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[導讀]↓推薦關注↓今天分享一篇內存性能優(yōu)化的文章，文章用了大量精美的圖深入淺出地分析了Linux內核slab性能優(yōu)化的核心思想，slab是Linux內核小對象內存分配最重要的算法，文章分析了內存分配的各種性能問題（在不同的場景下面），并給出了這些問題的優(yōu)化方案，這個對我們實現(xiàn)高性能內存...

今天分享一篇內存性能優(yōu)化的文章，文章用了大量精美的圖深入淺出地分析了Linux內核slab性能優(yōu)化的核心思想，slab是Linux內核小對象內存分配最重要的算法，文章分析了內存分配的各種性能問題（在不同的場景下面），并給出了這些問題的優(yōu)化方案，這個對我們實現(xiàn)高性能內存池算法，或以后遇到內存性能問題的時候，有一定的啟發(fā)，值得我們學習。

Linux內核的slab來自一種很簡單的思想，即事先準備好一些會頻繁分配，釋放的數(shù)據(jù)結構。然而標準的slab實現(xiàn)太復雜且維護開銷巨大，因此便分化出了更加小巧的slub，因此本文討論的就是slub，后面所有提到slab的地方，指的都是slub。另外又由于本文主要描述內核優(yōu)化方面的內容，因此想了解slab細節(jié)以及代碼實現(xiàn)的請查看源碼。

單CPU上單純的slab

下圖給出了單CPU上slab在分配和釋放對象時的情景序列：

可以看出，非常之簡單，而且完全達到了slab設計之初的目標。

擴展到多核心CPU?????????????????????????

現(xiàn)在我們簡單的將上面的模型擴展到多核心CPU，同樣差不多的分配序列如下圖所示：

我們看到，在只有單一slab的時候，如果多個CPU同時分配對象，沖突是不可避免的，解決沖突的幾乎是唯一的辦法就是加鎖排隊，然而這將大大增加延遲，我們看到，申請單一對象的整個時延從T0開始，到T4結束，這太久了。

多CPU無鎖化并行化操作的直接思路-復制給每個CPU一套相同的數(shù)據(jù)結構。不二法門就是增加“每CPU變量”。對于slab而言，可以擴展成下面的樣子：

如果以為這么簡單就結束了，那這就太沒有意義了。

問題

首先，我們來看一個簡單的問題，如果單獨的某個CPU的slab緩存沒有對象可分配了，但是其它CPU的slab緩存仍有大量空閑對象的情況，如下圖所示：

這是可能的，因為對單獨一種slab的需求是和該CPU上執(zhí)行的進程/線程緊密相關的，比如如果CPU0只處理網(wǎng)絡，那么它就會對skb等數(shù)據(jù)結構有大量的需求，對于上圖最后引出的問題，如果我們選擇從伙伴系統(tǒng)中分配一個新的page(或者pages，取決于對象大小以及slab cache的order)，那么久而久之就會造成slab在CPU間分布的不均衡，更可能會因此吃掉大量的物理內存，這都是不希望看到的。

在繼續(xù)之前，首先要明確的是，我們需要在CPU間均衡slab，并且這些必須靠slab內部的機制自行完成，這個和進程在CPU間負載均衡是完全不同的，對進程而言，擁有一個核心調度機制，比如基于時間片，或者虛擬時鐘的步進速率等，但是對于slab，完全取決于使用者自身，只要對象仍然在使用，就不能剝奪使用者繼續(xù)使用的權利，除非使用者自己釋放。因此slab的負載均衡必須設計成合作型的，而不是搶占式的。

好了。現(xiàn)在我們知道，從伙伴系統(tǒng)重新分配一個page(s)并不是一個好主意，它應該是最終的決定，在執(zhí)行它之前，首先要試一下別的路線。

現(xiàn)在，我們引出第二個問題，如下圖所示：

誰也不能保證分配slab對象的CPU和釋放slab對象的CPU是同一個CPU，誰也不能保證一個CPU在一個slab對象的生命周期內沒有分配新的page(s)，這期間的復雜操作誰也沒有規(guī)定。這些問題該怎么解決呢？事實上，理解了這些問題是怎么解決的，一個slab框架就徹底理解了。

問題的解決-分層slab cache

無級變速總是讓人向往。如果一個CPU的slab緩存滿了，直接去搶同級別的別的CPU的slab緩存被認為是一種魯莽且不道義的做法。那么為何不設置另外一個slab緩存，獲取它里面的對象不像直接獲取CPU的slab緩存那么簡單且直接，但是難度卻又不大，只是稍微增加一點消耗，這不是很好嗎？

事實上，CPU的L1，L2，L3 cache不就是這個方案設計的嗎？這事實上已經(jīng)成為cache設計的不二法門。這個設計思想同樣作用于slab，就是Linux內核的slub實現(xiàn)，現(xiàn)在可以給出概念和解釋了。

Linux kernel slab cache：一個分為3層的對象cache模型。
Level 1 slab cache：一個空閑對象鏈表，每個CPU一個的獨享cache，分配釋放對象無需加鎖。
Level 2 slab cache：一個空閑對象鏈表，每個CPU一個的共享page(s) cache，分配釋放對象時僅需要鎖住該page(s)，與Level 1 slab cache互斥，不互相包容。
Level 3 slab cache：一個page(s)鏈表，每個NUMA NODE的所有CPU共享的cache，單位為page(s)，獲取后被提升到對應CPU的Level 1 slab cache，同時該page(s)作為Level 2的共享page(s)存在。
共享page(s)：該page(s)被一個或者多個CPU占有，每一個CPU在該page(s)上都可以擁有互相不充圖的空閑對象鏈表，該page(s)擁有一個唯一的Level 2 slab cache空閑鏈表，該鏈表與上述一個或多個Level 1 slab cache空閑鏈表亦不沖突，多個CPU獲取該Level 2 slab cache時必須爭搶，獲取后可以將該鏈表提升成自己的Level 1 slab cache。

該slab cache的圖示如下：

其行為如下圖所示：

2個場景?????????????????????????

對于常規(guī)的對象分配過程，下圖展示了其細節(jié)：事實上，對于多個CPU共享一個page(s)的情況，還可以有另一種玩法，如下圖所示：

伙伴系統(tǒng)

前面我們簡短的體會了Linux內核的slab設計,不宜過長,太長了不易理解.但是最后,如果Level 3也沒有獲取page(s)，那么最終會落到終極的伙伴系統(tǒng)，伙伴系統(tǒng)是為了防內存分配碎片化的，所以它盡可能地做兩件事：

盡量分配盡可能大的內存
盡量合并連續(xù)的小塊內存成一塊大內存

我們可以通過下面的圖解來理解上面的原則：

注意，本文是關于優(yōu)化的，不是伙伴系統(tǒng)的科普，所以我假設大家已經(jīng)理解了伙伴系統(tǒng)。

鑒于slab緩存對象大多數(shù)都是不超過1個頁面的小結構(不僅僅slab系統(tǒng)，超過1個頁面的內存需求相比1個頁面的內存需求，很少)，因此會有大量的針對1個頁面的內存分配需求。

從伙伴系統(tǒng)的分配原理可知，如果持續(xù)大量分配單一頁面，會有大量的order大于0的頁面分裂成單一頁面，在單核心CPU上，這不是問題，但是在多核心CPU上，由于每一個CPU都會進行此類分配，而伙伴系統(tǒng)的分裂，合并操作會涉及大量的鏈表操作，這個鎖開銷是巨大的，因此需要優(yōu)化！

Linux內核對伙伴系統(tǒng)針對單一頁面的分配需求采取的批量分配“每CPU單一頁面緩存”的方式！每一個CPU擁有一個單一頁面緩存池，需要單一頁面的時候，可以無需加鎖從當前CPU對應的頁面池中獲取頁面。而當池中頁面不足時，系統(tǒng)會批量從伙伴系統(tǒng)中拉取一堆頁面到池中，反過來，在單一頁面釋放的時候，會擇優(yōu)將其釋放到每CPU的單一頁面緩存中。

為了維持“每CPU單一頁面緩存”中頁面的數(shù)量不會太多或太少(太多會影響伙伴系統(tǒng)，太少會影響CPU的需求)，系統(tǒng)保持了兩個值，當緩存頁面數(shù)量低于low值的時候，便從伙伴系統(tǒng)中批量獲取頁面到池中，而當緩存頁面數(shù)量大于high的時候，便會釋放一些頁面到伙伴系統(tǒng)中。

小結?????????????????????????????????????????????????

多CPU操作系統(tǒng)內核中，關鍵的開銷就是鎖的開銷。我認為這是一開始的設計導致的，因為一開始，多核CPU并沒有出現(xiàn)，單核CPU上的共享保護幾乎都是可以用“禁中斷”，“禁搶占”來簡單實現(xiàn)的，到了多核時代，操作系統(tǒng)同樣簡單平移到了新的平臺，因此同步操作是在單核的基礎上后來添加的。

簡單來講，目前的主流操作系統(tǒng)都是在單核年代創(chuàng)造出來的，因此它們都是順應單核環(huán)境的，對于多核環(huán)境，可能它們一開始的設計就有問題。

不管怎么說，優(yōu)化操作的不二法門就是禁止或者盡量減少鎖的操作。隨之而來的思路就是為共享的關鍵數(shù)據(jù)結構創(chuàng)建"每CPU的緩存“，而這類緩存分為兩種類型：1. 數(shù)據(jù)通路緩存

比如路由表之類的數(shù)據(jù)結構，你可以用RCU鎖來保護，當然如果為每一個CPU都創(chuàng)建一個本地路由表緩存，也是不錯的，現(xiàn)在的問題是何時更新它們，因為所有的緩存都是平級的，因此一種批量同步的機制是必須的。2. 管理機制緩存

比如slab對象緩存這類，其生命周期完全取決于使用者，因此不存在同步問題，然而卻存在管理問題。采用分級cache的思想是好的，這個非常類似于CPU的L1/L2/L3緩存，采用這種平滑的開銷逐漸增大，容量逐漸增大的機制，并配合以設計良好的換入/換出等算法，效果是非常明顯的。