一. ThreadCache介绍

线程缓存（ThreadCache）是每个线程独有的，用于完成线程内部小于256KB的空间申请场景。每个线程独享一个ThreadCache，线程从这里申请内存不需要加锁。

图片.png

ThreadCache是开散列的哈希表结构，每个桶是一个定长大小内存块连接而成的自由链表：在这里图片.png

二. ThreadCache基本功能

1. 申请内存（Pop）

当要申请的对象空间大小(记为bytes) <= 256KB时，先获取到线程本地存储的ThreadCache对象，计算bytes映射的自由链表桶的下标index。

如果自由链表桶_freeLists[index]中有对象，则直接Pop一个小块定长内存返回。

如果_freeLists[index]中没有对象，则批量从CentralCache中获取一定数量的小块定长内存，再把它们插入到相应的自由链表桶中，最后从这个桶中返回给外部一个小块定长内存。

2. 释放内存（Push）

当要释放的对象空间（bytes）小于等于256KB时，将它们释放回ThreadCache。

先计算bytes映射自由链表桶的位置index，然后将这块对象空间Push到_freeLists[index]中。

当自由链表的长度过长，则回收一部分内存对象到CentralCahce中。

三. ThreadCache初步设计

1. ThreadCache基本框架

// ThreadCache本质是由一个哈希映射的已切分好的小块定长内存组成的自由链表的集合
class ThreadCache
{
public:
  // 申请一个小块定长内存
  void* Allocate(size_t bytes);
  // 释放一个小块定长内存
  void Deallocate(void* ptr, size_t bytes);
private:
  // 从中心缓存获取批量小块定长内存，并返回其中一个
  void* FetchFromCentralCache(size_t index, size_t alignBytes);
  FreeList _freeLists[NFREELIST]; // 哈希桶
};

ThreadCache只有一个成员变量ThreadCache::_freeLists[NFREELIST]，它是一个哈希桶结构，元素是存储小块定长内存的自由链表，不同自由链表管理不同大小的小块定长内存，其中NFREELIST是桶的数量，具体它的值后面会讲。

下面是自由链表类（class FreeList）的声明：

// 返回传入空间的头4个或8个字节内容的引用
static inline void*& NextObj(void* obj)
{
  assert(obj);
  return *(void**)obj;
}
// 管理切分好的小块定长内存的自由链表
class FreeList
{
public:
  // 头插一个小块定长内存
  void PushFront(void* obj)
  {
  assert(obj);
  NextObj(obj) = _freeList;
  _freeList = obj;
  ++_size;
  }
  // 头删一个小块定长内存，并把它返还给外部
  void* PopFront()
  {
  assert(!Empty());
  void* obj = _freeList;
  _freeList = NextObj(obj);
  --_size;
  return obj;
  }
  // 判断自由链表是否为空
  bool Empty()
  {
  return _size == 0;
  }
private:
  size_t _size = 0;     // 小块定长内存的数量
  void* _freeList = nullptr; // 存储小块定长内存的自由链表
};

ThreadCache的两个成员函数ThreadCache::Allocate(...)和ThreadCache::Deallocate(...)分别用于线程内部自己申请、释放空间范围为：1byte ~ 256KB的内存空间，这两个函数的内部实现都是先通过传入的对象空间大小(bytes)，去映射找到哈希桶中对应的下标为index的自由链表桶，然后再调用自由链表的成员函数FreeList::PopFront()和FreeList::PushFront(void* obj)来申请、释放小块定长空间。

2. 对象空间和哈希桶定长块空间的映射、对齐关系

当线程内部申请内存的大小 <= 256KB时，我们都是从线程专属的ThreadCache中去申请，每一个自由链表桶中存储的都是一个个固定大小的小块定长内存。

如果以字节为单位每个字节都去创建一个自由链表桶的话总共需要256 * 1024个桶，这样分得太细但利用率却不高，很多桶用不着，导致空间浪费：

图片.png

下面设计了一套关于传入的对象空间(bytes)和自由链表桶中存储的小块定长内存(alignBytes)的对齐规则：

图片.png

下面举例关于8字节对齐方式的理解：

外部申请的是1字节空间，我们给它8字节空间，有7字节的空间浪费。

外部申请的是4字节空间，我们给它8字节空间，有4字节的空间浪费。

外部申请的是8字节空间，我们给它8字节空间，没有空间浪费。

外部申请的是10字节空间，我们给它16字节空间，有6字节的空间浪费。

外部申请的是15字节空间，我们给它16字节空间，有1字节的空间浪费。

根据上面对齐规则得到的哈希桶结构如下图所示：

图片.png

一开始以8字节对齐的原因是指针大小最大在64位平台下是8字节，所以一开始以8字节对齐，这样确保每一个未被使用的小块定长内存能够存储它下一个小块定长内存的地址。

虽然这种对齐方法会造成内碎片空间浪费的问题，但整体控制在最多11%左右的内碎片，而且最终桶的数量也较少，便于管理。

最多11％左右的内碎片这个是怎么的得来的呢？

需要说明的是，1~128这个区间太小了我们不做讨论，想象一下：1字节就算是对齐到2字节也有百分之五十的浪费率，所以我们就从第二个区间开始进行计算。

内碎片占用率 = (浪费的空间 / 总空间大小) * 100%

对于 [128+1, 1024] 这个范围，内碎片占用率最大是 15/(128+16) ≈ 11%

对于 [1024+1, 8*1024] 这个范围，内碎片占用率最大是 127/(1024+128) ≈ 11%

对于 [81024+1, 641024] 这个范围，内碎片占用率最大是 1023/(8*1024+1024) ≈ 11%

对于 [641024+1, 2561024 ]这个范围，内碎片占用率最大是 (8 * 1024-1)/(64 * 1024+8*1024) ≈ 11%

下面我们专门封装一个类来计算传入的对象空间(bytes)和自由链表桶存储的小块定长内存(alignBytes)之间的映射、对齐关系：

// 计算传入对象大小和小块定长内存的对齐和映射规则
class SizeClass
{
public:
  // 根据传入对象空间大小(bytes)
  // 来计算对齐后得到的小块定长内存的大小(alignBytes)
  static inline size_t RoundUp(size_t bytes)
  {
  if (bytes <= 128)
  {
    return _RoundUp(bytes, 8);
  }
  else if (bytes <= 1024)
  {
    return _RoundUp(bytes, 16);
  }
  else if (bytes <= 8 * 1024)
  {
    return _RoundUp(bytes, 128);
  }
  else if (bytes <= 64 * 1024)
  {
    return _RoundUp(bytes, 1024);
  }
  else if (bytes <= 256 * 1024)
  {
    return _RoundUp(bytes, 8 * 1024);
  }
  else
  {
    assert("ThreadCache over 256k\n");
    return -1;
  }
  }
  // 根据传入对象空间大小(bytes)
  // 计算映射到哪一个自由链表桶
  static inline size_t Index(size_t bytes)
  {
  // 记录每一个对齐区间有多少个桶
  static int group_array[4] = { 16, 56, 56, 56 };
  // 根据传入的对象大小映射得到自由链表桶对应的下标
  if (bytes <= 128) {
    return _Index(bytes, 3);
  }
  else if (bytes <= 1024) {
    return _Index(bytes - 128, 4) + group_array[0];
  }
  else if (bytes <= 8 * 1024) {
    return _Index(bytes - 1024, 7) + group_array[1] + group_array[0];
  }
  else if (bytes <= 64 * 1024) {
    return _Index(bytes - 8 * 1024, 10) + group_array[2] + group_array[1] + group_array[0];
  }
  else if (bytes <= 256 * 1024) {
    return _Index(bytes - 64 * 1024, 13) + group_array[3] + group_array[2] + group_array[1] + group_array[0];
  }
  else {
    assert("ThreadCache over 256k\n");
    return -1;
  }
  }
private:
  // 子函数
  static inline size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t alignNum)
  {
  return ((bytes + alignNum - 1) & ~(alignNum - 1));
  }
  static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t align_shift)
  {
  return ((bytes + (1 << align_shift) - 1) >> align_shift) - 1;
  }
};

调用SizeClass::RoundUp(size_t bytes)函数，只需传入想要申请的对象空间的大小(bytes)，就会返回对齐后申请到的实际小块定长内存的大小(alignBytes)。（其中：对象空间大小 <= 申请到的小块定长内存大小）

调用SizeClass::Index(size_t bytes)函数，只需传入想要申请的对象空间的大小(bytes)，就会返回映射到的自由链表桶的下标index。

关于 _RoundUp(…) 子函数

该子函数通过对齐数计算出对象空间对齐后的字节数，最容易想到的就是下面这种写法：

static inline size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t alignNum)
{
  size_t alignSize = 0;
  if (bytes%alignNum != 0)
  {
  alignSize = (bytes / alignNum + 1)*alignNum;
  }
  else
  {
  alignSize = bytes;
  }
  return alignSize;
}

除了上述写法，我们还可以通过位运算的方式来进行计算，虽然位运算可能并没有上面的写法容易理解，但计算机执行位运算的速度是比执行乘法和除法更快的：

//位运算写法
static inline size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t alignNum)
{
  return ((bytes + alignNum - 1)&~(alignNum - 1));
}

关于 _Index(…) 子函数

该子函数通过对齐数和对象空间的大小计算出要申请的小块定长内存所对应的哈希桶下标，下面是它的一般写法：

static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t alignNum)
{
  size_t index = 0;
  if (bytes%alignNum != 0)
  {
  index = bytes / alignNum;
  }
  else
  {
  index = bytes / alignNum - 1;
  }
  return index;
}

当然，为了提高效率下面也提供了一个用位运算来解决的方法，需要注意的是，此时我们并不是传入该字节数的对齐数，而是将对齐数写成2的n次方的形式后，将这个n值进行传入。比如对齐数是8，传入的就是3。

//位运算写法
static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t alignShift)
{
  return ((bytes + (1 << alignShift) - 1) >> alignShift) - 1;
}

为什么SizeClass类中的成员函数都要设置为static和inline？

SizeClass类中包括如下四个成员函数：

size_t RoundUp(size_t bytes)

size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t alignNum)

size_t Index(size_t bytes)

size_t _Index(size_t bytes, size_t alignShift)

我们把它们都设置为static，这样就可以在外部通过类名直接调用函数，而不用再去创建一个SizeClass类的对象去调用；把它们都设置为inline，因为它们内部代码比较短而且逻辑简单，调用时直接展开，避免再去创建函数栈帧，达到提高效率的效果。

四. ThreadCahe初步设计的代码整合

文件分装：

图片.png

Common.h

主要用于存放：

公共头文件、公共函数、const常量、展开的命名空间等。

管理切分好的小块定长内存的自由链表桶类：class FreeList。

处理对象空间对齐、映射规则的类：calss SizeClass。

#pragma once
#include <thread>
#include <assert.h>
#include <iostream>
using std::cout;
using std::endl;
static const size_t NFREELIST = 208;        // 小块定长内存自由链表桶的数量
static const size_t MAX_BYTES = 256 * 1024; // ThreadCache可申请的最大内存空间
// 返回传入空间的头4个或8个字节内容的引用
static inline void*& NextObj(void* obj)
{
  assert(obj);
  return *(void**)obj;
}
// 管理切分好的小块定长内存的自由链表
class FreeList
{
public:
  // 头插一个小块定长内存
  void PushFront(void* obj)
  {
  assert(obj);
  NextObj(obj) = _freeList;
  _freeList = obj;
  ++_size;
  }
  // 头删一个小块定长内存
  void* PopFront()
  {
  assert(!Empty());
  void* obj = _freeList;
  _freeList = NextObj(obj);
  --_size;
  return obj;
  }
  // 判断自由链表是否为空
  bool Empty()
  {
  return _size == 0;
  }
private:
  size_t _size = 0;     // 小块定长内存的数数量
  void* _freeList = nullptr; // 存储小块定长内存的自由链表
};
// 计算传入对象大小和小块定长内存的对齐映射规则
class SizeClass
{
public:
  // 传入对象空间大小(bytes)来计算对齐后得到的小块定长内存的大小(alignBytes)
  static inline size_t RoundUp(size_t bytes)
  {
  if (bytes <= 128)
  {
    return _RoundUp(bytes, 8);
  }
  else if (bytes <= 1024)
  {
    return _RoundUp(bytes, 16);
  }
  else if (bytes <= 8 * 1024)
  {
    return _RoundUp(bytes, 128);
  }
  else if (bytes <= 64 * 1024)
  {
    return _RoundUp(bytes, 1024);
  }
  else if (bytes <= 256 * 1024)
  {
    return _RoundUp(bytes, 8 * 1024);
  }
  else
  {
    assert("ThreadCache over 256k\n");
    return -1;
  }
  }
  // 传入对象空间大小(bytes)来计算映射到哪一个自由链表桶
  static inline size_t Index(size_t bytes)
  {
  // 记录每一个对齐区间有多少个桶
  static int group_array[4] = { 16, 56, 56, 56 };
  // 根据传入的对象大小映射得到自由链表桶对应的下标
  if (bytes <= 128) {
    return _Index(bytes, 3);
  }
  else if (bytes <= 1024) {
    return _Index(bytes - 128, 4) + group_array[0];
  }
  else if (bytes <= 8 * 1024) {
    return _Index(bytes - 1024, 7) + group_array[1] + group_array[0];
  }
  else if (bytes <= 64 * 1024) {
    return _Index(bytes - 8 * 1024, 10) + group_array[2] + group_array[1] + group_array[0];
  }
  else if (bytes <= 256 * 1024) {
    return _Index(bytes - 64 * 1024, 13) + group_array[3] + group_array[2] + group_array[1] + group_array[0];
  }
  else {
    assert("ThreadCache over 256k\n");
    return -1;
  }
  }
private:
  // 子函数
  static inline size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t alignNum)
  {
  return ((bytes + alignNum - 1) & ~(alignNum - 1));
  }
  static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t align_shift)
  {
  return ((bytes + (1 << align_shift) - 1) >> align_shift) - 1;
  }
};

ThreadCache.h

存放ThreadCache类的声明，它成员函数的实现单独放到另外一个文件里，因为ThreadCache.h这个文件后面还会被其它文件包含，而其它文件只需要用它的声明就够了。

#pragma once 
#include "Common.h"
// ThreadCache本质是由一个哈希映射的已切分好的小块定长内存组成的自由链表集合
class ThreadCache
{
public:
  // 申请一个小块定长内存
  void* Allocate(size_t bytes);
  // 释放一个小块定长内存
  void Deallocate(void* ptr, size_t bytes);
private:
  // 从中心缓存获取批量小块定长内存，并返回其中一个
  void* FetchFromCentralCache(size_t index, size_t alignBytes);
  FreeList _freeLists[NFREELIST]; // 哈希桶
};
// TLS thread local storage
static _declspec(thread) ThreadCache* pTLSThreadCache = nullptr;

ThreadCache.cpp

ThreadCache类的成员函数的具体实现放到这里：

#include "ThreadCache.h"
// 申请一个小块定长内存
void* ThreadCache::Allocate(size_t bytes)
{
  // ThreadCache只能申请小于等于256KB的对象空间
  assert(bytes <= MAX_BYTES);
  // 1、确定对齐后的小块定长内存大小以及它映射到那个自由链表桶
  size_t index = SizeClass::Index(bytes);
  size_t alignBytes = SizeClass::RoundUp(bytes);
  // 2、如果自由链表桶不空的话，把第一个小块定长内存取出来
  //    如果桶中没有小块定长内存，就到CentralCache中去批量申请
  if (!_freeLists[index].Empty())
  {
  return _freeLists[index].PopFront();
  }
  else
  {
  return FetchFromCentralCache(index, alignBytes);
  }
}
// 释放一个小块定长内存
void ThreadCache::Deallocate(void* ptr, size_t bytes)
{
  assert(ptr);
  assert(bytes <= MAX_BYTES);
  // 1、计算映射到哪一个自由链表桶
  size_t index = SizeClass::Index(bytes);
  // 2、把小块定长内存头插到自由链表桶中
  _freeLists[index].PushFront(ptr);
}
// 从中心缓存获取“一批”小块定长内存，并返回给外部“一块”小块定长内存
void* ThreadCache::FetchFromCentralCache(size_t index, size_t alignBytes)
{
  //...
  return nullptr;
}

五. ThreadCaheTLS无锁访问测试

线程局部存储（TLS），是一种变量的存储方法，这个变量在它所在的线程内是全局可访问的，但是不能被其他线程访问到，这样就保持了数据的线程独立性。而熟知的全局变量，是所有线程都可以访问的，这样就不可避免需要锁来控制，增加了控制成本和代码复杂度。通过TLS，可以每个线程可以无锁地获取自己的专属的ThreadCache对象。

测试TLS还需要新增两个文件，下图通过星号标识的就是这两个文件：

图片.png

ConcurrentAlloc.h

创建TLS专门封装的两个函数：

#pragma once
#include "Common.h"
#include "ThreadCache.h"
static void* ConcurrentAlloc(size_t bytes)
{
  // 通过TLS，每个线程无锁的获取自己的专属的ThreadCache对象
  if (pTLSThreadCache == nullptr)
  {
  pTLSThreadCache = new ThreadCache;
  }
  cout << std::this_thread::get_id() << ":" << pTLSThreadCache << endl;
  return pTLSThreadCache->Allocate(bytes);
}
static void ConcurrentFree(void* ptr, size_t bytes)
{
  assert(pTLSThreadCache);
  pTLSThreadCache->Deallocate(ptr, bytes);
}

Test.cpp

创建两个新线程，分别打印自己的TLS：

#include "ConcurrentAlloc.h"
void Alloc1()
{
  for (size_t i = 0; i < 5; ++i)
  {
  void* ptr = ConcurrentAlloc(6);
  }
}
void Alloc2()
{
  for (size_t i = 0; i < 5; ++i)
  {
  void* ptr = ConcurrentAlloc(7);
  }
}
void TLSTest()
{
  std::thread t1(Alloc1);
  t1.join();
  std::thread t2(Alloc2);
  t2.join();
}
int main()
{
  TLSTest();
  return 0;
}

编译运行，可以看到两个线程都有各自独立的TLS：

图片.png

【高并发内存池】第二篇：ThreadCache初步设计

一. ThreadCache介绍

二. ThreadCache基本功能

1. 申请内存（Pop）

2. 释放内存（Push）

三. ThreadCache初步设计

1. ThreadCache基本框架

2. 对象空间和哈希桶定长块空间的映射、对齐关系

四. ThreadCahe初步设计的代码整合

Common.h

ThreadCache.h

ThreadCache.cpp

五. ThreadCaheTLS无锁访问测试

ConcurrentAlloc.h

Test.cpp

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1. 申请内存（Pop）

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