1.C++/C 内存分配-malloc/mmap/syscall深度解析以及性能测试
2.15+ 张图剖析内存分配之 malloc 详解
3.c库的源码malloc和free到底是如何实现的?
4.求C语言实现的malloc
5.内存管理：malloc主分配过程_int_malloc
C++/C 内存分配-malloc/mmap/syscall深度解析以及性能测试
用于实现动态内存分配函数（如malloc、free等）以及操作系统级的下载内存管理。
通常情况下，源码malloc和free会使用brk或sbrk来动态管理进程的下载堆空间。它们会请求增加或减少堆空间的源码大小，以满足动态内存分配的下载andlua游戏源码需求。
在理解brk和sbrk时，源码需要考虑以下几点：
上面这些都是下载理论知识，和实际还有不小的源码差距，大家不要直接记这些理论，下载一定要动手自己实践，源码看到什么样的下载结果，就是源码什么样，看不到的下载就后面有机会再补充。
(文章内涉及的源码源码截图或者片段，若您需要源码工程，可以关注后留言找我要。 )
首先在大多数系统中，栈是有固定大小的，当程序启动时系统会为栈分配一块固定大小的内存空间。栈的大小受限于系统的限制，当栈空间用尽时会引发栈溢出（stack overflow）错误。所以栈不存动态增长的可能，所以我们暂时只分析堆的内存分配。
注意这个KB，说的是每次沈内存的时候判断，不是说累计情况，比如你每次申请1KB，申请了多次，如何读python 源码那肯定超了，此时还是会继续使用brk分配，并不会使用mmap。 只有你一次性申请超过KB是才会调用mmap
场景：申请5次内存，前3次申请小内存，后面2次申请超过KB，看看linux系统分配的内存是怎样的？
代码路径：\usr\cbasics_demo\1_malloc_Demo\4_malloc_demo.cpp
sbrk(0)会返回当前brk指针的位置。具体来说，它返回当前数据段的结束地址，也就是堆的顶端。当你调用sbrk(0)时，它实际上并不会改变brk指针的位置，只是返回当前brk指针的值。
可以看到上面的ptr1到ptr3内存地址很接近，说明是连续的，因为我写的代码申请的都是小内存，只有几个字母。
而从ptr4开始，内存地址完全变了，你可以理解pt3的分布还在秦皇岛，而pt4和pt5直接给你放北京了。
他们的区别就在于大小，pt4和pt5是超过KB的，由此可以证明这块的内存分配肯定是不同的。
而继续看Current brk的打印，这里打印的是当前进程内的内存地址：0xc 这很明显和pt1,pt2,pt3 都是在一块区域的，我觉得这足以证明 这三个是用的brk进行分配，而pt4和5没有用brk，以太币java源码因为brk的最新指针地址没有包含他俩。他俩的地址，早就超出了brk的指针范围。
继续看释放哪里的打印，我分别释放了pt1一直到pt5，但是brk的指针地址，一点没变，还是0xc 说明，在底层free函数，不会立即释放内存，brk指针地址并没有改变。 下次申请内存时肯定会重复使用，所以它的性能比较高。
我基于这个demo画了个内存图，方便理解：
malloc函数，会调用brk和mmap（也就相当于syscall），所以性能测试只需触发malloc的小块内存和大块内存分配即可。测试场景如下：
（1）暴力基础测试，不考虑场景，直接测试申请内存效率
（2）触发malloc函数，持续申请小块内存，比如一个list集合或者数组数据，每个内容很小，但是加在一起很大，这时候我们是直接申请一大块内存，还是递增的申请小块内存呢？
（3）触发malloc函数的，大块内存申请，就是相册展示整站源码内存映射mmap，如果我创建的对象每个都很大，比如里面存储的是业务数据，一个对象就几百兆，那我是直接申请一大块内存做内存映射？还是将该对象拆分掉小块，去申请一堆小块内存呢？
使用malloc申请1万次小块内存，每个内存只有sizeof(char)大小。再使用mmap申请1万次内存，每次申请
*小块内存：0. 秒 大块内存：0. 秒 相差了了倍。
修改限制，不在使用次数，而是固定大小，申请小块内存最大只申请MB，但是需要申请很多次，因为每次只是申请*sizeof(char)。
而大块内存每次申请：2** 但是最大申请MB。
结果：
小块：0. 秒 大块：0.秒 相差了倍
总结：从上面的实验得知，申请大块内存和申请小块内存在性能上并没有太大的区别，根本原因是申请次数，你申请大块内存是为了减少申请次数，并不是申请大块内存就快。同样的小块内存申请也一样，你申请的小，也不能频繁的申请，比如第二个场景，为了MB的空间，小块内存申请了万次，结果性能比申请大块内存相差了倍。
重点是solr社工库源码：频率
对于内存分配的性能，通常需要考虑以下几个方面：
尝试分析小块内存申请情况
代码如下：
运行结果如下：
第一次打印的结果：
第二次打印的结果：
根据这些数据，我们可以初步分析内存碎片的情况：
malloc和free是C语言库函数，而在C++中常用的是new和delete，
C里面是用malloc_stats();
而C++则需要用/proc/self/smaps文件来查看进程的内存映射情况 ,但是大块内存无法用这个查看，比如mmap分配的。需要其他内存分析工具
A：他们直接的区别
new和delete是C++中的运算符，而malloc和free是C语言中的函数。它们之间有几个重要的区别：
总的来说，new和delete更适合在C++中使用，因为它们提供了更好的类型安全性、异常处理和对象构造/析构的支持。而在C语言中，或者需要与C代码进行交互时，可以使用malloc和free。
B：单纯性能的对比
从性能和原理的角度来看，new和delete与malloc和free之间也存在一些区别：
总的来说，从性能和原理的角度来看，new和delete在处理类对象和支持面向对象编程方面更加方便和安全，而malloc和free则更适合于处理简单的内存分配和释放操作。
然而在C++中，operator new通常会调用malloc来分配内存，但它并不是直接调用malloc函数。相反，C++标准库会提供operator new的重载版本，以便用户可以自定义内存分配行为。这意味着operator new可以使用不同的内存分配策略，而不仅仅是调用malloc。
因此，尽管new操作符在底层可能会使用operator new来执行内存分配，而operator new可能会使用malloc来分配内存，但new操作符并不会直接调用malloc函数。这种分层的设计使得C++的内存分配更加灵活，并且允许用户自定义内存分配策略。
最后这个总结我没法证明，毕竟还没看new的源码，现在查询到的资料看底层最终还是会到c的malloc函数上。
编译：g++ -o 5_2_pmTest_malloc_demo.o 5_2_pmTest_malloc_demo.cpp -lrt
运行： ./5_2_pmTest_malloc_demo.o
运行结果：可以看到C++并没有多太多。
C malloc and free time: 0. seconds
C++ new and delete time: 0. seconds
+ 张图剖析内存分配之 malloc 详解
本文将深入剖析内存分配中的malloc函数，虽然不详述源码，但重点讲解其实际操作。首先，理解malloc分配的内存结构至关重要。
当malloc分配内存时，会额外添加首部和尾部。如图所示，分配的0x字节内存中，浅绿色fill部分是用户请求的，返回的是该区域的起始指针。fill区域周围有预填充的gap，用于区分用户可使用区域和不可使用区域，且在归还时能检测是否越界。
内存管理涉及层次结构，系统在程序启动前会用__cdecl_heap_init分配堆空间，构建管理动态内存的个HEADER节点链表，每个节点管理1MB内存。每个节点结构中包含指向虚拟地址空间的pHeapData，这部分相当于未分配的"门牌号"。
接下来是内存页的划分和管理，新的内存页被分为K大小的段，并按需挂载到链表。分配和归还过程包括从链表查找空间、开辟新group、合并空闲内存以及记录使用情况。当一个group全回收后，不会立即归还系统，而是等待其他group的回收一起操作，以提高效率。
通过以上图解和步骤，我们对malloc的内存分配有了直观的认识。要了解更多细节，可以参考相关视频教程，如"C++开发"系列，以及获取更多C/C++和Linux架构师学习资源。
c库的malloc和free到底是如何实现的?
在使用C语言时，对内存管理的了解是至关重要的。其中，glibc库中的malloc和free函数是内存管理的核心。过去，许多人误以为malloc和free仅仅是glibc与操作系统间的桥梁，应用程序直接通过这些函数申请和释放内存。然而，深入分析glibc源码后，我们发现malloc和free的实现远比表面复杂。在实际应用中，malloc和free的操作实际上是在一个称为内存池（我们暂称为ptmalloc）的内部进行的。
当应用程序调用malloc时，实际上是在ptmalloc中申请内存。ptmalloc内部维护了多个内存池，包括fast bins、small bins、largebins、top chunk、mmaped chunk以及lastremainder chunk。内存的分配和释放操作主要在这几个内存池中进行。只有满足特定条件时，ptmalloc才会调用sys_trim函数，将不再使用的内存块归还给操作系统。
接下来，让我们简要概述一下malloc和free的实现流程。在申请内存时，malloc首先查找合适的内存池，找到空闲内存块后分配给应用程序。释放内存时，free将内存块放回相应的内存池，等待ptmalloc进一步的分配。整个过程中，glibc内部的内存管理机制负责内存的高效管理和回收。
了解malloc和free的内部实现，对优化程序性能和防止内存泄漏至关重要。通过深入研究glibc的内存管理机制，我们可以更好地控制内存使用，提高程序的稳定性和效率。
求C语言实现的malloc
C程序在运行程序前都会先运行 C/C++运行库 初始化环境，其中就包括了初始化MALLOC函数
这个函数的实现可以查看源代码，一般SDK里都有，函数名忘记了，按GUI/CUI ，ANSI/UNICODE 一共四种
内存管理：malloc主分配过程_int_malloc
本文聚焦于malloc的具体分配过程，主要通过_int_malloc这一核心函数解析内存管理操作。_int_malloc函数贯穿了各种bin和特殊chunk，这些概念在前文已详尽介绍。下面，按照流程图将_int_malloc函数分解为数个部分，从实现逻辑角度逐一剖析。
在内存管理中，CAS（Compare And Swap）操作频繁应用，用于在多线程环境下的高效数据交换。CAS允许在比较内存值与预期值一致时，将值替换为新值，确保数据一致性。在_malloc实现中，CAS确保了插入和删除操作在多线程环境下的线程安全性。
以从fast bin中删除chunk为例，CAS操作通过硬件指令确保了原子性。底层实现采用内联汇编语言，GCC内联汇编语法的细节在相关资料中有详细描述。通过lock指令确保内存操作的原子性，cmpxchgl指令执行比较并替换操作。尽管CAS存在ABA等问题，但本文仅关注其核心原理及应用。
当内存请求符合fast bin限制时，程序首先尝试从fast bin分配。分配成功后，将chunk从bin中删除并返回。若不满足fast bin条件，则转而检查small bin。small bin的处理类似于fast bin，但操作基于双向链表。
若fast bin和small bin分配失败，程序执行内存整理合并操作，将fast bin中的chunk放入unsorted bin，通过malloc_consolidate函数实现。在尝试unsorted bin分配失败后，程序转向large bin进行分配。最后，如果large bin也无法满足内存需求，程序尝试从top chunk中分配。
总结整个过程，malloc算法、数据结构与代码执行细节交织，深入理解需结合源码分析。本文通过线性展示，虽然无法完全复现代码执行流程中的循环和分支，但旨在提供宏观视角下内存管理过程的概览。若需更深入的执行细节，建议进一步阅读源代码。