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内存分配奥义·jemalloc(二)

Chen Jie 创作于 2014/12/30

by Chen Jie of TinyLab.org 2014/12/11

前情回顾

上篇 jemalloc 文中,我们看到了一个类似电商物流体系的内存分配体系,其中 tcache 是本线程内存仓库; arena 是几个线程共享的区域内存仓库;并且存在所有线程共用的内存仓库。

另一方面,jemalloc 按照内存分配请求的尺寸,分了 small allocation (例如 1 – 57344B)、 large allocation (例如 57345 – 4MB )、 huge allocation (例如 4MB以上)。

jemalloc 以 chunk (例如标准大小为 4MB)为单位批发内存,并再分成 run(s) 来满足实际的需求。对于 small allocation ,进一步将 run 分成 region(s)

最后,疑惑 jemalloc 的层层缓冲,会造成过多的内存占用,这对实时性要求较高,内存较为紧张的移动设备影响较大。对此,jemalloc 如何应对呢?还有,是否存在系统内存紧张时,减少缓冲的联动机制呢?

How to free()?

在内存分配时,jemalloc 按照 small/large/huge allocation 来特殊处理。因此,释放时,需要由地址来判断为何种分配类型。

我们知道分配出去的空间,都属于某个 chunk,首先通过将地址对齐到 标准 chunk 大小,找到所属 chunk(还记得 chunk 是按照 标准 chunk 大小对齐的么)。函数路径: je_free/ifree/iqalloc/iqalloct/idalloct

  1. 对于 huge allocation,free 的地址本身在 chunk 边界上。搜索全局的 huge 树来获得本次分配的长度。函数路径: idalloct/huge_dalloc
  2. 对于 small/large allocation,根据 free 的地址所在页在 chunk 内的相对页号,访问 chunk 头部的 arena_chunk_map_t 数组,获得进一步的信息,函数路径为 idalloct/arena_dalloc。下图为其示意:

image

对于 small allocation,large 位为 0。下面以 small allocation 为主线,开展一场内存回归之旅。

free to tcache

下图为 tcache 的示意,tcache 用于屏蔽常用的内存分配和释放(所有 small 和部分 large 类型的),免得“代码走的太远”。函数路径: arena_dalloc/tcache_dalloc_small

image

  • 2 → 3:释放一段 region,首先要知道所属 bin(tcache_bin_t)。Q:如何找到所属 bin?可以从对应 arena_chunk_map_t 成员中的 binid 域。
  • 3 → 4:tcache_bin_t 用指针数组来收纳释放的内存,这是一个栈的结构。最近释放的内存放在栈顶,使得下次被先分配出去。如此能保持 cache 热度。

缩减 tcache

当 tcache_bin_t 满了以后,或者 GC 事件被触发,则降低 tcache_bin_t 中缓冲内存的数量,如下图:

image

基本上的过程就是让 tcache_bin_t 中部分缓冲内存“各回各家” —— 回到所在 arena 中的 chunk 中的 run 内。

注意,刷的过程是将 栈底 N 个内存刷回,然后将其它部分整体移到栈底,这么做同样是保持 cache 热度。

啰嗦下 flush 触发的两个条件:

  • tcache_bin_t 满了。函数路径为 tcache_dalloc_small/tcache_bin_flush_small
  • GC 条件满足。函数路径为 tcache_dalloc_small/tcache_event/tcache_event_hard/tcache_bin_flush_small。注意:此时 flush 的 bin,由 tcache->next_gc_bin 指出。

再来看看具体的回归过程,即从 tcache_bin_t 到 run,函数路径为 tcache_bin_flush_small/arena_dalloc_bin_locked。如下图所示:

image

  • 5 → 5.1:首先找到 run 结构体,然后才能塞回去。run 结构体在整个 run 块头部(图中黄色部分),我们知道 run 块本身占有多个页面,待“回归”的 region 本身可能在 run 中间某个页,这需要通过 “ run page offset ”来定位 run 块的起始位置,从而找到 run 结构体。
  • 5.1 → 5.2:释放具体的 region,主要是将 region 在 bitmap 中对应位置 1。两个细节:一是 region 索引通过函数 arena_run_regind 获得,该函数试图避免整数除法,来减少计算开销;二是 bitmap 这个数据结构,为 sfu 操作 (set first unallocated)) 优化,而 sfu 正是为了实现 jemalloc 先分配出低地址的设计。bitmap 背后围绕“扫描最先设置位”的指令实现,该指令被封装到函数 ffsl 中。

对应函数路径为 arena_dalloc_bin_locked/arena_run_reg_dalloc

释放 run

当 region 刷回 run,可能产生两种“深远”影响,如下图:

image

  • 5.3: 当原来全用完的 run,现在有一个 region 可分配了,将其插入所属 bin 中,供分配。
  • 5.4:当 run 全空了,则释放之:从所属 bin 中移除,并将空间交还给 arena.runs_avail。

下图展开 5.4 部分细节,函数路径为 arena_dalloc_bin_locked/arena_dalloc_bin_run

image

在 jemalloc 中,定义了内存区域的额外属性:

  • dirty? 一个内存区域被分配出去以后,就是“脏”的。脏的意思是,虚拟地址背后的物理页被分配了。jemalloc 有定期的清理过程,通过 “madvise(addr, length, MADV_DONTNEED)” 释放背后的物理内存。
  • unzeored? 某些情况下,从 OS 批发来的内存区域已经初始化成全零了,例如 “madvise(addr, length, MADV_DONTNEED) 以后” 。如此标记后可免除某些清零操作。

dirty 页面一定是 unzeroed。当一个分配出去的、clean 的 run 被释放,并回归 arena.runs_avail,就会标记为 dirty。一个例外是 run for small allocation,通过 nextind 成员我们可以知道,哪些页面没有事实上被分配出。5.4.1 展示了这种情形:

  • run 后半部分未被分配,且原 run 是干净的。如 5.4.2:这部分塞回所在 chunk 时,会与之后相邻的、 干净 的空闲内存区域合并(如果存在的话),函数路径为 arena_dalloc_bin_run/arena_run_trim_tail/arena_run_dalloc/arena_run_coalesce
  • run 前半部分被分配了,故是脏的。如 5.4.3:这部分塞回所在 chunk 时,会与之前相邻的、 的空闲内存区域尝试合并(如果存在的话),函数路径为 arena_dalloc_bin_run/arena_run_dalloc/arena_run_coalesce

这里细节再啰嗦下:arena_run_dalloc 函数中会尝试合并。为方便合并,需要在 run 首尾页面的两项 arena_chunk_map_t 赋值为有意义值。

释放 chunk

释放 run 以后,进一步可能导致 chunk 被释放。函数路径为:arena_run_dalloc/arena_chunk_dealloc

  • arena_avail_remove 把 chunk 从 arena.runs_avail 和 arena.chunks_dirty 中移除。
  • 进入 arena->spare,并“挤走(chunk_dealloc)”先前的spare chunk。这又体现了维持 cache 热度的原则。

唠叨下 chunk_dealloc,对于走 mmap 从 os 批发的内存(which is mo ren fang shi),该函数会通过 mnumap 进行释放,而不是放到 chunks_szad 全局红黑树中。

对于走 sbrk 从 OS 批发的内存,则在放入 chunks_szad 全局红黑树前,通过 madvise 通知 OS 来释放背后的物理页面。

所以 chunk 的释放,实际上释放了 chunk 的物理内存。

垃圾回收

最后,来看下 jemalloc 是如何运功逼走多余内存缓冲的。jemalloc 中,有两个层面的回收,一是 tcache 中多余缓冲赶到 arena 中;二是将 arena.runs_avail 中多余的物理内存释放掉一些。分别是下表的左右两部分:


tcache_event_hard

arena_maybe_purge

作用对象

tcache

arena

阀值条件

tbin->low_water > 0

npurgeable = ndirty – npurgatory

threshold = nactive >> lg_dirty_mult


npurgeable > threshold

GC 对象

tcache->next_gc_bin

(bin 索引号)

arena->chunks_dirty

(红黑树)

GC 数量

3/4 * low_water

npurgeable – threshold

反馈1

调整填充率 (lg_fill_div)

ndirty 减少

反馈2

low_water = ncached

(GC 完成后的 ncached

另:low_water <= ncached)

npurgatory 减少

来啰嗦下右边过程,函数路径为 arena_run_dalloc/arena_maybe_purge/arena_purge

  • 以 chunk 为单位进行。chunk 从 arena.chunks_dirty 中取,实际上是先处理含有分离的脏区域多(ndirty),且因此导致较多碎片(nruns_adjac)的情况。
  • 对每个 chunk 用函数 arena_chunk_purge来洗净。该函数先让脏块 “出列”,再进行 “清洗”,最后再 “入列”:
    • “出列”:挑选碎片区域,分配出来(arena_run_split_large),并放入一个临时链表。所谓碎片是指,两块空闲的区域,地址相接邻,但由于其干净程度不一样,成了碎掉的两片。
    • “清洗”:遍历链表,用 madvise 逐一洗干净。
    • “入列”:释放回去(arena_run_dalloc),前述释放时会进行合并(arena_run_coalesce),由此减少了碎片,并可能导致整个chunk 被释放。

小结

至此,终于写完了这篇长的要死的文章。忽想起张无忌学完了太极剑,啥招都忘了,只会了剑(贱?)意。那么忘了 jemalloc 那些细招,剩下了哪些贱意呢?随便说说有

  1. 循环利用最近扔掉的内存,因为 cache 还有印象,对这块内存比较熟悉。
  2. 总是从最低地址分配,创造局部性环境。毕竟 cache 记性不好,跨度太大的内存人家反应慢。
  3. 打通任督二脉,及时逼走多余的缓冲内存。

回头看看之前的疑问,层层缓冲会不会使进程过多占用内存呢?

  1. tcache 过多的内存缓冲 —— GC 会处理的。
  2. arena.bins —— for small allocation,无处理。
  3. arena.avail_runs —— GC 会处理的。
  4. arena->spare —— 如果是 dirty 的,无处理。保持直到有新释放的 chunk 进入 spare,挤走本座。
  5. 内部使用的缓冲 —— 无处理。
  6. chunks_szad —— 无物理内存占用。

OK,除了第 2 和 第 4 点需要改进下以外,其他看起来都有应对机制了。其中第 2 点可以通过调整 run 大小 和 档位来缓解。

第 4 点,是一个可优化的地方。

最后,系统物理内存紧张时,能否进行联动,即缩减应用额外的内存缓冲呢?也许我们可以引入一种特殊的 madvise 指示,告诉内核这段地址空间是作缓冲的,在紧张时可以优先释放,且不用交换。

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