一，什么是内存池

内存池就是先向系统要一定量的内存资源，放在我们自己的结构中，自己进行管理，以备不时之需，要是我们每次都直接向系统申请资源，对系统的开销是很大的，所以内存池主要目的就是提高我们的性能。当程序需要申请内存时，从我们事先做好的内存池中直接拿，程序要释放内存时，再放回到我们的内存池中。只有程序完全退出时，再将内存池中的资源归还给系统。
内存池可以解决两个主要问题：
一，提高效率
二，解决内存碎片问题
什么是内存碎片呢？

内存碎片分为外部碎片和内部碎片
外部碎片就是：我们在申请内存时，给我们的内存在进程地址空间上是连续的，我们申请65字节，128字节，64字节，43字节的内存，当我们将65，43字节的内存释放后，此时我们若在想申请108字节的内存是申请不下来的。因为其不是一段连续的空间。有了内存池后我们可以减少这样的问题，申请一大块内存放到池子中，在对其进行切割成不同大小的块，以备不同的需求。

内部碎片就是：我们将这大块内存进行切割后，不可能将所有大小的块都切割一遍，管理这些块也是需要成本的，所以就有了我需要6字节的内存，由于没切割6字节的块，只能分给你8字节大小的块。

二，进程地址空间中是如何解决内存碎片问题的

我们都知道我们程序中的地址都是虚拟地址，并非真正的物理地址，这是因为我们希望我们的OS上，可以跑多个进程，若是使用物理地址，则会发生冲突，所以我们要为每一个进程都引入其独立的一套虚拟地址，将虚拟地址与物理地址进行映射。
那么OS是如何管理虚拟地址和物理地址之间的关系呢？
通过内存分段和内存分页。

我们先来看看内存分段，这也是较早提出的一种管理方式。
我们的程序中，不同的变量可能有不同的属性，就像全部变量，局部变量等。。其属性是不一样的，所以对齐的访问权限也是不同的，为了方便管理内存，也是方便让程序可以进行定位，段地址+偏移量的方式还能够使得我们访问到所有的内存。
虚拟地址通过段表与物理内存进行映射每个段在段表中都有一个项，段表里还保存了这个段的的基地址，界限和特权等级。
分段会产生外部内存碎片，每个段的长度不固定，多个段未必能够恰好使用完所有的内存空间，所以会产生多个不连续的小物理内存，为了解决外部内存碎片我们就需要进行内存交换，就是将某一程序的一段所占的空间，通过磁盘，交换到内存中的其他地方，使得内存碎片形成的小块内存，空出更大的连续空间。
看似是解决了内存碎片，但是效率 却变得非常低，我们在进行内存置换时，一次要将一大段数据进行交换，磁盘的访问速度又比内存慢的很多，所以为了解决这个问题就又出现了分页。
要解决内存碎片就要进行分页，但我们却要一次将很大一块连续空间进行交换，效率变得非常低下，那么我们能不能每一次让内存交换时，交换的数据少一些呢？内存分页将虚拟和物理内存都切割长一段段的固定尺寸大小，我们称作页，Linux下，一页为4kb，此时虚拟地址和物理地址之间通过页表来映射，页表存储在内存中，MMU将虚拟地址转换为物理地址，当进程去访问某个虚拟地址时，该地址在页表中查不到，系统就会产生一个缺页中断，这时才进行物理内存的分配，由于页与页之间，不像段与段之间一样会产生间隙，所以采用分页就不会有外部内存碎片，并且，当内存不足时，OS会把其他在运行的进程中最近没有使用的页换出到磁盘上，需要时再进行加载，这样，一次写出磁盘的只有几页也就不会花太多的时间，效率就比较高。分页机制下，虚拟地址通过页号和页内偏移和物理地址进行映射。
这样内存转换就变为了三步：
1.将虚拟内存地址，切分成页号和偏移量
2.根据页号，在页表中查询物理页号
3.物理页号+偏移量就得到了物理内存。

简单的分页是有缺陷的，我们的32位系统有4G大小的内存，一页是4KB，就有大约100万页，每页需要4字节来存储，进行管理，那么一个进程就需要4mb,100个进程就需要400MB，这样光花费在页表上的内存就太多了，因此就有了多级页表，我们将一级页表分为1024个二级页表，每个二级页表中包含1024个表项，这样看似是占用的内存更大了，但并非所有的空间我们都会使用，我们只让一级页表可以覆盖整个空间，二级页表只有需要这一页的时候在进行创建。
TLB，又叫块表，其将常用的几个页表项放到访问速度更快的硬件，从而提高速率。

再回到内存池，我们的内存池解决的是一个进程内部的碎片问题（或者说就是对于页内部碎片问题再进行优化），而，段页式分配机制解决的是整个内存的碎片问题。

三，malloc的实现原理

我们的常用的malloc也是一个内存池，其通过维护一个链表来管理需要分配的内存块，其实现也有很多中，我们以C 标准库中提供的 GNU malloc 为例，其使用的是分离适配法。
在分配时，先找到合适大小的块所对应的空闲链表，遍历该链表，若有能够分配的块，则在该块的首部填上该块的信息（如大小，属于哪一页等），返回首部后的地址；若该链表中没有，则向更大的块查找，进行切割，然后将切割的块重新挂到相应的位置，如果还找不到合适的块，则查找下一个更大的大小类的空闲链表，以此类推，直到找到或者向操作系统申请额外的堆内存。在释放一个块时，合并前后相邻的空闲块，并将结果放到相应的空闲链表中。
这中实现方法，一定程度上减少了外部内存碎片的问题。
malloc 分配的空间中包含一个首部来记录控制信息，因此它分配的空间要比实际需要的空间大一些。这个首部对用户而言是透明的，malloc 返回的是紧跟在首部后面的地址，即可用空间的起始地址。

malloc 分配的函数应该是字对齐的。在 32 位模式中，malloc 返回的块总是 8 的倍数。在 64 位模式中，该地址总是 16
的倍数。最简单的方式是先让堆的起始位置字对齐，然后始终分配字大小倍数的内存。 malloc
只分配几种固定大小的内存块，可以减少外部碎片，简化对齐实现，降低管理成本。 free
只需要传递一个指针就可以释放内存，空间大小可以从首部读取。

四，STL中空间配置器的实现原理

SGI版本的空间配置器有两级，一级用来处理128字节以上的内存申请需求，另一级则是用来处理128字节以下的内存申请需求。
128字节以上的需求则是通过直接malloc来获取的。
128字节以下则是通过自由链表来获取的，自由链表中挂的是一个个哈希桶，并且将用户申请的内存块对齐到了8的整数倍，这也与其结点的设计有关，因为其采用联合体的结构，若还没有分配该块，则该块中的头存储的是下一个结点的指针，分配出去后该头部可以被覆盖，这节省了空间的消耗。64位下指针大小为8，所以其以8为对齐数。

用户申请128字节以下的内存，分配时，先找到用户申请内存大小对齐后的内存块所在链表，若有，则返回，没有则向一个专门的内存池中申请20块，不够20，则有多少返回多少，返回给用户一块后，将剩余的挂起来，若一块都没有，则该内存池直接通过brk或sbrk向系统申请，若系统中也没有，则会去哈希桶中找更大快内存进行补充，若哈希桶中也没有了，则取向一级配置器取申请，（因为一级是直接调用malloc，其本质也是一个内存池)。若一级也没有，则会抛异常。
内存进行释放时，若大于128，则调用free,否则，将该内存块挂到相应的哈希桶中。

五，高并发内存池

该内存池是谷歌的一个开源项目tcmalloc。主要是解决多线程下的锁竞争等问题。
我们将tcmalloc的核心提取出来，从而实现了一个我们自己的内存池。

该内存池的优势在哪里

正如我们前面所提到的malloc，STL空间配置器等内存池，其功能都已经很强大，并且各有优势，那么我们的内存池的优势在哪里呢？
正如其名一样，我们的内存池所解决的主要问题就是多线程下锁竞争的问题，因为内存申请等操作都是非原子的，可能因为时序问题，而导致在申请内存时出现一些错误。
在解决锁竞争的同时，也解决了外部内存碎片的问题
下面我们就来看看这个内存池具体是如何实现的。

内存池的设计框架

该内存池有三层。

其中第一层是每个线程独有的(TLS），这也是其减少锁竞争的关键，剩下的两层，为线程共享，所以在进行访问时需要加锁。

线程局部存储（TLS），是一种变量的存储方法，这个变量在它所在的线程内是全局可访问的，但是不能被其他线程访问到，这样就保持了数据的线程独立性。而熟知的全局变量，是所有线程都可以访问的，这样就不可避免需要锁来控制，增加了控制成本和代码复杂度。

内存申请流程

ThreadCache层

这一层我们使用哈希桶的结构，其挂着的内存块的大小至少为8，这是因为我们在将内存块链接起来时，其头部存储的是下一个内存块的地址，64位下指针大小位8。因为我们没法将1byte-256kb所有大小的块都搞一个桶挂着，因为维持桶和链表本身也要消耗资源，所以原本要6字节，我们就只能分一块8字节出去，会造成内部内存碎片，为了减少内部内存碎片的浪费，我们以下面这样的结构进行对齐。

[1,128] 8byte对齐 freelist[0,16) [128+1,1024] 16byte对齐
freelist[16,72) [1024+1,81024] 128byte对齐 freelist[72,128)
[81024+1,641024] 1024byte对齐 freelist[128,184)
[641024+1,2561024] 81024byte对齐 freelist[184,208)

其大概能造成10%左右的内存的浪费。
在这一层，若申请的空间小于256kb，则直接从相应的桶中去取，若桶中也没有，则向第二层CentreCache中去要，返回一个内存块，将剩下的挂起来；大于256kb则直接取第三层PageCache中去要。

CentreCache层

这一层为所有线程所共享，所以在访问时，需要进行加锁。
当上一层哈希桶中的内存块不够时，便向这一层来申请一定量的内存块。

这一层也是哈希桶的结构，只不过每个桶是一个带头双向链表，链表中的每个节点下又挂着自由链表，该自由链表中其本质为一段连续的空间，根据桶的不同，将其切割成了不同大小。
当上一层向该层申请内存块时，先找到对应的桶，然后遍历该桶，返回一Span下的自由链表中一定量的内存块，返回的内存块的数量也是有讲究的。（Span以页为单位)
tcmalloc采用慢增长的方式，限制给上层的内存块的数量。
其有自己独特的分配策略。


我们以8字节的桶为例，当第一此问CentreCache要时，给分一个，第二次要时给分2个，。。。。直到到达设定的一次给的数量的最大值（这个值与内存块的大小有关，越大，这个值越小）。若这个桶中挂接的内存块的个数不够（至少为1），则返回实际的数量；要是桶中一个也没有了则向PageCache层中去申请。

PageCache层

这一层也是哈希桶的结构，桶中挂着的是一个个大的Span，以页为单位。通过保存页号和页数来挂接这个大内存块，我们的虚拟地址，通过除以页的大小，就可以计算处其页号。
CentreCache向这层的哪个桶去要Span也是有说法的。

至少给1页。
当第二层向我们申请Span时，先计算处其需要申请多大的Span，再找到该对应的桶，将该Span返回给上一层，并且进行切割后挂在上一层的自由链表中；若该桶没有，则取更大的桶中去找，找到后，进行切割，将另一块切割剩下的Span挂到其对应的桶中。直到找到128号桶还没有，则向系统申请，一次申请128页大小的内存，然后重复上述步骤。
我们申请的内存大于256kb时，也是直接向PageCache层申请，直接返回对应的Span;若大于128页时，则直接向系统进行申请。

内存释放流程

当释放的内存小于256kb时，回收到ThreadCache层中对应的桶中。若该桶的长度大于当前一批量给的长度时，则将其回收到CentreCache中其各小块对应的Span中，Span中会有一个use_count来记录这个Span中分配出去的内存块的数量，当Span中的use_count为0时，则说明，该Span中分配出去的所有内存块都回来了，则会到PageCache层中进行前后页的合并，合并出一个更大的页，一定程度上解决了内存碎片的问题。
哪么分配出去的每一块内存，怎么直到其是属于哪一个Span呢？
我们在分配之初就将页号与其对应的Span进行了映射，而通过地址又可以计算出其属于哪一页，，所以自然就可以找到其对应哪一个Span 。
free的接口只需要传一个指针参数，就可以将内存块挂到对应的桶中，原因是内存块的其头部存储了该块的大小等信息。而我们也希望能够向free一样，因此我们在Span中又加入了记录该Span所维持的自由链表中内存块大小的变量objsize，我们也是通过指针找到对应的页，从而找到对应的Span,最后访问其中的objsize。
大于256kb的内存释放，在PageCache中处理，若其小于等于128页，则直接挂接到PageCache中对应的桶中，并尝试前后页的合并，若大于128页，则直接归还给系统。

项目中的细节处理

锁的应用

在项目中，第二，第三层都是共享的所以都会涉及到锁的问题，如何加锁解锁，才能让其整体效率最高，是我们要解决的问题。
在第二层中，由于其各个桶之间是独立的，相互不影响，所以我们在加锁时选择的是给单个的桶进行加锁，当不对这个桶进行操作时就马上解锁：例如，向CentreCache中申请内存块时，若这个桶中没有，则需要去PageCache中去拿，此时就可以将这个桶锁解锁，使得当有对应的内存归还到该桶时，不受影响。待拿到申请到的Span后，要进行切割时在加锁。
因为第三层涉及到了切割和合并，所以要对整个结构进行加锁。
在进行内存的释放时也是同样的原理。

项目优化

我们对项目用gprof进行性能分析后发现，其映射Span和页号的结构对性能的降低较大，分析原因，是由于我们采用的是unordered_map，其在结构在发生变化：哈希表的扩容，桶的结点的增加等，所以我们在访问时，必须要进行加锁访问。为了避免锁竞争带来的消耗，我们采用一种一种提前确定的机构，即每个Span以及其对应的页号都确定好位置，且该位置只属于它，这类似于我们的页表，我们是在32为的环境下开发的该程序，所以我们提前为其每一页开好空间，4G空间，消耗4mb的空间，若是64位下，则我们可以采用类似多级页表的方式，并且在需要时再对齐开辟相应的空间。
上述结构本质上就是一个哈希表，由于其结构是固定的，一个萝卜一个坑，所以我们再进行读时，就不需要担心其正在写会改变结构，从而导致读到的数据有问题。
最终经过测试，我们的内存池的效率是要比malloc的效率高的。

项目中遇到的问题

由于该项目细节较多，并且调试时不方便观察，因此调式难度较大。
在进行该项目的开发时，写完每一个模块进行编译，观察期是否有语法错误，当申请内存的流程走完后，进行单个流程的调式，在调式过程中，有出现bug的情况，出现段错误的情况，由于为报具体是在哪里出错，我现实进行单步debug，找到报错位置，通过条件断点，进行打断点调式，我通过观察断点处的值，发现其某些值与预想的不一致，从而缩小范围，最后找到了问题所在。
整个流程都进行完后，我进行了简单测试，发现其没有错误出现，当在进行性能测试时，却出现了bug，我先是通过单步调试，将流程走了一遍，找到报错的地点（出现在内存释放流程中），然后通过调用堆栈和观察变量，并没有发现问题，接着，我为了缩小范围，进行单个流程的测试，即申请和释放分开测试，发现申请没有问题，接着就去释放流程中查找，经过调试发现，其在进行释放是，挂接到通中的块的数量，要比实际数量少，所以对空地址进行了赋值，引起了错误，然后就觉得可能是在内存申请时切割有问题，一查果然是在切割完后将为结点的指针的值=nullptr,写为了==nullptr。