1什么是内存池

1.1池化技术

所谓“池化技术”，就是程序先向系统申请过量的资源，然后自己管理，以备不时之需。之所以要申请过 量的资源，是因为每次申请该资源都有较大的开销，不如提前申请好了，这样使用时就会变得非常快 捷，大大提高程序运行效率。 在计算机中，有很多使用“池”这种技术的地方，除了内存池，还有连接池、线程池、对象池等。以服务 器上的线程池为例，它的主要思想是：先启动若干数量的线程，让它们处于睡眠状态，当接收到客户端 的请求时，唤醒池中某个睡眠的线程，让它来处理客户端的请求，当处理完这个请求，线程又进入睡眠 状态。

1.2内存池

内存池是指程序预先从操作系统申请一块足够大内存，此后，当程序中需要申请内存的时候，不是直接 向操作系统申请，而是直接从内存池中获取；同理，当程序释放内存的时候，并不真正将内存返回给操 作系统，而是返回内存池。当程序退出(或者特定时间)时，内存池才将之前申请的内存真正释放。减少用户层向系统层的内存申请调用，实现高效;

2.开胃菜-设计一个定长内存池

此次设计的定长内存池ObjectPool结构如下：(其单位小内存块的大小为T类型的大小）

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

• 需要申请内存时，一次性申请一个大块空间，记录起始位置_memory;

• 需要使用size大小时，将大块内存抽象切割成小块，将起始位置_memory向后移动size大小;

• 释放内存时，将需要释放的空间挂入自由链表_freeList，可供下次申请使用;注意：这个链表不是通过内部指针连接下一个，而是通过前一块空间的前4or8个字节记录后一个小空间的起始地址抽象连接的;

这样做的目的是循环利用预先开辟的一大块空间，减少用户层申请内存时与系统层的交互，提高效率;

代码实现：

ObjectPool.h

#pragma once
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<iostream>
using namespace std;


#ifdef _WIN32
#include<windows.h>
#else
// 包Linux相关头文件，增加代码的可移植性;
#endif

// 直接去堆上按页申请空间 摆脱malloc;
inline static void* SystemAlloc(size_t kpage)
{
#ifdef _WIN32
	void* ptr = VirtualAlloc(0, kpage << 13, MEM_COMMIT | MEM_RESERVE, PAGE_READWRITE);
#else
	// linux下brk mmap等
#endif

	if (ptr == nullptr)
		throw std::bad_alloc();

	return ptr;
}
	

template<class T>
class ObjectPool
{
	char* _memory = nullptr; // 指向大块内存的指针
	size_t _remainBytes = 0; // 大块内存在切分过程中剩余字节数
	void* _freeList = nullptr; // 还回来过程中链接的自由链表的头指针

public:
	T* New()
	{
		T* obj = nullptr;
		//如果之前有申请的空间被释放，那就先从free了的空间拿;(内存池技术)
		if (_freeList != nullptr)	
		{
			//头删
            //注意！*((void**)_freeList)相当访取_freeList前4or8个字节操作(由32位系统->指针4byte and 64位系统->指针8byte决定);
			void* next = *((void**)_freeList);
			obj = (T*)_freeList;
			_freeList = next;
		}
		else
		{
			if (_remainBytes < sizeof(T))
			{	
				// 剩余内存不够一个对象大小时，则重新开大块空间
				_remainBytes = 128 * 1024;
				//_memory = (char*)malloc(_remainBytes);
                //使用SystemAlloc直接向堆申请内存，脱离malloc，方便体现malloc和该ObjectPool的差别;
				_memory = (char*)SystemAlloc(_remainBytes >> 13);//char*类型内存可以使其+1or-1的单位操作为1字节，方便内存管理;

				if (_memory == nullptr)
				{
					throw std::bad_alloc();
				}
				
			}
			//防止某个T类还没当前系统下一个指针大小大 那么就装不下后一个的地址了，这里做特殊处理;至少保证一个对象内足够装的下一个指针大小;
			int Objsize = sizeof(T) < sizeof(void*) ? sizeof(void*): sizeof(T);

			obj = (T*)_memory;
			_memory += Objsize;
			_remainBytes -= Objsize;

		}
		// 定位new，内置类型不处理，自定义类型调用其构造函数;
		new(obj)T;
		return obj;
	}

	void Delete(T* obj)
	{
        //内置类型不处理，自定义类型调用其构析构函数;
		obj->~T();
		//头插(此处不是真正的删除，而是标志为未使用，挂入自由链表)
		*(void**)obj = _freeList;
		_freeList = obj;
	}
}; 

ObjectPool.cpp测试

#include"ObjectPool.h"
#include<vector>
#include "ConcurrentAlloc.h"

//用于测试的类型树节点;
struct TreeNode
{
	int _val;
	TreeNode* _left;
	TreeNode* _right;

	TreeNode()
		:_val(0)
		, _left(nullptr)
		, _right(nullptr)
	{}
};
void TestObjectPool()
{
	// 申请释放的轮次
	const size_t Rounds = 5;

	// 每轮申请释放多少次
	const size_t N = 100000;

	std::vector<TreeNode*> v1;
	v1.reserve(N);

	size_t begin1 = clock();
	for (size_t j = 0; j < Rounds; ++j)
	{
		for (int i = 0; i < N; ++i)
		{
			v1.push_back(new TreeNode);
		}
		for (int i = 0; i < N; ++i)
		{
			delete v1[i];
		}
		v1.clear();
	}

	size_t end1 = clock();

	std::vector<TreeNode*> v2;
	v2.reserve(N);

	ObjectPool<TreeNode> TNPool;
	size_t begin2 = clock();
	for (size_t j = 0; j < Rounds; ++j)
	{
		for (int i = 0; i < N; ++i)
		{
			v2.push_back(TNPool.New());
		}
		for (int i = 0; i < N; ++i)
		{
			TNPool.Delete(v2[i]);
		}
		v2.clear();
	}
	size_t end2 = clock();

	cout << "new cost time:" << end1 - begin1 << endl;
	cout << "object pool cost time:" << end2 - begin2 << endl;
}
int mian()
{
    TestObjectPool();
    return 0;
}

运行结果：

显然，定长内存池的New空间比new(底层封装的是malloc申请空间)更高效

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3.TCmalloc(高并发内存池)整体框架介绍：

谷歌开源项目：TCMalloc (google-perftools) 是用于优化C++写的多线程应用，比glibc 2.3的malloc快。这个模块可以用来让MySQL在高并发下内存占用更加稳定。

ThreadCache

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（设计规定），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。核心结构是FreeList _freeLists[NFREELIST];eg：_freeLists[2]代表该size对应哈希桶中有n个未使用的obj size大小的小内存块，当需要申请时优先从_freeList中拿无人使用的被挂起的obj空间;

CentralCache

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。其核心结构是SpanList _spanLists[NFREELIST];eg：_spanLists[2]代表该size对应链桶中的n个span，每个span下面挂了n个大小为size的obj小内存块；(size大小是指通过测试和计算，将所需内存大小x字节依据某种对齐规则对其为size字节，使span的链式桶结构数量合适，大小统一)

page cache

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。Page中的核心结构是SpanList _spanLists[NPAGES];eg:_spanLists[2]代表该链桶含有n个大小为2页(2*8字节)的span;如果从page[1]到page[128]都没有可用span，那么只能从系统堆直接申请一块大空间放进去，再给central thread层用了;

本文TCmalloc整体项目围绕上述三层结构实现，抽取原项目的小部分核心内容学习;这个项目会用到C/C++、数据结构（链表、哈希桶）、操作系统内存管理、单例模式、多线程、互斥锁 等等方面的知识。

4.代码实现：

Common.h

这是一个通用头文件，包含各种所需要的库文件和三层结构需要的对其数和size-申请数量转换的函数;

#pragma once

#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <map>
#include <algorithm>

#include <time.h>
#include <assert.h>

#include <thread>
#include <mutex>
#include <atomic>

using std::cout;
using std::endl;

#ifdef _WIN32
	#include <windows.h>
#else
	// ...
#endif

static const size_t MAX_BYTES = 256 * 1024;//ThreadCache中允许申请的最大字节;
static const size_t NFREELIST = 208;//通过对齐计算的thread和central中最大哈希桶下表;
static const size_t NPAGES = 129;//最多128页，为了方便映射哈希，从第1页开始计算;
static const size_t PAGE_SHIFT = 13;//一页==8kb==2^13字节大小  所以 p地址>>PAGE_SHIFT ==PAGE_ID 可相当于将某连续地址以2^13字节对齐，并标上页号方便管理;eg:0x00000000~0x2^13这连续的2^13个地址 经过>> 为PAGE_ID==1，后连续的2^13个地址 经过>> 为PAGE_ID==2;

//多系统编程;
#ifdef _WIN64
	typedef unsigned long long PAGE_ID;
#elif _WIN32
	typedef size_t PAGE_ID;
#else
	// linux
#endif

// 直接去堆上按页申请空间
inline static void* SystemAlloc(size_t kpage)
{
#ifdef _WIN32
	void* ptr = VirtualAlloc(0, kpage << 13, MEM_COMMIT | MEM_RESERVE, PAGE_READWRITE);
#else
	// linux下brk mmap等
#endif

	if (ptr == nullptr)
		throw std::bad_alloc();

	return ptr;
}


inline static void SystemFree(void* ptr)
{
#ifdef _WIN32
	VirtualFree(ptr, 0, MEM_RELEASE);
#else
	// sbrk unmmap等
#endif
}

//NextObj(obj) 等价于 *(void**)obj，取obj前4or8个字节(存放下一个小空间地址的位置)进行操作，增加语义;
static void*& NextObj(void* obj)
{
	return *(void**)obj;
}


// 管理切分好的小对象的自由链表
class FreeList
{
public:
	void Push(void* obj)
	{
		assert(obj);

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

		++_size;
	}

    //从central中申请一批obj大小的内存块，range插入;
	void PushRange(void* start, void* end, size_t n)
	{
		NextObj(end) = _freeList;
		_freeList = start;
		_size += n;
	}

    ///threadcache还一段list给central cache
	void PopRange(void*& start, void*& end, size_t n)//n==list.size
	{
		assert(n <= _size);
		start = _freeList;
		end = start;

		for (size_t i = 0; i < n - 1; ++i)
		{
			end = NextObj(end);
		}

		_freeList = NextObj(end);
		NextObj(end) = nullptr;
		_size -= n;
	}

	void* Pop()
	{
		assert(_freeList);

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

		return obj;
	}

	bool Empty()
	{
		return _freeList == nullptr;
	}

	size_t& MaxSize()
	{
		return _maxSize;
	}

	size_t Size()
	{
		return _size;
	}

private:
	void* _freeList = nullptr;
	size_t _maxSize = 1;//慢开始算法--从1启动;
	size_t _size = 0;//当前_freeList桶里的obj小空间个数
};

// 计算对象大小的对齐映射规则 方便控制哈希桶用的数量(不要太多) 便于管理obj小内存空间
class SizeClass
{
public:
	// 整体控制在最多10%左右的内碎片浪费的对齐规则;
	// [1,128]					8byte对齐	    freelist[0,16)       eg:1~128字节的obj   按照8byte对齐(eg:1~7字节的对象都放入_freeList[0]) 	 											  			      则1~128字节的obj  需要的桶index为0~16即可;
	// [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)

	/*size_t _RoundUp(size_t size, size_t alignNum)
	{
		size_t alignSize;
		if (size % alignNum != 0)
		{
			alignSize = (size / alignNum + 1)*alignNum;
		}
		else
		{
			alignSize = size;
		}

		return alignSize;
	}*/
	// 1-8 
    //位运算提高效率
	static inline size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t alignNum)
	{
		return ((bytes + alignNum - 1) & ~(alignNum - 1));
	}
	//通过size大小计算对其数函数;
	static inline size_t RoundUp(size_t size)
	{
		if (size <= 128)
		{
			return _RoundUp(size, 8);
		}
		else if (size <= 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 16);
		}
		else if (size <= 8*1024)
		{
			return _RoundUp(size, 128);
		}
		else if (size <= 64*1024)
		{
			return _RoundUp(size, 1024);
		}
		else if (size <= 256 * 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 8*1024);
		}
		else
		{
			return _RoundUp(size, 1<<PAGE_SHIFT);
		}
	}

	/*size_t _Index(size_t bytes, size_t alignNum)
	{
	if (bytes % alignNum == 0)
	{
	return bytes / alignNum - 1;
	}
	else
	{
	return bytes / alignNum;
	}
	}*/

	
    //位运算提高效率
	static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t align_shift)
	{
		return ((bytes + (1 << align_shift) - 1) >> align_shift) - 1;
	}

	// 通过size计算index位置即映射到哪一个自由链表桶
	static inline size_t Index(size_t bytes)
	{
		assert(bytes <= MAX_BYTES);

		// 每个区间有多少个链
		static int group_array[4] = { 16, 56, 56, 56 };
		if (bytes <= 128){
			return _Index(bytes, 3);//3表示按8byte对其
		}
		else if (bytes <= 1024){
			return _Index(bytes - 128, 4) + group_array[0];//4表示按16byte对其， - 128因为前128个字节按照别的对齐规则的，剩下的这些按照自己的对其数对其最后+前面总共的桶数量即可计算自己的index;
		}
		else if (bytes <= 8 * 1024){
			return _Index(bytes - 1024, 7) + group_array[1] + group_array[0];
		}
		else if (bytes <= 64 * 1024){
			return _Index(bytes - 8 * 1024, 10) + group_array[2] + group_array[1] + group_array[0];
		}
		else if (bytes <= 256 * 1024){
			return _Index(bytes - 64 * 1024, 13) + group_array[3] + group_array[2] + group_array[1] + group_array[0];
		}
		else{
			assert(false);
		}

		return -1;
	}

	// 一次thread cache从中心缓存获取多少个,池化技术:当thread cache没有可用obj空间时，会向中心缓存申请一批而不是一个;
	static size_t NumMoveSize(size_t size)
	{
		assert(size > 0);

		// [2, 512]，一次批量移动多少个对象的(慢启动)上限值
		// 小对象一次批量上限高
		// 小对象一次批量上限低
		int num = MAX_BYTES / size;
		if (num < 2)
			num = 2;

		if (num > 512)
			num = 512;

		return num;
	}

	// 计算一次向系统获取几个页;当centralCache对应index无可用span时，向pagecache按页大小申请，之后再把申请的span切割成n个index大小的obj内存块;
	// 单个对象 8byte
	// ...
	// 单个对象 256KB
	static size_t NumMovePage(size_t size)
	{
		size_t num = NumMoveSize(size);
		size_t npage = num*size;

		npage >>= PAGE_SHIFT;
		if (npage == 0)
			npage = 1;

		return npage;
	}
};

// 管理多个连续页大块内存跨度结构
struct Span
{
	PAGE_ID _pageId = 0; // 大块内存起始页的页号;将申请的viod*通过>>PAGE_SHIFT（8K）,映射成数字方便管理和挂桶;
	size_t  _n = 0;      // 页的数量

	Span* _next = nullptr;	// 双向链表的结构
	Span* _prev = nullptr;

	size_t _objSize = 0;  // 切好的小对象的大小
	size_t _useCount = 0; // 切好小块内存，被分配给thread cache的计数，方便回收span，_useCount==0;
	void* _freeList = nullptr;  // 切好的小块内存的自由链表

	bool _isUse = false;          // 是否在被使用，方便合并span，减少内存碎片;
};

// 带头双向循环链表 封装Span节点
class SpanList
{
public:
	SpanList()
	{
		_head = new Span;
		_head->_next = _head;
		_head->_prev = _head;
	}
	//Begin()和End()模拟了带头双向循环链表;
	Span* Begin()
	{
		return _head->_next;
	}

	Span* End()
	{
		return _head;
	}

	bool Empty()
	{
		return _head->_next == _head;
	}

	void PushFront(Span* span)
	{
		Insert(Begin(), span);
	}

	Span* PopFront()
	{
		Span* front = _head->_next;
		Erase(front);
		return front;
	}
	//“双向链表实现一个Insert即可高效复用”
	void Insert(Span* pos, Span* newSpan)
	{
		assert(pos);
		assert(newSpan);

		Span* prev = pos->_prev;
		// prev newspan pos
		prev->_next = newSpan;
		newSpan->_prev = prev;
		newSpan->_next = pos;
		pos->_prev = newSpan;
	}

	void Erase(Span* pos)
	{
		assert(pos);
		assert(pos != _head);

		Span* prev = pos->_prev;
		Span* next = pos->_next;

		prev->_next = next;
		next->_prev = prev;
	}

private:
	Span* _head;
public:
	std::mutex _mtx; // 桶锁 可能多个threadcache同时访问central中的同一个index桶，加锁-线程安全
};

ThreadCache.h

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。

申请内存：

1. 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。

2. 如果自由链表_freeLists[i]中有对象，则直接Pop一个内存对象返回。

3. 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：

1. 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]。

2. 当链表的长度过长，则回收一部分内存对象到central cache。

// thread cache本质是由一个哈希映射的对象自由链表构成
class ThreadCache
{
public:
	// 申请和释放内存对象
	void* Allocate(size_t size);
	void Deallocate(void* ptr, size_t size);
	// 从中心缓存获取对象
	void* FetchFromCentralCache(size_t index, size_t size);
	// 释放对象时，链表过长时，回收内存回到中心缓存
	void ListTooLong(FreeList& list, size_t size);
private:
	FreeList _freeLists[NFREELIST];
};
// TLS thread local storage TLS技术，使每个线程里的ThreadCache*独享，互不影响，实现高并发;
static _declspec(thread) ThreadCache* pTLSThreadCache = nullptr;

// 管理切分好的小对象的自由链表
class FreeList
{
public:
	void Push(void* obj)
	{
		assert(obj);
		// 头插
		//*(void**)obj = _freeList;
		NextObj(obj) = _freeList;
		_freeList = obj;
		++_size;
	}
	void PushRange(void* start, void* end, size_t n)
	{
		NextObj(end) = _freeList;
		_freeList = start;
		_size += n;
	}
	void PopRange(void*& start, void*& end, size_t n)
	{
		assert(n >= _size);


		start = _freeList;
		end = start;
		for (size_t i = 0; i < n - 1; ++i)
		{
			end = NextObj(end);
		}
		_freeList = NextObj(end);
		NextObj(end) = nullptr;
		_size -= n;
	}
	void* Pop()
	{
		assert(_freeList);
		// 头删
		void* obj = _freeList;
		_freeList = NextObj(obj);
		--_size;
		return obj;
	}
	bool Empty()
	{
		return _freeList == nullptr;
	}
	size_t& MaxSize()
	{
		return _maxSize;
	}
	size_t Size()
	{
		return _size;
	}
private:
	void* _freeList = nullptr;
	size_t _maxSize = 1;
	size_t _size = 0;
};

ThreadCache.cpp

#include "ThreadCache.h"
#include "CentralCache.h"

//从thradcache 从 central中要内存
void* ThreadCache::FetchFromCentralCache(size_t index, size_t size)
{
	// 慢开始反馈调节算法
	// 1、最开始不会一次向central cache一次批量要太多，因为要太多了可能用不完
	// 2、如果你不要这个size大小内存需求，那么batchNum就会不断增长，直到上限
	// 3、size越大，一次向central cache要的batchNum就越小
	// 4、size越小，一次向central cache要的batchNum就越大
	size_t batchNum = min(_freeLists[index].MaxSize(), SizeClass::NumMoveSize(size));
	if (_freeLists[index].MaxSize() == batchNum)
	{
		_freeLists[index].MaxSize() += 1;
	}
	//输出型参数 将batchNum个obj小空间从centralcache中带出来;
	void* start = nullptr;
	void* end = nullptr;
	size_t actualNum = CentralCache::GetInstance()->FetchRangeObj(start, end, batchNum, size);
	assert(actualNum > 0);

	if (actualNum == 1)//就申请到一个obj空间 直接返回给申请的人用
	{
		assert(start == end);
		return start;
	}
	else//申请了多个obj空间 只返回第一个 则 剩下的插入_freeList留着后面备用;
	{
		_freeLists[index].PushRange(NextObj(start), end, actualNum-1);
		return start;
	}
}

//多线程申请
void* ThreadCache::Allocate(size_t size)
{
	assert(size <= MAX_BYTES);
	size_t alignSize = SizeClass::RoundUp(size);//计算对齐数 相当于需要obj的size
	size_t index = SizeClass::Index(size);//计算哈希桶index

	if (!_freeLists[index].Empty())//还有剩余直接pop拿走一个
	{
		return _freeLists[index].Pop();
	}
	else
	{
		return FetchFromCentralCache(index, alignSize);//没了 从central中要
	}
}

//多线程释放
void ThreadCache::Deallocate(void* ptr, size_t size)
{
	assert(ptr);
	assert(size <= MAX_BYTES);

	// 找对映射的自由链表桶，对象插入进入
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_freeLists[index].Push(ptr);

    //释放完了检查下freelist里的obj，看看需不需要回收到centralcache
	// 设定：当链表长度大于一次批量申请的内存时就开始还一段list给central cache
	if (_freeLists[index].Size() >= _freeLists[index].MaxSize())
	{
		ListTooLong(_freeLists[index], size);
	}
}
//一段list给central cache
void ThreadCache::ListTooLong(FreeList& list, size_t size)
{
    //输出型参数;
	void* start = nullptr;
	void* end = nullptr;
    //先从_freeList中弹出
	list.PopRange(start, end, list.MaxSize());
    //再收回到central中对应index的Span链表中
	CentralCache::GetInstance()->ReleaseListToSpans(start, size);
}

CentralCache.h

central cache也是一个哈希桶结构，他的哈希桶的映射关系跟thread cache是一样的。不同的是他的每 个哈希桶位置挂是SpanList链表结构，不过每个映射桶下面的span中的大内存块被按映射关系切成了一 个个小内存块对象挂在span的自由链表中。

申请内存：

1.当thread cache中没有内存时，就会批量向central cache申请一些内存对象，这里的批量获取对 象的数量使用了类似网络tcp协议拥塞控制的慢开始算法；central cache也有一个哈希映射的 spanlist，spanlist中挂着span，从span中取出对象给thread cache，这个过程是需要加锁的，不 过这里使用的是一个桶锁，尽可能提高效率。

2.central cache映射的spanlist中所有span的都没有内存以后，则需要向page cache申请一个新的 span对象，拿到span以后将span管理的内存按大小切好作为自由链表链接到一起。然后从span 中取对象给thread cache。

3.central cache的中挂的span中use_count记录分配了多少个对象出去，分配一个对象给thread cache，就++use_count。

释放内存：

1.当thread_cache过长或者线程销毁，则会将内存释放回central cache中的，释放回来时-- use_count。当use_count减到0时则表示所有对象都回到了span，则将span释放回page cache， page cache中会对前后相邻的空闲页进行合并。

#pragma once
#include "Common.h"

// 单例模式(饿汉模式)全局就一个CentralCache;
class CentralCache
{
public:
	static CentralCache* GetInstance()
	{
		return &_sInst;
	}

	// 获取一个非空的span
	Span* GetOneSpan(SpanList& list, size_t byte_size);

	// 从中心缓存获取一定数量的对象给thread cache
	size_t FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t batchNum, size_t size);

	// 将一定数量的obj释放到span跨度
	void ReleaseListToSpans(void* start, size_t byte_size);
private:
	SpanList _spanLists[NFREELIST];

private:
	CentralCache()
	{}

	CentralCache(const CentralCache&) = delete;

	static CentralCache _sInst;
};

CentralCache.cpp

#include "CentralCache.h"
//#include "PageCache.h"

CentralCache CentralCache::_sInst;

// 获取一个非空的span
Span* CentralCache::GetOneSpan(SpanList& list, size_t size)//参数list是某一个确定的index桶
{
	// 查看当前的spanlist中是否有还有未分配对象的span
	Span* it = list.Begin();
	while (it != list.End())
	{
		if (it->_freeList != nullptr)
		{
			return it;//这里不需要改it的span中的属性，因为等最后分给threadcache了obj以后 才算其中的内存被分出去了 里面的usecount等才需要改；
		}
		else
		{
			it = it->_next;
		}
	}
	// 走到这里说没有空闲span了，只能找page cache要
	// 先把central cache的桶锁解掉，这样如果其他线程释放内存对象回来，不会阻塞（你要从page申请了 不能别的线程在这个桶释放）
	list._mtx.unlock();

	
	PageCache::GetInstance()->_pageMtx.lock();//整个pagecache结构可能会从index1~index129挨个操作每个桶 因此需要上大锁;
	Span* span = PageCache::GetInstance()->NewSpan(SizeClass::NumMovePage(size));
	span->_isUse = true;//分跟central的span标记已使用因为马上就要切分给obj用了
	span->_objSize = size;//每个span挂的固定小内存块obj大小size
	PageCache::GetInstance()->_pageMtx.unlock();

	// 对获取span进行切分，不需要加锁，因为这会其他线程访问不到这个span
	// 计算span的大块内存的起始地址和大块内存的大小(字节数)
	char* start = (char*)(span->_pageId << PAGE_SHIFT);//这里的_pageId是从底层按页申请内存的时候地址转换来的，现在需要用地址就转换回去;
	size_t bytes = span->_n << PAGE_SHIFT;
	char* end = start + bytes;

	// 把大块内存切成自由链表链接起来
	// 1、先切一块下来去做头，方便尾插(尾插原因，切出来一般是连续的，那么尾插给到span上挂小obj也是连续，提高内存命中率)
	span->_freeList = start;
	start += size;
	void* tail = span->_freeList;
	int i = 1;

	while (start < end)
	{
		++i;
		NextObj(tail) = start;
		tail = NextObj(tail); // tail = start;
		start += size;
	}

	NextObj(tail) = nullptr;

	// 切好span以后，需要把span挂到桶里面去的时候，再加锁
	list._mtx.lock();
	list.PushFront(span);
	return span;
}

// 从中心缓存获取一定数量的对象给thread cache
size_t CentralCache::FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t batchNum, size_t size)
{
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_spanLists[index]._mtx.lock();//上桶锁

	Span* span = GetOneSpan(_spanLists[index],size);
	assert(span);
	assert(span->_freeList);
	// 从span中获取batchNum个对象
	// 如果不够batchNum个，有多少拿多少
	start = span->_freeList;
	end = start;
	int n = 1;//n为实际拿到的数量，start直接给了所以起始值为1;
	for (int i = 0; i < batchNum - 1; i++)
	{
		if (NextObj(end) == nullptr) break;
		end = NextObj(end);
		++n;
	}
	//span被切出去给obj使用了  span的一些属性得改变了;
	span->_useCount += n;
	span->_freeList = NextObj(end);
	NextObj(end) = nullptr;
	_spanLists[index]._mtx.unlock();
	return n;
	
}

void CentralCache::ReleaseListToSpans(void* start, size_t size)
{
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_spanLists[index]._mtx.lock();
	while (start)
	{
		void* next = NextObj(start);

		Span* span = PageCache::GetInstance()->MapObjectToSpan(start);
		//小obj头插入span中的_freeList
		NextObj(start) = span->_freeList;
		span->_freeList = start;
		span->_useCount--;

		// 说明span的切分出去的所有小块内存都回来了
		// 这个span就可以再回收给page cache，pagecache可以再尝试去做前后页的合并
		if (span->_useCount == 0)
		{
			_spanLists[index].Erase(span);
			span->_freeList = nullptr;
			span->_next = nullptr;
			span->_prev = nullptr;

			// 释放span给page cache时，使用page cache的锁就可以了
			// 这时把桶锁解掉 不影响其他线程对该index的central操作;
			_spanLists[index]._mtx.unlock();

			PageCache::GetInstance()->_pageMtx.lock();
			PageCache::GetInstance()->ReleaseSpanToPageCache(span);//还给page和page是否需要合并其中的span减少内存碎片都在这函数里
			PageCache::GetInstance()->_pageMtx.unlock();

			_spanLists[index]._mtx.lock();
		}

		start = next;
	}

	_spanLists[index]._mtx.unlock();
}

PageMap.h

使用自己定义的PageMap哈希直接映射，避免stl的线程安全，提高效率;

#pragma once
#include"Common.h"

// Single-level array
template <int BITS>
class TCMalloc_PageMap1 {
private:
	static const int LENGTH = 1 << BITS;
	void** array_;

public:
	typedef uintptr_t Number;

	//explicit TCMalloc_PageMap1(void* (*allocator)(size_t)) {
	explicit TCMalloc_PageMap1() {
		//array_ = reinterpret_cast<void**>((*allocator)(sizeof(void*) << BITS));
		size_t size = sizeof(void*) << BITS;
		size_t alignSize = SizeClass::_RoundUp(size, 1 << PAGE_SHIFT);
		array_ = (void**)SystemAlloc(alignSize >> PAGE_SHIFT);
		memset(array_, 0, sizeof(void*) << BITS);
	}

	// Return the current value for KEY.  Returns NULL if not yet set,
	// or if k is out of range.
	void* get(Number k) const {
		if ((k >> BITS) > 0) {
			return NULL;
		}
		return array_[k];
	}

	// REQUIRES "k" is in range "[0,2^BITS-1]".
	// REQUIRES "k" has been ensured before.
	//
	// Sets the value 'v' for key 'k'.
	void set(Number k, void* v) {
		array_[k] = v;
	}
};

// Two-level radix tree
template <int BITS>
class TCMalloc_PageMap2 {
private:
	// Put 32 entries in the root and (2^BITS)/32 entries in each leaf.
	static const int ROOT_BITS = 5;
	static const int ROOT_LENGTH = 1 << ROOT_BITS;

	static const int LEAF_BITS = BITS - ROOT_BITS;
	static const int LEAF_LENGTH = 1 << LEAF_BITS;

	// Leaf node
	struct Leaf {
		void* values[LEAF_LENGTH];
	};

	Leaf* root_[ROOT_LENGTH];             // Pointers to 32 child nodes
	void* (*allocator_)(size_t);          // Memory allocator

public:
	typedef uintptr_t Number;

	//explicit TCMalloc_PageMap2(void* (*allocator)(size_t)) {
	explicit TCMalloc_PageMap2() {
		//allocator_ = allocator;
		memset(root_, 0, sizeof(root_));

		PreallocateMoreMemory();
	}

	void* get(Number k) const {
		const Number i1 = k >> LEAF_BITS;
		const Number i2 = k & (LEAF_LENGTH - 1);
		if ((k >> BITS) > 0 || root_[i1] == NULL) {
			return NULL;
		}
		return root_[i1]->values[i2];
	}

	void set(Number k, void* v) {
		const Number i1 = k >> LEAF_BITS;
		const Number i2 = k & (LEAF_LENGTH - 1);
		ASSERT(i1 < ROOT_LENGTH);
		root_[i1]->values[i2] = v;
	}

	bool Ensure(Number start, size_t n) {
		for (Number key = start; key <= start + n - 1;) {
			const Number i1 = key >> LEAF_BITS;

			// Check for overflow
			if (i1 >= ROOT_LENGTH)
				return false;

			// Make 2nd level node if necessary
			if (root_[i1] == NULL) {
				//Leaf* leaf = reinterpret_cast<Leaf*>((*allocator_)(sizeof(Leaf)));
				//if (leaf == NULL) return false;
				static ObjectPool<Leaf>	leafPool;
				Leaf* leaf = (Leaf*)leafPool.New();

				memset(leaf, 0, sizeof(*leaf));
				root_[i1] = leaf;
			}

			// Advance key past whatever is covered by this leaf node
			key = ((key >> LEAF_BITS) + 1) << LEAF_BITS;
		}
		return true;
	}

	void PreallocateMoreMemory() {
		// Allocate enough to keep track of all possible pages
		Ensure(0, 1 << BITS);
	}
};

// Three-level radix tree
template <int BITS>
class TCMalloc_PageMap3 {
private:
	// How many bits should we consume at each interior level
	static const int INTERIOR_BITS = (BITS + 2) / 3; // Round-up
	static const int INTERIOR_LENGTH = 1 << INTERIOR_BITS;

	// How many bits should we consume at leaf level
	static const int LEAF_BITS = BITS - 2 * INTERIOR_BITS;
	static const int LEAF_LENGTH = 1 << LEAF_BITS;

	// Interior node
	struct Node {
		Node* ptrs[INTERIOR_LENGTH];
	};

	// Leaf node
	struct Leaf {
		void* values[LEAF_LENGTH];
	};

	Node* root_;                          // Root of radix tree
	void* (*allocator_)(size_t);          // Memory allocator

	Node* NewNode() {
		Node* result = reinterpret_cast<Node*>((*allocator_)(sizeof(Node)));
		if (result != NULL) {
			memset(result, 0, sizeof(*result));
		}
		return result;
	}

public:
	typedef uintptr_t Number;

	explicit TCMalloc_PageMap3(void* (*allocator)(size_t)) {
		allocator_ = allocator;
		root_ = NewNode();
	}

	void* get(Number k) const {
		const Number i1 = k >> (LEAF_BITS + INTERIOR_BITS);
		const Number i2 = (k >> LEAF_BITS) & (INTERIOR_LENGTH - 1);
		const Number i3 = k & (LEAF_LENGTH - 1);
		if ((k >> BITS) > 0 ||
			root_->ptrs[i1] == NULL || root_->ptrs[i1]->ptrs[i2] == NULL) {
			return NULL;
		}
		return reinterpret_cast<Leaf*>(root_->ptrs[i1]->ptrs[i2])->values[i3];
	}

	void set(Number k, void* v) {
		ASSERT(k >> BITS == 0);
		const Number i1 = k >> (LEAF_BITS + INTERIOR_BITS);
		const Number i2 = (k >> LEAF_BITS) & (INTERIOR_LENGTH - 1);
		const Number i3 = k & (LEAF_LENGTH - 1);
		reinterpret_cast<Leaf*>(root_->ptrs[i1]->ptrs[i2])->values[i3] = v;
	}

	bool Ensure(Number start, size_t n) {
		for (Number key = start; key <= start + n - 1;) {
			const Number i1 = key >> (LEAF_BITS + INTERIOR_BITS);
			const Number i2 = (key >> LEAF_BITS) & (INTERIOR_LENGTH - 1);

			// Check for overflow
			if (i1 >= INTERIOR_LENGTH || i2 >= INTERIOR_LENGTH)
				return false;

			// Make 2nd level node if necessary
			if (root_->ptrs[i1] == NULL) {
				Node* n = NewNode();
				if (n == NULL) return false;
				root_->ptrs[i1] = n;
			}

			// Make leaf node if necessary
			if (root_->ptrs[i1]->ptrs[i2] == NULL) {
				Leaf* leaf = reinterpret_cast<Leaf*>((*allocator_)(sizeof(Leaf)));
				if (leaf == NULL) return false;
				memset(leaf, 0, sizeof(*leaf));
				root_->ptrs[i1]->ptrs[i2] = reinterpret_cast<Node*>(leaf);
			}

			// Advance key past whatever is covered by this leaf node
			key = ((key >> LEAF_BITS) + 1) << LEAF_BITS;
		}
		return true;
	}

	void PreallocateMoreMemory() {
	}
};

PageCache.h

申请内存：

1. 当central cache向page cache申请内存时，page cache先检查对应位置有没有span，如果没有 则向更大页寻找一个span，如果找到则分裂成两个。比如：申请的是4页page，4页page后面没 有挂span，则向后面寻找更大的span，假设在10页page位置找到一个span，则将10页page span分裂为一个4页page span和一个6页page span。

2. 如果找到_spanList[128]都没有合适的span，则向系统使用mmap、brk或者是VirtualAlloc等方式 申请128页page span挂在自由链表中，再重复1中的过程。 3

3. 需要注意的是central cache和page cache 的核心结构都是spanlist的哈希桶，但是他们是有本质 区别的，central cache中哈希桶，是按跟thread cache一样的大小对齐关系映射的，他的spanlist 中挂的span中的内存都被按映射关系切好链接成小块内存的自由链表。而page cache 中的 spanlist则是按下标桶号映射的，也就是说第i号桶中挂的span都是i页内存。

释放内存：

如果central cache释放回一个span，则依次寻找span的前后page id的没有在使用的空闲span ，看是否可以合并，如果合并继续向前寻找。这样就可以将切小的内存合并收缩成大的span，减少内存碎片。

#pragma once

#include "Common.h"
#include "ObjectPool.h"
#include "PageMap.h"

class PageCache
{
public:
	static PageCache* GetInstance()
	{
		return &_sInst;
	}

	// 获取从对象到span的映射
	Span* MapObjectToSpan(void* obj);

	// 释放空闲span回到Pagecache，并合并相邻的span
	void ReleaseSpanToPageCache(Span* span);

	// 获取一个K页的span
	Span* NewSpan(size_t k);

	std::mutex _pageMtx;
private:
	SpanList _spanLists[NPAGES];
	ObjectPool<Span> _spanPool;//这里用上了之前编写的ObjectPool定长内存池  用来New（span）脱离malloc

	//std::unordered_map<PAGE_ID, Span*> _idSpanMap;
	//std::map<PAGE_ID, Span*> _idSpanMap;
	TCMalloc_PageMap1<32 - PAGE_SHIFT> _idSpanMap;

	PageCache()
	{}
	PageCache(const PageCache&) = delete;


	static PageCache _sInst;
};

PageCache.cpp

#include "PageCache.h"

PageCache PageCache::_sInst;

// 获取一个K页的span
Span* PageCache::NewSpan(size_t k)
{
	assert(k > 0);

	// 大于128 page的直接向堆申请
	if (k > NPAGES - 1)
	{
		void* ptr = SystemAlloc(k);
		//Span* span = new Span;
		
		Span* span = _spanPool.New();

		span->_pageId = (PAGE_ID)ptr >> PAGE_SHIFT;
		span->_n = k;

		//_idSpanMap[span->_pageId] = span;
		_idSpanMap.set(span->_pageId, span);

		return span;
	}

	// 先检查第k个桶里面有没有span
	if (!_spanLists[k].Empty())
	{
		Span* kSpan = _spanLists[k].PopFront();

		// 建立id和span的映射，方便central cache回收小块内存时，查找对应的span
		for (PAGE_ID i = 0; i < kSpan->_n; ++i)
		{
			//_idSpanMap[kSpan->_pageId + i] = kSpan;
			_idSpanMap.set(kSpan->_pageId + i, kSpan);
		}
		return kSpan;
	}

	// 检查一下后面的桶里面有没有span，如果有可以把他它进行切分
	for (size_t i = k + 1; i < NPAGES; ++i)
	{
		if (!_spanLists[i].Empty())
		{
			Span* nSpan = _spanLists[i].PopFront();//nSpan代表切割以后剩下的span，他还是未使用的，还在pagecache中是连续的，所以映射首尾即可
			//Span* kSpan = new Span;
			Span* kSpan = _spanPool.New();//kSpan代表从某个大内存n+k Span中切出来的kSpan，他要给到central之后进行obj切割，进而往thread给;

			// 在nSpan的头部切一个k页下来
			// k页span返回
			// nSpan再挂到对应映射的位置
			kSpan->_pageId = nSpan->_pageId;
			kSpan->_n = k;

			nSpan->_pageId += k;
			nSpan->_n -= k;

			_spanLists[nSpan->_n].PushFront(nSpan);

			
			// 存储nSpan的首尾页号跟nSpan映射，方便page cache回收内存时进行的合并查找
		
			//_idSpanMap[nSpan->_pageId] = nSpan;
			//_idSpanMap[nSpan->_pageId + nSpan->_n - 1] = nSpan;
			_idSpanMap.set(nSpan->_pageId, nSpan);
			_idSpanMap.set(nSpan->_pageId + nSpan->_n - 1, nSpan);

			// 建立id和kSpan的映射，方便central cache回收小块内存时，查找对应的span
			for (PAGE_ID i = 0; i < kSpan->_n; ++i)
			{
				//_idSpanMap[kSpan->_pageId + i] = kSpan;
				_idSpanMap.set(kSpan->_pageId + i, kSpan);
			}

			return kSpan;
		}
	}

	// 走到这个位置就说明后面没有大页的span了
	// 这时就去找堆要一个128页的span
	//Span* bigSpan = new Span;
	Span* bigSpan = _spanPool.New();
	void* ptr = SystemAlloc(NPAGES - 1);
	bigSpan->_pageId = (PAGE_ID)ptr >> PAGE_SHIFT;
	bigSpan->_n = NPAGES - 1;

	_spanLists[bigSpan->_n].PushFront(bigSpan);

	return NewSpan(k);
}

//将一个obj小内存块它对应的Span*找到(通过转换成page_id再map出Span*)
Span* PageCache::MapObjectToSpan(void* obj)
{
	PAGE_ID id = ((PAGE_ID)obj >> PAGE_SHIFT);

	/*std::unique_lock<std::mutex> lock(_pageMtx);
	auto ret = _idSpanMap.find(id);
	if (ret != _idSpanMap.end())
	{	
		return ret->second;
	}
	else
	{
		assert(false);
		return nullptr;
	}*/
	auto ret = (Span*)_idSpanMap.get(id);
	assert(ret != nullptr);
	return ret;
}

//从central向page归还span大块内存（这个Span的 usecount==0了即分出去的小obj都还回来了）,归还Span并尝试合并！
void PageCache::ReleaseSpanToPageCache(Span* span)
{
	// 大于128 page的直接还给堆
	if (span->_n > NPAGES - 1)
	{
		void* ptr = (void*)(span->_pageId << PAGE_SHIFT);
		SystemFree(ptr);
		//delete span;
		_spanPool.Delete(span);

		return;
	}

	// 对span前后的页，尝试进行合并，缓解内存碎片问题
	while (1)
	{
		PAGE_ID prevId = span->_pageId - 1;
		
		// 前面的页号没有，不合并了
		auto ret = (Span*)_idSpanMap.get(prevId);
		if (ret == nullptr)
		{
			break;
		}

		// 前面相邻页的span在使用，不合并了
		Span* prevSpan = ret;
		if (prevSpan->_isUse == true)
		{
			break;
		}

		// 合并出超过128页的span没办法管理，不合并了
		if (prevSpan->_n + span->_n > NPAGES - 1)
		{
			break;
		}

		span->_pageId = prevSpan->_pageId;
		span->_n += prevSpan->_n;

		_spanLists[prevSpan->_n].Erase(prevSpan);
		//delete prevSpan;
		_spanPool.Delete(prevSpan);
	}

	// 向后合并
	while (1)
	{
		PAGE_ID nextId = span->_pageId + span->_n;
		/*auto ret = _idSpanMap.find(nextId);
		if (ret == _idSpanMap.end())
		{
			break;
		}*/

		auto ret = (Span*)_idSpanMap.get(nextId);
		if (ret == nullptr)
		{
			break;
		}

		Span* nextSpan = ret;
		if (nextSpan->_isUse == true)
		{
			break;
		}

		if (nextSpan->_n + span->_n > NPAGES - 1)
		{
			break;
		}

		span->_n += nextSpan->_n;

		_spanLists[nextSpan->_n].Erase(nextSpan);
		//delete nextSpan;
		_spanPool.Delete(nextSpan);
	}
	//合并的大内存块 插回Pagecache中 设置为未使用(未分到central中)状态;
	_spanLists[span->_n].PushFront(span);
	span->_isUse = false;
	//_idSpanMap[span->_pageId] = span;
	//_idSpanMap[span->_pageId+span->_n-1] = span;

	//记录前后页号方便下次合并;
	_idSpanMap.set(span->_pageId, span);
	_idSpanMap.set(span->_pageId + span->_n - 1, span);
}

ConcurrentAlloc.h

#pragma once

#include "Common.h"
#include "ThreadCache.h"
#include "PageCache.h"
#include "ObjectPool.h"

//tcmallo
static void* ConcurrentAlloc(size_t size)
{
	//一次申请内存大于thread最大的256kb，则直接向page层按页直接申请，不需要经过Thread层;
	if (size > MAX_BYTES)
	{
		size_t alignSize = SizeClass::RoundUp(size);
		size_t kpage = alignSize >> PAGE_SHIFT;

		PageCache::GetInstance()->_pageMtx.lock();
		Span* span = PageCache::GetInstance()->NewSpan(kpage);
		span->_objSize = size;//这个span就是为了_objsize单位内存而申请的
		PageCache::GetInstance()->_pageMtx.unlock();

		void* ptr = (void*)(span->_pageId << PAGE_SHIFT);
		return ptr;
	}
	else
	{
		// 通过TLS 每个线程无锁的获取自己的专属的ThreadCache对象
		if (pTLSThreadCache == nullptr)
		{
			static ObjectPool<ThreadCache> tcPool;//只需要一个tcpool，用于调用New，所以设置成静态;
			//pTLSThreadCache = new ThreadCache;
			pTLSThreadCache = tcPool.New();
		}

		return pTLSThreadCache->Allocate(size);
	}
}

//tcfree
static void ConcurrentFree(void* ptr)
{
	Span* span = PageCache::GetInstance()->MapObjectToSpan(ptr);
	size_t size = span->_objSize;

	if (size > MAX_BYTES)//证明这个Span直接是按页从page申请的_objsize>MAX_SIZE，没经过thread，那么直接ReleaseSpanToPageCache
	{
		PageCache::GetInstance()->_pageMtx.lock();
		PageCache::GetInstance()->ReleaseSpanToPageCache(span);
		PageCache::GetInstance()->_pageMtx.unlock();
	}
	else
	{
		assert(pTLSThreadCache);
		pTLSThreadCache->Deallocate(ptr, size);
	}
}

5.测试文件：

Test.cpp

#include"ConcurrentAlloc.h"

// ntimes 一轮申请和释放内存的次数
// rounds 轮次
void BenchmarkMalloc(size_t ntimes, size_t nworks, size_t rounds)
{
	std::vector<std::thread> vthread(nworks);
	std::atomic<size_t> malloc_costtime = 0;
	std::atomic<size_t> free_costtime = 0;

	for (size_t k = 0; k < nworks; ++k)
	{
		vthread[k] = std::thread([&, k]() {
			std::vector<void*> v;
			v.reserve(ntimes);

			for (size_t j = 0; j < rounds; ++j)
			{
				size_t begin1 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
				{
					//v.push_back(malloc(16));
					v.push_back(malloc((16 + i) % 8192 + 1));
				}
				size_t end1 = clock();

				size_t begin2 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
				{
					free(v[i]);
				}
				size_t end2 = clock();
				v.clear();

				malloc_costtime += (end1 - begin1);
				free_costtime += (end2 - begin2);
			}
		});
	}

	for (auto& t : vthread)
	{
		t.join();
	}

	printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次malloc %u次: 花费：%u ms\n",
		nworks, rounds, ntimes, malloc_costtime.load());

	printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次free %u次: 花费：%u ms\n",
		nworks, rounds, ntimes, free_costtime.load());

	printf("%u个线程并发malloc&free %u次，总计花费：%u ms\n",
		nworks, nworks*rounds*ntimes, malloc_costtime.load() + free_costtime.load());
}


// 单轮次申请释放次数 线程数 轮次
void BenchmarkConcurrentMalloc(size_t ntimes, size_t nworks, size_t rounds)
{
	std::vector<std::thread> vthread(nworks);
	std::atomic<size_t> malloc_costtime = 0;
	std::atomic<size_t> free_costtime = 0;

	for (size_t k = 0; k < nworks; ++k)
	{
		vthread[k] = std::thread([&]() {
			std::vector<void*> v;
			v.reserve(ntimes);

			for (size_t j = 0; j < rounds; ++j)
			{
				size_t begin1 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
				{
					//v.push_back(ConcurrentAlloc(16));
					v.push_back(ConcurrentAlloc((16 + i) % 8192 + 1));
				}
				size_t end1 = clock();

				size_t begin2 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
				{
					ConcurrentFree(v[i]);
				}
				size_t end2 = clock();
				v.clear();

				malloc_costtime += (end1 - begin1);
				free_costtime += (end2 - begin2);
			}
		});
	}

	for (auto& t : vthread)
	{
		t.join();
	}

	printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次concurrent alloc %u次: 花费：%u ms\n",
		nworks, rounds, ntimes, malloc_costtime.load());

	printf("%u个线程并发执行%u轮次，每轮次concurrent dealloc %u次: 花费：%u ms\n",
		nworks, rounds, ntimes, free_costtime.load());

	printf("%u个线程并发concurrent alloc&dealloc %u次，总计花费：%u ms\n",
		nworks, nworks*rounds*ntimes.load(), malloc_costtime + free_costtime.load());
}

int main()
{
	size_t n = 10000;
	cout << "==========================================================" << endl;
	BenchmarkConcurrentMalloc(n, 4, 10);
	cout << endl << endl;

	BenchmarkMalloc(n, 4, 10);
	cout << "==========================================================" << endl;

	return 0;
}

malloc与tcmallo测试对比结果

总结

在整体框架编写完毕后，进行测试对比并不能体现tcmalloc比malloc效率高，如下图;但是在tcmalloc进行 map(Span*，PAGE_ID)，这个映射采用基数树的优化后效率大大提高，超过了malloc。

不高效存在性能瓶颈的原因

根据测试，map的find越慢，会导致其lock（）越慢，因此map中的find占了整体的15%，加锁解锁的过程占据了程序运行的20%times，这就是未优化的性能瓶颈；优化前Span*和page_id的映射使用stl标准库中的unorder_map，是非线程安全的，需要加锁保证线程安全; 优化了后使用PAGE_MAP 设计原理是直接开满page_id所有范围的空间，采取直接映射;这样即便是多线程也不需要加锁;

不加锁的原因

1.两个线程对map中不同的位置读写：因为两个线程在对基数树map一个读，一个写的时候，相应空间早都开好了，不会改变结构，因此读写互不影响,一个在自己的地方读，一个在自己的地方写，而STL容器中map红黑树写入会旋转，unorder_map哈希写入也涉及增容，结构有可能会改变，因此两个位置的读写有可能互相影响导致线程不安全;

2.两个线程对map中相同的位置写：因为写只会在NewSpan和ReleaseSpanToPageCache中，一个是central没有span了从pagecache申请，一个是central 把没使用的usecount==0的span大块内存还给paghecache，因为page只有有span和无span两种状态这两个函数不可能在两个线程中同时执行

3.两个线程对map中相同的位置读：因为读只会在ConcurrentFree和ReleaseListToSpans中，对于同一个位置index，肯定是先ConcurrentFree（void*obj），之后objfree到一定的量（_freeLists[index].Size() >= _freeLists[index].MaxSize(慢开始的maxsize)）时，再调用ReleaseListToSpans将freelist[index]从threadcache还给centralcache的，也不会两个线程同时发生;

• stl的map中的find会依次遍历O（n），而直接映射的时间效率是O（1），相当于以部分空间换取时间的一种举措；

优化了stl中map.find()慢的问题同时不需要加锁了，两个主要问题在牺牲点空间的情况下完美解决,因此性能瓶颈得到优化，tcmalloc高效与malloc;

项目源代码Github链接