jemalloc内存分配器详解

前言

C 中动态内存分配malloc 函数的背后实现有诸派：dlmalloc 之于 bionic；ptmalloc 之于 glibc；allocation zones 之于 mac os x/ios；以及 jemalloc 之于 FreeBSD/NetBSD/Firefox。

malloc 实现对性能有较大影响，而 jemalloc 似乎是目前诸实现中最强的，并在 facebook 内广泛使用，参见 facebook 的使用心得。

对此，我们按照知乎 “怎样给招式起一个一听就很厉害的名字？” 的指导，拟了本文标题，并速度道来。

2 简介

这是一个关于电商的故事，我下了一个单，订购一块 N 字节的内存，并等待它的到达。怎样做到即时送达？

如果订购的内存是个小件（好比一块橡皮、一本书或是一个微波炉等），那么直接从同城仓库送出。

如果订购的内存是个大件（好比电视机、空调等），那么得从区域仓库（例如华东区仓库）送出。

如果订购的内存是个巨大件（好比汽车、轮船），那么得从全国仓库送出。

在 jemalloc 类比过来的物流系统中，同城仓库相当于 tcache —— 线程独有的内存仓库；区域仓库相当于 arena —— 几个线程共享的内存仓库；全国仓库相当于全局变量指向的内存仓库，为所有线程可用。

在 jemalloc 中，整块批发内存，之后或拆开零售，或整块出售。整块批发的内存叫做 chunk，对于小件和大件订单，则进一步拆成 run。

Chunk 的大小为 4MB（可调）或其倍数，且为 4MB 对齐；而 run 大小为页大小的整数倍。

在 jemalloc 中，小件订单叫做 small allocation，范围大概是 1-57344 字节。并将此区间分成 44 档，每次小分配请求归整到某档上。例如，小于8字节的，一律分配 8 字节空间；17-32分配请求，一律分配 32 字节空间。

对于上述 44 档，有对应的 44 种 runs。每种 run 专门提供此档分配的内存块（叫做 region）。

大件订单叫做 large allocation，范围大概是 57345-4MB不到一点的样子，所有大件分配归整到页大小。

以上总结成下图：

上图中：

1. arena_chunk_t：属于 arena 的 chunk 头部有此结构体。该结构体末尾是一个数组arena_chunk_map_t map[]。
2. run for small allocation。主要特点是分成了等长的若干 regions，每次请求分配出一个 region。通过头部元数据（详见 5）来记录分配状态，例如标记分配状态的 bitmap。
3. run for large allocation，无元数据。
4. 未分配的 run。它将被分割用于 2 情形，或者 3 情形。

最后，巨大件订单，叫做 huge allocation，所有巨大件请求归整到标准 chunk 大小（4MB）的整数倍。

3 分配内存

下面我们从 jemalloc 代码中，来一探其诸分配过程。分配函数的入口在je_malloc/MALLOC_BODY/imalloc/imalloct。

jemalloc 的内存分配，可分成四类：

1. 内部使用
2. 用于 small allocation
3. 用于 large allocation
4. 用于 huge allocation，分配出的内存全部交付使用

其中 small 和 large allocation较为复杂，且以下图作为地图，来导游下：

3.1 Small allocation

对于 small allocation，需要确定 请求大小 对应 到哪一“档位” 上，确定的公式如下： small_size2bin[(size - 1) » 3]，该公式通过查数组，来确定“档位”。

在 jemalloc 中，某“档位”上可分配的内存资源，用 bin 来管理。

回到 small allocation 过程，首先从线程本身的 tcache 中去满足，函数路径为imalloct/arena_malloc/tcache_alloc_small：

• 图中的 “1 -> 2”：找到对应的 bin，然后尝试分配。函数路径为tcache_alloc_small/tcache_alloc_easy(tcache_bin)
• 当 tcache_bin 为空时，从 arena 进货，填充（arena_tcache_fill_small）后再分配，函数路径为tcache_alloc_small/tcache_alloc_small_hard

tcache 特性关闭时，则从 arena 中分配，函数路径为imalloct/arena_malloc/arena_malloc_small：

• 图中“3 -> 4”：找到对应的 bin。
• 图中“4 -> 5”：从 bin 中选择一个 run
  1. 尝试 arena_bin->run_cur ，即目前正在使用的 run。
  2. 若该 run_cur 已满，则从 bin 中选择地址最低的 run。arena_bin->runs 用了一个红黑树来按地址排序全部的runs。函数路径为arena_malloc_small/arena_bin_malloc_hard/arena_bin_nonfull_run_get/arena_bin_nonfull_run_tryget
  3. 若 bin 为空，则从 arena->runs_avail 中找空间，分配新的 run。函数路径为arena_bin_nonfull_run_get/arena_run_alloc_small/arena_run_alloc_small_helper。
  4. 尼玛 arena->runs_avail 也空间不够了，只好重新弄个 chunk，分出所需空间，剩余部分放入 arena->runs_avail 。
• 图中“5”：从 run 中分配一个 region，对应函数为arena_run_reg_alloc(run, bin_info)。

3.2 Large allocation

首先从 tcache 中满足。对于 large allocation，tcache 将“档位”的概念拓展，其“档位”计算公式如下： NBINS + (size » PAGE) – 1。

函数路径为arena_malloc/tcache_alloc_large，两点说明：

• tcache 只涵盖一部分的 large allocation 请求（size 小于等于 tcache_maxclass）
• 对应的 tcache_bin 为空时，不进行填充，而是走非 tcache 分配。这点与 small allocation 的情形是不同的。

tcache 特性关闭，或者请求大小超过 tcache 中最大 bin 覆盖范围时，则从 arena 中分配，函数路径为arena_malloc/arena_malloc_large：

1. 图中“7”：从 arena->runs_avail 中，找出适合空间中地址最低的一块空间，分割出空间，将剩余部分重新放回 arena->runs_avail 中。函数路径为arena_malloc_large/arena_run_alloc_large_helper
2. 若 arena->runs_avail 空间也不够，重新分配 chunk，分出所需空间，剩余部分放入 arena->runs_avail 。

3.3 内部使用

内部使用所需的内存分配，使用 base_alloc，只申请，不释放。因此在当前使用的 chunk 中，分配区域呈现线性增长。

base_alloc 使用场合有：

• nodes：用来管理未使用的 chunks。在 base_alloc 基础上再封一层 base_node_alloc，先从 base_nodes 缓冲中取，失败再调用 base_alloc；释放函数 base_node_dealloc 将 node 链接入 base_nodes。
• 其他：如 arenas、arena_t、tcache_bin_info 等。

3.4 实际分配函数

前述，je_malloc 总是按照 chunk 尺寸从 OS 批发内存，对应函数为 chunk_alloc。

chunk_alloc 先从“回收站”中回收不用的chunk，若没无再从 OS 批发。

chunk_alloc 有几个有名的客户：

• arena_chunk_alloc，分配 arena 名下的 chunk（供 small/large allocation 分配）。arena_chunk_alloc 分配时，先看本 arena 下是否有备用的 chunk，没有再调 chunk_alloc。
• base_alloc，base_alloc 在当前使用的 chunk 空间不足时，调用 chunk_alloc。
• huge_malloc，用于满足 huge allocation。

上述提及的 chunks “回收站”，用于回收释放的 chunk，如下图所示：

1. arena 中的备用 chunk，供 arena_chunk_alloc 中使用。
2. chunks_szad_*，红黑树，按照先尺寸、后地址来排序所有不用的 chunks。
3. 一个 3 个标准 chunks 大小的 chunk，中间一个 chunk 被分配出。首尾不用的 chunks 被 chunks_szad_* 引用。

4 小结

至此，我们粗步游了一遍 jemalloc 的内存分配，眼花撩乱了没？

总结一下 jemalloc 的设计思路：

• 减少多线程竞争。例如引入 tcache，以及线程均分布到若干个 arena(s)。
• 地址空间重用，减少碎片：
  • Small allocation，“归档位”、从各 runs 中分配
  • 红黑树来保证同等条件下，总是从低地址开始分配
  • 合并相邻的空闲空间
• 保持 cache 热度，例如 tcache，地址空间重用。
• 各种对齐，自然对齐，cache line 对齐。

同时，我们也看到 jemalloc 有层层缓冲，例如：

• tcache
• arenas 名下的缓冲：bins 管理的 runs(for small allocations) 以及 arena->runs_avail
• 内部使用的缓冲，base_nodes 以及其当前使用的 chunk 的剩余空间
• 回收站中的 chunks，例如 chunks_szad_*，arena->spare

由此，在一个普遍使用 jemalloc 的系统中会产生许多内存额外占用，这对实时性要求较高、内存较为紧张的移动设备而言是不可接受的。

我们可以调节 jemalloc 配置，来减少额外的内存占用，例如将 chunksize 调整为 1MB、调节 small allocation 所需“档位”数目、tcache 大小调整，等等。

同时，更重要的，jemalloc 中的内存释放系统，能否及时平衡额外的占用，我们将在下一篇中来看看。

最后，是否存在一种有效的联动机制，在系统整体内存紧张时，通知各进程释放掉额外的缓冲？这样就不用 OOM killer 了。

在上面的讲解中，我们看到了一个类似电商物流体系的内存分配体系，其中 tcache 是本线程内存仓库； arena 是几个线程共享的区域内存仓库；并且存在所有线程共用的内存仓库。

另一方面，jemalloc 按照内存分配请求的尺寸，分了 small allocation (例如 1 – 57344B)、 large allocation (例如 57345 – 4MB )、 huge allocation (例如 4MB以上)。

jemalloc 以 chunk （例如标准大小为 4MB）为单位批发内存，并再分成 run(s) 来满足实际的需求。对于 small allocation ，进一步将 run 分成 region(s) 。

最后，疑惑 jemalloc 的层层缓冲，会造成过多的内存占用，这对实时性要求较高，内存较为紧张的移动设备影响较大。对此，jemalloc 如何应对呢？还有，是否存在系统内存紧张时，减少缓冲的联动机制呢？

2 How to free()?

在内存分配时，jemalloc 按照 small/large/huge allocation 来特殊处理。因此，释放时，需要由地址来判断为何种分配类型。

我们知道分配出去的空间，都属于某个 chunk，首先通过将地址对齐到 标准 chunk 大小，找到所属 chunk（还记得 chunk 是按照 标准 chunk 大小对齐的么）。函数路径：je_free/ifree/iqalloc/iqalloct/idalloct：

1. 对于 huge allocation，free 的地址本身在 chunk 边界上。搜索全局的 huge 树来获得本次分配的长度。函数路径： idalloct/huge_dalloc。
2. 对于 small/large allocation，根据 free 的地址所在页在 chunk 内的相对页号，访问 chunk 头部的 arena_chunk_map_t 数组，获得进一步的信息，函数路径为 idalloct/arena_dalloc。下图为其示意：

对于 small allocation，large 位为 0。下面以 small allocation 为主线，开展一场内存回归之旅。

2.1 free to tcache

下图为 tcache 的示意，tcache 用于屏蔽常用的内存分配和释放（所有 small 和部分 large 类型的），免得“代码走的太远”。函数路径： arena_dalloc/tcache_dalloc_small

• 2 → 3：释放一段 region，首先要知道所属 bin（tcache_bin_t）。Q：如何找到所属 bin？可以从对应 arena_chunk_map_t 成员中的 binid 域。
• 3 → 4：tcache_bin_t 用指针数组来收纳释放的内存，这是一个栈的结构。最近释放的内存放在栈顶，使得下次被先分配出去。如此能保持 cache 热度。

2.2 缩减 tcache

当 tcache_bin_t 满了以后，或者 GC 事件被触发，则降低 tcache_bin_t 中缓冲内存的数量，如下图：

基本上的过程就是让 tcache_bin_t 中部分缓冲内存“各回各家” —— 回到所在 arena 中的 chunk 中的 run 内。

注意，刷的过程是将 栈底 N 个内存刷回，然后将其它部分整体移到栈底，这么做同样是保持 cache 热度。

啰嗦下 flush 触发的两个条件：

• tcache_bin_t 满了。函数路径为 tcache_dalloc_small/tcache_bin_flush_small。
• GC 条件满足。函数路径为tcache_dalloc_small/tcache_event/tcache_event_hard/tcache_bin_flush_small。注意：此时 flush 的 bin，由 tcache->next_gc_bin 指出。

再来看看具体的回归过程，即从 tcache_bin_t 到 run，函数路径为tcache_bin_flush_small/arena_dalloc_bin_locked。如下图所示：

• 5 → 5.1：首先找到 run 结构体，然后才能塞回去。run 结构体在整个 run 块头部（图中黄色部分），我们知道 run 块本身占有多个页面，待“回归”的 region 本身可能在 run 中间某个页，这需要通过 “ run page offset ”来定位 run 块的起始位置，从而找到 run 结构体。
• 5.1 → 5.2：释放具体的 region，主要是将 region 在 bitmap 中对应位置 1。两个细节：一是 region 索引通过函数 arena_run_regind 获得，该函数试图避免整数除法，来减少计算开销；二是 bitmap 这个数据结构，为 sfu 操作 (set first unallocated)) 优化，而 sfu 正是为了实现 jemalloc 先分配出低地址的设计。bitmap 背后围绕“扫描最先设置位”的指令实现，该指令被封装到函数 ffsl 中。

对应函数路径为 arena_dalloc_bin_locked/arena_run_reg_dalloc。

2.3 释放 run

当 region 刷回 run，可能产生两种“深远”影响，如下图：

• 5.3: 当原来全用完的 run，现在有一个 region 可分配了，将其插入所属 bin 中，供分配。
• 5.4：当 run 全空了，则释放之：从所属 bin 中移除，并将空间交还给 arena.runs_avail。

下图展开 5.4 部分细节，函数路径为 arena_dalloc_bin_locked/arena_dalloc_bin_run：

在 jemalloc 中，定义了内存区域的额外属性：

• dirty? 一个内存区域被分配出去以后，就是“脏”的。脏的意思是，虚拟地址背后的物理页被分配了。jemalloc 有定期的清理过程，通过 “madvise(addr, length, MADV_DONTNEED)” 释放背后的物理内存。
• unzeored? 某些情况下，从 OS 批发来的内存区域已经初始化成全零了，例如 “madvise(addr, length, MADV_DONTNEED) 以后” 。如此标记后可免除某些清零操作。

dirty 页面一定是 unzeroed。当一个分配出去的、clean 的 run 被释放，并回归 arena.runs_avail，就会标记为 dirty。一个例外是 run for small allocation，通过 nextind 成员我们可以知道，哪些页面没有事实上被分配出。5.4.1 展示了这种情形：

• run 后半部分未被分配，且原 run 是干净的。如 5.4.2：这部分塞回所在 chunk 时，会与之后相邻的、 干净 的空闲内存区域合并（如果存在的话），函数路径为arena_dalloc_bin_run/arena_run_trim_tail/arena_run_dalloc/arena_run_coalesce
• run 前半部分被分配了，故是脏的。如 5.4.3：这部分塞回所在 chunk 时，会与之前相邻的、 脏 的空闲内存区域尝试合并（如果存在的话），函数路径为arena_dalloc_bin_run/arena_run_dalloc/arena_run_coalesce

这里细节再啰嗦下：arena_run_dalloc 函数中会尝试合并。为方便合并，需要在 run 首尾页面的两项 arena_chunk_map_t 赋值为有意义值。

2.4 释放 chunk

释放 run 以后，进一步可能导致 chunk 被释放。函数路径为：arena_run_dalloc/arena_chunk_dealloc：

• arena_avail_remove 把 chunk 从 arena.runs_avail 和 arena.chunks_dirty 中移除。
• 进入 arena->spare，并“挤走（chunk_dealloc）”先前的spare chunk。这又体现了维持 cache 热度的原则。

唠叨下 chunk_dealloc，对于走 mmap 从 os 批发的内存（which is mo ren fang shi），该函数会通过 mnumap 进行释放，而不是放到 chunks_szad 全局红黑树中。

对于走 sbrk 从 OS 批发的内存，则在放入 chunks_szad 全局红黑树前，通过 madvise 通知 OS 来释放背后的物理页面。

所以 chunk 的释放，实际上释放了 chunk 的物理内存。

2.5 垃圾回收

最后，来看下 jemalloc 是如何运功逼走多余内存缓冲的。jemalloc 中，有两个层面的回收，一是 tcache 中多余缓冲赶到 arena 中；二是将 arena.runs_avail 中多余的物理内存释放掉一些。分别是下表的左右两部分：

	tcache_event_hard	arena_maybe_purge
作用对象	tcache	arena
阀值条件	tbin->low_water > 0	npurgeable = ndirty – npurgatory threshold = nactive >> lg_dirty_mult npurgeable > threshold
GC 对象	tcache->next_gc_bin (bin 索引号）	arena->chunks_dirty （红黑树）
GC 数量	3/4 * low_water	npurgeable – threshold
反馈1	调整填充率 (lg_fill_div)	ndirty 减少
反馈2	low_water = ncached (GC 完成后的 ncached 另：low_water <= ncached)	npurgatory 减少

来啰嗦下右边过程，函数路径为 arena_run_dalloc/arena_maybe_purge/arena_purge：

• 以 chunk 为单位进行。chunk 从 arena.chunks_dirty 中取，实际上是先处理含有分离的脏区域多（ndirty），且因此导致较多碎片（nruns_adjac）的情况。
• 对每个 chunk 用函数 arena_chunk_purge来洗净。该函数先让脏块 “出列”，再进行 “清洗”，最后再 “入列”：
  • “出列”：挑选碎片区域，分配出来（arena_run_split_large），并放入一个临时链表。所谓碎片是指，两块空闲的区域，地址相接邻，但由于其干净程度不一样，成了碎掉的两片。
  • “清洗”：遍历链表，用 madvise 逐一洗干净。
  • “入列”：释放回去（arena_run_dalloc），前述释放时会进行合并（arena_run_coalesce），由此减少了碎片，并可能导致整个chunk 被释放。

3 小结

至此，终于写完了这篇长的要死的文章。忽想起张无忌学完了太极剑，啥招都忘了，只会了剑（贱?）意。那么忘了 jemalloc 那些细招，剩下了哪些贱意呢？随便说说有

1. 循环利用最近扔掉的内存，因为 cache 还有印象，对这块内存比较熟悉。
2. 总是从最低地址分配，创造局部性环境。毕竟 cache 记性不好，跨度太大的内存人家反应慢。
3. 打通任督二脉，及时逼走多余的缓冲内存。

回头看看之前的疑问，层层缓冲会不会使进程过多占用内存呢？

1. tcache 过多的内存缓冲 —— GC 会处理的。
2. arena.bins —— for small allocation，无处理。
3. arena.avail_runs —— GC 会处理的。
4. arena->spare —— 如果是 dirty 的，无处理。保持直到有新释放的 chunk 进入 spare，挤走本座。
5. 内部使用的缓冲 —— 无处理。
6. chunks_szad —— 无物理内存占用。

OK，除了第 2 和 第 4 点需要改进下以外，其他看起来都有应对机制了。其中第 2 点可以通过调整 run 大小 和 档位来缓解。

第 4 点，是一个可优化的地方。

最后，系统物理内存紧张时，能否进行联动，即缩减应用额外的内存缓冲呢？也许我们可以引入一种特殊的 madvise 指示，告诉内核这段地址空间是作缓冲的，在紧张时可以优先释放，且不用交换。