实现高并发内存池

Posted 2022-05-19 qnbk

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了实现高并发内存池相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

高并发内存池

什么是内存池
高并发内存池整体框架

什么是内存池

池化技术

所谓“池化技术”，就是程序先向系统申请过量的资源，然后自己管理以备不时之需。之所以要申请过量的资源，是因为每次申请该资源都有较大的开销，不如提前申请好，这样使用时就会变得非常快捷，大大提高程序运行效率。在计算机中，有很多使用“池”这种技术的地方，除了内存池，还有连接池、线程池、对象池等。
以服务器上的线程池为例，它的主要思想是：先启动若干数量的线程，让它们处于睡眠状态，当接收到客户端的请求时，唤醒池中某个睡眠的线程，让它来处理客户端的请求，当处理完这个请求，线程又进入睡眠状态。

内存池

内存池是指程序预先从操作系统申请一块足够大内存，此后，当程序中需要申请内存的时候，不是直接向操作系统申请，而是直接从内存池中获取；同理，当程序释放内存的时候，并不真正将内存返回给操作系统，而是返回内存池。当程序退出(或者特定时间)时，内存池才将之前申请的内存真正释放。

内存池主要解决的问题

内存池主要解决的当然是效率的问题，其次,作为系统的内存分配器的角度，还需要解决一下内存碎片的问题。

内存碎片

内存碎片分为外碎片和内碎片

外部碎片是一些空闲的连续内存区域太小，这些内存空间不连续，以至于合计的内存足够，但是不能满足一些的内存分配申请需求。
内部碎片是由于一些对齐的需求，导致分配出去的空间中一些内存无法被利用。

malloc

C/C++中我们要动态申请内存都是通过malloc去申请内存，实际我们不是直接去堆获取内存的。
而malloc就是一个内存池。malloc() 相当于向操作系统申请了一块较大的内存空间。当内存用完或程序有大量的内存需求时，再根据实际需求向操作系统“申请。

定长内存池

申请内存使用的是malloc，什么场景下都可以用，但是意味着什么场景下都不会有很高的性能，下面我们就先来设计一个定长内存池

ObjectPool.h

#pragma once
#include <iostream>
#include <vector>
#include <time.h>

using std::cout;
using std::endl;
//定长内存池

//template <size_t N>
//class ObjectPool
//;
#ifdef _WIN32
	#include <windows.h>
#else
	
#endif

inline static void* SystemAlloc(size_t kpage)//直接去堆上按页申请内存

#ifdef _WIN32
	void* ptr = VirtualAlloc(0, kpage<<13, MEM_COMMIT | MEM_RESERVE,
		PAGE_READWRITE);
#else
	// linux下brk mmap等
#endif
	if (ptr == nullptr)
		throw std::bad_alloc();
	return ptr;

template <class T>
class ObjectPool

public:
	T* New()
	
		T* obj = nullptr;
		if (_freeList)
		
			//优先把还回来的内存块再次重复利用
			void* next = (*(void**)_freeList);
			obj = (T*)_freeList;
			_freeList = next;
		
		else
		
			//剩余内存不够一个对象大小时，重新开大块空间
			if (remainBytes < sizeof(T))
			
				remainBytes = 128 * 1024 ;
				//_memory = (char*)malloc(remainBytes);
				_memory = (char*)SystemAlloc(remainBytes >> 13);
				if (_memory == nullptr)
				
					throw std::bad_alloc();
				
			
			T* obj = (T*)_memory;
			size_t objSize = sizeof(T) < sizeof(void*) ? sizeof(void*) : sizeof(T);
			_memory += objSize;
			remainBytes -= objSize;			
		
		//定位new,显示调用T的构造函数初始化，对已有的空间初始化
		new(obj)T;

		return obj;

		
	
	void Delete(T* obj)
	
		
		//还回来
		
		//显示调用析构函数清理对象
		obj->~T();
		if (_freeList == nullptr)
		
			_freeList = obj;
			//*(int*)obj = nullptr;//前四个字节用来保存下一个内存的地址 把obj强转成int* 再解引用->int 获得此地址 64位下跑不了
			*(void**)obj = nullptr;//64位下解引用是void *,*(int**)也可以
		
		else
		
			//头插
			*(void**)obj = _freeList;
			_freeList = obj;
		
	
private:
	char* _memory = nullptr;//指向大块内存，char是一个字节，好切分内存
	size_t remainBytes = 0;//大块内存中剩余数
	void* _freeList = nullptr;//管理换回来的内存(链表)的头指针
	
;

高并发内存池整体框架

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。
内存池需要考虑以下几方面的问题。

性能问题。
多线程环境下，锁竞争问题。
内存碎片问题。

concurrent memory pool：

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。
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。
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。

thread cache

thread cache是哈希桶结构，每个桶是一个按桶位置映射大小的内存块对象的自由链表。每个线程都会有一个thread cache对象，这样每个线程在这里获取对象和释放对象时是无锁的。

thread cache 设计

pragma once
#include "Common.h"
class ThreadCache

public:
	void* Allocate(size_t size);//申请空间
	void Dellocate(void* ptr, size_t size);//释放空间
	void* FetchFromCentralCache(size_t index, size_t size);//从中心缓存获取对象
	void ListTooLong(FreeList& list, size_t size);//释放对象时，链表过长  ，回收内存到centrral cache

private:
	FreeList _freeLists[NFREELISTS];
;

static _declspec(thread) ThreadCache* pTLSThreadCache = nullptr;// TLS 线程局部存储

#include <algorithm>
#include <windows.h>
#include <unordered_map>
#include <map>
using std::cout;
using std::endl;

static const size_t MAX_BYTES = 256 * 1024;//256 KB
static const size_t NFREELISTS = 208;//桶的总数量
static const size_t NPAGES = 129;//页的数量
static const size_t PAGE_SHIFT = 13;//

#ifdef _WIN64
typedef unsigned long long PAGE_ID;
#elif _WIN32
typedef size_t PAGE_ID;
#endif

inline static void* SystemAlloc(size_t kpage)//直接去堆上按页申请内存

#ifdef _WIN32
	void* ptr = VirtualAlloc(0, kpage << 13, MEM_COMMIT | MEM_RESERVE, PAGE_READWRITE);
#else
	// linux下brk mmap等
#endif
	if (ptr == nullptr)
		throw std::bad_alloc();
	return ptr;

inline static void SystemFree(void* ptr)

#ifdef _WIN32
	VirtualFree(ptr, 0, MEM_RELEASE);
#else
	// sbrk unmmap等
#endif

static void*& NextObj(void* obj)

	return *(void**)obj;//解引用得到 void*,void* 是下一个内存的地址

class FreeList//管理切分好的小对象的自由链表

public:
	void Push(void* obj)
	
		//头插
		assert(obj);
		NextObj(obj) = _freeList;//*(void**)obj = _freeList;
		_freeList = obj;
		++_size;
	
	void PushRange(void* start, void* end,size_t n)
	
		cout << "hello common pushrange" << endl;
		NextObj(end) = _freeList;
		_freeList = start;
		_size += n;

	
	void PopRange(void*& start, void*& end, size_t n)
	
		cout << "hello common poprange" << endl;
		assert(n >= _size);
		start = _freeList;
		end = start;
		for (size_t i = 0; i < n - 1; i++)
		
			end = NextObj(end);
		
		_freeList = NextObj(end);
		NextObj(end) = nullptr;
		_size -= n;
	
	void* Pop()
	
		//头删
		assert(_freeList);
		void* obj = _freeList;
		_freeList = NextObj(obj);
		--_size;
		return obj;
	
	bool Empty()
	
		cout << "heool freelist empty" << endl;
		return _freeList == nullptr;
	
	size_t& MaxSize()
	
		return _maxSize;
	
	size_t Size()
	
		return _size;
	
private:
	void* _freeList = nullptr;
	size_t _maxSize = 1;
	size_t _size = 0;//个数

;

自由链表的哈希桶跟对象大小的映射关系

class SizeClass//计算对象大小的对齐映射规则

public:
	// 整体控制在最多10%左右的内碎片浪费
	// [1,128] 8byte对齐       freelist[0,16)
	// [128+1,1024] 16byte对齐   freelist[16,72)
	// [1024+1,8*1024] 128byte对齐   freelist[72,128)
	// [8*1024+1,64*1024] 1024byte对齐     freelist[128,184)
	// [64*1024+1,256*1024] 8*1024byte对齐   freelist[184,208)
	static inline size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t alignNum)//计算对齐数
	
		//size_t alignSize ;//对齐
		//if (size % 8 == 0)
		//
		//	alignSize = (size / alignNum + 1) * alignNum;
		//
		//else
		//
		//	alignSize = size;
		//
		//return alignSize;
		return ((bytes + alignNum - 1) & ~(alignNum - 1));
	
	static inline size_t RoundUp(size_t size)
	
		if (size <= 128)
		
			return _RoundUp(size, 8);
		
		else if (size <= 1024)
		
			return _RoundUp(size, 16);
		
		else if (size <= 8 * 1024)
		
			return _RoundUp(size, 128);
		
		else if (size <= 64 * 1024)
		
			return _RoundUp(size, 1024);
		
		else if (size <= 256 * 1024)
		
			return _RoundUp(size, 8 * 1024);
		
		else
		
			return _RoundUp(size, 1 << PAGE_SHIFT);

申请内存：

当内存申请size<=256KB，先获取到线程本地存储的thread cache对象，计算size映射的哈希桶自由链表下标i。
如果自由链表_freeLists[i]中有对象，则直接Pop一个内存对象返回。
如果_freeLists[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

.当释放内存小于256k时将内存释放回thread cache，计算size映射自由链表桶位置i，将对象Push到_freeLists[i]。
当链表的长度过长，则回收一部分内存对象到central cache。

central cache

central cache也是一个哈希桶结构，他的哈希桶的映射关系跟thread cache是一样的。不同的是他的每个哈希桶位置挂是SpanList链表结构，不过每个映射桶下面的span中的大内存块被按映射关系切成了一个个小内存块对象挂在span的自由链表中。

central cache整体设计

#pragma once
#include "Common.h"
#include "PageCache.h"
class CentralCache//单例模式

public:
	static CentralCache* GetInstance()
	
		return &_sInst;
	
	Span* GetOneSpan(SpanList& list, size_t size);
	size_t FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t batchNum, size_t size);	
	void ReleaseListToSpans(void* start, size_t byte_size);// 将一定数量的对象释放到span跨度
private:
	SpanList _spanLists[NFREELISTS];
private:
	CentralCache()
	CentralCache(const CentralCache&) = delete;
	static CentralCache _sInst;
;

struct Span//管理多个连续大块内存跨度结构

	size_t _pageId;//大块内存起始页号
	size_t n;//页的数量
	Span* _next = nullptr;//双向链表
	Span* _prev = nullptr;//双向链表

	size_t _objSize = 0;//切好的小对象的大小
	size_t _useCount = 0;//切好的小块内存，被分给thread cache计数
	void* _freeList = nullptr;//切好的小块内存自由链表
	bool _isUse = false;//是否被使用

;
class SpanList//带头双向链表

public:
	SpanList()
	
		_head = new Span;
		_head->_next = _head;
		_head->_prev = _head;
	
	Span* Begin()
	
		return _head->_next;
	
	Span* End()
	
		return _head;
	
	bool Empty()
	
		cout << "heool spanlist empty" << endl;
		return _head->_next == _head;
	
	void PushFront(Span*  span)
	
		cout << "hello common pushfront" << endl;
		Insert(Begin(), span);
	
	Span* PopFront()
	
		cout << "hello commom popfront" << endl;
		Span* front = _head->_next;
		Erase(front);
		return front;
	
	void Insert(Span* pos, Span* newSpan)
	
		cout << "hello commom insert" << endl;
		assert(pos);
		assert(newSpan);
		Span* prev = pos->_prev;
		prev->_next = newSpan;
		newSpan->_prev = prev;
		newSpan->_next = pos;
		pos->_prev = newSpan;
	
	void Erase(Span* pos)
	
		assert(pos);
		assert(pos != _head);
		
		Span* prev = pos->_prev;
		Span* next = pos->_next;
		prev->_next = next;
		next->_prev = prev;

	
private:
	Span* _head;
public:

	std::mutex _mtx;//桶锁

;

映射哪一个自由链表桶

static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t alignNum)
	
		/*if (bytes % alignNum == 0)
		
		return bytes / alignNum - 1;
		
		else
		
		return bytes / alignNum;
		*/
		return ((bytes + (1 << alignNum) - 1) >> alignNum) - 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);//8  2^3
		
		else if (bytes <= 1024)
			return _Index(bytes - 128, 4) + group_array[0];//把前面128减掉，再加上前一个桶的数量
		
		else if (bytes <= 8 * 1024)
			return _Index(bytes - 1024, 7) + group_array[1] + group_array[0];
		
		else if (bytes <= 64 * 1024)
			return _Index(bytes - 8 * 1024, 10) + group_array[2] + group_array[1] + group_array以上是关于实现高并发内存池的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
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