当前位置: 首页 > news >正文

04_19linux自己撸内存池实战,仿造slab分配器

前言

自己撸一个内存池 其实就相当于linux里面带的 slab分配器 可以翻翻之前的章
看看slab 和伙伴分配器的不同
在学习c语言时,我们常常会使用到malloc()去申请一块内存空间,用于存放我们的数据。刚开始我们只要知道申请内存时使用用malloc去申请一块就可以,而其中的原理我们并不关心。但是随着我们对运行环境的要求越来越多样化,复杂化,以及对稳定性以及性能问题的要求逐渐变得越来越重要时,我们往往需要关注到性能问题。而研究性能问问,如果只停留在知道使用malloc()可以去申请一块内存空间是远远不够的,此时我们就需要去研究相关的原理和代码。
在Linux中,最先推出用于分配内存的管理单元和算法是伙伴分配器 伙伴分配器是以页为单位管理和分配内存。但是伙伴分配器要求所有分配单元是2的幂,而在内核中的需求却以字节为单位(在内核中面临频繁的结构体内存分配问题)。假如我们需要动态申请一个内核结构体(占 20 字节),若仍然分配一页内存,这将严重浪费内存。这也将会导致内部碎片,也就是我们常说的内存碎片问题。那么该如何分配才能减少内存碎片呢?
slab 分配器专为小内存分配而生,slab分配器分配内存以字节为单位,基于伙伴分配器的大内存进一步细分成小内存分配。换句话说,slab 分配器仍然从 Buddy 分配器中申请内存,之后自己对申请来的内存细分管理。从而达到减少内存碎片化的目的。
我们可以把伙伴分配器理解成一个仓库,它提供给商店(slab)进行批发的货物,商店(slab)从仓库(伙伴分配器)进货以后,再零售给消费者(使用kmalloc的用户)。

使用命令 可以看见slab分配器的情况 有很多预先分配
root@test-PC:~#  cat /proc/slabinfo

内存池原理

memory pool是- -种内存分配方式,又被称为固定大小区块规划。平时我们直接所使用
的malloc,new,free,delete等等API申请内存分配,这做缺点在于,由于所申请内存块的
大小不定,当频繁使用时会造成大量的内存碎片并进而降低性能。
内存池则是在真正使用内存之前,先申请分配一 定数量的、大小相等的内存块留作备
用。当有新的内存需要的时候,就直接从内存池中分出一 部分内存块,若内存块不够再
继续申请新的内存,这样做优势,使得内存分配效率得到提升。

手撸内存池

可以理解为在用户空间提前分配内存
main函数模拟你的app 在app中使用自定义的 函数进行malloc 和内存释放

要做的

1、获取内存映射表的位置
2、获取内存所在位置
3、获取内存分配表的位置
4、内存池初始化
5、内存分配
6、内存释放
7、内存池销毁

main.c#include <stdio.h>#include "memory_pool.h"#define LOOP 5
#define ALLOC_SIZE 8int main(void)
{Memory_Pool *pool = NULL;char *p1 = NULL;char *p2 = NULL;int i = 0;pool = memory_pool_init(1024, 512);if (pool == NULL)printf("memory pool init failed\n");for (i = 0; i < 2; i++) {p1 = (char *)Memory_malloc(pool, ALLOC_SIZE);if (p1 == NULL)printf("Malloc failed\n");elseprintf("Malloc success\n");memory_free(pool, p1);}p1 = (char *)Memory_malloc(pool, 256);if (p1 == NULL)printf("Malloc failed\n");elseprintf("Malloc success\n");p2 = (char *)Memory_malloc(pool, 512);if (p1 == NULL)printf("Malloc failed\n");elseprintf("Malloc success\n");memory_free(pool, p1);p1 = (char *)Memory_malloc(pool, 256);if (p1 == NULL)printf("Malloc failed\n");elseprintf("Malloc success\n");memory_pool_destroy(pool);return 0;
}
linux_pool.h
#ifndef __MEMORY_POOL_H__
#define __MEMORY_POOL_H__#define MAX_POOL_SIZE 1024 * 1024
#define BLOCK_SIZE 64//内存映射表对应的数据类型
typedef struct memory_map_talbe
{char *p_block;int index;int used;
} Memory_Map_Table;//内存分配表 
typedef struct memory_alloc_table
{char *p_start;int used;int block_start_index;int block_cnt;
}Memory_Alloc_Table;//内存池类型
typedef struct memory_pool
{char *memory_start;//内存池起始地址, free整个内存池时使用Memory_Alloc_Table *alloc_table; //指向刚刚的内存映射表Memory_Map_Table *map_table;  //指向刚刚的内存分配表int total_size;int internal_total_size;int increment;int used_size; //使用大小int block_size; //块大小int block_cnt; //块数量int alloc_cnt; //分配的数量
} Memory_Pool;extern Memory_Pool *memory_pool_init(int size, int increment);
extern void *Memory_malloc(Memory_Pool *pool, int size);
extern void memory_free(Memory_Pool *pool, void *memory);
extern void memory_pool_destroy(Memory_Pool *pool);#endif
linux_pool.c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>#include "linux_pool.h"
//获取内存映射表的位置
Memory_Map_Table *map_table_pos(Memory_Pool *pool)
{Memory_Map_Table *p = (Memory_Map_Table *)(pool->memory_start + sizeof(Memory_Pool));return p;
}//获取内存映射表的位置
Memory_Alloc_Table *alloc_table_pos(Memory_Pool *pool)
{//感觉这里需要先知道整体架构 才能知道这个位置怎么算出来的Memory_Alloc_Table *p = (Memory_Alloc_Table *) \(pool->memory_start + sizeof(Memory_Pool)+sizeof(Memory_Map_Table)*(pool->block_cnt));return pm;
}//获得memory在位置
char *memory_pos(Memory_Pool *pool)
{char *p = (char *)(pool->memory_start + sizeof(Memory_Pool) +(sizeof(Memory_Map_Table) + sizeof(Memory_Alloc_Table))* pool->block_cnt);return p;
}Memory_Pool *memory_pool_init(int size, int increment)
{char *p = NULL;char *p_memory = NULL;Memory_Pool *pool = NULL;Memory_Alloc_Table *alloc_table = NULL; //内存分配表的地址(首地址)Memory_Alloc_Table *p_alloc_table = NULL;//因为有多个表(这个指针结合上的首地址来描述后面的表)Memory_Map_Table *map_table = NULL;	Memory_Map_Table *p_map_table = NULL;int block_cnt = 0;int all_size = 0;int i = 0;if (size < 0 || size > MAX_POOL_SIZE) {printf("memory_pool_init(): Invalid size(%d)\n", size);return pool;}block_cnt = ((size + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE);  //这里写的很奇怪 等下看看取整怎么写的//算出总体大小 进行分配all_size = sizeof(Memory_Pool) + (sizeof(Memory_Map_Table) +sizeof(Memory_Alloc_Table)) * block_cnt + size;p = (char *)malloc(all_size);if (p == NULL) {perror("Malloc failed\n");return pool;}memset(p, 0, all_size);pool = (Memory_Pool *)p;pool->block_cnt = block_cnt;pool->block_size = BLOCK_SIZE;pool->increment = increment;pool->internal_total_size = BLOCK_SIZE * block_cnt;pool->total_size = size;pool->used_size = 0;pool->alloc_cnt = 0;pool->memory_start = p;p_memory = memory_pos(pool);map_table = map_table_pos(pool);//每个内存块都应该有个映射表for (i = 0; i < block_cnt; i++) {p_map_table = (Memory_Map_Table *)((char *)map_table + i * sizeof(Memory_Map_Table));p_map_table->index = 0;p_map_table->p_block = p_memory + i * BLOCK_SIZE;p_map_table->used = 0;}alloc_table = alloc_talbe_pos(pool);for (i = 0; i < block_cnt; i++) {p_alloc_table = (Memory_Alloc_Table *)((char *)alloc_table + i * sizeof(Memory_Alloc_Table));p_alloc_table->block_cnt = 0;p_alloc_table->block_start_index = -1;p_alloc_table->p_start = NULL;p_alloc_table->used = 0;}printf("memory_pool_init: total size: %d, block cnt: %d, block size: %d\n",pool->total_size, pool->block_cnt, BLOCK_SIZE);return pool;
}//自定义的内存分配函数,使用自己的内存池来分配内存
void *Memory_malloc(Memory_Pool *pool, int size)
{char *p_start = NULL;int need_block_cnt = 0;Memory_Map_Table *map_table = NULL;Memory_Map_Table *p_map_table = NULL;Memory_Alloc_Table *alloc_table = NULL;Memory_Alloc_Table *p_alloc_table = NULL;int block_cnt = 0;int start_index = -1;int i = 0;if (size <= 0) {printf("Invalid size(%d)\n", size);return p_start;}if (size > pool->total_size) {printf("%d is more than total size\n", size);return p_start;}//剩余的不够if (size > pool->total_size - pool->used_size) {printf("Free memory(%d) is less than allocate(%d)\n",pool->total_size - pool->used_size, size);return NULL;}need_block_cnt = (size + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;//取整map_table = map_table_pos(pool);start_index = -1;for (i = 0; i < pool->block_cnt; i++) {//找到一个能用的映射表p_map_table = (Memory_Map_Table *)((char *)map_table + i * sizeof(Memory_Map_Table));if (p_map_table->used) {//printf("before alloc: map index: %d is used\n", i);block_cnt = 0;start_index = -1;continue;}if (start_index == -1) {start_index = i;//printf("start_index: %d\n", start_index);}block_cnt++;if (block_cnt == need_block_cnt) {break;}}if (start_index == -1) {printf("No available memory to used\n");return NULL;}//找当能用的内存分配表alloc_table = alloc_talbe_pos(pool);for (i = 0; i < pool->block_cnt; i++) {p_alloc_table = (Memory_Alloc_Table *)((char *)alloc_table + i * sizeof(Memory_Alloc_Table));if (p_alloc_table->used == 0) {break;}p_alloc_table = NULL;}if (p_alloc_table == NULL) {return NULL;}p_map_table = (Memory_Map_Table *)((char *)map_table + sizeof(Memory_Map_Table) * start_index);p_alloc_table->p_start = p_map_table->p_block;p_alloc_table->block_start_index = p_map_table->index;p_alloc_table->block_cnt = block_cnt;p_alloc_table->used = 1;//printf("block cnt is %d\n", block_cnt);for (i = start_index; i < start_index + block_cnt; i++) {p_map_table = (Memory_Map_Table *)((char *)map_table + i * sizeof(Memory_Map_Table));//printf("map index: %d is used\n", i);p_map_table->used = 1;}printf("Alloc size: %d, Block: (start: %d, end: %d, cnt: %d)\n", size,start_index, start_index + block_cnt - 1, block_cnt);pool->alloc_cnt++;pool->used_size += size;return p_alloc_table->p_start;
}void memory_free(Memory_Pool *pool, void *memory)
{Memory_Map_Table *map_table = NULL;Memory_Map_Table *p_map_table = NULL;Memory_Alloc_Table *alloc_table = NULL;Memory_Alloc_Table *p_alloc_table = NULL;int i = 0;int block_start_index = 0;int block_cnt = 0;if (memory == NULL) {printf("memory_free(): memory is NULL\n");return;}if (pool == NULL) {printf("Pool is NULL\n");return;}alloc_table = alloc_talbe_pos(pool);for (i = 0; i < pool->alloc_cnt; i++) {p_alloc_table = (Memory_Alloc_Table *)((char *)(alloc_table) + i * sizeof(Memory_Alloc_Table));if (p_alloc_table->p_start == memory) {block_start_index = p_alloc_table->block_start_index;block_cnt = p_alloc_table->block_cnt;}}if (block_cnt == 0) {return;}map_table = map_table_pos(pool);printf("Block: free: start: %d, end: %d, cnt: %d\n", block_start_index,block_start_index + block_cnt -1, block_cnt);for (i = block_start_index; i < block_start_index + block_cnt; i++) {p_map_table = (Memory_Map_Table *)((char *)map_table + i * sizeof(Memory_Map_Table));p_map_table->used = 0;}p_alloc_table->used = 0;pool->used_size -= block_cnt * BLOCK_SIZE;
}void memory_pool_destroy(Memory_Pool *pool)
{if (pool == NULL) {printf("memory_pool_destroy: pool is NULL\n");return;}free(pool);pool = NULL;
}

相关文章:

04_19linux自己撸内存池实战,仿造slab分配器

前言 自己撸一个内存池 其实就相当于linux里面带的 slab分配器 可以翻翻之前的章 看看slab 和伙伴分配器的不同 在学习c语言时&#xff0c;我们常常会使用到malloc()去申请一块内存空间&#xff0c;用于存放我们的数据。刚开始我们只要知道申请内存时使用用malloc去申请一块就…...

【HDFS】XXXRpcServer和ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB小记

初始化RouterRpcServer时候会new ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB,并把当前RouterRpcServer对象(this)传入构造函数: ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPBclientProtocolServerTranslator =new ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB(this…...

二分,Dijkstra,340. 通信线路

在郊区有 N 座通信基站&#xff0c;P 条 双向 电缆&#xff0c;第 i 条电缆连接基站 Ai 和 Bi。 特别地&#xff0c;1 号基站是通信公司的总站&#xff0c;N 号基站位于一座农场中。 现在&#xff0c;农场主希望对通信线路进行升级&#xff0c;其中升级第 i 条电缆需要花费 L…...

Stable Diffusion---Ai绘画-下载-入门-进阶(笔记整理)

前言 注&#xff1a;本文偏向于整理&#xff0c;都是跟着大佬们学的。 推荐两个b站up主&#xff0c;学完他们俩的东西基本就玩转SD为底的ai绘画&#xff1a; 秋葉aaaki&#xff0c;Nenly同学 1.首先SD主流的就是秋叶佬的Webui了&#xff0c;直接压缩包下载即可&#xff0c;下…...

Java 乘等赋值运算

下面这个题目是在一公司发过来的&#xff0c;如果你对 Java 的赋值运算比较了解的话&#xff0c;会很快知道答案的。 这个运算符在 Java 里面叫做乘等或者乘和赋值操作符&#xff0c;它把左操作数和右操作数相乘赋值给左操作数。 例如下面的&#xff1a;density * invertedRat…...

【性能优化】聊聊性能优化那些事

针对于互联网应用来说&#xff0c;性能优化其实就是一直需要做的事情&#xff0c;因为系统响应慢&#xff0c;是非常影响用户的体验&#xff0c;可能回造成用户流失。所以对于性能非常重要。最近正好接到一个性能优化的需求&#xff0c;需要对所负责的系统进行性能提升。目前接…...

k8s 查看加入主节点命令 k8s重新查看加入节点命令 k8s输入删除,重新查看加入命令 kuberadm查看加入节点命令

1. 使用kuberadm 安装成功后&#xff0c;clear清除了屏幕数据&#xff0c;加入命令无法查看&#xff0c;使用如下&#xff0c;重新查看node如何加入主节点命令&#xff1a; kubeadm token create --print-join-command --ttl 0 2.画圈的全部是&#xff0c;都复制&#xff0c;在…...

Scalene:Python CPU+GPU+内存分析器,具有人工智能驱动的优化建议

一、前言 Python 是一种广泛使用的编程语言&#xff0c;通常与其他语言编写的库一起使用。在这种情况下&#xff0c;如何提高性能和内存使用率可能会变得很复杂。但是&#xff0c;现在有一个解决方案&#xff0c;可以轻松地解决这些问题 - 分析器。 分析器旨在找出哪些代码段…...

C语言练习8(巩固提升)

C语言练习8 编程题 前言 奋斗是曲折的&#xff0c;“为有牺牲多壮志&#xff0c;敢教日月换新天”&#xff0c;要奋斗就会有牺牲&#xff0c;我们要始终发扬大无畏精神和无私奉献精神。奋斗者是精神最为富足的人&#xff0c;也是最懂得幸福、最享受幸福的人。正如马克思所讲&am…...

Java匿名内部类

文章目录 前言一、使用匿名内部类需要注意什么&#xff1f;二、使用步骤匿名内部类的结构匿名内部类的实用场景1. 事件监听器2. 过滤器3. 线程4. 实现接口5.单元测试&#xff1a;6.GUI编程7.回调函数 前言 Java中的匿名内部类是一种可以在声明时直接创建对象的内部类。这种内部…...

Shiro和SpringSecurity的区别

文章目录 前言1.Shiro&#xff1a;Shiro的特点&#xff1a; 2.SpringSecurity&#xff1a;SpringSecurity特点&#xff1a; 3.对比&#xff1a;总结 前言 Shiro 和 Spring Security 都是用于在Java应用程序中实现身份验证&#xff08;Authentication&#xff09;和授权&#x…...

【STM32】学习笔记(OLED)

调试方式 OLED简介 硬件电路 驱动函数 OLED.H #ifndef __OLED_H #define __OLED_Hvoid OLED_Init(void); void OLED_Clear(void); void OLED_ShowChar(uint8_t Line, uint8_t Column, char Char); void OLED_ShowString(uint8_t Line, uint8_t Column, char *String); void OL…...

概念解析 | 认知雷达:有大脑的雷达

注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:认知雷达。 认知雷达:有大脑的雷达 1.背景介绍 对于传统的雷达,它们通常都是预设定参数和模式来进行工作,比如发射功率、波形、扫描模式等。然而,这种方式面临着一些挑…...

B. Long Long

time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Today Alex was brought array a1,a2,…,an&#xfffd;1,&#xfffd;2,…,&#xfffd;&#xfffd; of length n&#xfffd;. He can apply as m…...

CTFhub-文件上传-.htaccess

首先上传 .htaccess 的文件 .htaccess SetHandler application/x-httpd-php 这段内容的作用是使所有的文件都会被解析为php文件 然后上传1.jpg 的文件 内容为一句话木马 1.jpg <?php echo "PHP Loaded"; eval($_POST[a]); ?> 用蚁剑连接 http://ch…...

Python中的绝对和相对导入

在本文中&#xff0c;我们将看到Python中的绝对和相对导入。 Python中导入的工作 Python中的import类似于C/C中的#include header_file。Python模块可以通过使用import导入文件/函数来访问其他模块的代码。import语句是调用import机制的最常见方式&#xff0c;但它不是唯一的…...

C语言关于与运算符

C语言关于&与&&运算符 我们知道&#xff0c;在很多场景中&和&&通常可以相互代替&#xff0c;那么它们到底有什么不同呢&#xff1f; 先看一段代码 bool a, b, c; c a & b;使用clang -S编译出来的指令如下&#xff1a; movb -5(%rbp), %al …...

计算机网络(速率、宽带、吞吐量、时延、发送时延)

速率&#xff1a; 最重要的一个性能指标。 指的是数据的传送速率&#xff0c;也称为数据率 (data rate) 或比特率 (bit rate)。 单位&#xff1a;bit/s&#xff0c;或 kbit/s、Mbit/s、 Gbit/s 等。 例如 4 1010 bit/s 的数据率就记为 40 Gbit/s。 速率往往是指额定速率或…...

kubectl入门

一.kubectl的三种资源管理方式&#xff1a; 二. kubectl资源介绍&#xff1a; 1.namespace&#xff1a;实现多套环境的资源隔离或者多租户的资源隔离。k8s中的pod默认可以相互访问&#xff0c;如果不想让两个pod之间相互访问&#xff0c;就将其划分到不同ns下。 2.pod&#xff…...

Android JNI系列详解之ndk-build工具的使用

一、Android项目中使用ndk-build工具编译库文件 之前介绍过CMake编译工具的使用&#xff0c;今天介绍一种ndk自带的编译工具ndk-build的使用。 ndk-build目前主要有两种配置使用方式&#xff1a; 如上图所示&#xff0c;第一种方式是Android.mkApplication.mkgradle的方式生成…...

设计模式和设计原则回顾

设计模式和设计原则回顾 23种设计模式是设计原则的完美体现,设计原则设计原则是设计模式的理论基石, 设计模式 在经典的设计模式分类中(如《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中),总共有23种设计模式,分为三大类: 一、创建型模式(5种) 1. 单例模式(Sing…...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

STM32+rt-thread判断是否联网

一、根据NETDEV_FLAG_INTERNET_UP位判断 static bool is_conncected(void) {struct netdev *dev RT_NULL;dev netdev_get_first_by_flags(NETDEV_FLAG_INTERNET_UP);if (dev RT_NULL){printf("wait netdev internet up...");return false;}else{printf("loc…...

剑指offer20_链表中环的入口节点

链表中环的入口节点 给定一个链表&#xff0c;若其中包含环&#xff0c;则输出环的入口节点。 若其中不包含环&#xff0c;则输出null。 数据范围 节点 val 值取值范围 [ 1 , 1000 ] [1,1000] [1,1000]。 节点 val 值各不相同。 链表长度 [ 0 , 500 ] [0,500] [0,500]。 …...

2021-03-15 iview一些问题

1.iview 在使用tree组件时&#xff0c;发现没有set类的方法&#xff0c;只有get&#xff0c;那么要改变tree值&#xff0c;只能遍历treeData&#xff0c;递归修改treeData的checked&#xff0c;发现无法更改&#xff0c;原因在于check模式下&#xff0c;子元素的勾选状态跟父节…...

12.找到字符串中所有字母异位词

&#x1f9e0; 题目解析 题目描述&#xff1a; 给定两个字符串 s 和 p&#xff0c;找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义&#xff1a; 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同&#xff0c;顺序无所谓&#xff0c;则互为…...

自然语言处理——循环神经网络

自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元&#xff08;GRU&#xff09;长短期记忆神经网络&#xff08;LSTM&#xff09…...

laravel8+vue3.0+element-plus搭建方法

创建 laravel8 项目 composer create-project --prefer-dist laravel/laravel laravel8 8.* 安装 laravel/ui composer require laravel/ui 修改 package.json 文件 "devDependencies": {"vue/compiler-sfc": "^3.0.7","axios": …...

Python 包管理器 uv 介绍

Python 包管理器 uv 全面介绍 uv 是由 Astral&#xff08;热门工具 Ruff 的开发者&#xff09;推出的下一代高性能 Python 包管理器和构建工具&#xff0c;用 Rust 编写。它旨在解决传统工具&#xff08;如 pip、virtualenv、pip-tools&#xff09;的性能瓶颈&#xff0c;同时…...

排序算法总结(C++)

目录 一、稳定性二、排序算法选择、冒泡、插入排序归并排序随机快速排序堆排序基数排序计数排序 三、总结 一、稳定性 排序算法的稳定性是指&#xff1a;同样大小的样本 **&#xff08;同样大小的数据&#xff09;**在排序之后不会改变原始的相对次序。 稳定性对基础类型对象…...