浅析物理内存与虚拟内存的关系及其管理机制

本文主要介绍内存管理机制：物理内存与虚拟内存的关系，Linux内存管理机制，Python内存管理机制，Nginx内存管理机制，环形缓冲区机制，以及TC-malloc内存分配器的Andriod管理机制的简单介绍。

一。 物理内存与虚拟内存

众所周知，程序需要加载到物理内存才能运行，多核时代会出现多个进程同时操作同一物理地址的情况，进而造成混乱和程序崩溃。计算机当中很多问题的解决都是通过引入中间层，为解决物理内存使用问题，虚拟内存作为中间层进入了操作系统，从此，程序不在直接操作物理内存，只能看到虚拟内存，通过虚拟内存，非常优雅的将进程环境隔离开来，每个进程都拥有自己独立的虚拟地址空间，且所有进程地址空间范围完全一致，也给编程带来了很大的便利，同时也提高了物理内存的使用率，可同时运行更多的进程。

物理内存和虚拟内存之间的关系

虚拟内存以页为单位进行划分，每个页对应物理内存上的页框（通常大小为4KB），内存管理单元（MMU）负责将虚拟地址转换为物理地址，MMU中有一张页表来存储这些映射关系。

并非虚拟内存中所有的页都会分配对应的物理内存，为充分利用物理内存，保证尽可能多的进程运行在操作系统上，因此需要提高物理内存利用率，对于很少用到的虚拟内存页不分配对应的物理内存，只有用到的页分配物理内存。虽然从程序角度来看，虚拟内存为连续地址空间，但其实，它被分隔成多个物理内存碎片，甚至还有部分数据并不在内存中，而是在磁盘上。

当访问虚拟内存时，通过MMU寻找与之对应的物理内存，如果没有找到，操作系统会触发缺页中断，从磁盘中取得所缺的页并将其换入物理内存，并在页表中建立虚拟页与物理页的映射关系。

如果物理内存满了，操作系统会根据某种页面置换算法（比如LRU算法），将物理内存对应的页换出到磁盘，如果被换出的物理内存被修改过，则必须将其写回磁盘以更新对应的副本。

当进程创建时，内核为进程分配4G虚拟内存，此时，仅仅只是建立一个映射关系，程序的数据和代码都还在磁盘中，只有当运行时才换回物理内存。并且，通过malloc来分配动态内存时，也只分配了虚拟内存，并不会直接给物理内存，因此，理论上来说malloc可分配的内存大小应该是无限制的（实际当然会有很多算法进行限制）。

多进程使用同一物理内存图如下：

物理内存与虚拟内存关系

二。 Linux内存管理机制进程地址空间

进程地址空间分为内核空间（3G到4G）和用户空间（0到3G），如下图。

进程内存地址空间

内核通过brk和mmap来分配（虚拟）内存，malloc/free底层实现即为brk， mmap和unmmap

当malloc内存小于128k时采用brk，其通过将数据段（.data）的地址指针_edata往高地址推来分配内存，brk分配的内存需要高地址内存全部释放后才会释放，当最高地址空间空闲内存大于128K时，执行内存紧缩操作。

当malloc内存大于128K时采用mmap，其在堆栈中间的文件映射区域（Memory Mapping Segment）找空闲虚拟内存，mmap分配的内存可单独释放。

每个进程都对应一个mm_struct结构体，即唯一的进程地址空间

// include/linux/mm.h

struct vm_area_struct {

struct mm_struct * vm_mm;

};

// include/linux/sched.h

struct mm_struct {

struct vm_area_struct *mmap; // vma链表结构

struct rb_root mm_rb; // 红黑树指针

struct vm_area_struct *mmap_cache; // 指向最近找到的虚拟区间

atomic_t mm_users; // 正在使用该地址的进程数

atomic_t mm_count; // 引用计数，为0时销毁

struct list_head mmlist; // 所有mm_struct结构体都通过mmlist连接在一个双向链表中

};

linux内核用struct page结构体表示物理页：

// include/linux/mm.h

struct page {

unsigned long flags; // 页标识符

atomic_t count; // 页引用计数

struct list_head list; // 页链表

struct address_space *mapping; // 所属的inode

unsigned long index; // mapping中的偏移

struct list_head lru; // LRU最近最久未使用， struct slab结构指针链表头变量

void *virtual; // 页虚拟地址

}

内存碎片与外存碎片

内存碎片

产生原因：分配的内存空间大于请求所需的内存空间，造成内存碎片

解决办法：伙伴算法，主要包括内存分配和释放两步：

内存分配：需满足两个条件，1） 大于请求所需内存；2）为最小内存块（如64K为一页）的倍数。比如，最小内存块为64K，若分配100K内存，则应分配64*2=128K内存大小。

内存释放：包含两步，1）释放内存；2）检查是否可与相邻块合并，直到没有可合并内存块。

接下来通过一张图来详细说明伙伴算法原理（From wiki），如下：

伙伴算法图解

Step步骤详解（注意最左侧Step为步骤，ABCD申请者对应不同的颜色）：

初始化内存，最小内存块为64K，分配1024KB（只截取部分进行说明）

A申请34K内存，因此需64K内存块，步骤2.1 2.2 2.3 2.4都为对半操作，步骤2.5找到满足条件的块（64K），分配给A

B申请66K内存，因此需要128K内存块，有现成的直接分配

C申请35K内存，需64K内存块，直接分配

D申请67K内存，需128K内存块，步骤5.1对半操作，步骤5.2分配

释放B内存块，没有相邻内存可合并

释放D内存块，步骤7.1释放内存，步骤7.2 与相邻块进行内存合并

A释放内存，不许合并内存

C释放内存，步骤9.1释放内存，步骤9.2-9.5进行合并，整块内存恢复如初

以上为伙伴算法原理，Linux关键代码在mm/page_alloc.c中，有兴趣读者可在内核源码中阅读细节，如下：

//mm/page_alloc.c

// 块分配， removing an element from the buddy allocator

// 再zone中找到一个空闲块，order（0：单页，1：双页，2：4页 2 ^ order）

static struct page * __rmqueue（struct zone *zone， unsigned int order）

{

}

// 块释放，处理合并逻辑

static int

free_pages_bulk（struct zone *zone， int count， struct list_head *list， unsigned int order） {

}

这里简单介绍云风实现的伙伴算法，实现思路：用数组实现完全二叉树来管理内存，树节点标记使用状态，在分配和释放中通过节点的状态来进行内存块的分离与合并，如下：

// 数组实现二叉树

struct buddy {

int level; // 二叉树深度

uint8_tree［1］; // 记录二叉树用来存储内存块（节点）使用情况，柔性数组，不占内存

};

// 分配大小为s的内存

int

buddy_alloc（struct buddy * self， int s） {

// 分配大小s的内存，返回分配内存偏移量地址（首地址）

int size;

if （s == 0） {

size = 1;

} else {

// 获取大于s的最小2次幂

size = （int）next_pow_of_2（s）;

}

int length = 1 《《 self-》level;

if（size 》 length）

return -1;

int index = 0;

int level = 0;

while （index 》= 0） {

//具体分配细节。..

}

return -1;

}

// 释放内存并尝试合并

void

buddy_free（struct buddy * self， int offset） {

// 释放偏移量offset开始的内存块

int left = 0;

int length = 1 《《 self-》level;

int index;

for （;;） {

switch（self-》tree［index］） {

case NODE_USED：

_combine（self， index）; // 尝试合并

return;

case NODE_UNUSED：

return;

default：

// 。..

}

}

}

外存碎片

产生原因：未被分配的内存，出现大量零碎不连续小内存，无法满足较大内存申请，造成外部碎片

解决办法：采用slab分配器，处理小内存分配问题，slab分配器分配内存以字节为单位，基于伙伴系统分配的大内存进一步细分成小内存分配

slab分三种：slabs_full（完全分配的slab），slabs_partial（部分分配的slab），slabs_empty（空slab），一个slab分配满了之后就从slabs_partial删除，同时插入到slab_fulls中。

slab两个作用：1）小对象分配，不必每个小对象分配一个页，节省空间；2）内核中一些小对象创建析构频繁，slab对小对象缓存，可重复利用一些相同对象，减少内存分配次数。（应用于内核对象的缓存）。

slab分配器基于对象（内核中数据结构）进行管理，相同类型对象归为一类，每当申请这样一个对象，slab分配器就从一个slab列表中分配一个这样大小的单元，当释放时，将其重新保存到原列表中，而不是直接返还给伙伴系统，避免内存碎片。slab分配对象时，会使用最近释放的对象的内存块，因此其驻留在cpu高速缓存中的概率会大大提高

Slab分配器

三。 Python内存管理机制内存管理层次结构

Python内存层次结构

Layer 0：操作系统提供的内存管理接口，比如malloc，free，python不能干涉这一层

Layer 1：封装malloc，free等接口PyMem_API，提供统一的raw memory管理接口，为了可移植性。

Layer 2：构建了更高抽象层次的内存管理策略（GC藏身之处）

Layer 3：对象缓冲池

// 第1层 PyMem_Malloc通过一个宏PyMem_MALLOC实现

// pymem.h

PyAPI_FUNC（void *） PyMem_Malloc（size_t）;

PyAPI_FUNC（void *） PyMem_Realloc（size_t）;

PyAPI_FUNC（void *） PyMem_Free（size_t）;

#define PyMem_MALLOC（n） （（size_t）（n） 》 （size_t）PY_SSIZE_T_MAX ？ NULL

： malloc（（（n） ！= 0） ？ （n） ： 1））

#define PyMem_MALLOC（n） （（size_t）（n） 》 （size_t）PY_SSIZE_T_MAX ？ NULL

： realloc（（（n） ！= 0） ？ （n） ： 1））

#define PyMem_FREE free

// Type-oriented memory interface 指定类型

#define PyMem_New（type， n）

（ （（size_t）（n） 》 PY_SSIZE_T_MAX / sizeof（type）） ？ NULL ：

（ （type*）PyMem_Malloc（（n） * sizeof（type））） ） ）

#define PyMem_NEW（type， n）

（ （（size_t）（n） 》 PY_SSIZE_T_MAX / sizeof（type）） ？ NULL ：

（ （type*）PyMem_MALLOC（（n） * sizeof（type））） ） ）

小块空间的内存池

Python内存池可视为一个层次结构，自下而上分为四层：block，pool，arena和内存池（概念），其中bock， pool， arena在python中都能找到实体，而内存池是由所有这些组织起来的一个概念。

Python针对小对象（小于256字节）的内存分配采用内存池来进行管理，大对象直接使用标准C的内存分配器malloc。

对小对象内存的分配器Python进行了3个等级的抽象，从上至下依次为：Arena，Pool和Block。即，Pool由Block组成，Arena由Pool组成。

Block

block内存大小值被称为size class， 大小为：［8， 16， 24， 32， 40， 48 。.. 256］，（8*n），内存管理器的最小单元，一个Block存储一个Python对象。

// obmalloc.c

// 8字节对齐

#define ALIGNMENT 8

#define ALIGNMENT_SHIFT 3

#define ALIGNMENT_MASK （ALIGNMENT - 1）

// block大小上限为256，超过256KB，则交由第一层的内存管理机制

#define SMALL_REQUEST_THRESHOLD 256

#define NB_SMALL_SIZZE_CLASSES （SMALL_REQUEST_THREASHOLD / ALIGNMENT）

// size class index 转换到 size class

#define INDEX2SIZE（I） （（（unit） （I）） + 1） 《《 ALIGMENT_SHIFT）

// sizes class 转换到size class index

size = （uint ）（nbytes - 1） 》》 ALIGMENT_SHIFT;

小于256KB的小块内存分配如下图。

Block分配策略

如果申请内存大小为28字节，则PyObject_Malloc从内存池中分配32字节的block，size class index为3的pool（参考上图）。

Pool

Pool为一个双向链表结构，一系列Block组成一个Pool，一个Pool中所有Block大小一样；一个Pool大小通常为4K（一个虚拟/系统内存页的大小）。

一个小对象被销毁后，其内存不会马上归还系统，而是在Pool中被管理着，用于分配给后面申请的内存对象。Pool的三种状态

used状态：Pool中至少有一个Block已被使用，且至少还有一个Block未被使用，存在usedpools数组中。

full状态：Pool中所有的block都已经被使用，这种状态的Pool在Arena中，但不再Arena的freepools链表中

empty状态：Pool中所有的Block都未被使用，处于这个状态的Pool的集合通过其pool_head中的nextpool构成一个链表，表头为arena_object中的freepools

// obmalloc.c

#define SYSTEM_PAGE_SIZE （4 * 1024）

#define SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK （SYSTEM_PAGE_SIZE - 1）

// 一个pool大小

#define POOL_SIZE SYSTEM_PAGE_SIZE

#define POOL_SIZE_MASK SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK

/*pool for small blocks*/

struct pool_header {

union {

block *_padding;

uint count; }ref; // 分配的block数量

block *freeblock; // 指向pool中可用block的单向链表

struct pool_header *nextpool; // 指向下一个

struct pool_header *prevpool; // 指向上一个

uint arenaindex;

// 记录pool保存的block的大小，一个pool中所有block都是szidx大小

// 和size class index联系在一起

uint szidx;

uint nextoffset;

uint maxnextoffset;

};

typedef struct pool_header *poolp;

拥有相同block大小的pool通过双向链表连接起来，python使用一个数组usedpools来管理使用中的pool

Userpools结构

以下为Python内存分配部分代码：

// obmalloc.c

typedef uchar block;

void *

PyObject_Malloc（sizes_t nbytes）

{

block *bp; // 指向从pool中取出第一块block的指针

poolp pool; // 指向一块4kb内存

poolp next;

uint size;

// 小于SMALL_REQUEST_THRESHOLD 使用Python的小块内存的内存池，否则走malloc

if （（nbytes - 1） 《 SMALL_REQUEST_THRESHOLD） {

// 根据申请内存的大小获得对应的获得size class index， 从usedpools中取pool

size = （uint）（nbytes - 1） 》》 ALIGNMENT_SHIFT;

pool = usedpools［size + size］;

// 如果usedpools中有可用pool， 使用这个pool来分配block$

if （pool ！= pool-》nextpool） {

。..

}

}

}

Arena

Arena是Python直接从操作系统分配和申请内存的单位，一个Arena为256KB，每个Arena包含64个Pool，Arena管理的内存是离散的，Pool管理的内存是连续的。同Pool，Arena也是一个双向链表结构。

Arena结构

Python在分配Pool的时候优先选择可用Pool数量少的Arena进行内存分配，这样做的目的是为了让Pool更为集中，避免Arena占用大量空闲内存空间，因为Python只有在Arena中所有的Pool全为空时才会释放Arena中的内存。

Python中会同时存在多个Arena，由Arenas数组统一管理。

// obmalloc.c

#define ARENA_SIZE （256 《《 10） // 256kb

// arena包含arena_object及其管理的pool集合，就如同pool和pool_header一样

struct arena_object {

uintptr_t address; // arena地址

block* pool_address; // 下一个pool地址

uint nfreepools;

uint ntotalpools;

struct pool_header* freepools; // 可用pool通过单链表连接

struct arena_object* nextarena;

struct arena_object* prearena;

};

// arenas管理着arena_object的集合

static struct arena_object* arenas = NULL;

// 未使用的arena_object链表

static struct arena_object * unused_arena_objects = NULL;

// 可用的arena_object链表

static struct arena_object * usable_arenas = NULL;

static struct arena_object * nwe_arena（void）

{

struct arena_object * arenaobj;

uint excess;

// 判断是否需要扩充“未使用的”arena_object列表

if （unused_arena_objects == NULL） {

// 确定本次需要申请的arena_object的个数，并申请内存

numarenas = maxarenas ？ maxarenas 《《 1 ： INITIAL_ARENA_OBJECTS;

。..

}

// 从unused_arena_objects中取出一个未使用的arena_object

arenaobj = unused_arena_objects;

unused_arena_objects = arenaobj-》nextarena;

// 建立arena_object和pool的联系

arenaobj-》address = （uptr）address;

。..

return arenaobj;

}

内存池全景图

内存池全景图

四。 Nginx内存管理机制

在介绍Nginx内存管理之前，先参照Nginx实现一个简单的内存池，结构图如下：

其中，mp_pool_s为内存池的结构体头，包含内存池的一些全局信息，block为小块内存块，每一个block有一个mp_node_s结构体，也即mp_pool_s通过链表将所有的block连接起来进行管理，而大块内存由mp_large_s进行分配。申明的数据结构如下：

// 结构体

// 大块内存结构体

struct mp_large_s {

struct mp_large_s *next;

void *alloc;

};

// 小块内存节点，小块内存构成一个链表

struct mp_node_s {

unsigned char *last; // 下一次内存从此分配

unsigned char *end; // 内存池结束位置

struct mp_node_s *next; // 指向下一个内存块

size_t failed; // 改内存块/node分配失败的次数

};

// 内存池结构

struct mp_pool_s {

size_t max; // 能直接从内存池中申请的最大内存，超过需要走大块内存申请逻辑

struct mp_node_s *current; // 当前分配的node

struct mp_large_s *large; // 大块内存结构体

struct mp_node_s head［0］; // 柔性数组不占用大小，其地址为紧挨着结构体的第一个node

};

// 需要实现的接口

struct mp_pool_s *mp_create_pool（size_t size）; // 创建内存池

void mp_destory_pool（struct mp_pool_s *pool）; // 销毁内存池

void *mp_alloc（struct mp_pool_s *pool， size_t size）; // 分配内存 对齐

void mp_free（struct mp_pool_s *pool， void *p）; // 释放p节点内存

接下来介绍接口实现，先介绍一个接口函数posix_memalign，函数原型如下：

int posix_memalign（void**memptr， size_t alignment， size_t size）;

/* memptr： 分配好的内存空间的首地址

alignment： 对齐边界，Linux中32位系统8字节，64位系统16字节，必须为2的幂

size： 指定分配size字节大小的内存

*/

其功能类似malloc，不过其申请的内存都是对齐的。

内存池相关接口实现如下（只贴出部分代码，完整代码私信我）

// 创建并初始化内存池

struct mp_pool_s *mp_create_pool（size_t size） {

struct mp_pool_s *p;

// 分配内存池内存：mp_pool_s + mp_node_s + size

int ret = posix_memalign（（void**）&p）， MP_ALIGNMENT， size + sizeof（struct mp_pool_s） + sizeof（struct mp_node_s））;

if （ret） { return NULL; }

// 可从内存池申请的最大内存

p-》max = （size 《 MP_MAX_ALLOC_FROM_POOL） ？ size ： MP_MAX_ALLOC_FROM_POOL;

p-》current = p-》head; // 当前可分配的第一个节点mp_node_s

//一些初始化工作

return p;

}

// 销毁内存池

void mp_destroy_pool（struct mp_pool_s *pool） {

struct mp_node_s *h， *n;

struct mp_large_s *l;

// 销毁大块内存

for （l = pool-》large; l; l = l-》next） { /*.。.*/}

// 销毁小块内存

h = pool-》head-》next;

while （h） {/*.。.*/}

free（pool）;

}

// mp_alloc 分配内存

void *mp_alloc（struct mp_pool_s *pool， size_t size） {

if （size 《= pool-》max） { // 小块内存分配

p = pool-》current;

do {

/*.。.不断寻找下一个可用节点*/

p = p-》next; // 不够则找下一个节点

} while （p）;

// 内存池中所有节点内存都不以满足分配size内存，需要再次分配一个block

return mp_alloc_block（pool， size）;

}

return mp_alloc_large（pool， size）; // 大块内存分配

}

// 大块节点内存释放

void mp_free（struct mp_pool_s *pool， void *p） {

struct mp_large_s *l;

for （l = pool-》large; l; l = l-》next） {

if （p == l-》alloc） {

free（l-》alloc）;

//。..

}

}

}

有了上面简化版，接下来看Nginx中内存管理就比较清晰的，其原理跟上述内存池一致，先上一张图：

Nginx内存池结构

以下为Nginx实现，源代码主要在src/core/ngx_palloc.h/c两个文件中

// 内存块结构体，每个内存块都有，在最开头的部分，管理本块内存

typedef struct {

u_char *last; // 可用内存的起始位置，小块内存每次都从这里分配

u_char *end; // 可用内存的结束位置

ngx_pool_t *next; // 写一个内存池节点

ngx_unit_t failed; // 本节点分配失败次数，超过4次，认为本节点满，不参与分配，满的内存块也不会主动回收

}ngx_pool_data_t;

// 大块内存节点

typedef struct ngx_pool_large_s ngx_pool_large_t;

struct ngx_pool_large_s {

ngx_pool_large_t *next; // 多块大内存串成链表，方便回收利用

void *alloc; // 指向malloc分配的大块内存

};

// nginx内存池结构体

// 多个节点串成的单向链表，每个节点分配小块内存

// max，current，大块内存链表旨在头节点

// 64位系统大小位80字节，结构体没有保存内存块大小的字段，由d.end - p得到

struct ngx_pool_s {

// 本内存节点信息

ngx_pool_data_t d;

// 下面的字段旨在第一个块中有意义

size_t max; // 块最大内存

ngx_pool_t *current; // 当前使用的内存池节点

ngx_chain_t *chain;

ngx_pool_large_t *large; // 大块内存

ngx_pool_cleanup_t *cleanup; // 清理链表头指针

ngx_log_t *log;

};

// 创建内存池

ngx_pool_t *ngx_create_pool（size_t size， ngx_log_t *log）;

// 销毁内存池

// 调用清理函数链表，检查大块内存链表，直接free，遍历内存池节点，逐个free

void ngx_destroy_pool（ngx_pool_t *pool）;

// 重置内存池，释放内存，但不归还系统

// 之前分配的内存块依旧保留，重置空闲指针位置

void ngx_reset_pool（ngx_pool_t *pool）;

// 分配内存 8字节对齐，速度快，少量浪费 》4k则直接malloc分配大块内存

void *ngx_palloc（ngx_pool_t *pool， size_t size）;

void *ngx_pnalloc（ngx_pool_t *pool， size_t size）; // 不对齐

void *ngx_pcalloc（ngx_pool_t *pool， size_t size）; // 对齐分配，且初始化

// 大块内存free

ngx_int_t ngx_pfree（ngx_pool_t *pool， void *p）;

五。 Ringbuffer环形缓冲区机制Ringbuffer的两个特性：1）先进先出；2）缓冲区用完，会回卷，丢弃久远数据，保存新数据。其结构如下图：

Ringbuffer结构

Ringbuffer的好处：1）减少内存分配进而减少系统调用开销；2）减少内存碎片，利于程序长期稳定运行。

应用场景：服务端程序收到多个客户端网络数据流时，可先暂存在Ringbuffer，等收到一个完整数据包时再读取。

Linux 5.1合入了一个新的异步IO框架和实现：io_uring， io_uring设计了一对共享的RingBuffer用于应用和内核之间的通信，其中，针对提交队列（SQ），应用是IO提交的生产者（producer），内核是消费者（consumer）；反过来，针对完成队列（CQ），内核是完成事件的生产者，应用是消费者。

以下为一份简单Ringbuffer实现：

// ringbuffer.c

#define BUFFER_SIZE 16 // 缓冲区的长度

static u32 validLen; // 已使用的数据长度

static u8* pHead = NULL; // 环形存储区的首地址

static u8* pTail = NULL; // 环形存储区的尾地址

static u8* pValid = NULL; // 已使用的缓冲区首地址

static u8* pValidTail = NULL; // 已使用的缓冲区尾地址

// 初始化环形缓冲区

void init Ringbuffer（void） {

if （pHead == NULL） pHead = （u8*）malloc（BUFFER_SIZE）;

pValid = pValidTail = pHead;

pTail = pHead + BUFFER_SIZE;

validLen = 0;

}

// 向缓冲区写入数据，buffer写入数据指针，addLen写入数据长度

int writeRingbuffer（u8* buffer， u32 addLen） {

// 将数据copy到pValidTail处

if （pValidTail + addLen 》 pTail） // ringbuffer回卷

{

int len1 = addLen - pValidTail;

int len2 = addLen - len1;

memcpy（pValidTail， buffer， len1）;

memcpy（pHead， buffer + len1， len2）;

pValidTail = pHead + len2; // 新的有效数据区结尾指针

} else {

memcpy（pValidTail， buffer， addLen）;

pValidTail += addLen; // 新的有效数据结尾指针

}

// 重新计算已使用区的起始位置

if （validLen + addLen 》 BUFFER_SIZE） {

int moveLen = validLen + addLen - BUFFER_SIZE; // 有效指针将要移动的长度

if （pValid + moveLen 》 pTail） {

int len1 = pTail - pValid;

int len2 = moveLen - len1;

pValid = pHead + len2;

} else {

pValid = pValid + moveLen;

}

validLen = BUFFER_SIZE;

}else {

validLen += addLen;

}

return 0;

}

// 从缓冲区内取出数据，buffer读取数据的buffer，len长度

int readRingBuffer（u8* buffer， u32 len）

{

if （len 》 validLen） len = validLen;

if （pValid + len 》 pTail） { // 回卷

int len1 = pTail - pValid;

int len2 = len - len1;

memcpy（buffer， pValid， len1）;

memcpy（buffer + len1， pHead， len2）;

pValid = pHead + len2;

} else {

memcpy（buffer， pValid， len）;

pValid = pValid + len;

}

validLen -= len;

return len;

}

六。 TCMalloc（Thread-Caching Malloc）

内存分配器以下Tcmalloc和Andriod内存管理这两部分只做简单介绍。

tcmalloc优点：内存分配效率高，运行速度快，稳定性强，能够有效降低系统负载；

应用场景：多核，高并发，多线程

tcmalloc内存申请流程：

ThreadCache对象不够，就从CentralCache中批量申请

CentralCache不够，从PageHeap申请Span

PageHeap没有适合的Page，则向操作系统申请

tcmalloc释放流程：

ThreadCache释放对象积累到一定程度，就释放给CentralCache

CentralCache中一个Span释放完全了，则把这个Span归还给PageHeap

PageHeap发现一批连续的Page都释放了，则归还给操作系统

多个连续的Page组成Span， Span 中记录起始 Page 的编号，以及 Page 数量，大对象（》32k）直接分配Span，小对象（《=32k）在Span中分配Object。以下为上述结构图解：

ThreadCache

！［CentralCache］（/Users/zhongrunkang/Library/Application Support/typora-user-images/image-20210228203604225.png）

PageHeap

七。 Andriod内存管理机制

Q：Andriod的Java程序为什么容易出现OOM？

A：因为Andriod系统堆Dalvik的VM HeapSize做了硬性限制，当java进程申请的java空间超过阈值时，就会抛出OOM，这样设计的目的是为了让比较多的进程常驻内存，这样程序启动时就不用每次都重新加载到内存，能够给用户更快的响应。

Andriod系统中的应用程序基本都是Java进程。

Andriod内存管理机制

分配机制：

为每一个进程分配一个合理大小的内存块，保证每个进程能够正常运行，同时确保进程不会占用太多的内存；Andriod系统需要最大限度的让更多进程存活在内存中，以保证用户再次打开应用时减少应用的启动时间，提高用户体验。

回收机制：

当系统内存不足时，需要一个合理的回收再分配机制，以保证新的进程可以正常运行。回收时杀死那些正在占用内存的进程，OS需要提供一个合理的杀死进程机制。
编辑：lyn