轉：常用的記憶體管理演算法的簡要介紹
包括first fit,next fit,以及best fit
這種演算法的實現基本來說都是基於一個雙向連結串列或者迴圈連結串列來儲存所有的free memory.而且一般都會使用kunth的boundary tag演算法來合併臨近的記憶體(這個演算法可以去網上搜索下,這裡就不介紹了).
其中free block的順序一般為FIFO,LIFO或者address order(AO).
而從free list中分配block則有三種方法. 第一種 就是 first fit,也就是從頭開始搜尋,找到第一個可以滿足請求大小的block. 第二種是next fit,它是從最後一次搜尋停止的地方開始搜尋,找到下一個滿足請求大小的block.
第三種是best fit,它是每次都是遍歷list,然後找到滿足請求大小的最小的那個block.
fist fit : 當找到的block比請求的大的話,就分割這個block將剩餘的插入到free list中.我們可以看到,這樣的話會使得前面的block越來越小,從而導致每次搜尋都會越來越遠.
next fit: 可以看做是優化版的 first fit.
best fit: 它是從生成的記憶體碎片來看,最好的一種策略,因為它會產生最小的碎片.可是由於它會每次遍歷所有block,所以它的效率比較低.為了解決它的碎片問題,那就是每次提交給請求者的記憶體都會大於等於它的請求值.不過這樣會導致記憶體浪費. 而segreganted fit演算法可以看做是best fit的一種很好的補充(下面會介紹這個演算法).
2 segreganted free list
這種資料結構其實也就是將相同大小的block放在一個連結串列,然後將將這些連結串列再組合成一個連結串列或者陣列(可以看到memcached也就是用的這種演算法).當請求到來時,從最合適的size大小的連結串列中取得一個block.而一般block的大小都是2的次冪.比如2,4,8等等.
segreganted fit演算法
也就是當請求到來時,會將每次提交的值按一定的規則對齊,然後從free list搜尋的話就按對齊後的這個值來搜尋,一般都是先從陣列或者連結串列中去的當前的size class然後再在這個size class中搜索可用的block(memcached也就是使用的這種記憶體管理演算法).
3 buddy system
包括binary buddy和double buddy.
buddy system可以說是segreganted free list的一個變體.它只不過提供了一個受限制的但是高效的分割和組合記憶體塊的演算法.在一個簡單的buddy結構中,整個記憶體堆被分為兩個塊,這兩個塊就稱作一對buddy.而當記憶體請求到來時,它會像segreganted free list中處理的那樣,先將請求大小對齊,然後再遞交給buddy system.將會不斷地平均切割記憶體,直到得到一個最小的滿足請求的大小的塊.而當記憶體塊被釋放時,它會嘗試合併記憶體塊,而合併記憶體塊的話,一個記憶體塊只能和它的buddy合併.
可以看下面的圖:
binary buddy
這個是最簡單的也是最流行的,所有的buddy大小都是2的次冪,然後每次分割都是將一個塊分為相等的兩個塊.這個缺點就是容易造成記憶體碎片.
Fibonacci buddy
和binary buddy 類似,只不過buddy大小是按Fibonacci排列(16, 32, 48, 80, 128, 208...)
double buddy
這個它會使用兩個buddy system,比如一個是按binary buddy(2,4,8,16...)而另一個則使用2的倍數並且起始數是一個不同的值(3,6,12....).當請求到來,會選擇一個最合適的塊.這個會很大的降低記憶體碎片.
通過這個解決方法我們也可以在segreganted fit中使用,也就是我們可以提供兩種機制,也就是每次提供一對記憶體塊給請求,然後選擇最合適的(可以試下改進memcached).
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