Python内存管理（二 arena和缓存池）

接上文：

2.1  arean

多个pool聚合起来就是arean了，当然它也有默认的大小，一般是256k，包含的poo的个数就是256 / 4 = 64 个

先看下arean：

 struct arena_object {

uptr address;

        block* pool_address;

uint nfreepools;

       uint ntotalpools;

struct pool_header* freepools;

struct arena_object* nextarena;

struct arena_object* prevarena;

};

在概念上其实就是一个结构体：

未使用的arena：arean_object构成的集合会成为一个数组，数组的首地址有arean来维护，这个数组就是py中

通用小块内存的内存池，另一方面nextarea和prearea是用来连接arean_object来形成链表结构的，arena用来

管理一组pool，

与pool管理block是类似的，不同的是，pool_header管理的内存是和pool_header连接在一起

的，areana_object和它管理的内存却是分离的，当pool_header被申请时，它所管理的内存block集合也会一起

被申请，而areana_object被申请时，pool集合的内存却没有被申请，也就是在某一时刻，pool和sreana才

会建立联系，arean从未使用状态变为可用状态，可用状态和不可用状态分别维护自己的arena链表，未使用

状态的链表是单向链表，可用状态的链表是一个双向链表，使用new_arena来申请，这就是那个arena

如同一个完整的pool包含pool_header和blocks，arena也包含 arena_object和arena_object所包含的

pool集合，在创建新的arena时，py会先检查是否还有未使用状态的arena，如果有，从中抽取一个，把申请

的内存地址赋值给arena的address，申请到的这256k的内存大小就是pool的容身之处，，这是arena就

和pool建立了联系，脱离了未使用态，py还对申请到的256k的内存大小做了处理，使其是边界对齐的，把pool

集合交给pool_address来管理，实际上所有arena的集合就是小块内存池，但py操作内存的最小单元却是pool

一个arena中的pull总是处于下边三种状态中的一种：

1）used状态：至少有一个pool处于使用状态，至少一个pool处于未使用状态，内部维护了一个usedpool数组

2）full状态：pool中所有的block都已经被使用完毕

3）empty状态：pool中所有的block都未被使用，处于这个状态的pool的集合通过pool_header中的next_pool构成一个链表，这个链表的表头就是arena_object中的freepools

注意：full状态的pool是相互独立的，并没有形成链表



2.2  缓冲池

       python内部默认小块内存和大块内存的分界点是256k，由small_request_threshold符号控制，也就是，当申请的内存大小小于256k时，PyObject_Malloc会在内存池中申请内存，当申请的内存大于256k时，PyObject_Malloc会变成真正的malloc，当然，可以通过修改python的源码来修改这个默认值

2.2.1 pool的初始化

      在python启动的时候，usedpools这个小块空间内存池并不存在可用内存，py采用了延迟分配的策略，申请内存时才建立这个内存池，例如申请28字节的内存大小，py会先在usedpools对应位置查找，查找不到任何可用的pool时，py会从unused_arenas中的第一个可用arena获取一个pool，而如果此时usable_arenas为空的话，py会新申请一个arena

PS: 写的比较简略，希望有兴趣的读者去看下Python源码剖析这本书，pdf版，you can get ：

http://download.csdn.net/detail/njys1/9691736

哈哈~  希望可以帮到大家