介绍：

       设计内存池的目标是为了保证服务器长时间高效的运行，通过对申请空间小而申请频繁的对象进行有效管理，减少内存碎片的产生，合理分配管理用户内存，从而减少系统中出现有效空间足够，而无法分配大块连续内存的情况。

目标：

    此次设计内存池的基本目标，需要满足线程安全性（多线程），适量的内存泄露越界检查，运行效率不太低于malloc/free方式，实现对4-128字节范围内的内存空间申请的内存池管理（非单一固定大小对象管理的内存池）。

内存池技术设计与实现

    本内存池的设计方法主要参考SGI的alloc的设计方案，为了适合一般的应用，并在alloc的基础上做一些简单的修改。

    Mempool的内存池设计方案如下（也可参考候捷《深入剖析STL》）

    从系统申请大块heap内存，在此内存上划分不同大小的区块，并把具有相同大小的区块连接起来，组成一个链表。比如A大小的块，组成链表L，当申请A大小时，直接从链表L头部（如果不为空）上取到一块交给申请者，当释放A大小的块时，直接挂接到L的头部。内存池的原理比较简单，但是在具体实现过程中大量的细节需要注意。

    1：字节对齐。

    为了方便内存池中对象的管理，需要对申请内存空间的进行调整，在Mempool中，字节对齐的大小为最接近8倍数的字节数。比如，用户申请5个字节，Mempool首先会把它调整为8字节。比如申请22字节，会调整为24，对比关系如下

（图1）

对于超过128字节的申请，直接调用malloc函数申请内存空间。这里设计的内存池并不是对所有的对象进行内存管理，只是对申请内存空间小，而申请频繁的对象进行管理，对于超过128字节的对象申请，不予考虑。这个需要与实际项目结合，并不是固定不变的。实现对齐操作的函数如下

static size_t round_up(size_t size)
{
        return (((size)+7) &~ 7);// 按8字节对齐
}

2：构建索引表

内存池中管理的对象都是固定大小，现在要管理0-128字节的范围内的对象申请空间，除了采用上面提到的字节对齐外，还需要变通一下，这就是建立索引表，做法如下；
static _obj*  free_list[16];
创建一个包含16个_obj*指针的数组，关于_obj结构后面详细讲解。free_list[0]记录所有空闲空间为8字节的链表的首地址；free_list[1]对应16字节的链表，free_list[2]对应24字节的列表。free_list中的下标和字节链表对应关系参考图1中的“序号”和“对齐字节”之间的关系。这种关系，我们很容易用算法计算出来。如下

static size_t freelist_index(size_t size)
{
        return (((size)+7)/7-1);// 按8字节对齐
}

    所以，这样当用户申请空间A时，我们只是通过上面简单的转换，就可以跳转到包含A字节大小的空闲链表上,如下；
_obj** p = free_list[freelist_index(A)];

3:构建空闲链表

通过索引表，我们知道mempool中维持着16条空闲链表，这些空闲链表中管理的空闲对象大小分别为8，16，24，32，40…128。这些空闲链表链接起来的方式完全相同。一般情况下我们构建单链表时需要创建如下的一个结构体。

struct Obj
{
    Obj *next;
    Char* p;
    Int iSize;
}

next指针指向下一个这样的结构，p指向真正可用空间,iSize用于只是可用空间的大小，在其他的一些内存池实现中，还有更复杂的结构体，比如还包括记录此结构体的上级结构体的指针，结构体中当前使用空间的变量等，当用户申请空间时，把此结构体添加的用户申请空间中去，比如用户申请12字节的空间，可以这样做

Obj *p = (Obj*)malloc(12+sizeof(Obj));
p->next = NULL;
p->p = (char*)p+sizeof(Obj);
p->iSize = 12;

但是，我们并没有采用这种方式，这种方式的一个缺点就是，用户申请小空间时，内存池加料太多了。比如用户申请12字节时，而真实情况是内存池向内存申请了12+ sizeof(Obj)=12+12=24字节的内存空间，这样浪费大量内存用在标记内存空间上去，并且也没有体现索引表的优势。Mempool采用的是union方式

union Obj
{
    Obj *next;
    char client_data[1];
}

这里除了把上面的struct修改为union，并把int iSize去掉，同时把char*p，修改为char client_data[1]，并没有做太多的修改。而优势也恰恰体现在这里。如果采用struct方式，我们需要维护两条链表，一条链表是，已分配内存空间链表，另一条是未分配（空闲）空间链表。而我们使用索引表和union结构体，只需要维护一条链表，即未分配空间链表。具体如下

索引表的作用有两条1：如上所说，维护16条空闲链表2：变相记录每条链表上空间的大小，比如下标为3的索引表内维持着是大小为24字节的空闲链表。这样我们通过索引表减少在结构体内记录p所指向空间大小的iSize变量。从而减少4个字节。

Union的特性是，结构内的变量是互斥存在的。再运行状态下，只是存在一种变量类型。所以在这里sizeof(Obj)的大小为4，难道这里我们也需要把这4字节也加到用户申请空间中去嘛？其实不是，如果这样，我们又抹杀了union的特性。

当我们构建空闲分配链表时，我们通过next指向下一个union结构体，这样我们不使用p指针。当把这个结构体分配出去时，我们直接返回client_data的地址，此时client_data正好指向申请空间的首字节。所以这样，我们就不用在用户申请空间上添加任何东西。

图2

    Obj的连接方式如上所示，这样我们无需为用户申请空间添加任何内容。   

4：记录申请空间字节数

如果采用面向对象方式，或者我们在释放内存池的空间时能够明确知道释放空间的大小，无需采用这种方式。

图3

在C语言中的free没有传递释放空间大小，而可以正确释放，在这里也是模仿这种方式，采用这种记录申请空间大小的方式去释放内存。用户申请空间+1操作将在字节对齐之前执行，找到合适空间后，把首字节改写为申请空间的大小，当然1个字节最多纪录256个数，如果项目需要，可以设置为short类型或者int类型，不过这样就需要占用用户比较大的空间。当释放内存空间时，首先读取这个字节，获取空间大小，进行释放。为了便于对大于128字节对象的大小进行合适的释放，同时也对大于128字节的内存申请，添加1字节记录大小。所以现在这里限制了用户内存申请空间不得大于255字节，不过现在已经满足项目要求。当然也可以修改为用short类型记录申请空间的大小。

    // 申请
    *(( unsigned char *)result) = (size_t)n;
    unsigned char * pTemp = (unsigned char*)result;
    ++pTemp;
    result = (_obj*)pTemp;
    return result;

    // 释放
    unsigned char * pTemp = (unsigned char *)ptr;
    --pTemp;
    ptr = (void*)pTemp;
    n = (size_t)(*( unsigned char *)ptr);

5：内存池的分配原理

在内存池的设计中，有两个重要的操作过程1：chunk_alloc，申请大块内存，2：refill回填操作，内存池初始化化时并不是为索引表中的每一项都创建空闲分配链表，这个过程会推迟到，只有用户提取请求时才会创建这样的分配链表。详细参考如下代码（在sgi中stl_alloc.h文件中你也可以看到这两个函数），主要步骤在注释中已经说明。

/**
* @bri: 申请大块内存，并返回size*(*nobjs)大小的内存块
* @param: size,round_up对齐后的大小,nobjs
* @return: 返回指向第一个对象内存指针
*/
static char* chunk_alloc(size_t size, int *nobjs)
{
     /**< 返回指针 */
     char* __result;
     /**< 申请内存块大小 */
     size_t __total_bytes = size *(*nobjs);
     /**< 当前内存可用空间 */
     size_t __bytes_left = _end_free - _start_free;

     /**< 内存池中还有大片可用内存 */
     if (__bytes_left >= __total_bytes)
     {
         __result = _start_free;
         _start_free += __total_bytes;
         return (__result);
     }
     /**< 至少还有一个对象大小的内存空间 */
     else if (__bytes_left >= size)
     {
         *nobjs = (int)(__bytes_left/size);
         __total_bytes = size * (*nobjs);
         __result = _start_free;
         _start_free += __total_bytes;
         return (__result);
     }
     /**< 内存池中没有任何空间 */
     else
     {
         /**< 重新申请内存池的大小 */
         size_t __bytes_to_get = 2 * __total_bytes + round_up(_heap_size >> 4);
         /**< 把内存中剩余的空间添加到freelist中 */
         if(__bytes_left > 0)
         {
              _obj *VOLATILE* __my_free_list = 
                   _free_list + freelist_index(__bytes_left);
              ((_obj*)_start_free)->free_list_link =
*__my_free_list;
              *__my_free_list = (_obj*)_start_free;
         }
         // 申请新的大块空间
         _start_free = (char*)malloc(__bytes_to_get);
         /*=======================================================================*/
         memset(_start_free,0,__bytes_to_get);
         /*=======================================================================*/
         // 系统内存已经无可用内存，那么从内存池中压缩内存
         if(0 == _start_free)
         {
              size_t __i;
              _obj *VOLATILE* __my_free_list;
              _obj *__p;
              /**< 从freelist中逐项检查可用空间(此时只收集比size对象大的内存空间) */
              for (__i = size; __i <= (size_t)__MAX_BYTES; __i += __ALIGN)
              {
                   __my_free_list = _free_list + freelist_index(__i);
                   __p = *__my_free_list;
                   /**< 找到空闲块 */
                   if (__p != 0)
                   {
                       *__my_free_list = __p->free_list_link;
                       _start_free = (char*)__p;
                       _end_free = _start_free + __i;
                       return (chunk_alloc(size,nobjs));
                   }
              }
              _end_free = 0;
              /**< 再次申请内存，可能触发一个异常 */
              _start_free = (char*)malloc(__bytes_to_get);
         }
         /**< 记录当前内存池的容量 */
         _heap_size += __bytes_to_get;
         _end_free = _start_free + __bytes_to_get;
         return (chunk_alloc(size,nobjs));
     }
}

/*=======================================================================*/
/**
 * @bri: 填充freelist的连接，默认填充20个
 * @param: __n，填充对象的大小，8字节对齐后的value
 * @return: 空闲
 */
static void* refill(size_t n)
{
     int __nobjs = 20;
     char* __chunk = (char*)chunk_alloc(n, &__nobjs);
     _obj *VOLATILE* __my_free_list;
     _obj *VOLATILE* __my_free_list1;
     _obj * __result;
     _obj * __current_obj;
     _obj * __next_obj;
     int __i;
     // 如果内存池中仅有一个对象
     if (1 == __nobjs) 
         return(__chunk);
     __my_free_list = _free_list + freelist_index(n);
     /* Build free list in chunk */
     __result = (_obj*)__chunk;
     *__my_free_list = __next_obj = (_obj*)(__chunk + n);
     __my_free_list1 = _free_list + freelist_index(n);
     for (__i = 1;; ++__i)
     {
         __current_obj = __next_obj;
         __next_obj = (_obj*)((char*)__next_obj+n);
         if(__nobjs - 1 == __i)
         {
              __current_obj->free_list_link = 0;
              break;
         }else{
              __current_obj->free_list_link = __next_obj;
         }
     }
     return(__result);
}

经过上面操作后，内存池可能会成为如下的一种状态。从图上我们可以看到，已经构建了8，24，88，128字节的空闲分配链表，而其他没有分配空闲分配链表的他们的指针都指向NULL。我们通过判断索引表中的指针是否为NULL，知道是否已经构建空闲分配表或者空闲分配表是否用完，如果此处指针为NULL，我们调用refill函数，重新申请20个这样大小的内存空间，并把他们连接起来。在refill函数内，我们要查看大内存中是否有可用内存，如果有，并且大小合适，就返回给refill函数。

图4

    6：线程安全
    采用互斥体，保证线程安全。

内存池测试

    内存池的测试主要分两部分测试1：单线程下malloc与mempool的分配速度对比2：多线程下malloc和mempool的分配速度对比，我们分为4，10，16个线程进行测试了。
    测试环境：操作系统：windows2003+sp1，VC7.1+sp1，硬件环境：intel(R) Celeron(R) CPU 2.53GHz,512M物理内存。

    申请内存空间设定如下
#define ALLOCNUMBER0 4
#define ALLOCNUMBER1 7
#define ALLOCNUMBER2 23
#define ALLOCNUMBER3 56
#define ALLOCNUMBER4 10
#define ALLOCNUMBER5 60
#define ALLOCNUMBER6 5
#define ALLOCNUMBER7 80
#define ALLOCNUMBER8 9
#define ALLOCNUMBER9 100

    Malloc方式和mempool方式均使用如上数据进行内存空间的申请和释放。申请过程，每次循环申请释放上述数据20次
    我们对malloc和mempool，分别进行了如下申请次数的测试（单位为万）

图5

可以看到mempool无论在多线程还是在单线程情况下，mempool的速度都优于malloc方式的直接分配。

    Malloc方式debug模式下，在不同的线程下，运行时间如下，通过图片可知，malloc方式，在debug模式下，申请空间的速度和多线程的关系不大。多线程方式，要略快于单线程的运行实现。

图6

    Malloc方式release模式测试结果如下。

图7

多线程的优势，逐渐体现出来。当执行200w次申请和释放时，多线程要比单线程快1500ms左右，而4，10，16个线程之间的差别并不是特别大。不过整体感觉4个线程的运行时间要稍微高于10，16个线程的情况下，意味着进程中线程越多用在线程切换上的时间就越多。

下面是mempool在debug测试结果

图8

    下面是mempool在release模式下的测试结果

图9

    以上所有统计图中所用到的数据，是我们测试三次后平均值。

通过上面的测试，可以知道mempool的性能基本上超过直接malloc方式，在200w次申请和释放的情况下，单线程release版情况下，mempool比直接malloc快110倍。而在4个线程情况下，mempool要比直接malloc快7倍左右。以上测试只是申请速度的测试，在不同的压力情况下，测试结果可能会不同，测试结果也不能说明mempool方式比malloc方式稳定。

    小结：内存池基本上满足初期设计目标，但是她并不是完美的，有缺陷，比如,不能申请大于256字节的内存空间，无内存越界检查，无内存自动回缩功能等。只是这些对我们的影响还不是那么重要。

由于这是一个公司项目，代码涉及版权，所以不能发布出来。如果你想做自己的内存池，可以与我联系ugg_xchj#hotmail.com.

#include <stdio.h>

#define STACK_INIT_SIZE 100
#define STACKINCREMENT  10
typedef int bool;
#define TRUE   1
#define FALSE  0
typedef struct
{
 char *base;
 char *top;
 int stacksize;
}sqStack;

//=======================function protoType=============================
bool InitStack(sqStack *stk);
bool DestroyStack(sqStack *stk);
bool ClearStack(sqStack *stk);
bool StackEmpty(sqStack stk);
int  StackLength(sqStack stk);
bool GetTop(sqStack stk, char *item);
bool Push(sqStack *s, char item);
bool Pop(sqStack *s, char *item);

bool InitStack(sqStack *stk)
{
 stk->base = (char *)malloc(STACK_INIT_SIZE * sizeof(char));
 if (!stk->base)
 return FALSE;
 stk->top = stk->base;
 stk->stacksize = STACK_INIT_SIZE;
 return TRUE;
}

bool GetTop(sqStack stk, char *item)
{
 if (stk.top == stk.base)
 return FALSE;
 item = (stk.top-1);
 return TRUE;
}

bool Push(sqStack *stk, char item)
{
 if (stk->top - stk->base >= stk->stacksize)
 {
  printf("allocate New Mem\n");
  stk->base = (char *)realloc(stk->base, (stk->stacksize + STACKINCREMENT)* sizeof(char));
  if (!stk->base)
  return FALSE;
  stk->top = stk->base + stk->stacksize;
  stk->stacksize += STACKINCREMENT;
 }
 *stk->top = item;
 stk->top++;
 return TRUE;
}

bool Pop(sqStack *stk, char* item)
{
 if (stk->top == stk->base)
 return FALSE;
 stk->top--;
 *item = *(stk->top);
 return TRUE;
}

bool StackEmpty(sqStack stk)
{
 if (stk.top == stk.base)
 return TRUE;
 else
 return FALSE;
}

bool ClearStack(sqStack *stk)
{
 stk->top = stk->base;
 memset(stk->base, 0, sizeof(char));
 if (stk->top)
 return TRUE;
 else
 return FALSE;
}
bool DestroyStack(sqStack *stk)
{
 free(stk->base);
 printf("free memery\n");
 return TRUE;
}    

int main(int argc, char** argv)
{
 sqStack stk;
 char ch;
 InitStack(&stk);
 ch = getchar();
 while(ch != EOF)
 {
  while(ch != EOF && ch != '\n')
  {
   switch (ch)
   {
      case '#':
    Pop(&stk, &ch);
    break;
      case '@':
       ClearStack(&stk);
       break;
      case 'q':       
        DestroyStack(&stk);
        exit(1);
        break;       
      default:
       Push(&stk, ch);
   }
   ch = getchar();
  }
  ClearStack(&stk);
  if (ch != EOF)
  ch = getchar();
 }
 DestroyStack(&stk); 
 return 1;
}

特别要注意的是堆栈的中操作栈顶的值，在就是对内存的操作

/**************************************
 *
 *  KMP字符串匹配算法
 *
 *
 **************************************/
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int next[10];
void getnext(char *p)
{
 int idx_p, len_p, k;
 
 idx_p = 0;
 len_p = strlen(p);
 k = -1;
 next[0] = -1;
 
 while(idx_p < len_p -1)
 {
  if ((k == -1) || *(p+idx_p) == *(p+k))
  {
   idx_p = idx_p + 1;
   k = k + 1;
   next[idx_p] = k;
  }
  else
  {
   k = next[k];
  }
 }
}
int kmp(char *s, char *p)
{
 int len_p, len_s, idx_p, idx_s;
 
 len_p = strlen(p);
 len_s = strlen(s);
 idx_p = idx_s = 0;
 
 while ((idx_p < len_p) && (idx_s < len_s))
 {
  /* 字符匹配或者要比较p中的第一个字符 */
  if ((idx_p == -1) || *(p+idx_p) == *(s+idx_s))
  {
   idx_p = idx_p + 1; idx_s = idx_s +1;
  }
  else
  {
   idx_p = next[idx_p];
  }
 }
 if (idx_p >= len_p)
 {
  return (idx_s - len_p);
 }
 else
 {
  return -1;
 }
}
int main()
{
 int pos, i;
 char s[50] = "abaaaabcabcacb";
 char p[10] = "aaaabca";
 
 getnext(p);
 if ((pos = kmp(s, p)) == -1)
 {
  fprintf(stderr, "String \"%s\" doesn't contain Pattern \"%s\"!\n", s, p);
 }
 else
 {
  printf("String \"%s\" contains Pattern \"%s\".\n The position of fisrt occur is %d\n", s, p, pos);
  printf("%s\n", s);
  for (i = 0; i < pos; i++)
   printf(" ");
  printf("%s\n", p);
 }
 return 0;
}