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2.开源项目|高性能内存分配库mimalloc
3.15+ 张图剖析内存分配之 malloc 详解
4.RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、公司mmap 设计高效内存分配器 arena ?源码
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本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制,重点关注内存分配与释放的何分关键函数,通过分析4.9版本的司源源码,详细介绍了slab算法及其核心代码实现。公司在内存管理中,源码源码共享免费平台APPslab算法通过kmem_cache结构体进行管理,何分利用数组的司源形式统一处理所有的kmem_cache实例,通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的公司映射,从而实现高效内存分配。源码其中,何分关键的司源计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号,这与常规的公司0起始序号不同,从1开始计数。源码
在找到合适的何分kmem_cache实例后,下一步是通过数组缓存(array_cache)获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象,则直接从缓存分配;若缓存已空,会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs(free/partial/full)中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中,array_cache结构体发挥了关键作用,它不仅简化了内存管理,18源码网还优化了内存使用效率。
对象释放流程与分配流程类似,涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中,关键操作是检查slab_partial和slab_free队列,寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用,避免了资源浪费。
总结内存操作函数概览,栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等,而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性,它无法像栈一样精准预测内存使用情况,导致内存碎片问题。为了应对这一挑战,Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法,以提高内存分配效率和减少碎片。邮件的源码
然而,即便使用了高效的内存管理算法,内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中,没有像Java那样的自动垃圾回收机制,导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存,将导致资源泄漏,影响系统性能。为此,业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法,以提高内存管理效率和减少内存碎片。
ZGC算法通过分页策略对内存进行管理,并利用“初始标记”阶段识别GC根节点(如线程栈变量、静态变量等),并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”(STW)策略暂停所有线程,确保标记过程的准确性。接着,通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象,并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。快转网 源码在这一过程中,ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象,确保内存管理的精准性。
接下来,ZGC通过“复制算法”实现内存回收,将正常引用的对象复制到新页面,将旧页面的数据擦除,从而实现内存的高效管理。此外,通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后,在“对象重定位”阶段,完成引用关系的更新,确保内存管理过程的完整性和一致性。
通过实测,ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力,尤其是标记阶段的效率,使得系统能够在保证性能的同时,有效地管理内存资源。总之,内存管理是stvd源码加密系统性能的关键因素,Linux内核通过先进的算法和策略,实现了高效、灵活的内存管理,为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。
开源项目|高性能内存分配库mimalloc
mimalloc
开源内存分配库,微软研究院年发布,旨在提供高性能内存管理解决方案。
使用方法如下:
1. 克隆代码库至本地。
2. 编译代码。
3. 将头文件复制至系统目录,如:
4. 编译项目时链接mimalloc。
尝试直接使用mimalloc,无需编译:
配置环境变量。
mimalloc特点:
1. 简洁高效,核心代码量少于行。
2. 性能显著优于其他内存分配库,如:mi(mimalloc)、tc(tcmalloc)、je(jemalloc)等。
3. 支持多线程。
架构:
mimalloc设计中,每个线程拥有专属堆,线程在分配内存时从各自堆进行。堆中包含多个分段,每个分段对应多个页面,内存分配在页面上进行。
free列表操作代码。
源码实现:
1. malloc函数实现
2. free函数实现
参考资料:
[1] cnblogs.com/linkwk7/p/1...
[2] github.com/microsoft/mi...
[3] cnblogs.com/linkwk7/p/1...
+ 张图剖析内存分配之 malloc 详解
内存分配之 malloc 详解
malloc函数的复杂性使得直接分析其源码较为困难,但我们可以关注其操作过程。首先,理解malloc分配的内存结构十分重要。当我们使用malloc时,分配的内存不仅包括用户请求的大小,还会附带首部和尾部,用于管理。 内存分配示例中,用户申请0x字节,实际分配的fill区域包含了系统预置的cookie和填补区。fill区域的上边和下边有gap,用于区分可使用和不可使用内存,并在归还时检测是否越界。debug header由上gap中的7个连续区域组成。 进入程序前,系统会创建一个管理内存的堆空间,通过__cdecl_heap_init函数,构建一个个HEADER节点的链表,每个节点管理1MB内存。每个节点包含pHeapData指针,代表虚拟地址,尚未分配,将1MB分为个KB段。 继续深入,pRegion指向的tagRegion结构中,每个内存段(group)有8个4KB内存页,链表中挂载着可用内存。分配时,会从挂载内存的链表中查找,若无则扩展到其他链表。归还时,通过比较地址范围判断归属group,并通过合并空闲内存块和更新分配次数来操作。 当一个group全回收后,并非立刻归还给系统,而是等待其他group回收后再合并释放。这样可以避免频繁地与操作系统交互,提高效率。RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?
本文旨在深入剖析RocksDb源码,从内存分配器角度着手。RocksDb内包含MemoryAllocator和Allocator两大类内存分配器。MemoryAllocator作为基类,提供MemkindKmemAllocator和JemallocNodumpAllocator两个子类,分别集成memkind和jemalloc库的功能,实现内存分配与释放。
接着,重点解析Allocator类及其子类Arena的实现。基类Allocator提供两个关键接口:内存分配与对齐。Arena类采用block为单位进行内存分配,先分配一个block大小的内存,后续满足需求时,优先从block中划取,以减少内存浪费。一个block的大小由kBlockSize参数决定。分配策略中,Arena通过两个指针(aligned_alloc_ptr_和unaligned_alloc_ptr_)分别管理对齐与非对齐内存,提高内存利用效率。
分配内存时,Arena通过构造函数初始化成员变量,包括block大小、内存在栈上的分配与mmap机制的使用。构造函数内使用OptimizeBlockSize函数确保block大小合理,减少内存对齐浪费。Arena中的内存管理逻辑清晰,尤其在分配新block时,仅使用new操作,无需额外内存对齐处理。
分配内存流程中,AllocateNewBlock函数直接调用new分配内存,而AllocateFromHugePage和AllocateFallback函数则涉及mmap机制的使用与内存分配策略的统一。这些函数共同构成了Arena内存管理的核心逻辑,实现了灵活高效地内存分配。
此外,Arena还提供AllocateAligned函数,针对特定对齐需求分配内存。这一函数在使用mmap分配内存时,允许用户自定义对齐大小,优化内存使用效率。在处理对齐逻辑时,Arena巧妙地利用位运算优化计算过程,提高了代码效率。
总结而言,RocksDb的内存管理机制通过Arena类实现了高效、灵活的内存分配与管理。通过深入解析其源码,可以深入了解内存对齐、内存分配与多线程安全性的实现细节,为开发者提供宝贵的内存管理实践指导。未来,将深入探讨多线程内存分配器的设计,敬请期待后续更新。