1、动态内存分配DSA：

动态内存分配（DSA）在计算机中十分重要，其主要用于在程序运行时，根据需要分配和释放内存。

(1)、DSA的几个要点分别为：

• 内存管理方式：动态内存分配与静态内存分配 相对应，静态内存分配是在程序编译时为变量分配固定大小的内存空间，而动态内存分配是在程序运行时根据需要动态调整内存空间。

• 内存分配函数：编程语言通常提供内置的内存分配函数，如C/C++中的malloc、calloc和C++中的new，用于在堆（heap）中分配内存。这些函数返回一个指向分配内存的指针。

• 内存释放：动态分配的内存必须在使用完后进行释放，以防止内存泄漏。释放内存的函数是C/C++中的free和C++中的delete。不释放已分配的内存会导致程序内存占用增加，最终可能导致系统性能下降。

• 内存泄漏：如果分配的内存在使用后没有被释放，就会发生内存泄漏。这会导致内存逐渐耗尽，最终可能导致程序崩溃或系统不稳定。

• 碎片问题：频繁的动态内存分配和释放可能导致内存碎片问题。分为外部碎片（内存块之间的未使用空间）和内部碎片（已分配内存块内部未使用的部分）。

• 动态数据结构：DSA允许在运行时创建动态数据结构，如链表、树和图。这些数据结构的大小和形状可以根据程序的需求动态变化。

• 性能开销：与静态内存分配相比，动态内存分配需要更多的系统开销，包括内存分配表的维护、碎片整理等。因此，在某些情况下，需要权衡是否使用动态内存分配。

• 错误处理：动态内存分配可能因为内存不足或其他原因失败。程序应该对分配失败进行适当的错误处理，避免崩溃或不可预料的行为。

(2)、DSA的几个关键点为：

• 快速响应时间(Fast response time)：响应时间，理解为平时当申请分配size大小内存时，算法从池中查找到合适内存块的耗时，当然越短越好。
• 有界响应时间(Bounded response time)：内存分配最坏的响应时间，比如使某空闲list算法，在一些情形下直到遍历到最后一个节点，才能发现合适的内存块，比正常找到慢非常多。这种边界性超长响应对一些实时要求高的系统或软件并不友好。
• 高效内存使用(Efficient Memory Use)：内存的高效使用，这是最复杂且综合设计，必涉及内存碎片化的处理。比如内存池总有1000个字节内存，运行到一段时间后，500字节占用，500字节空闲，但占用与空闲的内存刚好单字节一一交错。这时你会发现，虽然池里面总共剩余500字节，你确连2个字节的连续内存都分配不出来。

(4)、常见的分配策略：

• Sequential Fit：最基础的算法，空闲链表法，所有内存空闲块都放到一个单向/双向list中，查找时会有边界响应问题。
• Segregated Fit：对Sequential Fit进行改进，对所有内存块按其大小区间放到不同list中，这些list首地址组成array，查找速度更快，dlmalloc算法使用该策略。
• Buddy System：对Segregate Fit算法的改进，更好的切割和合并效率，分配时效不错但内部碎片化问题比较严重，典型算法策略Binary Buddies，Fibonacci Buddies， Weighted Buddies，Double Buddies。
• Indexed Fit：基于使用高级结构索引空闲内存块。典型算法策略：基于平衡树的“Best Fit”，基于笛卡尔树存储的Stephenson’s Fast-Fit等。在一些情况下，比Segregated系列效果更好。
• Bitmap Fit：位图法，算是Indexed Fit算法的改进，使用小段内存表示的位图来确认内存块的占用或空闲，其通过降低缓存未命中的概率来提高响应时间。

2、TLSF算法：

(1)、TLSF简介：

TLSF(全称Two-Level Segregated Fit)，两级隔离Fit内存分配器，是一款通用的动态内存分配，专门用于实时要求。

其有以下特点：

• 算法复杂度为O(1)；
• 每次分配的开销极低(4字节)；
• 低碎片化；
• 主要采用两级位图(Two-Level Bitmap)与分级空闲块链表(Segregated Free List)的数据结构管理动态内存池(memory pool)以及其中的空闲块(free blocks)，用Good-Fit的策略进行分配。

(2)、分级空闲块链表(Segregated Free List)：

分级空闲块链表(Segregated Free List)的设计思想是将空闲块按照大小分级，形成了不同块大小范围的分级，组内空闲块用链表链接起来。每次分配时先按分级大小范围查找到相应链表，再从相应链表挨个检索合适的空闲块，如果找不到，就在大小范围更大的一级查找，直到找到合适的块分配出去。

(3)、两级位图(Two-Level Bitmap)：

使用位图的优势：

• 节省存储空间：用1-bit表示某个区间范围大小的空闲块是否存在；
• 位操作速度快：部分体系结构有加速特殊位操作的指令(如clz, ffs,fls)

TLSF采用了两级位图(Two-Level Bitmap)来管理不同大小范围的空闲块链(free block lists)。 上图中包含三个虚线矩形框分别是：

• 第一级位图(First-Level Bitmap)，表示内存块的粗粒度范围,一般是2的幂次粒度(例如[ 2^n ~ 2^n+1 ])

• 第二级位图(Secend-Level Bitmap)是一个数组，一级位图中的每一位对应这个数组的一项，表示内存块的细粒度范围(例如[ 2^n + 02^n-2 ~ 2^n + 12^n-2 ])

• 第三个框是内存中真正的空闲内存块(free blocks)

(4)、Good-fit分配策略：

a、Best-fit(内部碎片最优化)：

常规思路是：找到能满足内存请求大小的最小空闲块,就会有下面的流程（以搜索大小为69字节的空闲块为例）

• 基于位运算找到请求大小所在的第一级位图(First-Level bitmap)对应的粗粒度范围([ 64 ~ 128 ])，也就是二级位图的索引

• 在粗粒度范围内，根据二级位图索引检索第二级位图(Second-Level bitmap)得到细粒度范围([ 68 ~ 70 ])

• 如上图所示，沿着右下角空闲块链表可以检索到69字节的那一块是Best-fit

Best-fit策略最主要的问题还在于第三步，仍然需要检索对应范围的那一条空闲块链表，存在潜在的时间复杂度。

b、Good-fit：

Good-fit思路与Best-fit不同之处在于，Good-fit并不保证找到满足需求的最小空闲块，而是尽可能接近要分配的大小。

还以上述搜索大小为69字节的空闲块为例，Good-fit并不是找到[68 ~ 70]这一范围，而是比这个范围稍微大一点儿的范围(例如[71 ~ 73])。这样设计的好处就是[71 ~ 73]对应的空闲块链中每一块都能满足需求，不需要检索空闲块链表找到最小的，而是直接取空闲块链中第一块即可。整体上还不会造成太多碎片。