Lua 语言核心对内存分配不进行任何假设，它既不会调用 malloc 也不会调用 realloc 来分配内存。相反， Lua 语言核心只会通过一个分配函数( allocation function )来分配和释放内存，当用户创建 Lua 状态时必须提供该函数。
luaL_newstate 是一个用默认分配函数来创建 Lua 状态的辅助函数。该默认分配函数使用了来自 C 语言标准库函数 malloc-realloc-free ，对于大多数应用程序来说，这几个函数（或应该是）够用了。但是，要完全控制 Lua 的内存分配也很容易，使用原始的 lua_newstate 来创建我们自己的 Lua 状态即可：
lua_State *lua_newstate (lua_Alloc f, void *ud);点击复制复制失败已复制
该函数有两个参数：一个是分配函数，另一个是用户数据。用这种方式创建的 Lua 状态会通过调用 f 完成所有的内存分配和释放，甚至结构 lua_State 也是由 f 分配的。
分配函数必须满足 lua_Alloc 的类型声明：
typedef void * (*lua_Alloc) (void *ud, void *ptr, size_t osize, size_t nsize);点击复制复制失败已复制
第一个参数始终为 lua_newstate 所提供的用户数据；第二个参数是正要被（重）分配或者释放的块的地址；第三个参数是原始块的大小；最后一个参数是请求的块大小。如果 ptr 不是 NULL ， Lua 会保证其之前被分配的大小就是 osize （如果 ptr 是 NULL ，那么这个块之前的大小肯定是零，所以 Lua 使用 osize 来存放某些调试信息）。
Lua 语言使用 NULL 表示大小为零的块。当 nsize 为零时，分配函数必须释放 ptr 指向的块并返回 NULL ，对于所要求的大小（为零）的块。当 ptr 是 NULL 时，该函数必须分配并返回一个指定大小的块；如果无法分配指定的块，则必须返回 NULL 。如果 ptr 是 NULL 并且 nsize 为零，则两条规则都适用；最终结果是分配函数什么都不做，返回 NULL 。
最后，当 ptr 不是 NULL 并且 nsize 不为零时，分配函数应该像 realloc 一样重新分配块并返回新地址（可能与原地址一致，也可能不一致）。同样，当出现错误时分配函数必须返回 NULL 。 Lua 假定分配函数在块的新尺寸小于或等于旧尺寸时不会失败（ Lua 在垃圾收集期间会压缩某些结构的大小，并且无法从垃圾收集时的错误中恢复）。
lua_newstate 使用的标准分配函数定义如下（从文件 lauxlibe.c 中直接抽取）：
static void *l_alloc (void *ud, void *ptr, size_t osize, size_t nsize) { (void)ud; (void)osize; /* not used */ if (nsize == 0) { free(ptr); return NULL; } else return realloc(ptr, nsize); }点击复制复制失败已复制
该函数假设 free(NULL) 什么也不做，并且 realloc(NULL, size) 等价于 malloc(size) 。 ISO C 标准会托管这两种行为。
我们可以通过调用 lua_getallocf恢复（ recover ） Lua 状态的内存分配器：
lua_Alloc lua_getallocf (lua_State *L, void **ud);点击复制复制失败已复制
请记住，所有新的分配函数都有责任释放由前一个分配函数分配的块。通常情况下，新的分配函数是在旧分配函数的基础上做了包装，来追踪分配（ trace allocation ）或同步访问堆（ heap ）的。
Lua 在内部不会为了重用而缓存空闲内存。它假定分配函数会完成这种缓存工作；而优秀的分配函数确实也会这么做。 Lua 不会试图压缩内存碎片。研究表明，内存碎片更多是由糟糕的分配策略导致的，而非程序的行为造成的；而优秀的分配函数不会造成太多内存碎片。
对于已有的优秀分配函数，想要做到比它更好是很难的，但有时候也不妨一试。例如 Lua 会告诉你已经释放或者重新分配的块的原有大小。因此，一个特定的分配函数不需要保存有关块大小的信息，以此减少每个块的内存开销。
还有一种可以改善的内存分配的场景，是在多线程系统中。这种系统通常需要对内存分配函数进行线程同步，因为这些函数使用的是全局资源（堆）。不过，对 Lua 状态的访问也必须是同步的——或者更好的情况是：限制只有一个线程能够访问 Lua 状态。因此，如果每个 Lua 状态都从私有的内存池中分配内存，那么分配函数就可以避免线程同步导致的额外开销。
