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内存管理总是程序中的重要一环,在多线程时代,一个好的内存分配大都在如下两点间权衡:

  • 线程间竞争少。内存分配的粒度大都比较小,对性能敏感,如果不同的线程在大多数分配时会竞争同一份资源或同一把锁,性能将会非常糟糕,原因无外乎和cache一致性有关,已被大量的malloc方案证明。
  • 浪费的空间少。如果每个线程各申请各的,速度也许不错,但万一一个线程总是申请,另一个线程总是释放,内存就爆炸了。线程之间总是要共享内存的,如何共享就是方案的关键了。

一般的应用可以使用tcmallocjemalloc等成熟的内存分配方案,但这对于较为底层,关注性能长尾的应用是不够的。多线程框架广泛地通过传递对象的ownership来让问题异步化,如何让分配这些小对象的开销变的更小是值得研究的问题。其中的一个特点较为显著:

  • 大多数结构是等长的。

这个属性可以大幅简化内存分配的过程,获得比通用malloc更稳定、快速的性能。brpc中的ResourcePool和ObjectPool即提供这类分配。

这篇文章不鼓励用户使用ResourcePool或ObjectPool,事实上我们反对用户在程序中使用这两个类。因为”等长“的副作用是某个类型独占了一部分内存,这些内存无法再被其他类型使用,如果不加控制的滥用,反而会在程序中产生大量彼此隔离的内存分配体系,既浪费内存也不见得会有更好的性能。

ResourcePool

创建一个类型为T的对象并返回一个偏移量,这个偏移量可以在O(1)时间内转换为对象指针。这个偏移量相当于指针,但它的值在一般情况下小于2^32,所以我们可以把它作为64位id的一部分。对象可以被归还,但归还后对象并没有删除,也没有被析构,而是仅仅进入freelist。下次申请时可能会取到这种使用过的对象,需要重置后才能使用。当对象被归还后,通过对应的偏移量仍可以访问到对象,即ResourcePool只负责内存分配,并不解决ABA问题。但对于越界的偏移量,ResourcePool会返回空。

由于对象等长,ResourcePool通过批量分配和归还内存以避免全局竞争,并降低单次的开销。每个线程的分配流程如下:

  1. 查看thread-local free block。如果还有free的对象,返回。没有的话步骤2。
  2. 尝试从全局取一个free block,若取到的话回到步骤1,否则步骤3。
  3. 从全局取一个block,返回其中第一个对象。

原理是比较简单的。工程实现上数据结构、原子变量、memory fence等问题会复杂一些。下面以bthread_t的生成过程说明ResourcePool是如何被应用的。

ObjectPool

这是ResourcePool的变种,不返回偏移量,而直接返回对象指针。内部结构和ResourcePool类似,一些代码更加简单。对于用户来说,这就是一个多线程下的对象池,brpc里也是这么用的。比如Socket::Write中把每个待写出的请求包装为WriteRequest,这个对象就是用ObjectPool分配的。

生成bthread_t

用户期望通过创建bthread获得更高的并发度,所以创建bthread必须很快。 在目前的实现中创建一个bthread的平均耗时小于200ns。如果每次都要从头创建,是不可能这么快的。创建过程更像是从一个bthread池子中取一个实例,我们又同时需要一个id来指代一个bthread,所以这儿正是ResourcePool的用武之地。bthread在代码中被称作Task,其结构被称为TaskMeta,定义在task_meta.h中,所有的TaskMeta由ResourcePool分配。

bthread的大部分函数都需要在O(1)时间内通过bthread_t访问到TaskMeta,并且当bthread_t失效后,访问应返回NULL以让函数做出返回错误。解决方法是:bthread_t由32位的版本和32位的偏移量组成。版本解决ABA问题,偏移量由ResourcePool分配。查找时先通过偏移量获得TaskMeta,再检查版本,如果版本不匹配,说明bthread失效了。注意:这只是大概的说法,在多线程环境下,即使版本相等,bthread仍可能随时失效,在不同的bthread函数中处理方法都是不同的,有些函数会加锁,有些则能忍受版本不相等。

img

这种id生成方式在brpc中应用广泛,brpc中的SocketId,bthread_id_t也是用类似的方法分配的。

使用ResourcePool加快创建的副作用是:一个pool中所有bthread的栈必须是一样大的。这似乎限制了用户的选择,不过基于我们的观察,大部分用户并不关心栈的具体大小,而只需要两种大小的栈:尺寸普通但数量较少,尺寸小但数量众多。所以我们用不同的pool管理不同大小的栈,用户可以根据场景选择。两种栈分别对应属性BTHREAD_ATTR_NORMAL(栈默认为1M)和BTHREAD_ATTR_SMALL(栈默认为32K)。用户还可以指定BTHREAD_ATTR_LARGE,这个属性的栈大小和pthread一样,由于尺寸较大,bthread不会对其做caching,创建速度较慢。server默认使用BTHREAD_ATTR_NORMAL运行用户代码。

栈使用mmap分配,bthread还会用mprotect分配4K的guard page以检测栈溢出。由于mmap+mprotect不能超过max_map_count(默认为65536),当bthread非常多后可能要调整此参数。另外当有很多bthread时,内存问题可能不仅仅是栈,也包括各类用户和系统buffer。

goroutine在1.3前通过segmented stacks动态地调整栈大小,发现有hot split问题后换成了变长连续栈(类似于vector resizing,只适合内存托管的语言)。由于bthread基本只会在64位平台上使用,虚存空间庞大,对变长栈需求不明确。加上segmented stacks的性能有影响,bthread暂时没有变长栈的计划。

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