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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，源码苹果越狱源码失败slab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，python 源码保密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。glassfish源码分析
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。csr mesh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java junit源码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。