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高并发内存池项目（concurrent memory pool）

2023-11-11

一、高并内存池概念

内存池(Memory Pool) 是一种动态内存分配与管理技术。 通常情况下，程序员习惯直接使用 new、delete、malloc、free 等API申请分配和释放内存，这样导致的后果是：当程序长时间运行时，由于所申请内存块的大小不定，频繁使用时会造成大量的内存碎片从而降低程序和操作系统的性能。内存池则是在真正使用内存之前，先申请分配一大块内存(内存池)留作备用，当程序员申请内存时，从池中取出一块动态分配，当程序员释放内存时，将释放的内存再放入池内，再次申请池可以 再取出来使用，并尽量与周边的空闲内存块合并。若内存池不够时，则自动扩大内存池，从操作系统中申请更大的内存池。

由于现在硬件条件已经很成熟，大多数运行环境都是多核的，为了提高效率，则高并发这一情况应运而生，对于高并发内存池，则是基于多线程并发申请使用的一个内存池称为高并发内存池。


二、项目介绍

本项目参考了谷歌 tcmalloc 设计模式，设计实现了高并发的内存池。基于 win10 环境 VS2013，采用 C++进行编程，池化技术、多线程、TLS、单例模式、互斥锁、链表、哈希等数据结构。该项目利用了 thread cache、central、cache、page cache 三级缓存结构，基于多线程申请释放内存的场景，最大程度提高了效率，解决了绝大部分内存碎片问题。

三、项目细节

（一）项目设计目标

现代很多的开发环境都是多核多线程，在申请内存的场景下，必然存在激烈的锁竞争问题。所以这次我们实现的内存池需要考虑以下几方面的问题。
1. 内存碎片问题。
2. 性能问题。
3. 多核多线程环境下，锁竞争问题。
 

（二）项目结构

  • concurrent memory pool主要由线程缓存（threadcache）、中心缓存（centralcache）、页缓存（pagecache）3个部分构成，如下图

 ​​​

1.thread cache

  •  为了保证效率，我们使用线程局部存储（thread local storage，TLS）技术保存每个线程本地的ThreadCache的指针，这样大部分情况下申请释放内存是不需要锁的，线程缓存是每个线程独有的，用于小于64k的内存的分配，但并不是一定是要64k，只是前人总结的一个合适值。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。
class ThreadCache
{
public:

	// 申请和释放内存对象
	void* Allocate(size_t size);
	void Deallocate(void* ptr, size_t size);

	// 从中心缓存获取对象
	void* FetchFromCentralCache(size_t index, size_t size);

	// 释放对象时，链表过长时，回收内存回到中心缓存
	void ListTooLong(FreeList& list, size_t size);
private:

    //创建了一个哈希结构，每个位置里存放一个FreeList对象
	FreeList _freeLists[NFREELISTS];
};

//TLS技术
static __declspec(thread) ThreadCache* tls_threadcache = nullptr;

该结构每个位置存放一个FreeList，每个自由链表下都可以挂自己的内存块。

申请内存：
1. 当内存申请size<=64k时在thread cache中申请内存，计算size在自由链表中的位置，如果自由链表中有内存对象时，直接从FistList[i]中Pop一下对象，时间复杂度是O(1)，且没有锁竞争。
2. 当FreeList[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。
释放内存：
1. 当释放内存小于64k时将内存释放回thread cache，计算size在自由链表中的位置，将对象Push到FreeList[i].
2. 当链表的长度过长，则回收一部分内存对象到central cache。
 

2. central cache

  • 中心缓存是所有线程所共享，本质是由一个哈希映射的span对象自由链表构成thread cache是按需从central cache中获取的对象。central cache周期性的回收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，不过一般情况下在这里取内存对象的效率非常高，所以这里竞争不会很激烈。
  • 这里要注意，要保证centralcache是全局唯一的，这里我们需要将centralcache类设计成单例模式。

class CentralCache
{
public:
    //唯一获得该对象的接口
	static CentralCache* GetInstance()
	{
		return &_sInst;
	}

	// 从中心缓存获取一定数量的对象给thread cache
	size_t FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t n, size_t byte_size);

	// 从SpanList或者page cache获取一个span
	Span* GetOneSpan(SpanList& list, size_t byte_size);

	// 将一定数量的对象释放到span跨度
	void ReleaseListToSpans(void* start, size_t byte_size);
private:
	SpanList _spanLists[NFREELISTS]; // 按对齐方式映射

private:
	CentralCache()
	{}
    //封死它的拷贝构造
	CentralCache(const CentralCache&) = delete;
    CentralCache& operator=(const CentralCache&) = delete;
    //定义全局唯一类
	static CentralCache _sInst;
};

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，central cache也有一个哈希映射的freelist，freelist中挂着span，从span中取出对象给thread cache，这个过程是需要加锁的。
2. central cache中没有非空的span时，则将空的span链在一起，向page cache申请一个span对象，span对象中是一些以页为单位的内存，切成需要的内存大小，并链接起来，挂到span中。
3. central cache的span中有一个use_count，分配一个对象给thread cache，就++use_count。
释放内存：
1. 当thread_cache过长或者线程销毁，则会将内存释放回central cache中的，释放回来时--use_count。当use_count减到0时则表示所有对象都回到了span，则将span释放回pagecache，page cache中会对前后相邻的空闲页进行合并。

这里要注意centralcache中span是用双向链表进行连接的，每个span对象里都有一个list，就是每个向pagecache要的span都已经被切好了，比如说8k大小桶中，一块大的span里已经被切分成许多8k大小的内存块，他们分别用list进行内部连接，他当treadcache需要时，就给其一定数量的。但是整个span整体是被挂在spanlist中。

可以用珍珠项链可以形容，许多串整体的珍珠项链被挂在一个支架上，当顾客突然想要这串项链中的3个珍珠，那么就需要将珍珠项链里的绳子拆开取出那三个给顾客，这里支架就相当于spanlist，珍珠项链里的绳子相当于span中的list。

 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。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。

class PageCache
{
public:
	static PageCache* GetInstance()
	{
		return &_sInst;
	}

	// 向系统申请k页内存挂到自由链表
	void* SystemAllocPage(size_t k);

	Span* NewSpan(size_t k);

	// 获取从对象到span的映射
	Span* MapObjectToSpan(void* obj);

	// 释放空闲span回到Pagecache，并合并相邻的span
	void ReleaseSpanToPageCache(Span* span);
private:
	SpanList _spanList[NPAGES];	// 按页数映射

	//std::mutex _map_mtx;    //专门给map用的锁
	std::unordered_map<PageID, Span*> _idSpanMap;
	std::recursive_mutex _mtx;


private:
	PageCache()
	{}

	PageCache(const PageCache&) = delete;
    PageCache& operator=(const PageCache&) = delete;
	// 单例
	static PageCache _sInst;
};

 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4page，4page后面没有挂span，则向后面寻找更大的span，假设在10page位置找到一个span，则将10page span分裂为一个4page span和一个6page span。
2. 如果找到128 page都没有合适的span，则向系统使用mmap、brk或者是VirtualAlloc等方式申请128page span挂在自由链表中，再重复1中的过程。
释放内存：
1. 如果central cache释放回一个span，则依次寻找span的前后page id的span，看是否可以合并，如果合并继续向前寻找。这样就可以将切小的内存合并收缩成大的span，减少内存碎片。

  • 这里要注意该结构下的span都是未切分的一个个整体span，当每次centralcache需要时在进行切分，并且将每个span地址与页号通过哈希map进行映射关系建立。这里一页我们按照window下1页4k为基准进行设置。


 4.对象大小的映射对齐、向中心缓存获取内存个数及向pagecache获取页大小计算

// 8 + 7 = 15
// 7 + 7
// ...
// 1 + 7 = 8
static size_t Index(size_t size)
{
	return ((size + (2 ^ 3 - 1)) >> 3) - 1;
}

// 管理对齐和映射等关系
class SizeClass
{
public:
	// 控制在1%-12%左右的内碎片浪费
	// [1,128]					8byte对齐	     freelist[0,16)
	// [129,1024]				16byte对齐		 freelist[16,72)
	// [1025,8*1024]			128byte对齐	     freelist[72,128)
	// [8*1024+1,64*1024]		1024byte对齐     freelist[128,184)

	// [1,8]   +7 [8,15]    8
	// [9, 16] +7 [16,23]   16
	static inline size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t align)
	{
		return (((bytes)+align - 1) & ~(align - 1));
	}

	// 对齐大小计算，浪费大概在1%-12%左右
	static inline size_t RoundUp(size_t bytes)
	{
		//assert(bytes <= MAX_BYTES);

		if (bytes <= 128) {
			return _RoundUp(bytes, 8);
		}
		else if (bytes <= 1024) {
			return  _RoundUp(bytes, 16);
		}
		else if (bytes <= 8192) {
			return  _RoundUp(bytes, 128);
		}
		else if (bytes <= 65536) {
			return  _RoundUp(bytes, 1024);
		}
		else
		{
			return _RoundUp(bytes, 1 << PAGE_SHIFT);
		}

		return -1;
	}

	static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t align_shift)
	{
		return ((bytes + (1 << align_shift) - 1) >> align_shift) - 1;
	}

	// 计算映射的哪一个自由链表桶
	static inline size_t Index(size_t bytes)
	{
		assert(bytes <= MAX_BYTES);

		// 每个区间有多少个链
		static int group_array[4] = { 16, 56, 56, 56 };
		if (bytes <= 128) {
			return _Index(bytes, 3);
		}
		else if (bytes <= 1024) {
			return _Index(bytes - 128, 4) + group_array[0];
		}
		else if (bytes <= 8192) {
			return _Index(bytes - 1024, 7) + group_array[1] + group_array[0];
		}
		else if (bytes <= 65536) {
			return _Index(bytes - 8192, 10) + group_array[2] + group_array[1] + group_array[0];
		}

		assert(false);

		return -1;
	}

	// 一次从中心缓存获取多少个
	static size_t NumMoveSize(size_t size)
	{
		if (size == 0)
			return 0;

		// [2, 512]，一次批量移动多少个对象的(慢启动)上限值
		// 小对象一次批量上限高
		// 小对象一次批量上限低
		int num = MAX_BYTES / size;
		if (num < 2)
			num = 2;

		if (num > 512)
			num = 512;

		return num;
	}

	// 计算一次向系统获取几个页
	// 单个对象 8byte
	// ...
	// 单个对象 64KB
	static size_t NumMovePage(size_t size)
	{
		size_t num = NumMoveSize(size);
		size_t npage = num*size;

		npage >>= 12;
		if (npage == 0)
			npage = 1;

		return npage;
	}
};

5.FreeList、span、SpanList结构

void BenchmarkMalloc(size_t ntimes, size_t nworks, size_t rounds)
{
	// nworks个线程
	//每个线程跑rounds轮
	//每个线程跑ntimes次

	std::vector<std::thread> vthread(nworks);// nworks个线程，先用数组保存起来
	size_t malloc_costtime = 0;
	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)//每个线程跑rounds轮
			{
				size_t begin1 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)//每个线程跑ntimes次
				{
					v.push_back(malloc(260));//线程开辟空间
				}
				size_t end1 = clock();

				size_t begin2 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)	//空间的销毁
				{
					free(v[i]);
				}
				size_t end2 = clock();
				v.clear();

				malloc_costtime += end1 - begin1;//[]表达式捕捉的变量，大家都可以用
				free_costtime += end2 - begin2;
			}
		});
	}



	for (auto& t : vthread)//等待线程
	{
		t.join();
	}

	printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次malloc %u次: 花费：%u ms\n", nworks, rounds, ntimes, malloc_costtime);

	printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次free %u次: 花费：%u ms\n", nworks, rounds, ntimes, free_costtime);

	printf("%u个线程并发malloc&free %u次，总计花费：%u ms\n", nworks, nworks*rounds*ntimes, malloc_costtime + free_costtime);
}


// 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); // n
	size_t malloc_costtime = 0;
	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(260));
				}
				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);

	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);

	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 + free_costtime);
}

int main()
{
	cout << "==========================================================" << endl;
	BenchmarkMalloc(10000, 4, 10);
	cout << endl << endl;

	BenchmarkConcurrentMalloc(10000, 4, 10);
	cout << "==========================================================" << endl;

	system("pause");
	return 0;
}

5.加锁场景

a.在centralcache结构中需要进行加桶锁，也就是给FetchRangeObj函数和ReleseListToSpans函数进行加。

b.在pagecache结构中加大锁，也就是NewSpan函数和ReleaseSpanToPageCache函数进行加，还有就是在对span地址和页号映射时需要的MapObjectToSpan函数进行加。

四、项目测试

测试时一定要确保编译器在relese情况下，而不是debug！！！

五、项目总结

（一）优点

  1. 增加动态申请的效率
  2. 减少陷入内核的次数
  3. 减少系统内存碎片
  4. 提升内存使用率
  5. 尽量减少锁竞争
  6. 应用于多核多线程场景

（二）不足

1.当前实现的项目中我们并没有完全脱离malloc，比如在内存池自身数据结构的管理中，如SpanList中的span等结构，我们还是使用的new Span这样的操作，new的底层使用的是malloc，所以还不足以替换malloc，因为们本身没有完全脱离它。

解决方案：malloc、new（频繁申请的小块内存，如：span->对象池     内存大块内存：virtualalloc/brk/mmap）map、thread、mutex....

2.平台及兼容性
linux等系统下面，需要将VirtualAlloc替换为brk等。这个是小问题 。
x64系统下面，当前的实现支持不足。比如：id查找Span得到的映射，我们当前使用的是map<id, Span*>。在64位系统下面，这个数据结构在性能和内存等方面都是撑不住。需要改进后基数树。

（三）面试常见问题

1.如何去替代malloc？替代malloc的原理是什么？

不同平台替换方式不一样，linux下使用weak alias的方式进行替换，window下使用hook的钩子技术进行替换，不用更改原来的代码，只需要使用钩子将代码中使用malloc的地方勾过来让其执行该内存池代码，所有的malloc的调用都跳转到了tc_malloc的实现。它也通常用来写外挂，用来进行系统层面函数更改。Map使用基数树来进行替换，malloc使用对象池或者virtual alloc申请大块内存。

2.能不能把threadcache和centralcache合并掉，减掉一层？

不能，Central核心作用是承上启下的作用，假设把centracache直接去掉，就意味着threadcache和centralcache直接进行对接，会产生一个问题，pagecache中的span有些是切好的，有些是没有切好的，而且不是一下子就给threadcache，有可能给一部分，可能会留下一部分，这是第一个问题，第二个问题是还回来是还一部分，切过的和没切过的混在一起会有问题，比如申请一块大块内存，在pagecache中找，但是却不知道找到的到底是切好的还是没切好的，虽然USecount也能进行判断，但是切的多了混在一起找的时候查找效率没有那么高。再其次均衡调度作用就不明显了，threadcache中8字节专门给centralcahe8字节用的，但是如果在pagecache中就比较混乱，因为pagecache是按照页进行映射的，更大的问题在于centralcache加的是桶锁，pagecache虽然也是一个一个映射的桶，但是它涉及到一个span的合并和切分，span会在各个桶之间流动，就不能使用桶锁，就必须使用一把大锁进行锁住，但是centralcache就不会再各个桶之间进行流动。

小结：

1.Centralcache均衡多个线程之间的同一个大小的内存需求

2.他的span都是至少有部分在用的，区分pagecache都是大块完整。

3.它实现的是桶锁，因为一个span只会给一个桶用，不会再桶之间流动，效率更高，如果没有他的话，pagecache是一把大锁，因为pagecache中的span需要切小和合大，会在多个映射桶之间流动。

3.max一定是64k吗？一定是以8k对齐按照我们那种分段映射对齐吗？

不一定，这个根据设计者需求，可能换个人参数就全变了，依据64k控制10%左右的浪费设计了映射规则，后面为什么是128页呢也就是一次性要了0.5兆？这个也是不确定的，这个值至少要比最大的单个对象大小大，也就是至少大于16个页，最少也得5、60页大小，但是不能过分大，太大表示一次对系统要的太大了，会造成浪费。

4.threadcache销毁了，如果他还有内存没给centrlcache怎么办？假设这个线程有内存泄露或者它还没有达到listtolang哪个条件，有可能有一些内存还没有还回来或者挂在threadcache中，但是这个线程销毁了，那么这个内存就没有回到这个centralcache，centralcache也不会回到pagecache，会耽搁小页合大，还会导致一些内存的泄露，有没有什么办法解决呢？

解决方法就是给这个项目注册一个回调函数，只要线程结束，函数作用是把threadcache里面给clear掉，把每个桶数据都往下一个还，在此创建tls时就进行处理，在new线程空间时同时注册一个回调函数，一旦崩溃就是清理掉这个回调函数。

六、项目源码

关于项目源码centralcache和pagecache设计成两种单例模式，一种为饿汉，一种为懒汉。

https://gitee.com/ishao97/ishao97.git

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项目

c

数据结构

算法

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