TCMalloc是 Google 开发的内存分配器，在不少项目中都有使用，例如在 Golang 中就使用了类似的算法进行内存分配。它具有现代化内存分配器的基本特征：对抗内存碎片、在多核处理器能够 scale。据称，它的内存分配速度是 glibc2.3 中实现的 malloc的数倍。Golang的内存管理就用了鼎鼎大名的 TCMalloc

总体结构

在tcmalloc内存管理的体系之中，一共有三个层次：ThreadCache、CentralCache、PageHeap。
分配内存和释放内存的时候都是按从前到后的顺序，在各个层次中去进行尝试。基本思想是：前面的层次分配内存失败，则从下一层分配一批补充上来；前面的层次释放了过多的内存，则回收一批到下一层次。

这几个层次从前到后，主要有这么几方面的变化：

线程私有性：ThreadCache，顾名思义，是每个线程一份的。理想情况下，每个线程的内存需求都在自己的ThreadCache里面完成，线程之间不需要竞争，非常高效。而CentralCache和PageHeap则是全局的；

内存分配粒度：在tcmalloc里面，有两种粒度的内存，object和span。span是连续page的内存，而object则是由span切成的小块。object的尺寸被预设了一些规格（class），比如16字节、32字节、等等，同一个span切出来的object都是相同的规格。object不大于256K，超大的内存将直接分配span来使用。ThreadCache和CentralCache都是管理object，而PageHeap管理的是span。

ThreadCache

比较简单，最主要的逻辑是维护一组FreeList，针对每一种class的object；

CentralCache

里面有多个CentralFreeList，针对每一种class的object。
CentralFreeList并不像ThreadCache那样直接维护object的链表，而是维护span的链表，每个span下面再挂一个由这个span切分出来的object的链。这样做便于在span内的object是否都已经free的情况下，将span整体回收给PageHeap（span.refcount_记录了被分配出去的object个数）。但是这样一来，每个回收回来的object都需要寻找自己所属的span，然后才能挂进freelist，过程会比较耗时。
所以CentralFreeList里面还搞了一个cache（tc_slots_），回收回来的一批object先往cache里面塞，塞不下了再回收进span的objects链。分配object给ThreadCache时也是先尝试在cache里面拿，没了再去span里面分配。
多少个object算做是一批？这都是预定义好的（称作batch_size，比如32个），不同的class可能有不同的值。ThreadCache向CentralCache分配和回收object时，都尽量以batch_size为一个批次。而为了cache的简单高效，如果批次个数不等于batch_size，则会绕过cache。
另外，CentralFreeList里的span链表其实是有两个：nonempty_和empty_，根据span的objects链是否有空闲，放入对应链表。这样就避免了在分配时去判断span是否为空，只需要在由空变非空、或者由非空变空时移动一下span。

PageHeap

维护了两个很重要的东西：page到span的映射关系，和空闲span的伙伴系统。

当应用free()一个地址的时候，怎么知道该把它对应的object放回哪里去呢？tcmalloc里面并没有针对object的控制结构，要解决这个问题，page到span的映射关系至关重要。地址值经过地址对齐，很容易知道它属于哪一个page。再通过page到span的映射关系就能知道object应该放到哪里。span.sizeclass记录了span被切分成的object属于哪一个class，那么属于这个span的object在free时就应该放到ThreadCache对应class的FreeList上面去；如果object需要放回CentralCache，直接把它挂到对应span的objects链表上即可。

page到span的映射关系通过radix tree来实现，逻辑上可以把它理解为一个大数组，以page的值作为偏移，就能访问到page所对应的节点。这个节点上面其实就是一个指针，指向这个page所对应的span（注意，可能有多个page指向同一个span，因为span的尺寸可能不止一个page）。
为减少查询radix tree的开销，PageHeap还维护了一个最近最常使用的若干个page到class（span.sizeclass）的对应关系cache。为了保持cache的效率，cache只提供64K个固定坑位，旧的对应关系会被新来的对应关系替换掉。

空闲span的伙伴系统为上层提供span的分配与回收。当需要的span没有空闲时，可以把更大尺寸的span拆小（如果大的span都没有了，则需要重新找kernel分配）；当span回收时，又需要判断相邻的span是否空闲，以便将它们组合。判断相邻span还是要用到radix tree，radix tree就像一个大数组，很容易取到当前span前后相邻的span。
span的尺寸有从1个page到255个page的所有规格，所以span总是可以按任意尺寸进行拆分和组合（当然是page粒度的）。大于255个page的span单独归为一类，不作细分。

伙伴系统的freelist其实是有两个链，normal和returned，以区别活跃跟不活跃的内存。PageHeap并不会将内存释放给kernel，因为它们之间的交互都是针对一批连续page的，要想回收到整批的page，可能性很小。在PageHeap里面，多余的内存会放到returned里面去，跟normal做一下隔离。这样一来，normal的内存总是优先被使用，kernel倾向于一直保留它们。而returned的内存则不常被使用，kernel在内存不够的时候会优先将它们swap掉。
其实不用returned也能完成这样的事情，因为normal是个链表，每次分配回收总是作用在链表头上，那么链表内的span本身就按从热到冷的顺序排序了。链表尾部的span如果长期不被使用，不管是否移动到returned链，kernel都会倾向于将它们swap掉。不过，span进入returned时，tcmalloc还附加了一个操作，madvise(MADV_DONTNEED)，试图告诉kernel这个内存已经不用了（kernel具体会怎么做，那就是另外一回事了）。
所以，在伙伴系统中分配span时，会有三个过程：优先在normal链中分配、尝试未果则在returned链中分配、还搞不定就向kernel去申请新的内存。

在PageHeap里面，还有一个PageHeapAllocator，专门用于分配各种控制结构的内存，比如span、ThreadCache、等。可见，在tcmalloc里面控制结构与object是分离的。而object自身并不需要额外的控制结构，当它被分配时，它的所有内存空间都服务于使用者；而当它空闲时，它的第一个8Byte空间被当作链表指针，链在各种freelist里面。

分配回收过程

再通过malloc和free两个过程把上述逻辑串起来看一看：

alloc

根据分配size，判断是小块内存还是大块内存（256K为界）；
小块内存：
通过size得到对应的class；
先尝试在ThreadCache.list_[class]的FreeList里面分配，分配成功则直接返回；
尝试在CentralCache里面分配batch_size个object，其中一个用于返回，其他的都加进ThreadCache.list_[class]；
拿到class对应的CentralFreeList；
尝试在CentralFreeList.tc_slots_[]里面分配（CentralFreeList.used_slots_是空闲slot游标）；
尝试在CentralFreeList.nonempty_里面分配，尽量分配batch_size个object。但最后只要分配了多于一个object，即可返回；
如果CentralFreeList.nonempty_为空，则要向PageHeap去申请一个span。对应的class申请的span应该包含多少个连续page，这个也是预设好的。拿到span之后将其拆分成N个object，然后返回前面所需要的object；
PageHeap先从伙伴系统对应npages的span链表里面查找空闲的span（优先查normal链、然后returned链），有则直接返回；
在更大npages的span里面查找空闲的span（优先查normal链、然后returned链），有则将其拆小，并返回所需要的span；
向kernel申请若干个page的内存（可能大于npage），返回所需要的span，其他的span放回伙伴系统；
大块内存：
直接向PageHeap去申请一个刚好大于等于请求size的span。申请过程与小块内存走到这一步时的过程一致；

free

通过释放的ptr，在PageHeap维护的映射关系中，找到对应span的class（先尝试在cache里面找，没有再查radix tree，然后插入cache。cache里面自动淘汰老的项）。class为0代表ptr指向的是大块内存；
小块内存：
将ptr指向的内存释放到ThreadCache.list_[class]里面；
如果ThreadCache.list_[class]长度超过阈值（FreeList.length_>=FreeList.max_length_），或者ThreadCache的容量超过阈值（ThreadCache.size_>=ThreadCache.max_size_），则触发回收过程。两种情况分别针对class对应的FreeList，和ThreadCache下面的所有FreeList进行回收（具体的策略后续再讨论）；
object被回收到CentralCache里面class对应的CentralFreeList上。先尝试batch_size个object的整块回收，CentralFreeList会试图将其释放到自己的cache里面去（tc_slots_）；
如果cache装满，或者凑不满batch_size个整数的object，则单个回收，回收进其对应的span.objects。这个回收过程不必拿着object在CentralFreeList的span链表中逐个去寻找自己对应的span，而是通过PageHeap中的对应关系直接找到span；
如果span下面的object都已经回收了（refcount_减为0），则进一步将其释放回PageHeap；
在radix tree中找到span之前和这后的span，如果它们空闲且也在normal链上，则进行合并；
PageHeap将多余的span回收到其对应的returned链上，然后继续考虑span之间的合并（要求span都在returned链上）（具体策略后续再讨论）；
大块内存：
ptr对应的直接就是一个span，直接将其释放回PageHeap即可；

回收策略

tcmalloc的主要数据结构基本上就是这些了。上面讨论的时候，有一个细节一直没深入：每一个层次在空闲量达到一定阈值的时候，会向下做一次释放。那么这个阈值该怎么定呢？

CentralCache => PageHeap

span从CentralCache回收到PageHeap的过程比较简单，只要一个span里面的object都空闲了，就将它回收到PageHeap；

normal => returned

在PageHeap中，span从normal链表回收到returned链表的过程则略复杂一些：
考虑到这个过程是很偏避的一个逻辑，span是否移到returned链表对整体性能而言差别并不会太大，所以尽量lazy。基本思路是，每当PageHeap回收到N个page的span时（这个过程中可能伴随着相当数目的span分配），触发一次normal到returned的回收，只回收一个span。
这个N值初始化为1G内存的page数，每次回收span到returned链之后，可能还会增加N值，但是最大不超过4G。
触发回收的过程也比较简单，每次进来轮询伙伴系统中的一个normal链表，将链尾的span回收即可。
这里面没有判断normal链是否应该被回收，如果回收了不该回收的span，后续的分配过程会把span从returned链里面捞回来。否则span将长期呆在returned链里面。

ThreadCache => CentralCache

ThreadCache是tcmalloc的核心，它里面的FreeList长度控制还是比较复杂的。
前面提到过，FreeList长度超过限额和ThreadCache容量超过限额，这两种情况下会触发object回收。考虑到应用程序的多样性，这两个限额不能是定死的，必需得自适应：有些线程对内存的需求可能远多于其他一些线程、有些线程可能总是在分配内存而另一些线程则总是释放内存（生产者消费者）、等等。

先来看ThreadCache的容量限额，其思想是：为每一个ThreadCache初始化一个比较小的限额，然后每当ThreadCache由于cache超限而触发object到CentralCache的回收时，就增大该ThreadCache的限额。有限额增大，就应该有限额回收。tcmalloc预设了一个所有ThreadCache的总容量，当ThreadCache需要增大容量时，如果总容量尚有余额，则使用这些余额。否则需要增大的容量就从其他线程的ThreadCache里面去收刮（具体从收刮哪个线程的容量，简单采用了轮询的方式）。这样一来，只需要在ThreadCache内存回收时做一些简单的处理，就能实现ThreadCache的容量的自适应：内存需求大的线程总是收刮别人的容量，而内存需求低的线程则总是被收刮。当然，收刮与被收刮并不是无节制的，会有一个最大值最小值的限制，比如128字节~4M。
到达ThreadCache的容量限额时，会对它下面的每一个FreeList进行回收，回收的数目是该Freelist.lowator_的一半。什么是lowator_呢？就是该Freelist在ThreadCache超限的两次回收周期之间内，FreeList的最小长度。也就是说，在上一个周期中，FreeList里面有lowator_个object是从未被用到的。通过这一历史信息，可以预估在下一次回收到来时，可能也有lowator_个object可能不会被用到。不过保守一点，只回收lowator_的一半。
回收过程其实只是对每一个FreeList的保守回收，回收完成之后ThreadCache的容量可能还会继续高于限额，不过随着这次回收，ThreadCache的容量限额也会被抬高。

下一个问题是单个FreeList的限额，tcmalloc采用慢启动策略，每个FreeList初始时长度限额为1。在限额为1~batch_size之间时，为慢启动状态。此时，不管是alloc遇到空FreeList、还是free遇到长度超限，都给限额加1。这样做可以给不常用或者使用很规律的object确定一个合适的限额，而如果object的使用抖动较大的话，应该给它一个更大的buffer。
如果限额增加达到batch_size，则慢启动状态结束。此时，如果alloc遇到空FreeList，限额会按batch_size的整数倍进行扩展。而如果free超限，则限额将按照batch_size的整数倍进行缩减。
alloc遇到空FreeList（说明FreeList的限额达不到线程的分配需求），应该不断增加限额，这个好理解。那么free超限的情况下，为什么慢启动状态下要增加限额，非慢启动状态则要减少限额呢？如果free总是超限，说明线程对object的free要多于alloc，线程之间对该object的分配回收很可能是不对称的。那么作为专职回收的那个线程，没必要给他留大的限额，因为它的分配需求很少。而慢启动状态下超限还给限额做加1递增，一方面可以应对抖动，另一方面递增限额的目的是使之能够达到batch_size（如果free确实远多于alloc话），从而在回收object时可以按batch_size批量回收。
FreeList限额超限的处理比较简单，直接回收batch_size个object即可（不足batch_size个，则有多少回收多少）。可见，处于慢启动状态下的FreeList限额超限，将导致FreeList被清空。