1.squirrelmq特性
2.linux内核分析———SLAB分配器原理及实现
3.SLAB 分配器详解
4.Linux内核：内存管理——slab分配器
5.一文看懂slab分配器实现
6.linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收

squirrelmq特性

       SquirrelMQ是算法算法一种高效的消息队列服务，它凭借独特的源码源码设计特点使其在处理并发和内存管理上表现出色。首先，算法算法SquirrelMQ采用了Slab内存分配算法，源码源码这种算法可以有效地减少内存碎片，算法算法提高了整体的源码源码cdn源码模板内存利用率。相较于Redis，算法算法SquirrelMQ在高并发场景下的源码源码性能更胜一筹，而且其使用起来相当直观简便。算法算法

       其次，源码源码SquirrelMQ注重数据的算法算法持久性，即使在服务器宕机的源码源码情况下，它也能够保证数据的算法算法完整性和一致性，无需过多担忧数据丢失问题。源码源码这种特性对于需要长时间运行或者关键业务数据的算法算法应用来说，无疑是一大优势。

       最后，SquirrelMQ的一大亮点在于其强大的可定制性。它支持lua脚本，用户可以根据实际需求编写自己的处理队列程序。只需在cron/main.lua文件中编写相应的代码，即可实现对消息的定制化处理，极大地扩展了其功能和灵活性。

linux内核分析———SLAB分配器原理及实现

       Linux内核中的SLAB分配器是一种核心内存管理机制，针对不同系统环境提供灵活的内存分配策略。SLAB（Simple Low Overhead Block Allocation）是通用分配器，SLOB针对小规模系统采用简单算法，而SLUB（Slab Linear Unified Allocator）则适用于内存丰富的并行系统，通过优化数据结构减少内存开销。

       SLAB的核心数据结构包括kmem_cache缓存，每个CPU拥有自己的新京葡源码array_cache本地高速缓存，以及kmem_list3用于管理slab链表。slab对象是分配和管理内存的基本单元。分配和释放操作主要通过kmem_cache_create, kmem_cache_alloc, kmem_cache_free, cache_grow等函数实现。当模块卸载时，kmem_cache_destroy用于销毁并释放之前分配的内存空间。

       此外，内核还提供了kmalloc和kfree的通用缓存机制，这些函数用于处理到字节范围内的内存分配，其定义在Kmalloc_sizes.h中。kalloc负责内存分配，kfree则负责内存释放。

       本文由- -内核技术中文网提供，探讨了SLAB分配器的原理与实现，为深入学习Linux内核内存管理提供了基础。欲了解更多资源，可加入相关学习群组或关注直通车，获取免费教程、电子书等内核技术资料。

SLAB 分配器详解

       SLAB 分配器详解

       Linux 内核长期采用 SLAB 分配器来管理内核对象的缓冲区。然而，随着系统规模的增加，SLAB 显现出不足。SLUB 分配器在 Linux 内核 2.6. 版本中引入，旨在解决 SLAB 的问题，提供更优的性能和内存使用效率。

       内核对象管理的核心问题是高效分配与回收内存空间，减少碎片。SLAB 分配器基于 Solaris 2.4 的分配算法，高效管理特定大小对象的缓存，满足内核特殊需求。qq申诉精灵源码

       SLAB 分配器为每种对象建立缓冲区，使用伙伴系统管理物理内存页框，从而快速、高效地进行内存分配。每个 slab 是一组连续的物理内存页框，被划分为固定数量的对象。对象状态分为已分配与空闲，以优化内存管理。

       SLAB 分配器通过构造函数与析构函数处理对象生命周期，类似于面向对象编程中的概念，但现代版本已取消析构函数。每个 slab 由 slab 结构描述其状态，包含空闲对象数组。

       SLUB 分配器简化设计理念，优化多处理器与 NUMA 系统的性能与可扩展性，降低内存浪费。它保留 SLAB 的接口 API 函数，确保内核模块无缝迁移。

       SLUB 分配器的 kmem_cache 结构简化，没有队列字段，具有缓冲区合并功能，减少了大约 % 的缓冲区数目，提高内存利用率。slab 结构包含对象指针、已分配对象数与缓冲区指针，直接描述自身。

       每个处理器维护本地活动 slab，kmem_cache_cpu 结构描述本地 slab 状态。SLUB 分配器优化 slab 管理，减少 Partial 状态 slab 数量，flash游戏源码素材合理利用内存。释放对象时，SLUB 不需要复杂的回收机制。

       SLUB 分配器提供动态调试功能，便于用户选择缓冲区进行调试。通用对象缓冲区由 kmalloc 函数分配，满足不频繁请求的内存分配需求。

       SLUB 分配器保留 SLAB 的 API 函数接口，确保内核模块的兼容性。测试表明，SLUB 相较 SLAB 性能提升约 5-%，未来将全面取代 SLAB。

Linux内核：内存管理——slab分配器

       Linux内核中内存管理的优化策略之一是引入了Slab分配器，以解决小块连续内存的分配问题。Slab分配器基于伙伴算法实现的分区页框分配器，适合分配大块内存，但当处理小块内存需求时，会产生内部碎片。为避免这种浪费，Linux内核采用了Slab分配算法，将经常使用的对象缓存起来，减少分配、初始化和释放时间，提高效率。

       Slab分配器的基本原理是将内核中频繁使用的对象存储在高速缓存中，保持其可利用状态。当新进程创建时，可以直接从缓存中获取已初始化的对象，避免了对象的创建时间开销。当进程结束时，ssc源码免费论坛对象并不立即释放，而是返回到缓存中等待再次使用。这种机制减少了内存分配的频繁操作，提高了系统的性能。

       Slab分配器的目标主要有三个：减少伙伴算法在分配小块内存时产生的内部碎片，缓存常用对象以减少操作开销，通过着色技术优化硬件缓存的使用。Slab分配器通过为每种对象分配一个高速缓存，将对象分组到连续的页框中，每个页框内包含多个对象，包括已分配和空闲的对象。

       Slab高速缓存分为普通高速缓存和专用高速缓存。普通高速缓存首先用于缓存kmem_cache结构本身，并为通用对象提供服务。而专用高速缓存则是根据内核的具体需求为特定对象创建的。Slab分配器通过一系列接口提供内存的申请和释放功能，包括kmem_cache_create()、kmem_cache_destory()、kmem_cache_alloc()和kmem_cache_free()等。

       通过Slab分配器的优化，Linux内核在内存管理上实现了更高效、更灵活的内存分配策略，提升了系统的整体性能。Slab分配器的引入，不仅减少了内存分配的时间开销，还有效避免了内部碎片的产生，使得内存资源得到了更合理的利用。

一文看懂slab分配器实现

       理解SLAB分配器的关键在于其核心原理——伙伴系统和内存管理。它专注于小内存的高效分配，通过内部碎片（分配但未使用的内存）和外部碎片（无法满足连续请求的空闲内存）的概念，SLAB通过伙伴算法进行内存分配，并针对特定对象类型进行精细化管理，显著提升内存访问效率。

       每个CPU拥有自己的per-CPU缓存，优先从空闲对象池中分配，以减少内存操作的开销。SLAB结构的设计源于Linux内核的v4.7版本，其核心是对象的存储与管理，包括对齐和针对不同数据类型定制的空间。内核中的SLAB缓存，通过struct kmem_cache表示，封装了CPU缓存指针、对象数量、大小和标志等重要属性，这些属性涉及性能统计、构造函数、命名和内部链接。

       在struct kmem_cache的内部，关键属性如__percpu *cpu_cache和kmem_cache_node[MAX_NUMNODES]，后者包含了自旋锁、内存状态列表（部分使用、全部使用和空闲）以及颜色管理相关的变量。slub（Slab的通用缓存）部分包含了部分使用计数、统计信息等。

       SLAB缓存中的对象以struct page结构进行描述，其中包含对象首地址和空闲对象链表。管理的重点在于CPU缓存、NUMA节点缓存以及这些描述符的协调工作。

       代码示例中，如struct page的定义，展示了内存描述符的复杂性，包括对象标志、映射和freelist等字段。SLAB分配器的实现细节，如alloc_pages、__get_free_pages等函数，负责内存的动态分配与回收。

       创建和销毁slab缓存的过程涉及kmem_cache_create和kmem_cache_destroy函数，它们分别用于初始化高速缓存、分配对象和清理缓存。在内核初始化过程中，会根据系统配置创建专用和普通缓存，确保内存碎片的有效管理。

       总结来说，SLAB分配器通过精心设计的内存管理策略，实现了高效的小对象分配和缓存利用。了解其内存分配逻辑，包括对象缓存、内存描述符和分配/释放操作，是深入理解Linux内核内存管理的关键一步。

linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收

       本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制，重点关注内存分配与释放的关键函数，通过分析4.9版本的源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中，slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例，通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射，从而实现高效内存分配。其中，关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号，这与常规的0起始序号不同，从1开始计数。

       在找到合适的kmem_cache实例后，下一步是通过数组缓存（array_cache）获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象，则直接从缓存分配；若缓存已空，会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs（free/partial/full）中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中，array_cache结构体发挥了关键作用，它不仅简化了内存管理，还优化了内存使用效率。

       对象释放流程与分配流程类似，涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中，关键操作是检查slab_partial和slab_free队列，寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用，避免了资源浪费。

       总结内存操作函数概览，栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等，而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性，它无法像栈一样精准预测内存使用情况，导致内存碎片问题。为了应对这一挑战，Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法，以提高内存分配效率和减少碎片。

       然而，即便使用了高效的内存管理算法，内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中，没有像Java那样的自动垃圾回收机制，导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存，将导致资源泄漏，影响系统性能。为此，业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法，以提高内存管理效率和减少内存碎片。

       ZGC算法通过分页策略对内存进行管理，并利用“初始标记”阶段识别GC根节点（如线程栈变量、静态变量等），并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”（STW）策略暂停所有线程，确保标记过程的准确性。接着，通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象，并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中，ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象，确保内存管理的精准性。

       接下来，ZGC通过“复制算法”实现内存回收，将正常引用的对象复制到新页面，将旧页面的数据擦除，从而实现内存的高效管理。此外，通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后，在“对象重定位”阶段，完成引用关系的更新，确保内存管理过程的完整性和一致性。

       通过实测，ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力，尤其是标记阶段的效率，使得系统能够在保证性能的同时，有效地管理内存资源。总之，内存管理是系统性能的关键因素，Linux内核通过先进的算法和策略，实现了高效、灵活的内存管理，为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。