Go语言内存分配（详述转）

2023-02-12 10:09:27

一、内存管理简介

1.1 虚拟内存

虚拟内存是当代操作系统必备的一项重要功能，对于进程而言虚拟内存屏蔽了底层了RAM和磁盘，并向进程提供了远超物理内存大小的内存空间。我们看一下虚拟内存的分层设计。

上图展示了某进程访问数据，当Cache没有命中的时候，访问虚拟内存获取数据的过程。在访问内存，实际访问的是虚拟内存，虚拟内存通过页表查看，当前要访问的虚拟内存地址，是否已经加载到了物理内存。如果已经在物理内存，则取物理内存数据，如果没有对应的物理内存，则从磁盘加载数据到物理内存，并把物理内存地址和虚拟内存地址更新到页表。

物理内存就是磁盘存储缓存层，在没有虚拟内存的时代，物理内存对所有进程是共享的，多进程同时访问同一个物理内存会存在并发问题。而引入虚拟内存后，每个进程都有各自的虚拟内存，内存的并发访问问题的粒度从多进程级别，可以降低到多线程级别。

1.2 栈和堆

我们现在从虚拟内存，再进一层，看虚拟内存中的栈和堆，也就是进程对内存的管理。

上图展示了一个进程的虚拟内存划分，代码中使用的内存地址都是虚拟内存地址，而不是实际的物理内存地址。栈和堆只是虚拟内存上2块不同功能的内存区域：

栈在高地址，从高地址向低地址增长
堆在低地址，从低地址向高地址增长

栈和堆相比有这么几个好处：

栈的内存管理简单，分配比堆上快。
栈的内存不需要回收，而堆需要进行回收，无论是主动free，还是被动的垃圾回收，这都需要花费额外的CPU。
栈上的内存有更好的局部性，堆上内存访问就不那么友好了，CPU访问的2块数据可能在不同的页上，CPU访问数据的时间可能就上去了。

1.3 堆内存管理

我们再进一层，当我们说内存管理的时候，主要是指堆内存的管理，因为栈的内存管理不需要程序去操心，这小节看下堆内存管理到底完成了什么。如上图所示主要是3部分，分别是分配内存块，回收内存块和组织内存块。

在一个最简单的内存管理中，堆内存最初会是一个完整的大块，即未分配任何内存。当发现内存申请的时候，堆内存就会从未分配内存分割出一个小内存块(block)，然后用链表把所有内存块连接起来。需要一些信息描述每个内存块的基本信息，比如大小(size)、是否使用中(used)和下一个内存块的地址(next)，内存块实际数据存储在data中。

一个内存块包含了3类信息，如下图所示，元数据、用户数据和对齐字段，内存对齐是为了提高访问效率。下图申请5Byte内存的时候，就需要进行内存对齐。

释放内存实质是把使用的内存块从链表中取出来，然后标记为未使用，当分配内存块的时候，可以从未使用内存块中优先查找大小相近的内存块，如果找不到，再从未分配的内存中分配内存。

上面这个简单的设计中还没考虑内存碎片的问题，因为随着内存不断的申请和释放，内存上会存在大量的碎片，降低内存的使用率。为了解决内存碎片，可以将2个连续的未使用的内存块合并，减少碎片。

以上就是内存管理的基本思路，关于基本的内存管理，想了解更多，可以阅读这篇文章《Writing a Memory Allocator》，本节的3张图片也是来自这篇文章。

二. TCMalloc

TCMalloc是Thread Cache Malloc的简称，是Go内存管理的起源，Go的内存管理是借鉴了TCMalloc，随着Go的迭代，Go的内存管理与TCMalloc不一致地方在不断扩大，但其主要思想、原理和概念都是和TCMalloc一致的，如果跳过TCMalloc直接去看Go的内存管理，也许你会似懂非懂。

掌握TCMalloc的理念，无需去关注过多的源码细节，就可以为掌握Go的内存管理打好基础，基础打好了，后面知识才扎实。

在Linux操作系统中，其实有不少的内存管理库，比如glibc的ptmalloc，FreeBSD的jemalloc，Google的tcmalloc等等，为何会出现这么多的内存管理库？本质都是在多线程编程下，追求更高内存管理效率：更快的分配是主要目的。

我们前面提到引入虚拟内存后，让内存的并发访问问题的粒度从多进程级别，降低到多线程级别。然而同一进程下的所有线程共享相同的内存空间，它们申请内存时需要加锁，如果不加锁就存在同一块内存被2个线程同时访问的问题。

TCMalloc的做法是什么呢？为每个线程预分配一块缓存，线程申请小内存时，可以从缓存分配内存，这样有2个好处：

为线程预分配缓存需要进行1次系统调用，后续线程申请小内存时直接从缓存分配，都是在用户态执行的，没有了系统调用，缩短了内存总体的分配和释放时间，这是快速分配内存的第二个层次。
多个线程同时申请小内存时，从各自的缓存分配，访问的是不同的地址空间，从而无需加锁，把内存并发访问的粒度进一步降低了，这是快速分配内存的第三个层次。

2.1. 基本原理

下面就简单介绍下TCMalloc，细致程度够我们理解Go的内存管理即可。

结合上图，介绍TCMalloc的几个重要概念：

Page

操作系统对内存管理以页为单位，TCMalloc也是这样，只不过TCMalloc里的Page大小与操作系统里的大小并不一定相等，而是倍数关系。《TCMalloc解密》里称x64下Page大小是8KB。

Span

一组连续的Page被称为Span，比如可以有2个页大小的Span，也可以有16页大小的Span，Span比Page高一个层级，是为了方便管理一定大小的内存区域，Span是TCMalloc中内存管理的基本单位。

ThreadCache

ThreadCache是每个线程各自的Cache，一个Cache包含多个空闲内存块链表，每个链表连接的都是内存块，同一个链表上内存块的大小是相同的，也可以说按内存块大小，给内存块分了个类，这样可以根据申请的内存大小，快速从合适的链表选择空闲内存块。由于每个线程有自己的ThreadCache，所以ThreadCache访问是无锁的。

CentralCache

CentralCache是所有线程共享的缓存，也是保存的空闲内存块链表，链表的数量与ThreadCache中链表数量相同，当ThreadCache的内存块不足时，可以从CentralCache获取内存块；当ThreadCache内存块过多时，可以放回CentralCache。由于CentralCache是共享的，所以它的访问是要加锁的。

PageHeap

PageHeap是对堆内存的抽象，PageHeap存的也是若干链表，链表保存的是Span。当CentralCache的内存不足时，会从PageHeap获取空闲的内存Span，然后把1个Span拆成若干内存块，添加到对应大小的链表中并分配内存；当CentralCache的内存过多时，会把空闲的内存块放回PageHeap中。

如下图所示，分别是1页Page的Span链表，2页Page的Span链表等，最后是large span set，这个是用来保存中大对象的。毫无疑问，PageHeap也是要加锁的。

前文提到了小、中、大对象，Go内存管理中也有类似的概念，我们看一眼TCMalloc的定义：

小对象大小：0~256KB
中对象大小：257~1MB
大对象大小：>1MB

小对象的分配流程：ThreadCache -> CentralCache -> HeapPage，大部分时候，ThreadCache缓存都是足够的，不需要去访问CentralCache和HeapPage，无系统调用配合无锁分配，分配效率是非常高的。

中对象分配流程：直接在PageHeap中选择适当的大小即可，128 Page的Span所保存的最大内存就是1MB。

大对象分配流程：从large span set选择合适数量的页面组成span，用来存储数据。

通过本节的介绍，你应当对TCMalloc主要思想有一定了解了，我建议再回顾一下上面的内容。

三. Go内存管理

前文提到Go内存管理源自TCMalloc，但它比TCMalloc还多了2件东西：逃逸分析和垃圾回收，这是2项提高生产力的绝佳武器。这一大章节，我们先介绍Go内存管理和Go内存分配，最后涉及一点垃圾回收和内存释放。

3.1. Go内存管理的基本概念

Go内存管理的许多概念在TCMalloc中已经有了，含义是相同的，只是名字有一些变化。先给大家上一幅宏观的图，借助图一起来介绍。

Page

与TCMalloc中的Page相同，x64架构下1个Page的大小是8KB。上图的最下方，1个浅蓝色的长方形代表1个Page。

Span

Span与TCMalloc中的Span相同，Span是内存管理的基本单位，代码中为mspan，一组连续的Page组成1个Span，所以上图一组连续的浅蓝色长方形代表的是一组Page组成的1个Span，另外，1个淡紫色长方形为1个Span。

mcache

mcache与TCMalloc中的ThreadCache类似，mcache保存的是各种大小的Span，并按Span class分类，小对象直接从mcache分配内存，它起到了缓存的作用，并且可以无锁访问。但是mcache与ThreadCache也有不同点，TCMalloc中是每个线程1个ThreadCache，Go中是每个P拥有1个mcache。因为在Go程序中，当前最多有GOMAXPROCS个线程在运行，所以最多需要GOMAXPROCS个mcache就可以保证各线程对mcache的无锁访问，线程的运行又是与P绑定的，把mcache交给P刚刚好。

mcentral

mcentral与TCMalloc中的CentralCache类似，是所有线程共享的缓存，需要加锁访问。它按Span级别对Span分类，然后串联成链表，当mcache的某个级别Span的内存被分配光时，它会向mcentral申请1个当前级别的Span。

但是mcentral与CentralCache也有不同点，CentralCache是每个级别的Span有1个链表，mcache是每个级别的Span有2个链表，这和mcache申请内存有关，稍后我们再解释。

mheap

mheap与TCMalloc中的PageHeap类似，它是堆内存的抽象，把从OS申请出的内存页组织成Span，并保存起来。当mcentral的Span不够用时会向mheap申请内存，而mheap的Span不够用时会向OS申请内存。mheap向OS的内存申请是按页来的，然后把申请来的内存页生成Span组织起来，同样也是需要加锁访问的。

但是mheap与PageHeap也有不同点：mheap把Span组织成了树结构，而不是链表，并且还是2棵树，然后把Span分配到heapArena进行管理，它包含地址映射和span是否包含指针等位图，这样做的主要原因是为了更高效的利用内存：分配、回收和再利用。

object size：代码里简称size，指申请内存的对象大小。
size class：代码里简称class，它是size的级别，相当于把size归类到一定大小的区间段，比如size[1,8]属于size class 1，size(8,16]属于size class 2。
span class：指span的级别，但span class的大小与span的大小并没有正比关系。span class主要用来和size class做对应，1个size class对应2个span class，2个span class的span大小相同，只是功能不同，1个用来存放包含指针的对象，一个用来存放不包含指针的对象，不包含指针对象的Span就无需GC扫描了。
num of page：代码里简称npage，代表Page的数量，其实就是Span包含的页数，用来分配内存。

3.2. Go内存分配

Go中的内存分类并不像TCMalloc那样分成小、中、大对象，但是它的小对象里又细分了一个Tiny对象，Tiny对象指大小在1Byte到16Byte之间并且不包含指针的对象。小对象和大对象只用大小划定，无其他区分。

小对象是在mcache中分配的，而大对象是直接从mheap分配的，从小对象的内存分配看起。

3.2.1. 小对象的内存分配

大小转换这一小节，我们介绍了转换表，size class从1到66共66个，代码中_NumSizeClasses=67代表了实际使用的size class数量，即67个，从0到67，size class 0实际并未使用到。

上文提到1个size class对应2个span class：

numSpanClasses = _NumSizeClasses * 2

numSpanClasses为span class的数量为134个，所以span class的下标是从0到133，所以上图中mcache标注了的span class是，span class 0到span class 133。每1个span class都指向1个span，也就是mcache最多有134个span。

为对象寻找span

寻找span的流程如下：

计算对象所需内存大小size
根据size到size class映射，计算出所需的size class
根据size class和对象是否包含指针计算出span class
获取该span class指向的span

以分配一个不包含指针的，大小为24Byte的对象为例，根据映射表：

// class  bytes/obj  bytes/span  objects  tail waste  max waste
//     1          8        8192     1024           0     87.50%
//     2         16        8192      512           0     43.75%
//     3         32        8192      256           0     46.88%
//     4         48        8192      170          32     31.52%

对应的size class为3，它的对象大小范围是(16,32]Byte，24Byte刚好在此区间，所以此对象的size class为3。

Size class到span class的计算如下：

// noscan为true代表对象不包含指针
func makeSpanClass(sizeclass uint8, noscan bool) spanClass {
    return spanClass(sizeclass<<1) | spanClass(bool2int(noscan))
}

所以对应的span class为7，所以该对象需要的是span class 7指向的span。

span class = 3 << 1 | 1 = 7

从span分配对象空间

Span可以按对象大小切成很多份，这些都可以从映射表上计算出来，以size class 3对应的span为例，span大小是8KB，每个对象实际所占空间为32Byte，这个span就被分成了256块，可以根据span的起始地址计算出每个对象块的内存地址。

随着内存的分配，span中的对象内存块，有些被占用，有些未被占用，比如上图，整体代表1个span，蓝色块代表已被占用内存，绿色块代表未被占用内存。当分配内存时，只要快速找到第一个可用的绿色块，并计算出内存地址即可，如果需要还可以对内存块数据清零。

当span内的所有内存块都被占用时，没有剩余空间继续分配对象，mcache会向mcentral申请1个span，mcache拿到span后继续分配对象。

mcache向mcentral申请span

mcentral和mcache一样，都是0~133这134个span class级别，但每个级别都保存了2个span list，即2个span链表：

nonempty：这个链表里的span，所有span都至少有1个空闲的对象空间。这些span是mcache释放span时加入到该链表的。
empty：这个链表里的span，所有的span都不确定里面是否有空闲的对象空间。当一个span交给mcache的时候，就会加入到empty链表。

这两个东西名称一直有点绕，建议直接把empty理解为没有对象空间就好了。

mcache向mcentral申请span时，mcentral会先从nonempty搜索满足条件的span，如果没有找到再从emtpy搜索满足条件的span，然后把找到的span交给mcache。

mheap的span管理

mheap里保存了两棵二叉排序树，按span的page数量进行排序：

free：free中保存的span是空闲并且非垃圾回收的span。
scav：scav中保存的是空闲并且已经垃圾回收的span。

如果是垃圾回收导致的span释放，span会被加入到scav，否则加入到free，比如刚从OS申请的的内存也组成的Span。

mheap中还有arenas，由一组heapArena组成，每一个heapArena都包含了连续的pagesPerArena个span，这个主要是为mheap管理span和垃圾回收服务。mheap本身是一个全局变量，它里面的数据，也都是从OS直接申请来的内存，并不在mheap所管理的那部分内存以内。

mcentral向mheap申请span

当mcentral向mcache提供span时，如果empty里也没有符合条件的span，mcentral会向mheap申请span。

此时，mcentral需要向mheap提供需要的内存页数和span class级别，然后它优先从free中搜索可用的span。如果没有找到，会从scav中搜索可用的span。如果还没有找到，它会向OS申请内存，再重新搜索2棵树，必然能找到span。如果找到的span比需要的span大，则把span进行分割成2个span，其中1个刚好是需求大小，把剩下的span再加入到free中去，然后设置需要的span的基本信息，然后交给mcentral。

mheap向OS申请内存

当mheap没有足够的内存时，mheap会向OS申请内存，把申请的内存页保存为span，然后把span插入到free树。在32位系统中，mheap还会预留一部分空间，当mheap没有空间时，先从预留空间申请，如果预留空间内存也没有了，才向OS申请。

3.2.2. 大对象的内存分配

大对象的分配比小对象省事多了，99%的流程与mcentral向mheap申请内存的相同，所以不重复介绍了。不同的一点在于mheap会记录一点大对象的统计信息，详情见mheap.alloc_m()。

4. Go的栈内存

最后提一下栈内存。从一个宏观的角度看，内存管理不应当只有堆，也应当有栈。每个goroutine都有自己的栈，栈的初始大小是2KB，100万的goroutine会占用2G，但goroutine的栈会在2KB不够用时自动扩容，当扩容为4KB的时候，百万goroutine会占用4GB。

总结

Go的内存分配原理就不再回顾了，它主要强调两个重要的思想：

使用缓存提高效率。在存储的整个体系中到处可见缓存的思想，Go内存分配和管理也使用了缓存，利用缓存一是减少了系统调用的次数，二是降低了锁的粒度、减少加锁的次数，从这2点提高了内存管理效率。
以空间换时间，提高内存管理效率。空间换时间是一种常用的性能优化思想，这种思想其实非常普遍，比如Hash、Map、二叉排序树等数据结构的本质就是空间换时间，在数据库中也很常见，比如数据库索引、索引视图和数据缓存等，再如Redis等缓存数据库也是空间换时间的思想。

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