【项目日记】高并发内存池---实现线程缓存

2024-09-06 11:24:25 浏览数 (3)

高并发内存池项目---实现线程缓存

1 框架设计

我们需要实现的是一个这样的效果：线程缓存（256KB）中每个空间位置映射到在哈希表上，对应一个自由链表，申请空间时从自由链表中取出一个对象，没有就去中心缓存进行申请！

看起来很容易，但是这一句话之中引出了：

  1. 自由链表 ：这需要我们来设计，可以仿照定长池的回收链表来设计。
  2. 哈希映射规则：哈希映射需要很巧妙的进行设计，需要在一个数组中映射出一个大空间中！
  3. 多线程优化：因为项目是针对多线程来进行的优化，所以要保证在多线程情况下可以保证效率！
  4. 线程缓存类：需要可以申请空间，释放空间，空间不足向上申请空间。

所以大致我们需要设计三个类：自由链表类，哈希规则类，线程缓存类。自由链表类和哈希规则类设置为公有类，方便中心缓存和页缓存使用。

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//自由链表类
class FreeList
{
public:
	//进行头插
	void Push(void* obj)
	{
	}
	//头删
	void* Pop()
	{
	}
	//判断是否为空
	bool empty()
	{
	}
private:
	//内部是一个指针 指向头结点
	void* _freelist = nullptr;
};

//哈希映射规则类
class SizeClass
{
public:
	//计算对齐数
	static inline size_t RoundUp(size_t size)
	{
	}
	//计算映射的桶下标
	static inline size_t Index(size_t size)
	{
	}
};
代码语言：javascript复制
class ThreadCache
{
public:
	//申请空间
	void* Allocate(size_t size);
	//释放空间
	void Deallocate(void* ptr, size_t size);
	//向中心缓存申请空间
	void* FetchFromCentralCache(size_t  index, size_t alignSize);
private:
	//哈希映射表
	FreeList _freelist[LISTNUM];
};

2 自由链表类和哈希规则

我们先来实现自由链表类和哈希规则，这两个类都写入到Common.h头文件中，每个文件都可以进行访问!

2.1 自由链表类

自由链表类主要就是插入 和 删除。自由链表中每个节点都有一个指针的空间，可以指向后面的节点。通过这个我们就可以写出插入删除的大致逻辑！

代码语言：javascript复制
class FreeList
{
private:
	void* NextObj(void* obj)
	{
		return *reinterpret_cast<void**>(obj);
	}
public:
	void Push(void* obj)
	{
		//进行头插
		void* next = NextObj(obj);
		next = _freelist;
		_freelist = obj;
	}
	void* Pop()
	{
		//头删
		void* obj = _freelist;
		void* next = NextObj(_freelist);
		_freelist = next;
		return obj;
	}
	bool empty()
	{
		return _freelist == nullptr;
	}
private:
	//内部是一个指针 指向头结点
	void* _freelist = nullptr;
};

2.2 映射规则

首先我们需要明确如何来进行映射，256KB的空间如果全是8字节对齐的对象，会产生三万多个这可不行！！！ 所以需要进行一些特殊处理：并且保证整体最多10%左右的内碎片（由对齐规则导致的内存碎片）浪费：

空间范围

对齐规则

链表中对应位置

个数

[1 , 128]

8 byte对齐

freelist[0,16)

16

[128 1 , 1024]

16 byte对齐

freelist[16,72)

56

[1024 1 , 8*1024]

128 byte对齐

freelist[72,128)

56

[8 * 1024 1 , 64 * 1024]

1024 byte对齐

freelist[128,184)

56

[64 * 1024 1 , 256 *1024]

8*1024 byte对齐

freelist[184,208)

24

我们可以来计算一下内存的浪费率：

  • 申请129字节时 ，按照对齐规则实际需要144字节的空间，那么就是浪费了15字节， 此时的空间浪费率是 15 / 144 = 0.10。此时是该区间内最坏的情况，
  • 申请8 * 1024 1字节时，按照对齐规则需要9216字节的空间，那么就是浪费了1023字节， 此时空间浪费率是1023 / 9216 = 0.11，此时是该区间内最坏的情况，

所以综合来看，空间浪费率是在10%左右！

按照对齐规则可以将[0 , 256 *1024]的空间大小都能够映射到一个自由链表中去申请对齐后的空间。并且这样只需要208个自由链表，远比30000 少多了奥！！！并且我们还保证了10%左右的空间浪费率！

接下来我们就将这段逻辑写成代码：

  1. RoundUp函数：这个函数是用来计算对齐后需要申请空间的大小，按照我们的几个分类写成若干个if条件判断语句，然后再通过子函数_RoundUp来进行最终的计算。进行对齐的计算为：
    • 如果不能整除就需要向上对齐（ 申请空间大小 / 对齐数 1）* 对齐数
    • 能整除就直接是申请空间大小
    • 这里有一种非常巧妙的方法：（对齐数 - 1）取反 &（申请空间大小 对齐数 - 1）。 原理是对齐数 - 1取反后会得到对齐数对应大小的比特位右边的位置全为0！然后申请空间大小 对齐数 - 1会得到向上对齐的最大大小，在取交集，就会得到8的倍数的对齐空间大小了！
  2. Index函数：这个函数是用来找到申请空间大小对应的自由链表！同样也按几个分类写出若干个if条件判断语句，然后通过子函数_Index来进行最终的计算，这个就好理解了，首先先减去前面的不同对齐数的空间大小 ，然后计算在该区间属于第几个自由链表，然后在加上前面不同对齐数的链表数！
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class SizeClass
{
private:
	//普通算法
	//static inline size_t _RoundUp(size_t size , size_t alignNum)
	//{
	//	size_t alignsize;
	//	//需要向上对齐
	//	if (size % alignNum != 0)
	//	{
	//		alignsize = (size / alignNum   1) * alignNum;  24 8
	//	}
	//	//已经对齐
	//	else
	//	{
	//		alignsize = size ;
	//	}
	//	return alignsize;
	//}
	//优秀算法
	static inline size_t _RoundUp(size_t size, size_t alignnum)
	{
		return ~(alignnum - 1) & (size   alignnum - 1);
	}
	static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t align_shift)
	{
		//通过字节数返回对应的桶
		//       （ 字节数   对齐数 - 1 ）/ 对齐数 - 1
		return ((bytes   (1 << align_shift) - 1) >> align_shift) - 1;
	}
public:
	static inline size_t RoundUp(size_t size)
	{
		assert(size < MAX_BYTES);
		//通过若干个if语句进行处理
		if (size <= 128)
		{
			//按照8字节对齐
			return _RoundUp(size, 8);
		}
		else if (size <= 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 16);
		}
		else if (size <= 8 * 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 128);
		}
		else if (size <= 64 * 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 1024);
		}
		else if (size <= 256 * 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 8*1024);
		}
		else
		{
			assert(false);
			return -1;
		}

	}
	static inline size_t Index(size_t size)
	{
		assert(size < MAX_BYTES);
		int num[5] = { 16 , 56 , 56 , 56 , 24 };
		//通过若干个if语句进行处理
		if (size <= 128)
		{
			//按照8字节对齐
			return _Index(size, 3);
		}
		else if (size <= 1024)
		{
			return _Index(size - 128 , 4)   num[0];
		}
		else if (size <= 8 * 1024)
		{
			return _Index(size - 1024 , 7)   num[0]   num[1];
		}
		else if (size <= 64 * 1024)
		{
			return _Index(size - 8 * 1024, 10)   num[0]   num[1]   num[2];
		}
		else if (size <= 256 * 1024)
		{
			return _Index(size - 64 * 1024, 13)   num[0]   num[1]   num[2]   num[3];
		}
		else
		{
			assert(false);
			return -1;
		}
	}
};

3 实现线程缓存

我们做好了自由链表和哈希规则之后我们来进行线程缓存的实现！

3.1 申请内存

申请内存的逻辑很简单，首先先通过哈希规则得到对齐后的空间大小和对应桶的下标，有了这两个元素我们就可以来进行申请空间！

  1. 该空间大小对应的自由链表中有对象，我们就Pop出来一个就可以了！
  2. 该空间大小对应的自由链表中没有对象，就需要向中心内存进行申请一个对齐后看空间大小的空间！
代码语言：javascript复制
//申请空间
void* ThreadCache::Allocate(size_t size)
{
	//根据RoundUp计算出对齐后的内存大小
	size_t alignSize = SizeClass::RoundUp(size);
	//根据Index找到对应桶
	size_t index = SizeClass::Index(size);

	//进行取出数据
	if (!_freelist[index].empty())
	{
		return _freelist->Pop();
	}
	else
	{
		//向CentralCache申请内存！
		return FetchFromCentralCache(index, alignSize);
	}
}

3.2 释放内存

释放内存的逻辑更加简单，将需要释放的对象空间直接Push到空间大小对应的自由链表中就可以了

代码语言：javascript复制
//释放空间
void ThreadCache::Deallocate(void* ptr, size_t size)
{
	assert(ptr);
	assert(size < MAX_BYTES);
	//根据Index找到对应桶
	size_t index = SizeClass::Index(size);

	_freelist[index].Push(ptr);

}

这样我们就实现了线程缓存的部分！！！向中心缓存申请的部分还要等到完成中心缓存才可以进行联动！

4 多线程优化

因为我们的项目是要在多线程环境下进行运行，所以要保证线程缓存支持多线程，还要保证线程安全。 现在有个问题：线程缓存是一个类，如何保证每个线程内部都有一个线程缓存！！！ 首先肯定是要建立一个全局变量，避免重复构造。但如果只是在主线程中建立一个全局变量，那么就会导致多个线程竞争这个公共资源。那么有没有一种方法可以在线程中建立专属的全局变量，方便进行使用吗、呢？

当然有：TLS（ Thread Local Shortage 线程局部存储）无锁访问线程数据。通过这个我们就可以在线程中建立独属于该线程的全局变量。所以我们可以加入一个TSL全局变量;

代码语言：javascript复制
//TLS（ Thread Local Shortage 线程局部存储）无锁访问线程数据
//该写法仅限于VS系列编译器
_declspec(thread) static ThreadCache* pThreadCache = nullptr;

上层进行调用时，先判断pThreadCache是否为空，如果为空那么就创建一个哈希表。反之直接进行使用！这样就避免了使用锁来解决，不需要线程阻塞等待！效率大大提升啊！！！

5 运行测试

为了保证项目的没有BUG，我们要及时进行测试，我们完成了线程缓存，就要保证线程缓存没有问题： 我们先写一下高并发内存池申请内存的接口，将线程缓存使用起来！

代码语言：javascript复制
// 线程开辟空间函数
// 1. void* ConcurrentAlloc(size_t size)
// 2. void  ConcurrentFree(void* ptr)
// 
void* ConcurrentAlloc(size_t size)
{
	//在该线程中进行内存的申请
	if (pThreadCache == nullptr)
	{
		pThreadCache = new ThreadCache;
	}
	//进行开辟空间
	void * obj = pThreadCache->Allocate(size);
	cout << std::this_thread::get_id() << " : " << pThreadCache << endl;
	return obj;
}
void  ConcurrentFree(void* ptr , size_t size)
{
	assert(ptr);
	//回收空间
	pThreadCache->Deallocate(ptr, size);
}

测试代码：

代码语言：javascript复制
#include"ObjectPool.h"
#include"ThreadCache.h"
#include"ConcurrentAlloc.h"
#include<windows.h>

//-------- 线程缓存测试 -------
void Alloc1()
{
	for (size_t i = 0; i < 5; i  )
	{
		Sleep(100);
		//申请内存
		ConcurrentAlloc(8);
	}
}
void Alloc2()
{
	for (size_t i = 0; i < 6; i  )
	{
		//申请内存
		ConcurrentAlloc(15);
		Sleep(100);
	}
}
void ThreadCacheTest()
{
	cout << "---- ThreadCacheTest() Begin! ----" << endl;
	std::thread t1(Alloc1);
	std::thread t2(Alloc2);

	t1.join();
	t2.join();

	cout << "---- ThreadCacheTest() Done! ----" << endl;
}

//---------------------------

int main()
{
	//TestObjectPool();
	//ThreadCache tc;
	ThreadCacheTest();
	return 0;
}

运行效果：

这样就看到每个线程都有对应的资自由链表数组！！！

非常好！！！接下来我们就来实现中心缓存！

链表 内存 线程 缓存 高并发

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