内存管理：GolangPythonLinux

Posted 2020-11-29 qingaoaoo

0、如果想要实现一门语言的内存管理，该怎么设计？

1.内存池：向系统申请大块内存，然后进行管理和分配（管理内存分配）。

2.垃圾回收:当分配的内存使用完之后，不直接归还给系统，而是归还给内存池，方便进行下一次复用。至于垃圾回收选择标记回收，还是分代回收算法应该符合语言设计初衷。

3.大小切分:使用单独的数组或者链表，把需要申请的内存大小向上取整，直接从这个数组或链表拿出对应的大小内存块，方便分配内存。大的对象以页申请内存，小的对象以块来申请，避免内存碎片，提高内存使用率。

4.多线程管理:每个线程应该有自己的内存块，这样避免同时访问共享区的时候加锁，提升语言的并发性，线程之间通信使用消息队列的形式，一定不要使用共享内存的方式。提供全局性的分配链，如果线程内存不够用了，可向分配链申请内存。

 

1、Golang

Go语言自带垃圾回收功能，大多数情况下是不需要用户自己管理内存的；tcmalloc(thread-caching mallo)是google推出的一种内存分配器。

具体策略：全局缓存堆和进程的私有缓存。golang语言中MHeap就是全局缓存堆，MCache作为线程私有缓存。

golang内存分配器主要包含三个数据结构:MHeap，MCentral、MCache。

1、MHeap：分配堆，主要是负责向系统申请大块的内存，为下层MCentral和MCache提供内存服务。它管理的基本单位是MSpan(若干连续内存页的数据结构)。MSpan是一个双端链表的形式，里面存储了它的一些位置信息。通过一个基地址+(页号*页大小)，就可以定位到这个MSpan的实际内存空间。

2、MCache：运行时分配池，不针对全局，而是每个线程都有自己的局部内存缓存MCache，他是实现goroutine高并发的重要因素，因为分配小对象可直接从MCache中分配，不用加锁，提升了并发效率。

3、MCentral：作为MHeap和MCache的承上启下的连接。承上，从MHeap申请MSpan；启下，将MSpan划分为各种尺寸的对象提供给MCache使用。

给对象 object 分配内存的主要流程：

1. object size > 32K，则使用 mheap 直接分配。
2. object size < 16 byte，使用 mcache 的小对象分配器 tiny 直接分配。 （其实 tiny 就是一个指针，暂且这么说吧。）
3. object size > 16 byte && size <=32K byte 时，先使用 mcache 中对应的 size class 分配。
4. 如果 mcache 对应的 size class 的 span 已经没有可用的块，则向 mcentral 请求。
5. 如果 mcentral 也没有可用的块，则向 mheap 申请，并切分。
6. 如果 mheap 也没有合适的 span，则想操作系统申请。

总结:

1. MHeap是一个全局变量，负责向系统申请内存，mallocinit()函数进行初始化。如果分配内存对象大于32K直接向MHeap申请。
2. MCache线程级别管理内存池，关联结构体P，主要是负责线程内部内存申请。
3. MCentral连接MHeap与MCache的，MCache内存不够则向MCentral申请，MCentral不够时向MHeap申请内存。

 

2、Python

?python中万物皆对象，python的存储问题是对象的存储问题，并且对于每个对象，python会分配一块内存空间去存储它

Python的内存管理机制：引入计数、垃圾回收、内存池机制

Python垃圾回收主要以引用计数为主，标记?清除和分代清除为辅的机制，其中标记?清除和分代回收主要是为了处理循环引用的难题

一、变量与对象

• 变量，通过变量指针引用对象，变量指针指向具体对象的内存空间，取对象的值.
• 对象，类型已知，每个对象都包含一个头部信息（头部信息：类型标识符和引用计数器）注意：变量名没有类型，类型属于对象（因为变量引用对象，所以类型随对象），变量引用什么类型的对象，变量就是什么类型的.
• 引用所指判断，通过is进行引用所指判断，is是用来判断两个引用所指的对象是否相同.

二、引用计数

• 在Python中，每个对象都有指向该对象的引用总数---引用计数，查看对象的引用计数：sys.getrefcount()

三、垃圾回收

• ? 当Python中的对象越来越多，占据越来越大的内存，启动垃圾回收(garbage collection)，将没用的对象清除.

四、内存池机制

Python中有分为大内存和小内存：（256K为界限分大小内存）

1. 大内存使用malloc进行分配
2. 小内存使用内存池进行分配
3. Python的内存池(金字塔)

Python的内存管理是由私有heap空间管理的.所有的Python对象和数据结构都在一个私有heap中.程序员没有访问该heap的权限，只有解释器才能对它进行操作.为Python的heap空间分配内存是由Python的内存管理模块进行的，其核心API会提供一些访问该模块的方法供程序员使用.Python有自带的垃圾回收系统，它回收并释放没有被使用的内存，让它们能够被其他程序使用；

 

3、Linux

内存管理系统可以分为两部分，分别是内核空间内存管理和用户空间内存管理：

————内存管理子系统的职责是：进程请求内存时分配可用内存，进程释放内存后回收内存，以及跟踪系统内存使用情况。现代操作系统要求能够使多个程序共享系统资源，同时要求内存限制对于开发者是透明的。在这种情况下，虚拟内存应运而生。虚拟内存可以使得进程可以访问比实际内存大得多的空间，并且使得多个程序共享内存显得更加有效。

————当程序从内存中取得数据的时候，需要使用地址指出需要访问的内存位置（注意：这个地址是虚拟地址，他们组成的进程的虚拟地址空间）。每个进程都有自己的虚拟地址空间，这样做的好处是可以防止非法读取或覆盖其他进程的数据（虚拟地址允许进程使用超过物理内存的内存空间，因此操作系统可以给每个进程提供独立的虚拟线性地址空间。）

<页>

a:作为内存管理的基本单元，页的许多状态需要被记录下来（比如，内核需要知道什么时候可以被回收），因此内核为内核中的每个页都准备了页描述符struct page{}.系统在初始化时根据物理内存的大小建立起一个page结构数组mem_map，作为物理页面的“仓库”

 k：slab分配器

--------我们知道页是Linux内存管理的基本单元。但是进程往往会以字节的为单位请求内存，如果照样给其分配一个页面，这样显得浪费内存，为了解决这个问题并实这种小块内存请求。内核开发者们实现了slab分配器。

slab分配器为了减少内存分配，初始化，销毁和释放的代价，通常会把经常使用的内存区以缓存的方式对待，并加以维护（即比如系统经常会使用task_struct ,这就将该结构体以缓存方式常驻内存），当进程不在需要该内存区时，就会把该内存放入缓冲区。

由此可见，slab时间上由许多缓存组成。缓存分为"专用"和"通用"。专用缓存保存特定对象的内存区，比如各种描述符，比如进程描述符"struct task_structs".

<用户空间/进程内存管理>

-------以上讨论了内核如何管理自己的内存空间，接下来讨论用户空间如何让管理自己的内存空间。用户进程创建后需要分配一个虚拟地址空间，并且可用通过增加或删除地址间隔得以扩大或缩小。（地址间隔（一段地址空间）：是一种内存单元，也被称作内存范围或内存区，把进程地址空间划分为不同的区域是有用的，不同的区域具有不同的保护方案和访问属性，比如".text"".data"".bss""栈""栈"）。