Lua数据结构和内存占用分析

Posted 2021-01-14 liao0001

　　由于lua是一个跨平台的脚本语言，会根据平台位数(16bit32bit)、平台类型(linuxwindows)、语言标准(C89C99)、以及编译参数等开启预编译选项，导致基本数据结构的字长和类型会动态变化，以linux_ x86_64 进行编译为基础进行分析介绍，lua版本5.3.4。并根据我们开发过程中一些常见的情景进行分析：

1、基础数据结构

　　Lua的基本数据表示方式是type + union的方式，根据不同类型映射到union的不同结构上面, 统一的表示结构lua_TValue：

　　　typedef union Value {
　　　  GCObject *gc;    /* collectable objects */
　　　  void *p;         /* light userdata */
　　　  int b;           /* booleans */
　　　  lua_CFunction f; /* light C functions */
　　　  lua_Integer i;   /* integer numbers */
　　　  lua_Number n;    /* float numbers */
　　　} Value;
　　　
　　　struct lua_TValue {
　　　  Value value_; 
       int tt_;
　　　} TValue;

 

　　但由于lua_Integer和lua_Number在当前平台预处理后，分别定义成long long 和 double类型，所以为方便理解，上述结构经过转义：

　　　typedef union Value {
　　　  GCObject *gc;    /* collectable objects */
　　　  void *p;         /* light userdata */
　　　  int b;           /* booleans */
　　　  lua_CFunction f; /* light C functions */
　　　  long long i;     /* integer numbers */
　　　  double n;       /* float numbers */
　　　} Value;
　　　
　　　struct lua_TValue {
　　　  Value value_; 
       int tt_;
　　　} TValue;

　　

　　在lua5.1版本中，统一使用lua_Number来表示整数和浮点数，而double能够表示的整数大小有限，大概2^52的长度，所以用lua_Number表示一些类型为int64_t的全局唯一id长度不够，类似物品id、角色id。在lua5.3中，上述问题不再存在。

　　lua简单数据类型bool、整型、浮点型都是统一用lua_TValue来表示，消耗内存为sizeof(lua_TValue) = 16字节。因此相对CC++表示整型的charshortintint64_t来说，这种数据结构的表示法虽然比较统一，但比较消耗内存。还有一些复杂的数据结构，统一封装在GCObject中。由于5.1和5.3表示法略有差异，5.1方便理解，如下：

　　　union GCObject {
　　　  GCheader gch;
　　　  union TString ts;
　　　  union Udata u;
　　　  union Closure cl;
　　　  struct Table h;
　　　  struct Proto p;
　　　  struct UpVal uv;
　　　  struct lua_State th;  /* thread */
　　　};

 

2、数据结构的内存占用

　　在开发过程中，最常用的数据结构是sting和table类型，那么现在主要分析这两种数据结构的内存占用。

2.1 string 类型

　　String又细分为短字符串LUA_TSHRSTR和长字符串LUA_TLNGSTR两种，默认长度小于40的为LUA_TSHRSTR，使用全局stringtable进行管理。即所有短字符串都在stringtable中存放，相同字符串只会有一份实际数据拷贝，每份相同的TString对象只是存放一个hash值，用来索引stringtable。而长字符串则跟普通的GCObject没有差别，相同字符串在内存都是单独一份数据拷贝。在Lua5.1中，没有区分长短字符串，所有的字符串统一在stringtable中存在唯一拷贝。猜想这种改变一是因为长字符串出现相同的情况比较少，二是lua5.1的方式长字符串TString计算Hash是抽取部分字符进行运算，这样的计算方式可能被伪造导致不同字符串的hash值一样，但要是所有字符全用来计算hash又比较耗时。

　　下面是一个string类型的GCObject的内存表示，根据长短字符串表示方式不一样：

 

 

2.1.1 内存占用分析实践

下面分别对比四种情景来分析内存占用的不同。因为lua在使用 .. 连接字符串时，底层会调用luaV_concat -> luaS_newStr新建字符串，这里对比下在创建短字符串和长字符串后的内存消耗：

 

Lua5.3.4
情景1： 相同短字符串	collectgarbage("stop");      --close auto gc collectgarbage("collect")     --full gc local before = collectgarbage("count"); for i = 1, 10000 do     local string = "100000000000000000000000" .. "0" end   local after = collectgarbage("count"); print("short same mem cost:" .. (after - before) .. "K" ) short same mem cost:0.580078125K
情景2： 相同长字符串	collectgarbage("stop");     --close auto gc collectgarbage("collect")    --full gc before = collectgarbage("count"); for i = 1, 10000 do     local string = "10000000000000000000000000000000000000000000000000000" .. "0" end   after = collectgarbage("count"); print("long same mem cost:" .. (after - before) .. "K" )     long same mem cost:771.48K

通过对比：在创建相同字符串时，因为短字符串在StringTable只有一份拷贝，而长字符串每次都会产生新的数据拷贝，所以消耗内存差异明显。 0.58K  VS  771.48K 

 

Lua5.3.4
情景3： 不同短字符串	collectgarbage("stop");      --close auto gc collectgarbage("collect")    --full gc local before = collectgarbage("count"); for i = 1, 10000 do     local string = "100000000000000000000000" .. i end   local after = collectgarbage("count"); print("short diff mem cost:" .. (after - before) .. "K" )     short diff mem cost:1052.62109375K
情景4： 不同长字符串	collectgarbage("stop");      --close auto gc collectgarbage("collect")    --full gc for i = 1, 10000 do     local string = "10000000000000000000000000000000000000000000000000000" .. i end   after = collectgarbage("count"); print("long diff mem cost:" .. (after - before) .. "K" )     long diff mem cost:1145.82421875K

通过对比：在创建不同字符串时，不论长短字符串，都会有一份不同字符串的拷贝，所以都需要消耗大量内存。1052K  VS  1145K

 

问题一：在对比情景2和情景4时，长字符串都是一份拷贝，为什么内存消耗差异较大？(791K vs 1145K)

答：这是因为使用连字符 .. 时，情景4里面的变量i转为字符串，相当于生成了10000份不同的短字符串拷贝，导致多消耗了300K左右内存，所以在开发中可以适当避免 .. 产生大量字符串的产生。可以考虑使用string.format来格式化字符串。具体效果如下：

Lua5.3.4
	collectgarbage("stop");      --close auto gc collectgarbage("collect")    --full gc for i = 1, 10000 do     local string = string.format("100000000000000000000000000000000000000000%d", i) end   local after = collectgarbage("count"); print("mem cost:" .. (after - before) .. "K" )     mem cost:799.7K (结果比较接近情景2)

 

2.1.2 预估字符串消耗

问题二：以情景2为例，最终内存消耗771.48K，这个可以在开发前估算吗？

答：string实际是GCObject对象，所以有些公共的字段。以”Lua”这个字符串为例，TString的内存结构：

在情景2中，实际字符串长度为54。那么内存占用 = sizeof(TString) + 1 + 实际长度 = 25 + 实际长度 = 25 + 54 = 79。理论内存：10000 * 79/ 1024 = 771.48K, 理论跟实际消耗值几乎一致。

 

2.1.3 与lua5.1.4的对比

　　但由于我们之前也用过lua5.1.4，这个版本所有字符串均引用StringTable一份数据拷贝，理论上不论长短字符串，只要相同的数据只会有一份拷贝。(由于lua5.1.4版本在调用collectgarbage("collect")进行一次完整gc后，luaC_fullgc会调用setthreshold打开自动gc，这里容易踩坑，上述代码运行发现内存消耗明显低于lua5.3版本，非常困惑。所以修改代码在collectgarbage("collect")后，重新调用collectgarbage("stop")关闭自动gc)。修改后在lua5.1.4下面执行对比如下：

	Lua5.3.4内存消耗	Lua5.1.4内存消耗
情景1： 相同短字符串	0.580078125K	0.048828125K
情景2： 相同长字符串	771.48K	0.0966796875K
情景3： 不同短字符串	1052.62109375K	1052.62109375K
情景4： 不同长字符串	1145.82421875K	1305.828125K

最大差别在于相同长字符串创建的内存消耗，Lua5.1.4由于统一用stringtable保存一份拷贝，所以内存消耗可以忽略不记，但Lua5.3.4由于会产生不同副本拷贝，消耗明显。

 

2.1.4 table重复字符串key对内存影响？

对于短字符串，只会在stringtable中存在一份拷贝，对内存没有什么影响。对于长字符串，需要分两种场合看：

for i =1, 1000 do

Tab[i] = {ccccccccccccccccccccccccccccccccccccccc=i}

end

或者

Tab[1] = {ccccccccccccccccccccccccccccccccccccccc=1}

Tab[2] = {ccccccccccccccccccccccccccccccccccccccc=2}

Tab[3] = {ccccccccccccccccccccccccccccccccccccccc=3}

...

Tab[100] = {ccccccccccccccccccccccccccccccccccccccc=100}

对于这两种情况，由于lua程序进行代码文件词法分析时，第一种调用一次luaS_newlstr创建”ccccccccccccccccccccccccccccccccccccccc”, 而第二种会调用100次。正如我们前面的分析，长字符串每次调用都会生成一份新的拷贝，所以第二种情况会有N份的字符串内存消耗。

我们服务器的表资源，转表后都是按第二种形态存在，所以一定要切记key的字符串长度不要超过40，否则产生无谓的内存浪费和大量的GC对象，影响GC效率。

 

2.2 table类型

在开发过程中，table是最常见的数据结构，每条记录对外都是key-value的方式来读写。他的底层是用array + hashtable的方式管理数据的，但对外是透明的。不论array还是hashtable都是连续的内存分布。在查找时：

1. 如果key是整型, 并且 key > 1 and key < max_array_size, 直接取array[key]数据

2. 其他情况，默认读取hashtable。Hashtable的管理方有些特别，当不同key hash到同一个node时，用链表来维护这些冲突节点。与stringtable 链表节点动态分配的方法不同， HashTable使用空闲链表来维护冲突节点。

 

2.2.1  Array or HashTable？

首先说一种典型的情况，调用table.insert 或者table[#table + 1] 按序插入列表的，就是存放在array里面。

2.2.2 rehash动态扩容原理

　　在插入新节点时，如果通过freelist找不到可用节点就触发rehash。在新创建table时，node节点数量为0，当插入第1条数据时触发内存分配2^0=1个内存节点。当插入第2条记录时，因为节点都已经使用，所以又触发rehash，分配2^1=2个内存节点。依次类推，在插入第3、5、9时，触发分配一个更大的内存，可以简单理解成重新分配一块oldsize * 2 的内存，把原有的hashTable的数据重新hash插入到新的内存中，再释放掉原有的内存。综上，每次内存的增长都是按2的指数倍来增长。

1、Rehash导致的cpu消耗

使用2的指数倍扩容，针对单个表扩容其实并不频繁，比如100W个节点，最多扩容20次，2^20 > 100W。只是在表的前期会相对频繁，1、2、3、5、9条记录插入会触发扩容，所以要避免小表的频繁创建插入。

预先填充方式	a = os.clock() for i = 1, 1000000 do     local tab = {["1"] = 1, ["2"] = 2, ["3"] = 3, ["4"] = 4, ["5"] = 5} end b = os.clock() print(“timediff:”, b - a)   timediff: 0.53
动态扩容方式	a = os.clock() for i = 1, 1000000 do     local tab = {}     tab["1"] = 1     tab["2"] = 2     tab["3"] = 3     tab["4"] = 4     tab["5"] = 5 end b = os.clock() print(“timediff:”, b - a)   timediff: 1.68

分析：可以看到预填充方式可以避免频繁的表扩容，cpu消耗是动态扩容的1/3。使用预填充的方式，在创建tab时，会直接分配一个8个元素的Node节点的内存，存放数据。而采用动态扩容的方式，第一次分配1个元素，然后随着数据的插入，会扩容到2个元素的内存，把原来数据重新hash到新分配的内存，释放老内存。同理，随着数据的插入，继而扩容到4个元素、扩容到8个元素...

 

2、rehash导致内存消耗演示

tab = {} text = "diff mem" collectgarbage("stop") before = collectgarbage("count"); for i = 1, 100 do     tab[10000 + i] = i       local cur = collectgarbage("count")     print(text, cur - before)     before = cur ; end

 

 

因为hashtable数据分配是0、1、2、4、8、16、32这些内存大小，所以在插入数据时分别在1、2、3、5、9、17、33时内存不够触发扩容，如上红色标记的点。可以看到在红色标记的点上，内存会有大幅扩大，而且基本是上一次大幅扩容的2倍关系。

 

问题一：在上述截图中，为什么在10、18、34这些地方出现了额外的内存消耗？

以10节点来说明，这是因为在插入第9条数据后，print打印，系统创建了一个”0.2841796875”字符串，导致节点10在统计消耗的时候计算进去了，具体消耗长度为 25 + 实际长度= 25 + 12 = 37字节，与节点10的消耗吻合。同理节点18的消耗为25 + len(“0.5”) = 28

 

问题二：因为节点10、18、34本身也print打印了字符串，怎么它后面的11、19、35就没有消耗内存？

以11为例，理论上节点10打印的”0.0361328125”会消耗内存，但这个字符串在节点6已经创建过了，由于所有短字符串都在stringtable进行管理，只有一份拷贝，所以不再消耗内存。

 

问题三：为什第一个节点内存消耗明显偏高？

这是因为for循环里面local cur = collectgarbage("count")调用，触发了Lua_state->stack指向的内存空间的动态扩容，原理有点类似HashTable内存不够的再分配机制。

综上三个问题，可以把代码调整一下再看：

tab = {} text = "diff mem" collectgarbage("stop") before = collectgarbage("count"); for i = 1, 100 do     if i == 1 then before = collectgarbage("count"); end     tab[10000 + i] = i       local cur = collectgarbage("count")     print(text, cur - before)     before = collectgarbage("count"); end

 

可以看到，在1、2、3、5、9、17等位置触发内存再分配，对应重新分配的内存是2^0=1、2^1=2、2^2=4、8、16、32大小。NewSize-OldSize差值即新增内存，分别为1-0=1、2-1=1、4-2=2、8-4=4、16-8=8、32-16=16，而单个节点大小为0.03125K，整体每次新增内存与上面截图完全吻合。

 

2.2.3 估算table的内存消耗

创建一个最简单的表{}, lua在调用luaH_new初始化时并不会动态分配array和hashtable指向的内存，只是创建一个最简单的table管理结构，所以消耗的内存为sizeof(Table) = 56。

1、估算table中hashtable的内存消耗

每个Node节点消耗sizeof(Node) = 32。所以对于简单数据(整型、浮点、bool)相对比较好估算，sizeof(Table) + sizeof(Node) * NodeNum。 例如上面的代码，100条记录实际分配的Node节点2^7=128，就是56 + 32 * 128 = 4152

collectgarbage("stop"); before = collectgarbage("count"); tab = {} for i = 1, 128 do     tab[10000+i] = i end after = collectgarbage("count"); print("total mem:", (after - before)*1024)   total mem:      4152.0

 

2、估算table中有序数组的内存消耗

对于简单表tab = {}, 一般都是使用tab[#tab + 1] = xxxx 或者 table.insert(tab, xxx) 来插入数据，对于这种典型的场景，table使用的是array的方式存储数据。计算方式，sizeof(Table) + sizeof(TValue) * ArrayNum，其中sizeof(TValue) = 16。同样下面的代码，略作调整，100条记录实际的分配的Array节点也是128， 就是56 + 16 * 128 = 2104.

collectgarbage("stop"); before = collectgarbage("count"); tab = {} for i = 1, 128 do     tab[#tab + 1] = i end after = collectgarbage("count"); print("total mem:", (after - before)*1024)   total mem:      2104.0

 

3、估算table嵌套类型的消耗

上面都是用的简单数据类型进行估算，现在考虑下当value是GCObject对象的情况(字符串、表、闭包)。针对一个Node节点，数据组成：

struct Node {

TValue i_val;

  TKey i_key;

} Node;

因此，对于简单的数据类型，TValue里面的结构字段足以存储，但对于复杂类型，TValue里面只是存了一个对象指针GCObject*，而对象本身的内存大小还得单独核算。先看一个简单：

collectgarbage("stop"); before = collectgarbage("count"); tab = {} tab[10000] = {i} after = collectgarbage("count"); print("total mem:", (after - before)*1024) total mem:      160.0

A、tab表 sizeof(Table) + sizeof(Node) * 1 = 88

B、{i}使用array来存储,实际消耗 sizeof(Table) + sizeof(TValue) * 1 = 72

C、所以整体消耗： 88 + 72 = 160

 

4、估算复杂table的数据内存消耗以及与C语言的对比

以一个简单的排行榜列表来进行多维度计算，预计10000条数据，以玩家uid作为key，每条记录存积分和名次。分多个场景进行评估。

场景一：

collectgarbage("stop"); before = collectgarbage("count"); tab = {} for i = 1, 10000 do     tab[100000+i] = {score = 100000+i, rank = i} end after = collectgarbage("count"); print("total mem:", (after - before)*1024) total mem:      1724344.0

 

A，首先涉及两个字符串”score” “rank” 的消耗。分别是25 + 5 = 30, 25 + 4 = 29 。

B，每个小表{score = 100000+i, rank = i}, sizeof(Table) + sizeof(Node) * 2 = 120。

C，大表有1W条记录，2^14 = 16384 > 10000。sizeof(Table) + sizeof(Node) * 16384 = 524344

D，最终内存占用：30 + 29 + 120 * 10000 + 524344 = 1724403

理论计算出来的内存占用比实际消耗多了1724403-1724344 = 59字节，似乎两个字符串的消耗没有计算进来。那么这两个字符串”score” ”rank” 是否真正存在于stringTable了? 答案是yes。只是在更早阶段，lua程序对代码文件进行词法分析，生成指令码的过程中，就已经调用luaS_newlstr创建了”score”和”rank”字符串了，因此不在上述代码的统计范围内，有兴趣的可以调试lua程序验证。

 

场景二：

去掉每条子表记录里面的key，直接按有序列表存储。

collectgarbage("stop"); before = collectgarbage("count"); tab = {} for i = 1, 10000 do     tab[100000+i] = {100000+i, i} end after = collectgarbage("count"); print("total mem:", (after - before)*1024) total mem:      1404344.0

 

A，每个小表{100000+i, i}, sizeof(Table) + sizeof(TValue) * 2 = 88。

B，大表有1W条记录，2^14 = 16384 > 10000。sizeof(Table) + sizeof(Node) * 16384 = 524344

C，最终内存占用：88* 10000 + 524344 = 1404344

 

场景三：

如果列表只有2个变量，可以把两个数值合并，减少一层表的分配，那么就会减少场景二A子表的内存消耗。

collectgarbage("stop"); before = collectgarbage("count"); tab = {} for i = 1, 10000 do     tab[100000+i] = (100000 + i) << 14 + i end after = collectgarbage("count"); print("total mem:", (after - before)*1024) total mem:      524344.0

由于value只是普通的数值，那么Node节点的TValue足够存储，不在单独分配额外内存，所以内存大小：sizeof(Table) + sizeof(Node) * 16384 = 524344

 

场景四：

如果还要继续压缩内存使用，可以考虑不要存1W条记录，存8192条记录如果也满足要求的话，这样可以减少一次hashtable的预分配。

collectgarbage("stop"); before = collectgarbage("count"); tab = {} for i = 1, 8192 do     tab[100000+i] = (100000 + i) << 14 + i end after = collectgarbage("count"); print("total mem:", (after - before)*1024) total mem:      262200.0

A、大表的hashtable记录数2^13 = 8192, 那么刚好把节点使用完，没有浪费。

B、总体内存：sizeof(Table) + sizeof(Node) * 8192= 262200

所以，如果对lua table的动态内存管理比较清楚，可以在满足需求的情况进行一些优化，能够大幅压缩内存的占用，如上可以看到内存从最早的1724344 优化到262200， 大概只有原来内存占用的1/7。当然了，也不能只考虑内存的占用，也要结合扩展性综合考虑，比如场景四里面由于少了一层表，会导致单条记录没法扩展字段。因此，不论是节省内存还是兼顾扩展性，是综合评估的结果，只有各方面利弊能够准确评估，才能做很好的tradeofff。

 

场景五：

对比C/C++的实现

struct rankitem {      Uint64_t uid;      Int score;      Short rank_no; };   struct ranklist { short num; struct rankitem list[8192]; };

 

　　在C/C++里面内存比较方便计算：sizeof(struct ranklist) = 114690。可以看到，即使lua的table做了较好的优化，内存优化到早期的1/7, 实际的消耗还是C/C++的2倍。如果记录再增加1条，这个倍数立刻扩大到C/C++内存占用的4倍。所以可以大概认为lua table的一般是C/C++的2 ~ 28(4 * 7) 的范围，当然随着记录条数、table层次不同，这个范围浮动较大，简单可以取个中值算平均数。

正如我们前面分析，lua的table占用内存明显高于C/C++，主要有以下几个因为：

1、lua table支持动态插入，所以为了性能必须要预分配更大内存，减少因为每次的插入而导致重新分配。这样极端情况就会多耗掉一倍的内存。

2、lua table的节点使用的是Node，为了追求通用性，对应kv字段基本都是TValue类型， 而这个类型占用16字节，kv消耗加起来就是32，明显高于C/C++里面简单字段类型的消耗。 当然lua table引入array可以不需要key字段，内存接近省一半。

3、Lua table本身的管理数据有固定56字节，如果是一个很大的表，这个占用比率并不明显。但如果是很多个小表，例如情景1里面的，占用比例就会很大。

4、在实际开发过程中，一般都会表嵌套表，很多层，由于每层都有内存冗余和浪费，这样嵌套下来消耗就会叠加的更明显。

 

2.2.4 rehash数据重新分布

　　上面只是描述节点不够用时触发内存扩容，数据重新进行hash分布。但如果既有Array数据，又有HashTable数据时，会怎么进行rehash呢？

　　系统会把所有的key为整数的节点进行统计(包含在array和HashTable的)，同时数组最大内存Max_Aarry_Size按2的指数倍增长，然后计算满足条件Key <=Max_Aarry_Size的整数节点数量，当数量 > Max_Aarry_Size/2 就认为array内存能充分利用，使用率超过50%，直到系统找到一个最大的符合条件的Max_Aarry_Size为止。剩下的节点数量进入HashTable， HashTable也是按2的指数倍增长，直到能够装下剩余节点数为止。

　　因此，通过这个也验证上面的例子中，for i=1, 10000 do tab[10000+i] = 10000+i end为什么使用的HashTable存储的原因了。当Max_Aarry_Size = 2^13=8196时，没有Key落在这个[1, 8196]区间。当Max_Aarry_Size= 2^14=16392时，只有6392条数据落入区间[1, 16392], 区间利用率小于50%。当Max_Aarry_Size= 2^15=32784时，只有10000落入区间[1, 32784], 也不满足利用率的要求。