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# 02 | 内存池：如何提升内存分配的效率？
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你好，我是陶辉。
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上一讲我们提到，高频地命中CPU缓存可以提升性能。这一讲我们把关注点从CPU转移到内存，看看如何提升内存分配的效率。
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或许有同学会认为，我又不写底层框架，内存分配也依赖虚拟机，并不需要应用开发者了解。如果你也这么认为，我们不妨看看这个例子：在Linux系统中，用Xmx设置JVM的最大堆内存为8GB，但在近百个并发线程下，观察到Java进程占用了14GB的内存。为什么会这样呢？
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这是因为，绝大部分高级语言都是用C语言编写的，包括Java，申请内存必须经过C库，而C库通过预分配更大的空间作为内存池，来加快后续申请内存的速度。这样，预分配的6GB的C库内存池就与JVM中预分配的8G内存池叠加在一起，造成了Java进程的内存占用超出了预期。
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掌握内存池的特性，既可以避免写程序时内存占用过大，导致服务器性能下降或者进程OOM（Out Of Memory，内存溢出）被系统杀死，还可以加快内存分配的速度。在系统空闲时申请内存花费不了多少时间，但是对于分布式环境下繁忙的多线程服务，获取内存的时间会上升几十倍。
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另一方面，内存池是非常底层的技术，当我们理解它后，可以更换适合应用场景的内存池。在多种编程语言共存的分布式系统中，内存池有很广泛的应用，优化内存池带来的任何微小的性能提升，都将被分布式集群巨大的主机规模放大，从而带来整体上非常可观的收益。
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接下来，我们就通过对内存池的学习，看看如何提升内存分配的效率。
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## 隐藏的内存池
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实际上，在你的业务代码与系统内核间，往往有两层内存池容易被忽略，尤其是其中的C库内存池。
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当代码申请内存时，首先会到达应用层内存池，如果应用层内存池有足够的可用内存，就会直接返回给业务代码，否则，它会向更底层的C库内存池申请内存。比如，如果你在Apache、Nginx等服务之上做模块开发，这些服务中就有独立的内存池。当然，Java中也有内存池，当通过启动参数Xmx指定JVM的堆内存为8GB时，就设定了JVM堆内存池的大小。
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你可能听说过Google的TCMalloc和FaceBook的JEMalloc，它们也是C库内存池。当C库内存池无法满足内存申请时，才会向操作系统内核申请分配内存。如下图所示：
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回到文章开头的问题，Java已经有了应用层内存池，为什么还会受到C库内存池的影响呢？这是因为，除了JVM负责管理的堆内存外，Java还拥有一些堆外内存，由于它不使用JVM的垃圾回收机制，所以更稳定、持久，处理IO的速度也更快。这些堆外内存就会由C库内存池负责分配，这是Java受到C库内存池影响的原因。
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其实不只是Java，几乎所有程序都在使用C库内存池分配出的内存。C库内存池影响着系统下依赖它的所有进程。我们就以Linux系统的默认C库内存池Ptmalloc2来具体分析，看看它到底对性能发挥着怎样的作用。
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C库内存池工作时，会预分配比你申请的字节数更大的空间作为内存池。比如说，当主进程下申请1字节的内存时，Ptmalloc2会预分配132K字节的内存（Ptmalloc2中叫Main Arena），应用代码再申请内存时，会从这已经申请到的132KB中继续分配。
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如下所示（你可以在[这里](https://github.com/russelltao/geektime_distrib_perf/tree/master/2-memory/alloc_address)找到示例程序，注意地址的单位是16进制）：
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```
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# cat /proc/2891/maps | grep heap
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01643000-01664000 rw-p 00000000 00:00 0 [heap]
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```
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当我们释放这1字节时，Ptmalloc2也不会把内存归还给操作系统。Ptmalloc2认为，与其把这1字节释放给操作系统，不如先缓存着放进内存池里，仍然当作用户态内存留下来，进程再次申请1字节的内存时就可以直接复用，这样速度快了很多。
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你可能会想，132KB不多呀？为什么这一讲开头提到的Java进程，会被分配了几个GB的内存池呢？这是因为**多线程与单线程的预分配策略并不相同**。
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每个**子线程预分配的内存是64MB**（Ptmalloc2中被称为Thread Arena，32位系统下为1MB，64位系统下为64MB）。如果有100个线程，就将有6GB的内存都会被内存池占用。当然，并不是设置了1000个线程，就会预分配60GB的内存，子线程内存池最多只能到8倍的CPU核数，比如在32核的服务器上，最多只会有256个子线程内存池，但这也非常夸张了，16GB（64MB \* 256 = 16GB）的内存将一直被Ptmalloc2占用。
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回到本文开头的问题，Linux下的JVM编译时默认使用了Ptmalloc2内存池，因此每个线程都预分配了64MB的内存，这造成含有上百个Java线程的JVM多使用了6GB的内存。在多数情况下，这些预分配出来的内存池，可以提升后续内存分配的性能。
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然而，Java中的JVM内存池已经管理了绝大部分内存，确实不能接受莫名多出来6GB的内存，那该怎么办呢？既然我们知道了Ptmalloc2内存池的存在，就有两种解决办法。
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首先可以调整Ptmalloc2的工作方式。**通过设置MALLOC\_ARENA\_MAX环境变量，可以限制线程内存池的最大数量**，当然，线程内存池的数量减少后，会影响Ptmalloc2分配内存的速度。不过由于Java主要使用JVM内存池来管理对象，这点影响并不重要。
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其次可以更换掉Ptmalloc2内存池，选择一个预分配内存更少的内存池，比如Google的TCMalloc。
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这并不是说Google出品的TCMalloc性能更好，而是在特定的场景中的选择不同。而且，盲目地选择TCMalloc很可能会降低性能，否则Linux系统早把默认的内存池改为TCMalloc了。
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TCMalloc和Ptmalloc2是目前最主流的两个内存池，接下来我带你通过对比TCMalloc与Ptmalloc2内存池，看看到底该如何选择内存池。
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## 选择Ptmalloc2还是TCMalloc？
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先来看TCMalloc适用的场景，**它对多线程下小内存的分配特别友好。**
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比如，在2GHz的CPU上分配、释放256K字节的内存，Ptmalloc2耗时32纳秒，而TCMalloc仅耗时10纳秒（测试代码参见[这里](https://github.com/russelltao/geektime_distrib_perf/tree/master/2-memory/benchmark)）。**差距超过了3倍，为什么呢？**这是因为，Ptmalloc2假定，如果线程A申请并释放了的内存，线程B可能也会申请类似的内存，所以它允许内存池在线程间复用以提升性能。
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因此，每次分配内存，Ptmalloc2一定要加锁，才能解决共享资源的互斥问题。然而，加锁的消耗并不小。如果你监控分配速度的话，会发现单线程服务调整为100个线程，Ptmalloc2申请内存的速度会变慢10倍。TCMalloc针对小内存做了很多优化，每个线程独立分配内存，无须加锁，所以速度更快！
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而且，**线程数越多，Ptmalloc2出现锁竞争的概率就越高。**比如我们用40个线程做同样的测试，TCMalloc只是从10纳秒上升到25纳秒，只增长了1.5倍，而Ptmalloc2则从32纳秒上升到137纳秒，增长了3倍以上。
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下图是TCMalloc作者给出的性能测试数据，可以看到线程数越多，二者的速度差距越大。所以，**当应用场景涉及大量的并发线程时，换成TCMalloc库也更有优势！**
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那么，为什么GlibC不把默认的Ptmalloc2内存池换成TCMalloc呢？**因为Ptmalloc2更擅长大内存的分配。**
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比如，单线程下分配257K字节的内存，Ptmalloc2的耗时不变仍然是32纳秒，但TCMalloc就由10纳秒上升到64纳秒，增长了5倍以上！**现在TCMalloc反过来比Ptmalloc2慢了1倍！**这是因为TCMalloc特意针对小内存做了优化。
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多少字节叫小内存呢？TCMalloc把内存分为3个档次，小于等于256KB的称为小内存，从256KB到1M称为中等内存，大于1MB的叫做大内存。TCMalloc对中等内存、大内存的分配速度很慢，比如我们用单线程分配2M的内存，Ptmalloc2耗时仍然稳定在32纳秒，但TCMalloc已经上升到86纳秒，增长了7倍以上。
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所以，**如果主要分配256KB以下的内存，特别是在多线程环境下，应当选择TCMalloc；否则应使用Ptmalloc2，它的通用性更好。**
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## 从堆还是栈上分配内存？
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不知道你发现没有，刚刚讨论的内存池中分配出的都是堆内存，如果你把在堆中分配的对象改为在栈上分配，速度还会再快上1倍（具体测试代码可以在[这里](https://github.com/russelltao/geektime_distrib_perf/tree/master/2-memory/benchmark)找到）！为什么？
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可能有同学还不清楚堆和栈内存是如何分配的，我先简单介绍一下。
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如果你使用的是静态类型语言，那么，不使用new关键字分配的对象大都是在栈中的。比如：
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C/C++/Java语言：int a = 10;
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否则，通过new或者malloc关键字分配的对象则是在堆中的：
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C语言：int * a = (int*) malloc(sizeof(int));
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C++语言：int * a = new int;
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Java语言：int a = new Integer(10);
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另外，对于动态类型语言，无论是否使用new关键字，内存都是从堆中分配的。
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了解了这一点之后，我们再来看看，为什么从栈中分配内存会更快。
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这是因为，由于每个线程都有独立的栈，所以分配内存时不需要加锁保护，而且栈上对象的尺寸在编译阶段就已经写入可执行文件了，执行效率更高！性能至上的Golang语言就是按照这个逻辑设计的，即使你用new关键字分配了堆内存，但编译器如果认为在栈中分配不影响功能语义时，会自动改为在栈中分配。
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当然，在栈中分配内存也有缺点，它有功能上的限制。一是， 栈内存生命周期有限，它会随着函数调用结束后自动释放，在堆中分配的内存，并不随着分配时所在函数调用的结束而释放，它的生命周期足够使用。二是，栈的容量有限，如CentOS 7中是8MB字节，如果你申请的内存超过限制会造成栈溢出错误（比如，递归函数调用很容易造成这种问题），而堆则没有容量限制。
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**所以，当我们分配内存时，如果在满足功能的情况下，可以在栈中分配的话，就选择栈。**
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## 小结
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最后我们对这一讲做个小结。
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进程申请内存的速度，以及总内存空间都受到内存池的影响。知道这些隐藏内存池的存在，是提升分配内存效率的前提。
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隐藏着的C库内存池，对进程的内存开销有很大的影响。当进程的占用空间超出预期时，你需要清楚你正在使用的是什么内存池，它对每个线程预分配了多大的空间。
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不同的C库内存池，都有它们最适合的应用场景，例如TCMalloc对多线程下的小内存分配特别友好，而Ptmalloc2则对各类尺寸的内存申请都有稳定的表现，更加通用。
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内存池管理着堆内存，它的分配速度比不上在栈中分配内存。只是栈中分配的内存受到生命周期和容量大小的限制，应用场景更为有限。然而，如果有可能的话，尽量在栈中分配内存，它比内存池中的堆内存分配速度快很多！
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OK，今天我们从内存分配的角度聊了分布式系统性能提升的内容，希望学习过今天的内容后，你知道如何最快速地申请到内存，了解你正在使用的内存池，并清楚它对进程最终内存大小的影响。即使对第三方组件，我们也可以通过LD\_PRELOAD环境变量，在程序启动时更换最适合的C库内存池（Linux中通过LD\_PRELOAD修改动态库来更换内存池，参见[示例代码](https://github.com/russelltao/geektime_distrib_perf/tree/master/2-memory/benchmark)）。
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内存分配时间虽然不起眼，但时刻用最快的方法申请内存，正是高手与初学者的区别，相似算法的性能差距就体现在这些编码细节上，希望你能够重视它。
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## 思考题
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最后，留给你一个思考题。分配对象时，除了分配内存，还需要初始化对象的数据结构。内存池对于初始化对象有什么帮助吗？欢迎你在留言区与大家一起探讨。
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感谢阅读，如果你觉得这节课对你有一些启发，也欢迎把它分享给你的朋友。
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