C++项目 -- 高并发内存池（二）Thread Cache

news2024/12/23 9:06:40

C++项目 – 高并发内存池（二）Thread Cache

文章目录

  • C++项目 -- 高并发内存池（二）Thread Cache
  • 一、高并发内存池整体框架设计
  • 二、thread cache设计
    • 1.整体设计
    • 2.thread cache哈希桶映射规则
    • 3.TLS无锁访问
    • 4.thread cache代码

一、高并发内存池整体框架设计

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。malloc本身其实已经很优秀，那么我们项目的原型tcmalloc就是在多线程高并发的场景下更胜一筹，所以这次我们实现的内存池需要考虑以下几方面的问题。

  1. 性能问题。
  2. 多线程环境下，锁竞争问题。
  3. 内存碎片问题。

concurrent memory pool主要由以下3个部分构成：
在这里插入图片描述

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

二、thread cache设计

1.整体设计

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。

  • 类比定长内存池，一大块内存用来分配空间，freeList用于管理已经分配好的定长内存块
  • thread cache的freeList可以设计多个大小的定长list，如下图，8字节、16字节…；对象小于等于8字节的由8字节的freelist管理，9到16字节的由16字节的freeList管理；
    在这里插入图片描述
  • 但这样设计会造成空间浪费，比如一个对象大小为6字节，为它分配了8字节的空间，那么这剩下的2字节就会成为碎片，这叫做内碎片；
  • thread cache整体是一个哈希桶结构，将对象的大小映射到对应大小的freeList中进行管理；

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。

2.thread cache哈希桶映射规则

  • thread cache最大支持一个对象申请256KB的内存空间，则对象的大小范围是1 ~ 256KB，如果以8字节为对齐数，指定freeList，就是1 ~ 8字节大小的对象按照8字节对齐，分配8字节空间，连接到第一个freeList后面；9 ~ 16字节大小的对象分配16字节空间，连接到第二个freeList后面，这就是内存对齐；
  • 每一个对齐的freeList都是一个哈希桶，这就是哈希映射；
    在这里插入图片描述
  • 如果将所有的哈希桶对齐规则都为8字节，则一共需要32768个哈希桶，数量太多；

因此我们需要制定一个对齐规则：
在这里插入图片描述
分段安排对齐数的大小；

  • 对象大小在1 ~ 128字节之间的，按照8字节对齐，即每个哈希桶大小增长8字节；
  • 那么8字节对齐的哈希桶就有16个，即对应freeLists[0] - freeList[15]；
    第一个桶链接对象大小在1 ~ 8字节之间的，第二个链接9 ~ 16字节之间，依次类推；
  • 对象大小在129 - 1024之间的，按照16字节对齐，即每个哈希桶大小增长16字节，以此类推；
  • 最终分配下来，8字节对齐的哈希桶共16个，16字节对齐的哈希桶共56个，128字节对齐的哈希桶共56个，1024字节对齐的哈希桶共56个，8KB字节对齐的哈希桶共56个，所有的哈希桶加起来一共208个，也就是说一共有208个freeList；
  • 根据上面的对齐规则可以将对象的size按照对齐数进行对齐，对齐的逻辑：
    在这里插入图片描述
    如果size不是对齐数alignNum的倍数，就需要根据对齐数调整最终分配空间的大小，否则size就是最终分配空间的大小；
  • 上面的计算过程可以使用下面的位运算进行代替，因为这段代码会被频繁调用，位运算的效率更高：
    在这里插入图片描述

这样分配的好处：

  • 能够减少哈希桶的数量
  • 能够将内碎片浪费控制在10%左右
    • 以16字节对齐为例，16字节对齐数能浪费的空间最大为15字节；如果一个对象分配到了129字节的内存，其对应的对齐数是16，则最终系统会为该对象分配145字节的空间，那么就有15字节的空间浪费，则内碎片为15字节，浪费率 = 15 / 145 = 0.1034 ，后面128字节等的对齐规则类似
    • 前面8字节对齐的部分可能不止10%，但是从16字节开始就能够控制在10%左右；

在制定好字节对齐规则后，还需要制订哈希映射规则，将不同大小的对象映射到对应的freeList中：

  • 根据字节对齐规则，1 ~ 128字节大小的对象，映射在8字节对齐的哈希桶，其映射逻辑如下：
    在这里插入图片描述
    129 ~ 1024字节大小的对象也是这样的规则；
  • 上面的代码可以使用位运算代替，因为这段代码会被频繁调用，位运算的效率更高：
    在这里插入图片描述

3.TLS无锁访问

在多线程环境下，ThreadCache的创建和访问会涉及到锁的问题，我们希望每个线程都有独立的ThreadCache，并且访问自己的ThreadCache都无须加锁，这样就需要使用TLS；
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。

Linux下TLS
win下TLS

TLS —— thread local storage：线程本地存储，我们这里使用静态的TLS：
声明以下代码：

_declspec(thread) DWORD data=0;

声明了_declspec(thread)的变量，会为每一个线程创建一个单独的拷贝。

  • 静态TLS的原理
    在×86CPU上，将为每次引用的静态TLS变量生成3个辅助机器指令。如果在进程中创建了另一个线程，那么系统就要将它捕获并且自动分配另一个内存块，以便存放新线程的静态TLS变量。新线程只拥有对它自己的静态TLS变量的访问权，不能访问属于其他线程的TLS变量。

ThreadCache.h
在这里插入图片描述

  • 在该头文件下定义一个全局的ThreadCache*类型的静态指针pTLSThreadCache，使用_declspec(thread)声明后，每一个线程都会为该指针创建一个单独的拷贝，本线程在访问pTLSThreadCache指针时是能够全局访问的，但是其他线程不能访问本线程的pTLSThreadCache指针，这样就实现了多线程环境下的无锁访问；
  • 其实就是每一个线程都有一个独立的pTLSThreadCache，线程之间访问互不干扰

ConcurrentAlloc.h
在这里插入图片描述

  • 上面的代码只是声明了TLS的指针，并没有指向实际的ThreadCache对象，实际上每个线程在运行的时候，都需要将TLS指针指向自己的ThreadCache对象；
  • 这个头文件是对多线程环境下ThreadCache申请和释放内存的功能进行了封装，保证每个线程的ThreadCache都是本线程独有的，
  • ConcurrentAlloc函数会检测pTLSThreadCache是否为空，如果为空，证明初次调用，就需要构建一个新的ThreadCache对象，并将pTLSThreadCache指针指向该对象，这样本线程独有的ThreadCache对象就创建好了，再通过pTLSThreadCache指针去调用Allocate函数开辟空间；

4.thread cache代码

Common.h

  • 公共的头文件，共有部分的代码可以写在这里面；
  • NextObj函数用于获取当前obj对象指向的下一个对象的指针：
  • 将自由链表定义为一个类FreeList，实现链表的基本操作
  • 定义一个管理字节对齐和哈希映射规则的类SizeClass：
    • 类中的所有成员函数都定义为静态的内联函数，方便外部直接调用；
    • RoundUp是用来计算当前对象size字节对齐之后对应的size，先判断对象的size在哪个对齐区间，再根据对齐数来计算对齐后的size（调用子函数_RoundUp）
    • Index函数用来计算对象size映射到哪一个哈希桶(freelist)，根据对象size所属的对齐区间和对齐数，调用_Index函数计算该对象映射到的哈希桶下标；
      注意从第二个对齐区间开始，由于前面部分的对齐数是不同的，因此在计算下标的时候，先要用size减去前面不同对齐数的区间，带入_Index函数计算该对象在当前区间内的相对下标，最后再加上前面所有的哈希桶个数，得到最终的下标；
      例如：如果映射到的是16字节对齐的区域，先要用分配空间减去128，因为前面的128字节是8字节对齐的，要减去，剩下的按照16字节对齐计算，再加上前面减去的桶的数量，以此类推
#pragma once
//公共头文件

#include <iostream>
#include <vector>
#include <assert.h>
#include <thread>
using std::cout;
using std::endl;
using std::vector;

static const size_t MAX_BYTES = 256 * 1024; //ThreadCache能分配对象的最大字节数
static const size_t NFREELIST = 208; // 最大的哈希桶数量

// 访问obj的前4 / 8字节地址空间
static void*& NextObj(void* obj) {
	return *(void**)obj;
}

//自由链表类，用于管理切分好的小内存块
class FreeList {
public:
	void Push(void* obj) {
		assert(obj);
		//头插
		NextObj(obj) = _freeList;
		_freeList = obj;
	}

	void* Pop() {
		assert(_freeList);

		//头删
		void* obj = _freeList;
		_freeList = NextObj(obj);

		return obj;
	}

	bool Empty() {
		return _freeList == nullptr;
	}
private:
	void* _freeList = nullptr;
};


// 管理对齐和哈希映射规则的类
class SizeClass {
public:
	//对齐规则
	// 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)

	//RoundUp的子函数，根据对象大小和对齐数，返回对象对齐后的大小
	static inline size_t _RoundUp(size_t size, size_t align) {
		//if (size % align == 0) {
		//	return size;
		//}
		//else {
		//	return (size / align + 1) * align;
		//}

		//使用位运算能够得到一样的结果，但是位运算的效率很高
		return ((size + align - 1) & ~(align - 1));
	}

	//计算当前对象size字节对齐之后对应的size
	static inline size_t RoundUp(size_t size) {
		assert(size <= MAX_BYTES);

		if (size <= 128) {
			//8字节对齐
			_RoundUp(size, 8);
		}
		else if (size <= 1024) {
			//16字节对齐
			_RoundUp(size, 16);
		}
		else if (size <= 8 * 1024) {
			//128字节对齐
			_RoundUp(size, 128);
		}
		else if (size <= 64 * 1024) {
			//1024字节对齐
			_RoundUp(size, 1024);
		}
		else if (size <= 256 * 1024) {
			//8KB字节对齐
			_RoundUp(size, 8 * 1024);
		}
		else {
			assert(false);
		}
		return -1;
	}

	//Index的子函数，用于计算映射的哈希桶下标
	static inline size_t _Index(size_t size, size_t alignShift) {
		//if (size % align == 0) {
		//	return size / align - 1;
		//}
		//else {
		//	return size / align;
		//}

		//使用位运算能够得到一样的结果，但是位运算的效率很高
		//使用位运算需要将输入参数由对齐数改为对齐数是2的几次幂、

		return ((size + (1 << alignShift) - 1) >> alignShift) - 1;
	}

	//计算对象size映射到哪一个哈希桶(freelist)
	static inline size_t Index(size_t size) {
		assert(size <= MAX_BYTES);

		//每个区间有多少个哈希桶
		static int groupArray[4] = { 16, 56, 56, 56 };
		if (size <= 128) {
			return _Index(size, 3);
		}
		else if (size <= 1024) {
			//由于前128字节不是16字节对齐，因此需要减去该部分，单独计算16字节对齐的下标
			//再在最终结果加上全部的8字节对齐哈希桶个数
			return _Index(size - 128, 4) + groupArray[0];
		}
		else if (size <= 8 * 1024) {
			return _Index(size - 1024, 7) + groupArray[0] + groupArray[1];
		}
		else if (size <= 64 * 1024) {
			return _Index(size - 8 * 1024, 10) + groupArray[0] + groupArray[1] + groupArray[2];
		}
		else if (size <= 256 * 1024) {
			return _Index(size - 64 * 1024, 13) + groupArray[0] + groupArray[1] + groupArray[2] + groupArray[3];
		}
		else {
			assert(false);
		}
		return -1;
	}
};

ThreadCache.h

  • 用于声明ThreadCache类的头文件
  • ThreadCache类包括一个FreeList类型的数组，这就是哈希桶的数组，还有完成ThreadCache功能的成员函数的声明；
  • 定义了由_declspec(thread)声明的TLS指针，用于实现无锁访问
#pragma once
#include "Common.h"

class ThreadCache {
public:
	//申请和释放对象内存
	void* Allocate(size_t size);
	void Deallocate(void* obj, size_t size);

	//从中心缓存获取对象
	void* FetchFromCentralCache(size_t index, size_t alignSize);

private:
	FreeList _freeLists[];
};

//声明_declspec(thread)后，会为每一个线程创建一个单独的拷贝
//使用_declspec(thread)声明了ThreadCache*指针变量，则该指针在该线程中会创建一份单独的拷贝
//pTLSThreadCache指向的对象在本线程内是能够全局访问的，但是无法被其他线程访问到，这就做到了多线程情景下的无锁访问
static _declspec(thread) ThreadCache* pTLSThreadCache = nullptr;

ThreadCache.cpp

  • 这个.cpp文件中来实现ThreadCache中的成员函数：
  • Allocate函数为对象申请内存空间
    • 先获取对齐后的size和对应的哈希桶下标
    • 如果该哈希桶的freeList不为空，就Pop一个内存块给该对象，如果为空就需要向CentralCache申请空间
  • Deallocate函数用于归还对象的内存空间
    • 先获取对象对应的freeList的下标
    • 直接将该内存块插入对应的freeList中
  • FetchFromCentralCache用于从中心缓存获取对象空间
#include "ThreadCache.h"

void* ThreadCache::Allocate(size_t size) {
	assert(size <= MAX_BYTES);
	//获取对齐后的大小及对应的哈希桶下标
	size_t alignSize = SizeClass::RoundUp(size);
	size_t index = SizeClass::Index(size);

	if (!_freeLists[index].Empty()) {
		//若对应的freeList桶不为空，直接pop一个内存块给该对象
		return _freeLists[index].Pop();
	}
	else {
		//否则需要从CentralCache获取内存空间
		return ThreadCache::FetchFromCentralCache(index, alignSize);
	}
}

void ThreadCache::Deallocate(void* obj, size_t size) {
	assert(obj);
	assert(size <= MAX_BYTES);

	//找该对象对应的freeList的桶，直接插入
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_freeLists[index].Push(obj);
}

void* ThreadCache::FetchFromCentralCache(size_t index, size_t alignSize) {
	return nullptr;
}

ConcurrentAlloc.h

  • 该头文件用于进一步封装ThreadCache的功能，进而使其能够实现多线程情况下的无锁访问
#pragma once
#include "Common.h"
#include "ThreadCache.h"

static void* ConcurrentAlloc(size_t size) {
	if (pTLSThreadCache == nullptr) {
		//如果pTLSThreadCache指针是空的，就构造一个ThreadCache对象，并指向它
		//则这个ThreadCache对象就是本线程专属的ThreadCache对象
		pTLSThreadCache = new ThreadCache;
	}
	
	//使用pTLSThreadCache访问本线程专属的ThreadCache对象来开辟空间
	return pTLSThreadCache->Allocate(size);
}

static void ConcurrentFree(void* obj, size_t size) {
	assert(pTLSThreadCache);

	pTLSThreadCache->Deallocate(obj, size);
}

UnitTest.cpp

  • 该cpp文件用于测试ThreadCache的功能，重点测试TLS无锁访问的功能
  • 创建两个线程，分别使用ThreadCache申请空间，使用并行监视窗口监视每个进程的内容；
  • c++11的多线程，是将一个线程封装成一个对象
    在这里插入图片描述
    构造thread对象时，传入该线程执行的函数的指针以及参数；
#include "ObjectPool.h"
#include "ConcurrentAlloc.h"
#include "ThreadCache.h"

void Alloc1() {
	for (int i = 0; i < 5; i++) {
		void* obj = ConcurrentAlloc(5);
	}
}

void Alloc2() {
	for (int i = 0; i < 5; i++) {
		void* obj = ConcurrentAlloc(8);
	}
}

void TestTLS() {
	std::thread t1(Alloc1);
	std::thread t2(Alloc2);

	t1.join();
	t2.join();
}


int main() {
	TestTLS();
	return 0;
}

测试结果：
在这里插入图片描述

  • 两个不同的线程都获取和ThreadCache对象，但是通过TLS获取到的是两个不同的ThreadCache，每个线程各一个，两个线程通过pTLSThreadCache指针访问各自的ThreadCache对象

  • 也可以通过输出线程id和pTLSThreadCache指针来观察验证
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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