1.Redis源码阅读(1)——zmalloc
2.Kswapd 源码解析
3.UE4源码剖析:MallocBinned(上)
4.开源即时通讯GGTalk源码剖析之:客户端全局缓存及本地存储
5.8086模拟器8086tiny源码分析(8)执行mov指令(五)段寄存器拾遗
6.Hermes源码分析(二)——解析字节码
Redis源码阅读(1)——zmalloc
zmalloc是源码一个简化内存分配的库,包含以下API函数:zmalloc
zcalloc
zrealloc
zfree
zstrdup
zmalloc_used_memory
zmalloc_set_oom_handler
zmalloc_get_rss
zmalloc_get_allocator_info
zmalloc_get_private_dirty
zmalloc_get_smap_bytes_by_field
zmalloc_get_memory_size
zlibc_free
其中,解读zmalloc用于分配内存,内存zcalloc在分配内存的源码同时初始化为0,zrealloc用于重新分配内存,解读zfree用于释放内存,内存开源码网站视频zstrdup用于复制字符串并分配内存,源码zmalloc_used_memory用于获取已分配内存的解读大小,zmalloc_set_oom_handler用于设置内存溢出处理器,内存zmalloc_get_rss用于获取当前进程的源码内存使用量,zmalloc_get_allocator_info用于获取分配器信息,解读zmalloc_get_private_dirty用于获取私有脏数据,内存zmalloc_get_smap_bytes_by_field用于获取指定字段的源码内存使用量,zmalloc_get_memory_size用于获取内存大小,解读zlibc_free用于释放内存。内存 在zmalloc中,宏函数update_zmalloc_stat_alloc用于更新used_memory的值。这个宏函数中的if语句用于补齐分配的内存字节数到sizeof(long),但是我不太理解5.0源码中为什么atomicIncr使用的是__n而不是直接对_n进行操作。测试发现,used_memory的值并未对齐到8,那么if语句的存在意义何在呢? 同样地,update_zmalloc_stat_free宏函数用于更新已释放内存的统计信息。与update_zmalloc_stat_alloc相比,虽然malloc_usable_size已经返回精确的字节数,但update_zmalloc_stat_alloc为何不直接使用atomicIncr更新used_memory呢?在Unstable分支中,已有开发者对此进行了优化。Kswapd 源码解析
kswapd是Linux内核中的一个内存回收线程,主要用于内存不足时回收内存。初始化函数为kswapd_init,内核为每个节点分配一个kswapd进程。每个节点的pg_data_t结构体中维护四个成员变量,用于管理kswapd线程。
在初始化后,每个节点的kswapd线程进入睡眠状态。唤醒时机主要在被动唤醒和主动唤醒两种场景:被动唤醒是内存分配进程唤醒并完成异步内存回收后,对节点内存环境进行平衡度检查,若平衡则线程短暂休眠ms后主动唤醒。主动唤醒是内存回收策略调用kswapd,对节点进行异步内存回收,爱酷源码让节点达到平衡状态。
内存回收包括快速和直接两种方式,但系统周期性调用kswapd线程平衡不满足要求的节点,因为有些任务内存分配不允许阻塞或激活I/O访问,回收内存相当于亡羊补牢,系统利用空闲时间进行内存回收是必要的。
kswapd线程通过module_init(kswapd_init)创建,一般处于睡眠状态等待被唤醒,当系统内存紧张时,会唤醒kswapd线程,调整不平衡节点至平衡状态。
kswapd函数包含alloc_order、reclaim_order和classzone_idx三个变量,用于控制线程执行流程。kswapd_try_to_sleep函数判断是否睡眠并让出CPU控制权,同时是线程唤醒的入口。balance_pgdat函数是实际内存回收操作,涉及内存分配失败后唤醒kswapd线程,调用此函数对指定节点进行异步内存回收。
kswapd_shrink_node函数通过shrink_node对低于sc->reclaim_idx的非平衡zone区域进行回收。
总结kswapd执行流程,其生命周期与Linux操作系统相似,平时处于睡眠状态让出CPU控制权。在内存紧张时被唤醒,有被动唤醒和周期性主动唤醒两种时机。被动唤醒发生在内存分配任务获取不到内存时,表明系统内存环境紧张,主动唤醒则是内存回收策略的执行。线程周期性唤醒在被动唤醒后的短暂时间内,原因在于系统内存环境紧张,需要在这段时间内进行内存回收。
UE4源码剖析:MallocBinned(上)
近期着手UE4项目开发,对UnrealEngine已久仰慕,终于得此机会深入探索。鉴于项目内存性能问题,决定从内存分配器着手,深入研读UE4源码。虽个人水平有限,尚不能全面理解,相片分割源码但愿借此机会揭开源码神秘面纱,让新手朋友们不再感到陌生。
UE4内存分配器位于硬件抽象层HAL(Hardware Abstraction Layer)中。具体装箱内存分配器代码位于VS项目目录:UE4/Source/Runtime/Core/Private/HAL/MallocBinned。
分析从ApplePlatformMemory::BaseAllocator开始,可发现Mac平台的默认分配器为MallocBinned,iOS的默认分配器为MallocAnsi。以下将重点分析MallocBinned。
一、确定对齐方式
FScopeLock用于局部线程锁,确保线程同步。关于Alignment的确定,通常使用默认值。默认值取决于内存对齐方式,此处默认对齐为8字节。
二、确定有足够空间来内存对齐
代码中,SpareBytesCount用于确认空间足够。若分配内存小于8字节,则按Alignment大小匹配箱体;若大于8字节,则按Size + Alignment - sizeof(FFreeMem)匹配箱体。
三、确定箱体大小
根据Size的大小,有三种不同的处理方式。k以下的内存分配采用装箱分配,PoolTable中包含个不同大小的池子。
四、初始化内存池
分析内存池初始化过程,主要工作包括:确定内存大小,分配内存块,设置内存池基本信息。
五、内存装箱
AllocateBlockFromPool从内存池中分配一个Block,实现内存装箱过程。
开源即时通讯GGTalk源码剖析之:客户端全局缓存及本地存储
继上篇详细介绍了 GGTalk 内置的虚拟数据库,本文将深入探讨 GGTalk 客户端的全局缓存及本地存储机制。对于还没有获取GGTalk源码的朋友,文章底部附有下载链接。
一. GGTalk 客户端缓存设计
核心在于ClientGlobalCache类,odoo 源码 语言它在内存中保存用户和群组数据。此类接受泛型参数TUser和TGroup,且限定TUser和TGroup需实现特定接口,还继承自BaseGlobalCache类。三个私有字段分别用于存储用户、群组和缓存信息。
构造函数接收五个参数,用于初始化私有字段,并调用父类BaseGlobalCache的Initialize方法,实现缓存初始化逻辑。
二. GGTalk 客户端本地持久化存储
BaseGlobalCache类中,originUserLocalPersistence字段负责本地文件存储。它包含四个属性,代表好友列表、群组列表、快捷回复列表和最近联系人/群列表。
Load和Save方法用于读写本地文件,将数据存入或从文件加载。在了解本地缓存的核心概念后,回到Initialize方法,读取本地文件数据,缓存到内存中。
三. 更新本地缓存
在用户登录或断线重连时,系统会比较本地缓存与服务器数据,更新缺失或过时的信息。当缓存中只有用户自己时,会从服务器加载所有联系人;当存在其他数据时,会更新本地缓存以反映服务器最新状态。
四. 总结
GGTalk客户端缓存流程包括读取本地缓存、从服务器加载更新数据,以及在窗口关闭时将当前用户数据缓存。下篇将解析消息收发及处理机制。
敬请期待:《GGTalk 开源即时通讯系统源码剖析之:消息收发及处理》。底部链接提供下载GGTalk源码。
模拟器tiny源码分析(8)执行mov指令(五)段寄存器拾遗
分析模拟器tiny源码中关于mov指令与内存访问的处理
在分析mov指令时,我们关注到了指令可能访问内存,这自然引出了CPU内存地址的结构问题。内存地址通常由两部分组成:段寄存器和位偏移地址。
在我们的玩商业源码分析中,大部分关注的都是偏移地址,但事实上,段寄存器通常默认为DS(数据段寄存器),除非通过段跨越前缀修改。
以mov [bx],h为例,编译后指令序列显示为:0xc7,0x,0x,0x。而如果我们修改段前缀为ss,即mov ss:[bx],h,则指令序列变为:0x,0xc7,0x,0x,0x,这里多出了一字节。
那么,tiny在处理段前缀时是如何操作的呢?答案是通过宏SEGREG。如果使用了段跨越前缀,参数1会决定使用哪个段寄存器,通常默认为DS;而参数2则决定偏移寄存器1的使用。
参数3由两部分组成:一部分是偏移寄存器2,另一部分则是内存地址。最终,地址计算方式为:段寄存器* + 偏移寄存器1 + 偏移寄存器2 + 内存地址。这使得指令能够准确指向内存位置。
Hermes源码分析(二)——解析字节码
前面一节 讲到字节码序列化为二进制是有固定的格式的,这里我们分析一下源码里面是怎么处理的这里可以看到首先写入的是魔数,他的值为
对应的二进制见下图,注意是小端字节序
第二项是字节码的版本,笔者的版本是,也即 上图中的4a
第三项是源码的hash,这里采用的是SHA1算法,生成的哈希值是位,因此占用了个字节
第四项是文件长度,这个字段是位的,也就是下图中的为0aa,转换成十进制就是,实际文件大小也是这么多
后面的字段类似,就不一一分析了,头部所有字段的类型都可以在BytecodeFileHeader.h中看到,Hermes按照既定的内存布局把字段写入后再序列化,就得到了我们看到的字节码文件。
这里写入的数据很多,以函数头的写入为例,我们调用了visitFunctionHeader方法,并通过byteCodeModule拿到函数的签名,将其写入函数表(存疑,在实际的文件中并没有看到这一部分)。注意这些数据必须按顺序写入,因为读出的时候也是按对应顺序来的。
我们知道react-native 在加载字节码的时候需要调用hermes的prepareJavaScript方法, 那这个方法做了些什么事呢?
这里做了两件事情:
1. 判断是否是字节码,如果是则调用createBCProviderFromBuffer,否则调用createBCProviderFromSrc,我们这里只关注createBCProviderFromBuffer
2.通过BCProviderFromBuffer的构造方法得到文件头和函数头的信息(populateFromBuffer方法),下面是这个方法的实现。
BytecodeFileFields的populateFromBuffer方法也是一个模版方法,注意这里调用populateFromBuffer方法的是一个 ConstBytecodeFileFields对象,他代表的是不可变的字节码字段。
细心的读者会发现这里也有visitFunctionHeaders方法, 这里主要为了复用visitBytecodeSegmentsInOrder的逻辑,把populator当作一个visitor来按顺序读取buffer的内容,并提前加载到BytecodeFileFields里面,以减少后面执行字节码时解析的时间。
Hermes引擎在读取了字节码之后会通过解析BytecodeFileHeader这个结构体中的字段来获取一些关键信息,例如bundle是否是字节码格式,是否包含了函数,字节码的版本是否匹配等。注意这里我们只是解析了头部,没有解析整个字节码,后面执行字节码时才会解析剩余的部分。
evaluatePreparedJavaScript这个方法,主要是调用了HermesRuntime的 runBytecode方法,这里hermesPrep时上一步解析头部时获取的BCProviderFromBuffer实例。
runBytecode这个方法比较长,主要做了几件事情:
这里说明一下,Domain是用于垃圾回收的运行时模块的代理, Domain被创建时是空的,并跟随着运行时模块进行传播, 在运行时模块的整个生命周期内都一直存在。在某个Domain下创建的所有函数都会保持着对这个Domain的强引用。当Domain被回收的时候,这个Domain下的所有函数都不能使用。
未完待续。。。
linux内核源码:内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制,重点关注内存分配与释放的关键函数,通过分析4.9版本的源码,详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中,slab算法通过kmem_cache结构体进行管理,利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例,通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射,从而实现高效内存分配。其中,关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号,这与常规的0起始序号不同,从1开始计数。
在找到合适的kmem_cache实例后,下一步是通过数组缓存(array_cache)获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象,则直接从缓存分配;若缓存已空,会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs(free/partial/full)中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中,array_cache结构体发挥了关键作用,它不仅简化了内存管理,还优化了内存使用效率。
对象释放流程与分配流程类似,涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中,关键操作是检查slab_partial和slab_free队列,寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用,避免了资源浪费。
总结内存操作函数概览,栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等,而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性,它无法像栈一样精准预测内存使用情况,导致内存碎片问题。为了应对这一挑战,Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法,以提高内存分配效率和减少碎片。
然而,即便使用了高效的内存管理算法,内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中,没有像Java那样的自动垃圾回收机制,导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存,将导致资源泄漏,影响系统性能。为此,业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法,以提高内存管理效率和减少内存碎片。
ZGC算法通过分页策略对内存进行管理,并利用“初始标记”阶段识别GC根节点(如线程栈变量、静态变量等),并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”(STW)策略暂停所有线程,确保标记过程的准确性。接着,通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象,并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中,ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象,确保内存管理的精准性。
接下来,ZGC通过“复制算法”实现内存回收,将正常引用的对象复制到新页面,将旧页面的数据擦除,从而实现内存的高效管理。此外,通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后,在“对象重定位”阶段,完成引用关系的更新,确保内存管理过程的完整性和一致性。
通过实测,ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力,尤其是标记阶段的效率,使得系统能够在保证性能的同时,有效地管理内存资源。总之,内存管理是系统性能的关键因素,Linux内核通过先进的算法和策略,实现了高效、灵活的内存管理,为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。
RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?
本文旨在深入剖析RocksDb源码,从内存分配器角度着手。RocksDb内包含MemoryAllocator和Allocator两大类内存分配器。MemoryAllocator作为基类,提供MemkindKmemAllocator和JemallocNodumpAllocator两个子类,分别集成memkind和jemalloc库的功能,实现内存分配与释放。
接着,重点解析Allocator类及其子类Arena的实现。基类Allocator提供两个关键接口:内存分配与对齐。Arena类采用block为单位进行内存分配,先分配一个block大小的内存,后续满足需求时,优先从block中划取,以减少内存浪费。一个block的大小由kBlockSize参数决定。分配策略中,Arena通过两个指针(aligned_alloc_ptr_和unaligned_alloc_ptr_)分别管理对齐与非对齐内存,提高内存利用效率。
分配内存时,Arena通过构造函数初始化成员变量,包括block大小、内存在栈上的分配与mmap机制的使用。构造函数内使用OptimizeBlockSize函数确保block大小合理,减少内存对齐浪费。Arena中的内存管理逻辑清晰,尤其在分配新block时,仅使用new操作,无需额外内存对齐处理。
分配内存流程中,AllocateNewBlock函数直接调用new分配内存,而AllocateFromHugePage和AllocateFallback函数则涉及mmap机制的使用与内存分配策略的统一。这些函数共同构成了Arena内存管理的核心逻辑,实现了灵活高效地内存分配。
此外,Arena还提供AllocateAligned函数,针对特定对齐需求分配内存。这一函数在使用mmap分配内存时,允许用户自定义对齐大小,优化内存使用效率。在处理对齐逻辑时,Arena巧妙地利用位运算优化计算过程,提高了代码效率。
总结而言,RocksDb的内存管理机制通过Arena类实现了高效、灵活的内存分配与管理。通过深入解析其源码,可以深入了解内存对齐、内存分配与多线程安全性的实现细节,为开发者提供宝贵的内存管理实践指导。未来,将深入探讨多线程内存分配器的设计,敬请期待后续更新。