并发内存池（C++）

项目简介

这个项目是实现了一个高效的并发内存池。它的原型的goggle的一个开源项目tcmalloc，即thread-cache malloc（线程缓存的malloc），实现了高效多线程的内存管理，可实现对系统提供的内存分配函数malloc和free的替代。

内存碎片

内存碎片分为外碎片和内碎片。

外碎片是指，未被分配给进程的内存块，由于其太小了，无法满足进程申请的内存大小。

内碎片是指，内存块已经分配给了进程，但是由于各种原因（比如结构体的内存对齐），不会使用内存块的某一部分，一直处于空闲状态，直至释放。

定长内存池设计

所谓定长，就是每次申请出来的内存大小都是一样的。

申请过程：首先在堆上申请一大块内存，按对象的大小从大块内存中截取对应的内存供进程使用。

释放过程：内存池中维护一个freelist_的链表，用来回收释放掉的内存，采用头插的方式挂在freelist_后边。在申请内存过程中，优先查看freelist_后边是否回收的内存块，优先使用freelist_中的内存供进程申请用。达到重复利用的目的。

项目框架

该内存池由3部分组成

1. thread cache：线程缓存是每个线程独有的，用于小于256KB的内存的分配，线程从这里申请内 存不需要加锁，每个线程独享一个cache，这也就是这个并发线程池高效的地方。

2. central cache：中心缓存是所有线程所共享，thread cache是按需从central cache中获取的对 象。central cache合适的时机回收thread cache中的对象，避免一个线程占用了太多的内存，而其他线程的内存吃紧，达到内存分配在多个线程中更均衡的按需调度的目的。central cache是存在竞争的，所以从这里取内存对象是需要加锁，首先这里用的是桶锁，其次只有thread cache的没有内存对象时才会找central cache，所以这里竞争不会很激烈。

3. page cache：页缓存是在central cache缓存上面的一层缓存，存储的内存是以页为单位存储及分配的，central cache没有内存对象时，从page cache分配出一定数量的page，并切割成定长大小的小块内存，分配给central cache。当一个span的几个跨度页的对象都回收以后，page cache 会回收central cache满足条件的span对象，并且合并相邻的页，组成更大的页，缓解内存碎片的问题。

内存池实现逻辑

threadcache

threadcache设计称为一个hash结构，申请的大小在其区间按各自的对齐数均匀划分桶。

其中hash的对其规则如下：

1B<= bites<128B，对齐数8B，其划分的桶就有128/8=16个，即8、16 ······ 128

8KB<=bites<64KB，对齐数1KB，其划分的桶就有(64 - 8)/1=56个，即9、10 ······ 64

64K<=bites<256KB，对齐数8K，其互粉的桶就有(256-64)/8=24个，即72、80 ······ 256

ps：这里的排列时不同的桶下应挂的小内存的大小，并不是hash桶的下标。其下标是按其排列顺序由低到高，由0开始的。

关于内碎片浪费的计算：

比如申请的大小为为129B，就会按16B对齐，实际申请128B+16B=144B，就会多出15B的内碎片，内存浪费率就是15B/144B=0.104。

再比如申请的大小为1025B，就会按128B对齐，实际申请1204+128=1332B，多出127B的内碎片，内存浪费率就是127B/1332B=0.095。

对上边内存规则有了一定认识之后，对下边threadcache的结构才会有更深刻的理解。

TLS（Thread Local Storage）线程本地存储技术：普通的全局变量在多线程中是贡献的，一个线程对其进行了修改，所有线程都能看见这个修改，而线程私有的全局变量与普通全局变量不同，线程私有的全局变量是线程的私有财产，每个线程都有自己的一份副本，某个线程对其所做的修改只会影响到自己的副本，并不会修改其他线程的副本。

申请内存

1、每个线程通过TLS无锁获取自己独属的ThreadCache对象

2、如果ThreadCache中对应hash桶下边的freelist_结构不为空，从中取出内存供进程使用

3、如果ThreadCache中对应hash桶下边的freelist_结构为空，向CentralCache中申请内存。

        ps：向CentralCache中申请内存过程中，使用类似TCP拥塞控制中的满开始算法。以达到申请内存的多少的合理性（即并不是单个单个内存申请，而是批量申请）。

释放内存

1、将不用的内存，通过内存大小，计算出其在ThreadCache中对应桶的位置，将其插入进去。

2、当ThreadCache中某个桶中挂的链表过长的时候，即链表长度大于一次批量申请的内存时，就将ThreadCache中对应桶中的内存回收给CentralCache.

centralcache

centralcache设计也是一个hash结构，也是使用和threadcache的对齐规则。不同的是centralcache的每个hash桶挂着的是span对象，是一个双向链表。每个span中又切分了多个对应其对齐数的小内存对象，是一个单链表结构。

其次，从整个项目框架上看，多个ThreadCache内存不足或者需要释放内存的时候，都需要涉及到centralcache，因此centralcache最好设计称为单例模式，供多个threadcache访问。

申请内存

1、ThreadCache向CentralCache申请内存，首先获得从CentrlCache对应位置的hash桶中获得一个Span（此时需要加桶锁），在该Span中拿出ThreadCache申请的内存数（尽力而为）。

2、如果CentrlCache对应位置没有Span，则向PageCache中申请内存。将向PageCache中刚申请的内存进行切分成freelist_。

释放内存

1、回收ThreadCache中的freelist_链表过长的内存，首先得找到CentralCache中对应的hash位置

2、其次CentralCache得找到这个个回收回来得freelist_链表隶属于CentralCache对应hash位置下的哪一个span。

这里找到对应的span，使用了一个哈希结构，unordered_map，在PageCache向CentralCache中分配内存的时候，就建立好了对应的映射关系了。

关于PAGE_ID的计算是这样的，(PAGE_ID)ptr >> PAGE_SHIFT，即将内存地址右移PAGE_SHIFT位。这样每一个内存地址都能找到自己的PAGE_ID。再通过映射关系找到自己所属的Span。

3、向对应hash位置下的对应span中依次挂入回收的链表，并且useCount对应减少。

4、当useCount减至0的时候，标志着该span中的所有小块内存都被回收回来了。就应该向PageCache中归还该span的内存了。

pagecache

pagecache的设计也是一个hash结构，采用的是直接定址法法映射。其每个hash桶下挂着的是以页为单位的对应其范围大小的span内存对象，是个双向链表结构。

这里的PageCache也设计称为单例模式。

申请内存

1、首先向满足CentralCache申请对应的桶中查看时候有span。有则交付一个span。

2、满足CentralCache申请对应的桶中没有span，就向后续桶中遍历查找存在内存的桶。

3、后续桶中的span必定比满足CentralCache申请对应的桶中的span大，需要在后续桶中的span切分满足CentralCache申请对应的桶中的大小，span剩下的内存则，按剩余内存大小映射插入到对应的hash桶中。

释放内存

1、回收来自CentralCache返还的span，进行合并页，缓解内碎片的问题。

2、向前合并，（1）前边没有页号了（2）前边的页号正在使用（3）合并后的页数超过128页，无法管理。则不合并。

3、向后合并，（1）前边没有页号了（2）前边的页号正在使用（3）合并后的页数超过128页，无法管理。则不合并。

内存池优化逻辑

大块内存的申请和释放

我们这里内存池的单个线程能申请的最大内存就是256KB，当线程申请的内存大于256KB的时候，便能是为是大块内存。

我们设计PageCache的时候，一页的大小定为的8K，当申请256KB的时候，就需要256KB/8KB=32个span。因此将Page Cache的哈希桶个数多弄几个，比如32*4=128个，即一个128页的span可以满足四个线程去申请256KB大小的内存。

当申请大块内存的时候，我们直接去向PageCache中去申请。

在PageCache中，当申请超过128页的大内存的时候，就直接向堆申请。

释放的过程相反即可。

释放大块内存的时候，直接向PageCache中归还。

在PageCache中，归还超过128页的内存时，直接归还给堆。

替代系统内存分配函数

我们的内存池是能替代系统提供的内存分配函数（malloc、free）的，因此我们不能在里边继续使用系统提供的内存分配函数。定长内存池便能达到使用内存分配的效果。

使用基数树优化

基数树，或称压缩前缀树，是一种更节省空间的Trie（前缀树）。对于基数树的每个节点，如果该节点是确定的子树的话，就和父节点合并。基数树可用来构建关联数组。

为什么要使用基数树优化呢？

在PageCache向CentralCache分配内存的时候，我们需要建立PageId和Span的映射关系，我们使用的是STL中unordered_map，其底层是使用的哈希表。关于哈希表有如下缺点不符我们内存池的使用：

1、哈希表的底层必定使用了系统内存分配相关函数

2、哈希表的底层使用数组实现的，数组大小不好确定，还涉及到扩容的问题（扩容就分为原地扩容和一定扩容）。

接下来就开始介绍基数树了！

单层基数树

单层基数树就如同hash的直接定址法一样，其中的模板参数表示的是存储页号的位数。在32位环境下是32-PAGE_SHIFT，64位环境下是64-PAGE_SHIFT。我们的PAGE_SHIFT是2^13，也就是说BITES在32位环境下的值就是2^19位。占用的内存就是2^19*4=2^21=2M。

比如页号为多少，就在对应的void**的数组中找对应的位置，其位置存储的就是它Span的信息。

双层基数树

上边的双层基数树的模板参数含义和单层基数树一样，都代表存储页号需要多少位。

这里的双层基数树的前5位用于标识页号，能通过第一层对应位置中的内容找到第二层的数据，第二层的数组标识着Span的属性。32位环境下，二层基数树需要的大小是2^19*4=2^21=2M。

项目反思

项目不足

可能存在内存泄漏。在ThreadCache的回收逻辑里，当哈希桶下挂的freelist_过长的时候，才将freelist_向CentralCache中返还。当freelist_挂的内存不长的时候呢？比如说就只挂了一个小的内存对象，并不满足过长的条件，就不会向CentralCache里返还，就造成了内存泄漏的问题。

项目优势

1、ThreadCache使用了TLS技术，每个线程无锁获得自己独属的ThreadCache对象。

2、ThreadCache内存不足时向CentralCache申请时，并不是需要多少申请多少，而是批量申请，也就是说在向CentralCache申请依次后，Thread Cache就有了一批内存对象供本线程使用。即减少了ThreadCache向CentralCache申请的频次，而CentralCache的访问时会加锁的，这也将使CentralCache中的桶锁不会很激烈。

3、使用基数树优化，既可以代替底层使用new和delete，有可以利用基数树可以根据一个长整型（比如一个长ID）快速查找到其对应的对象指针，比hash映射来的简单和节省空间。