
return _pagelist[k].PopFront();
}
}图解：向PageCache中申请内存
以上就是申请内存的全部过程啦~还有一些小细节将在回收内存的时候进行补充
八、释放内存
ThreadCache回收内存的理论
释放内存依旧是从ThreadCache开始设计，再到CentralCache、PageCache，最后还回系统。
在ThreadCache中释放内存要满足以下条件：
1. 当释放内存小于256k时将内存释放回thread cache，计算size映射自由链表桶位置i，将对象Push
到_freeLists[i]。
2. 当链表的长度过长，则回收一部分内存对象到central cache。
ThreadCache回收内存代码框架
void Deallocate(void* ptr, size_t size); 释放内存接口，带size有点鸡肋，后面会修改。
void ListTooLong(FreeList& list, size_t size);链表过长的处理接口实现
void ListTooLong(FreeList& list, size_t size)
{
void* start = nullptr;
void* end = nullptr;
将这一部分内存块从自由链表中弹出来
list.PopRange(start, end, list.MaxSize());
再还原到CentralCache中。
CentralCache::GetInstance()->ReleaseToSpan(start, size);
}
回收内存
void ThreadCache::Deallocate(void* ptr, size_t size)
{
assert(size > 0);
size_t index = SizeClass::Index(size);
将ptr传入到对应的桶中。
_freelist[index].Push(ptr);
如果当前_freelist的数量已经大于了 一次批量申请的数量时 就要还回CentralCache了
if (_freelist[index].MaxSize() < _freelist[index].Size())
{
还回CentralCache的数量就是一次批量申请的数量
传入size是为了找到在CentralCache中的index.
ListTooLong(_freelist[index], size);
}
}图解：ThreadCache回收内存
CentralCache回收内存的理论
首先是从ThreadCache处回收内存，ThreadCache都会释放一批内存到CentralCache中，而每一块内存都具有相应的span，不能直接将这一批内存挂到同一个span上，因为这样不利于后面还回PageCache。
当一个Span满了，就直接还给PageCache。那如何定义Span满了呢？每一个Span都具有UseCount，用于记录用了多少块内存，那么当UseCount等于0的时候，就意味着这个Span装满了，就可以还回PageCache了。
CentralCache回收内存 代码框架
void Freelist::PopRange(void*& start,void*& end,size_t n)
{
assert(n >= _size);
start = _freelist;
end = start;
for (size_t i = 0; i < n - 1; i++)
{
end = NextObj(end);
}
_freelist = NextObj(end);
_size -= n;
NextObj(end) = nullptr;
}
这个容器是用来记录页号与Span之间的对应关系。
那这个容器是在什么时候用的呢？
答案是：在接口NewSpan的时候。就已经用上了，不过之前实现的时候，为了容易理解，没有加上。
现在大家理解这个申请内存的过程了，我们现在可以将这一步给加上了。
正好带大家回忆一下NewSpan的过程。
Span* PageCache::NewSpan(size_t k)
{
如果一次性要的内存是大于128页的，那么直接向系统申请内存。
if (k > NPAGES - 1)
{
Span* span = new Span;
void* ptr = SystemAlloc(k);
span->_pageId = (PAGE_ID)ptr >> PAGE_SHIFT;
span->_n = k;
_idSpanmap[span->pageId] =span;
return span;
}
if (_pagelist[k].Empty())如果这一页为空,则往后面找不是空白页的地方
{
for (int i = k + 1; i < NPAGES; i++)
{
if (!_pagelist[i].Empty())
{
Span* nspan = _pagelist->PopFront();将这一部分内容弹出来
Span* kspan = new Span;
设置页号，可能有的同学会好奇，这里的页号在哪呢？仔细慢慢看
kspan->_pageId = nspan->_pageId;
页数为k
新加入的代码：将nspan的头和尾插入到map中。
_idSpanmap[nspan->_pageId] = nspan;
_idSpanmap[nspan->_pageId + nspan->_n - 1] = nspan;
kspan->_n = k;
nspan->_pageId += k;
nspan->_n -= k;
遍历kspan,将kspan都加入到map中。
for (PAGE_ID i = 0; i < kspan->_n; i++)
{
_idSpanmap[kspan->_pageId + i] = kspan;
}
_pagelist[i - k].PushFront(nspan);
return kspan;
}
}
到这里说明_pagelist[128]都为空，这时需要向系统申请空间
Span* bigSpan = new Span;
void* ptr = SystemAlloc(NPAGES - 1);自己封装的向系统申请空间
bigSpan->_pageId = (PAGE_ID)ptr >> PAGE_SHIFT;计算页号的公式
bigSpan->_n = NPAGES - 1;页号填充。
_pagelist[bigSpan->_n].PushFront(bigSpan);
申请完毕后，再递归一次，此时的_pagelist[128]不为空白页，可以进行切割了。
return NewSpan(k);
}
代码走到这里说明当前页不为空页,可以直接弹回Span*
else
{
Span* cur = _pagelist[k].PopFront();
for (int i = 0; i < cur->_n; i++)
{
_idSpanmap[cur->_pageId + i] = cur;
}
return cur;
}
}
PageCache::unordered_map<PAGE_ID,Span*> _idSpanmap;
通过地址找到对应的span。
Span* PageCache::MapObjectToSpan(void* obj)
{
通过地址找到对应的页号
PAGE_ID id = ((PAGE_ID)obj >> PAGE_SHIFT);
auto ret =_idSpanmap.find(id);
if (ret != _idSpanmap.end())
{
return _idSpanmap[id];
}
return nullptr;
}
void CentralCache::ReleaseListToSpans(void* start, size_t size)；接口实现：
将ThreadCache释放的内存，还到对应的span中
void CentralCache::ReleaseToSpan(void*& start,size_t size)
{
size_t index = SizeClass::Index(size);
对哪一个桶操作，就需要进行加锁
_spanlist[index]._mtx.lock();
while (start)
{
void* next = NextObj(start);
通过MaptoSpan寻找start所对应的span.
Span* span = PageCache::GetInstance()->MaptoSpan(start);
再挂到对应的span上
NextObj(start) = span->_freelist;
span->_freelist = start;
span->_useCount--;
当_useCount为0的时候，就需要还回PageCache了
if (span->_useCount == 0)
{
span->_IsUse = false;
对PageCache进行访问的时候，需要加锁。PageCache是只有一把锁。
PageCache::GetInstance()->_mtx.lock();
PageCache::GetInstance()->ReleasetoPage(span);
PageCache::GetInstance()->_mtx.unlock();
}
}
_spanlist[index]._mtx.unlock();
}
void PageCache::ReleasetoPage(Span* span)
{
if (span->_n >= NPAGES)
{
void* ptr = (void*)(span->_pageId << PAGE_SHIFT);
SystemFree(ptr);
delete span;
return;
}
//向前合并
while (1)
{
PAGE_ID Prev_Id = span->_pageId - 1;
auto prev = (Span*)_idSpanmap.get(Prev_Id);
if (prev == nullptr)//没有找到对应的Span,不能合并
{
break;
}
if (prev->_IsUse ==true)//如果当前这个内存块被使用,则不能合并
{
break;
}
if (prev->_n + span->_n > NPAGES) //合并起来一共的页数大于128也不能合并
{
break;
}
span->_pageId = prev->_pageId;
span->_n += prev->_n;
_pagelist[prev->_n].Erase(prev);
delete prev;
}
//向后合并
while (1)
{
PAGE_ID Next_Id = span->_pageId + span->_n;
auto ret = (Span*)_idSpanmap.get(Next_Id);
if (ret == nullptr)
{
break;
}
//Span* next = _idSpanmap[Next_Id];
Span* next = (Span*)_idSpanmap.get(Next_Id);
if (next->_IsUse ==true)
{
break;
}
if (next->_n + span->_n > NPAGES)
{
break;
}
span->_n += next->_n;
_pagelist[next->_n].Erase(next);
delete next;
}
_pagelist[span->_n].PushFront(span);
span->_IsUse = false;
_idSpanmap.set(span->_pageId,span);
_idSpanmap.set(span->_pageId + span->_n - 1, span);
return;
}图解：CentralCache回收内存
PageCache回收内存理论
当CentralCache的Span满的时候，会将这个Span还给PageCache。恰好这个Span的总体大小就是X页的内存，因此只需要找到这个Span对应的页数并向前合并和向后合并！
6. PageCache回收内存 代码框架
inline static void SystemFree(void* ptr)
{
#ifdef WIN32
VirtualFree(ptr, 0, MEM_RELEASE);
#endif // WIN32
}
void PageCache::ReleasetoPage(Span* span)
{
页数大于NPAGES 直接还给系统
if (span->_n >= NPAGES)
{
void* ptr = (void*)(span->_pageId << PAGE_SHIFT);
SystemFree(ptr);
delete span;
return;
}
//向前合并
while (1)
{
PAGE_ID Prev_Id = span->_pageId - 1;
auto ret = _idSpanmap.find(Prev_Id);
//没有找到对应的Span,不能合并
if (ret == _idSpanmap.end())
{
break;
}
Span* prev = _idSpanmap[Prev_Id];
//如果当前这个内存块被使用,则不能合并
if (prev->_IsUse)
{
break;
}
//合并起来一共的页数大于128也不能合并
if (prev->_n + span->_n > NPAGES)
{
break;
}
span->_pageId = prev->_pageId - prev->_n+1;
span->_n += prev->_n;
_pagelist[prev->_n].Erase(prev);
delete prev;
}
//向后合并
while (1)
{
PAGE_ID Next_Id = span->_pageId + span->_n;
auto ret = _idSpanmap.find(Next_Id);
if (ret == _idSpanmap.end())
{
break;
}
Span* next = _idSpanmap[Next_Id];
if (next->_IsUse)
{
break;
}
if (next->_n + span->_n > NPAGES)
{
break;
}
span->_n += next->_n;
_pagelist[next->_n].Erase(next);
delete next;
}
将最后合并好的span插入到对应的桶中。
_pagelist[span->_n].PushFront(span);
并将它存入map中。
_idSpanmap[span->_pageId] = span;
_idSpanmap[span->_pageId + span->_n-1] = span;
return;
}
九、性能测试
void BenchmarkMalloc(size_t ntimes, size_t nworks, size_t rounds)
{
std::vector<std::thread> vthread(nworks);
std::atomic<size_t> malloc_costtime = 0;
std::atomic<size_t> free_costtime = 0;
for (size_t k = 0; k < nworks; ++k)
{
vthread[k] = std::thread([&, k]() {
std::vector<void*> v;
v.reserve(ntimes);
for (size_t j = 0; j < rounds; ++j)
{
size_t begin1 = clock();
for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
{
v.push_back(malloc(16));
//v.push_back(malloc((16 + i) % 8192 + 1));
}
size_t end1 = clock();
size_t begin2 = clock();
for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
{
free(v[i]);
}
size_t end2 = clock();
v.clear();
malloc_costtime += (end1 - begin1);
free_costtime += (end2 - begin2);
}
});
}
for (auto& t : vthread)
{
t.join();
}
printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次concurrent alloc %u次: 花费：%u ms\n",
nworks, rounds, ntimes, malloc_costtime.load());
printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次concurrent dealloc %u次: 花费：%u ms\n",
nworks, rounds, ntimes, free_costtime.load());
printf("%u个线程并发concurrent alloc&dealloc %u次，总计花费：%u ms\n",
nworks, nworks * rounds * ntimes, malloc_costtime.load() + free_costtime.load());
}
// 单轮次申请释放次数 线程数 轮次
void BenchmarkConcurrentMalloc(size_t ntimes, size_t nworks, size_t rounds)
{
std::vector<std::thread> vthread(nworks);
std::atomic<size_t> malloc_costtime = 0;
std::atomic<size_t> free_costtime = 0;
for (size_t k = 0; k < nworks; ++k)
{
vthread[k] = std::thread([&]() {
std::vector<void*> v;
v.reserve(ntimes);
for (size_t j = 0; j < rounds; ++j)
{
size_t begin1 = clock();
for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
{
v.push_back(ConcurrentAlloc(16));
//v.push_back(ConcurrentAlloc((16 + i) % 8192 + 1));
}
size_t end1 = clock();
size_t begin2 = clock();
for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
{
ConcurrentFree(v[i]);
}
size_t end2 = clock();
v.clear();
malloc_costtime += (end1 - begin1);
free_costtime += (end2 - begin2);
}
});
}
for (auto& t : vthread)
{
t.join();
}
printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次concurrent alloc %u次: 花费：%u ms\n",
nworks, rounds, ntimes, malloc_costtime.load());
printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次concurrent dealloc %u次: 花费：%u ms\n",
nworks, rounds, ntimes, free_costtime.load());
printf("%u个线程并发concurrent alloc&dealloc %u次，总计花费：%u ms\n",
nworks, nworks * rounds * ntimes, malloc_costtime.load() + free_costtime.load());
}
int main()
{
size_t n = 100000;
std::cout << "==========================================================" <<std::endl;
BenchmarkConcurrentMalloc(n, 6, 10);
std::cout << std::endl << std::endl;
BenchmarkMalloc(n, 6, 10);
std::cout << "==========================================================" <<std::endl;
return 0;
}
十、性能优化
1.将PageCache中的unordered_map替换
我们不再使用unordered_map,进行保存PAGE_ID 与 Span*。而是选择使用tcmalloc中的基数树来进行替代。
基数树一共有三种。
第一种：
template <int BITS> //非类型模板参数,当做常数用
class TCMalloc_PageMap1 {
//BITS = 32 - PAGE_SHIFT 或者 64 - PAGE_SHIFT
//其本质也是一个哈希表,不过长度是 1<<19 ≈ 52W 数组元素为 Span*
private:
static const int LENGTH = 1 << BITS; //LENGTH是存储页号最多需要位。
void** array_;
public:
typedef uintptr_t Number;//uintptr_t 是unsigned int
explicit TCMalloc_PageMap1() {
size_t size = sizeof(void*) << BITS;//计算一层的大小。
size_t alignSize = SizeClass::_RoundUp(size,1<<PAGE_SHIFT);//向上取
array_ = (void**)SystemAlloc(alignSize >> PAGE_SHIFT);
//SystemAlloc申请内存是按页数申请的。
memset(array_, 0, sizeof(void*) << BITS);
}
// Return the current value for KEY. Returns NULL if not yet set,
// or if k is out of range.
void* get(Number k) const { //读 通过k找到void*
if ((k >> BITS) > 0) {
return NULL;
}
return array_[k];
}
// REQUIRES "k" is in range "[0,2^BITS-1]".
// REQUIRES "k" has been ensured before.
// Sets the value 'v' for key 'k'.
void set(Number k, void* v) { //写
array_[k] = v;
}
};物理结构:
接口set:用于存储PAGE_ID，Span*之间的对应关系。
接口get:通过PAGE_ID，查找Span*。
第二种:
template <int BITS>
class TCMalloc_PageMap2 {
private:
static const int ROOT_BITS = 5;
static const int ROOT_LENGTH = 1 << ROOT_BITS;//第一层 32个槽位
static const int LEAF_BITS = BITS - ROOT_BITS;// 19-5 =14
static const int LEAF_LENGTH = 1 << LEAF_BITS; // 16384个
// Leaf node
struct Leaf {
void* values[LEAF_LENGTH];
};
Leaf* root_[ROOT_LENGTH]; // Pointers to 32 child nodes
public:
typedef uintptr_t Number;
//explicit TCMalloc_PageMap2(void* (*allocator)(size_t)) {
explicit TCMalloc_PageMap2() {
//allocator_ = allocator;
memset(root_, 0, sizeof(root_));
PreallocateMoreMemory();
}
void* get(Number k) const {
const Number i1 = k >> LEAF_BITS;//第一层
const Number i2 = k & (LEAF_LENGTH - 1); //第二层
if ((k >> BITS) > 0 || root_[i1] == NULL) {
return NULL;
}
return root_[i1]->values[i2];
}
void set(Number k, void* v) {
const Number i1 = k >> LEAF_BITS;
const Number i2 = k & (LEAF_LENGTH - 1);
ASSERT(i1 < ROOT_LENGTH);
root_[i1]->values[i2] = v;
}
bool Ensure(Number start, size_t n) {
for (Number key = start; key <= start + n - 1;) {
const Number i1 = key >> LEAF_BITS;
// Check for overflow
if (i1 >= ROOT_LENGTH)
return false;
// Make 2nd level node if necessary
if (root_[i1] == NULL) {
{
static ObjectPool<Leaf> LeafPool;
Leaf* leaf = (Leaf*)LeafPool.New();
memset(leaf, 0, sizeof(*leaf));
root_[i1] = leaf;
}
}
key = ((key >> LEAF_BITS) + 1) << LEAF_BITS;
}
return true;
}
void PreallocateMoreMemory() {
Ensure(0, 1 << BITS);
}
};物理结构:以32位举例
set:先确定槽位，再到槽位中去找对应的Span*。
get:同上述。
2.将所有的new都换成定长内存池。
在PageCache中定义ObjectPool<Span> _spanPool
new都切换成 _spanPool.New()
十一、总结
该项目将申请内存分为了三个层，并采取了基数树和定长内存池进行优化。项目总体难度适中，代码量不多，但理解起来比较难，希望大家都能够自己敲一遍代码！还有就是调试的时候比较麻烦，需要大家耐心地去调试。如果有不懂或者错误的地方，希望大家私信我，或者评论，谢谢大家！
十二、Gitee源码
本博客代码：https://gitee.com/www_spj_com/high-concurrency-memory-pool
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