TBOX的内存管理模型，参考了linux kernel的内存管理机制，并在其基础上做了一些改进和优化。
内存整体架构
large_pool
整个内存分配的最底层，都是基于large_pool的大块内存分配池，类似于linux的基于page的分配管理，不过有所不同的是，large_pool并没有像linux那样使用buddy算法进行(2^N)*page进行分配，这样如果需要2.1m的内存，需要分配4m的内存块，这样力度太大，非常浪费。
因此large_pool内部采用N*page的基于page_size为最小粒度进行分配，因此每次分配顶多浪费不到一页的空间。
而且如果需要的内存不到整页，剩下的内存也会一并返回给上层，如果上层需要（比如small_pool），可以充分利用这多余的部分内存空间，使得内存利用率达到最优化。
而且根据tb_init实际传入的参数需求，large_pool有两种模式：
直接使用系统内存分配接口将进行大块内存的分配，并用双链维护，这种比较简单，就不多说了。
在一大块连续内存上进行统一管理，实现内存分配。
具体使用哪种方式，根据应用需求，一般的应用只需要使用方式1就行了，这个时候tb_init传tb_null就行了，如果是嵌入式应用，需要管理有限的一块内存空间，这个时候可以使用方式2， tb_init传入指定内存空间地址和大小。
这里就主要看下方式2的large_pool的内存结构（假设页大小是4KB）：
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| data |
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|
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| head | 4KB | 16KB | 8KB | 128KB | ... | 32KB | ... | 4KB*N |
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由于large_pool主要用于大块分配，而超小块的分配在上层small_pool中已经被分流掉了，所以这个应用中，large_pool不会太过频繁的分配，所以碎片量不会太大，为了进一步减少碎片的产生，在free时候都会对下一个邻近的空闲块进行合并。而malloc在分配当前空闲块空间不够的情况下，也会尝试对下一个邻近空闲块进行合并。
由于每个内存块都是邻近挨着的，也没用双链维护，没有内存块，都有个块头，合并过程仅仅只是改动内存块头部的size字段，这样的合并不会影响效率。
由于没像buddy算法那样，用双链维护空闲内存，虽然节省了链表维护的空间和时间，但是每次分配内存都要顺序遍历所有块，来查找空闲的内存，这样的效率实在太低了，为了解决这个问题，large_pool内部针对不同级别的块，进行了预测，每次free或者malloc的时候，如果都会把当前和邻近的空闲快，缓存到对应级别的预测池里面去，具体的分级如下：
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| >0KB : 4KB | > 0*page |
|-----------------------|--------------
| >4KB : 8KB | > 1*page |
|-----------------------|--------------
| >8KB : 12-16KB | > 2*page |
|-----------------------|--------------
| >16KB : 20-32KB | > 4*page |
|-----------------------|--------------
| >32KB : 36-64KB | > 8*page |
|-----------------------|--------------
| >64KB : 68-128KB | > 16*page |
|-----------------------|--------------
| >128KB : 132-256KB | > 32*page |
|-----------------------|--------------
| >256KB : 260-512KB | > 64*page |
|-----------------------|--------------
| >512KB : 516-1024KB | > 128*page |
|-----------------------|--------------
| >1024KB : 1028-...KB | > 256*page |
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由于通常不会分配太大块的内存，因此只要能够预测1m内存，就足够，而对于>1m的内存，这里也单独加了一个预测，来应对偶尔的超大块分配，并且使得整体分配流程更加的统一。
如果当前级别的预测块不存在，则会到下一级别的预测块中查找，如果都找不到，才回去遍历整个内存池。
实际测试下，每个块的预测成功基本都在95%以上，也就说大部分情况下，分配效率都是维持在O(1)级别的。
small_pool
小块内存分配池
在上层每次调用malloc进行内存分配的时候，回去判断需要多大的内存，如果这个内存超过或者等于一页，则会直接从large_pool进行分配，如果小于一页，则会优先通过small_pool进行分配，small_pool针对小块的内存进行了高速缓存，并优化了空间管理和分配效率。
由于程序大部分情况下，都在使用小块内存，因此small_pool对内存的分配做了很大的分流，使得large_pool承受的压力减小，碎片量减少很多，而small_pool内部由于都是由fixed_pool来对固定大小的内存进行管理，是不会存在外部碎片的。而小块内存的粒度本身就很小，所以内部碎片量也相当少。
small_pool中的fixed_pool，就像是linux kernel中的slub，在small_pool中总共有12级别的fixed_pool，每个级别分别管理一种固定大小的内存块，具体级别如下：
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| fixed pool: 16B | 1-16B |
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| fixed pool: 32B | 17-32B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 64B | 33-64B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 96B* | 65-96B* |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 128B | 97-128B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 192B* | 129-192B* |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 256B | 193-256B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 384B* | 257-384B* |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 512B | 385-512B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 1024B | 513-1024B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 2048B | 1025-2048B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 3072B* | 2049-3072B* |
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其中 96B, 192B，384B，3072B并不是按2的整数幂大小，这么做主要是为了更加有效的利用小块内存的空间减少内部碎片。
fixed_pool
顾名思义，fixed_pool就是用来管理固定大小的内存分配的，相当于linux中slub，而fixed_pool中又由多个slot组成，每个slot负责一块连续的内存空间，管理部分内存块的管理，类似linux中的slab， 每个slot由双链维护，并且参考linux的管理机制，分为三种slot管理方式：
当前正在分配的slot
部分空闲slots链表
完全full的slots链表
具体结构如下：
current:
--------------
| |
-------------- |
| slot |<--
|--------------|
||||||||||||||||
|--------------|
| |
|--------------|
| |
|--------------|
||||||||||||||||
|--------------|
||||||||||||||||
|--------------|
| |
--------------
partial:
-------------- -------------- --------------
| slot | <=> | slot | <=> ... <=> | slot |
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| | | | |
|--------------| |--------------| |--------------|
| | |||||||||||||||| | |
|--------------| |--------------| |--------------|
| | |||||||||||||||| ||||||||||||||||
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| |||||||||||||||| | |
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| | | | |
|--------------| |--------------| |--------------|
| | | | ||||||||||||||||
-------------- -------------- --------------
full:
-------------- -------------- --------------
| slot | <=> | slot | <=> ... <=> | slot |
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| |||||||||||||||| ||||||||||||||||
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| |||||||||||||||| ||||||||||||||||
|--------------| |--------------| |--------------|
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|--------------| |--------------| |--------------|
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|--------------| |--------------| |--------------|
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|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| |||||||||||||||| ||||||||||||||||
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具体的分配算法
如果当前slot中还有空闲的块，优先从当前slot进行分配
如果当前slot中没有空闲块，则把这个slot放到full链表中去
从部分空闲slot链表中，挑一个空闲的slot进行分配，并把它设为当前分配状态。
具体的释放算法
释放后如果这个slot完全空闲了，并且不是正在分配的slot，则把整个slot释放掉，这样既可以保证有一个可以分配的slot之外，还极大的降低了内存使用，也避免某些情况下频繁的释放分配slot。
如果释放的slot属于full链表并且变为了部分空闲，则把这个slot移到部分空闲slot链表中去。
额外要提一下的是：
large_pool每次分配一块空间给一个slot的时候，残留下来的部分剩余空间(<1*page)， 也能直接返回给slot，让slot充分利用这部分数据，这样可以可以切分出更多地内存块。
例如：
fixed_pool每次增长一个包含256个32B内存块的slot（需要8192B大小+16B内部数据维护大小），其实在用large_pool分配的时候，需要8208B的大小，由于需要按页对齐（4KB），实际分配确占用了8192+4096: 12288B的大小的空间。
但是large_pool支持把所有空间数据一并返回给上层，这样slot其实获取到了一个12288B大小的内存，并且也知道其实际大小为：12288B，因此实际切分了(12288-(32B的slot内部维护数据))/32也就是383个内存块。
多维护了127个内存块，充分把large_pool的内部碎片也利用上了，进一步增加了内存利用率。
fixed_pool中的slot
虽然类比与linux中的slab，但是其数据结构确跟slab不太一样，它并没有像slab那样，对每个空闲小块都用链表维护，而是直接用位段来维护是否空闲的信息，这样更加节省内存，而且通过优化算法，其分配效率和slab几乎一样。
在fixed_pool的slot的头部，专门有一小块独立的数据，用于维护每个小块的空闲信息，每个块只暂用一比特位的信息，来判断这个块是否空闲，由于没有内存块都是固定大小的，所以比特位的位置定位，完全可以通过索引计算得到。
而且每次释放和分配，都会去缓存一个双字大小的位信息端，来预测下一次的分配，由于是双字大小，总共有32个比特位，所以每次缓存，最多可以预测邻近32个内存块。因此大部分情况下，预测成功率一直都是>98%的，分配效率都维持在O(1)，比起large_pool的预测率还高很多，所以small_pool对large_pool的分流，还在一定程度上，进一步提高了内存分配效率。
而就算很倒霉，没预测成功，slot的顺序遍历来查找空闲快的算法，也相当高效，完全是高度优化的，下面就详细描述下。
slot的顺序遍历分配算法优化
我们这里主要用到了gcc的几个内置函数：
__builtin_clz：计算32位整数前导0的个数
__builtin_ctz：计算32位整数后置0的个数
__builtin_clzll：计算64位整数前导0的个数
__builtin_ctzll：计算64位整数后置0的个数
其实这四个类似，我们这里就拿第一说明好了，为什么要使用__builtin_clz呢？其实就是为了在一个32位端里面，快速查找某个空闲位的索引，这样就能快速定位某个空闲块的位置了。
比如有一个32位的位段信息整数：x，计算对应空闲位0的索引，主需要：__builtin_clz(~x)
简单吧，由于__builtin_clz这些内置函数，gcc用汇编针对不同平台高度优化过的，计算起来相当的快，那如果不是gcc的编译器怎么办呢？
没关系，我们可以自己用c实现个优化版本的，当然完全可以汇编继续优化，这里就先给个c的实现：
static __tb_inline__ tb_size_t tb_bits_cl0_u32_be_inline(tb_uint32_t x)
{
// check
tb_check_return_val(x, 32);
// done
tb_size_t n = 31;
if (x & 0xffff0000) { n -= 16; x >>= 16; }
if (x & 0xff00) { n -= 8; x >>= 8; }
if (x & 0xf0) { n -= 4; x >>= 4; }
if (x & 0xc) { n -= 2; x >>= 2; }
if (x & 0x2) { n--; }
return n;
}
说白了，就是每次对半开，来减少判断次数，比起每次一位一位的枚举遍历，这种已经是相当高效了，更何况还有__builtin_clz呢。
接下来就看下具体的遍历过程：
按4/8字节对齐位段的起始地址
每次按4/8字节遍历位段数据，遍历过程利用cpu cache的大小，针对性的做循环展开，来优化性能。
通过判断 !(x + 1) 来快速过滤 0xffffffff 这些已经满了的位段，进一步提高遍历效率。
如果某个位段不是0xffffffff，则通过__builtin_clz(~x)计算实际的空闲块索引，并进行实际的分配。
最后如果这个的32位的位段没有被分配满，可以把它进行缓存，来为下次分配做预测。
string_pool
讲到这，TBOX的内存池管理模型，基本算是大概讲完了，这里就简单提下string_pool，即：字符串池
string_pool主要针对上层应用而言的，针对某些频繁使用小型字符串，并且重复率很高的模块，就可以通过string_pool进行优化，进一步减少内存使用，string_pool内部通过引用计数+哈希表维护，针对相同的字符串只保存一份。
例如可以用于cookies中字符串维护、http中header部分的字符串维护等等。。