1.glibc malloc Դ??
2.c库的malloc和free到底是如何实现的?
3.一次 Java 进程 OOM 的排查分析（glibc 篇）
4.glibc malloc 原理简析
5.*** glibc detected *** ./test: free(): invalid next size (fast): 0x084bb060 *** 在linux下C读取xml
6.glibc 特性梳理 | 使用 hugetlb 提升性能

glibc malloc Դ??

       在探索musl和glibc性能差异时，发现musl在某些函数实现上可能较慢，如malloc系列和memcpy系列函数。特别在多线程环境下，musl的malloc性能会显著影响效率，原因在于每次malloc时都需要全局变量加锁解锁，音频源码输出造成严重竞争现象。

       然而，musl的源代码简洁，易于管理，相较于glibc的复杂代码结构，替换性能较慢的函数能带来显著性能提升。在使用Gentoo Linux系统并采用LLVM clang/lld/libc++/libc++abi/libunwind时，通过替换关键函数，编译速度优于使用glibc的系统。

       对于不希望修改musl源码的情况，可直接链接高性能malloc实现，例如微软的github.com/microsoft/mi... 或者是GitHub - mjansson/rpmalloc: Public domain cross platform lock free thread caching -byte aligned memory allocator implemented in C。mimalloc目前被认为是性能最高的开源malloc实现，使用安全模式版本在很多情况下比大部分malloc更快。rpmalloc性能也很接近，且代码精简。

       虽然musl的qsort实现不是最快的，但rust标准库使用的pdqsort是最快算法，不过在C中正确实现pdqsort较为复杂，因此未进行替换。毕竟glibc的qsort性能也非最优。

       建议使用musl时，一并采用LLVM libc++，因为Apple和Google的两大企业支持，性能相较于libstdc++有明显提升。

c库的malloc和free到底是如何实现的?

       在使用C语言时，对内存管理的了解是至关重要的。其中，glibc库中的墨墨源码malloc和free函数是内存管理的核心。过去，许多人误以为malloc和free仅仅是glibc与操作系统间的桥梁，应用程序直接通过这些函数申请和释放内存。然而，深入分析glibc源码后，我们发现malloc和free的实现远比表面复杂。在实际应用中，malloc和free的操作实际上是在一个称为内存池（我们暂称为ptmalloc）的内部进行的。

       当应用程序调用malloc时，实际上是在ptmalloc中申请内存。ptmalloc内部维护了多个内存池，包括fast bins、small bins、largebins、top chunk、mmaped chunk以及lastremainder chunk。内存的分配和释放操作主要在这几个内存池中进行。只有满足特定条件时，ptmalloc才会调用sys_trim函数，将不再使用的内存块归还给操作系统。

       接下来，让我们简要概述一下malloc和free的实现流程。在申请内存时，malloc首先查找合适的内存池，找到空闲内存块后分配给应用程序。释放内存时，free将内存块放回相应的内存池，等待ptmalloc进一步的分配。整个过程中，glibc内部的内存管理机制负责内存的高效管理和回收。

       了解malloc和free的内部实现，对优化程序性能和防止内存泄漏至关重要。通过深入研究glibc的内存管理机制，我们可以更好地控制内存使用，开源组态源码提高程序的稳定性和效率。

一次 Java 进程 OOM 的排查分析（glibc 篇）

       一次 Java 进程因 glibc 导致的内存问题引发的排查分析

       近期，遇到一个 Java RPC 项目在容器内存达到 1.5G 限制后被自动终止，问题聚焦于 glibc 内存管理。在本地测试中，尽管堆内存仅占 M，非堆内存也只有 M，但进程 RES 内存远超预期。

       通过 arthas 查看内存分布，怀疑堆外内存和 native 内存可能存在泄露，但启用 NMT 未见明显增长。接着，注意到 Linux M 内存问题，pmap 显示大量 M 内存区域，指向 glibc 的 ptmalloc2 与 arena 结构。ptmalloc2 通过增加多个 arena 以缓解多线程锁竞争，但M内存区域数量过多引发疑问。

       尝试设置 MALLOC_ARENA_MAX=1，内存区域减少，但集中在较大的区域，暗示 arena 数量并非问题关键。进一步，通过自定义 malloc hook，追踪到线程 在大量处理 jar 包解压，但即使强制 GC 也未见内存下降，表明内存可能并未正确释放。

       深入分析揭示，即使顶层调用未释放内存，Inflater 的 finalize 方法会处理，但内存并未释放，归咎于 glibc 自身问题，它未能将内存归还给系统。理解 glibc 内存分配原理和 chunk 结构至关重要，这涉及到 Arena、UI Automator源码chunk 和 fastbin 等概念。

       实验显示内存碎片影响 glibc 回收，malloc_trim 虽然初衷是归还堆顶内存，但实测效果超出预期。jemalloc 的引入显著改善了内存占用，证明了不同内存管理库在碎片处理上的差异。然而，malloc_trim 使用需谨慎，可能引发 JVM Crash。

       最后，内存问题的排查和解决方案往往涉及复杂的设计权衡，写 malloc 库的实践也加深了对内存管理复杂性的理解。未来将继续深入讨论内存分配和管理的细节。

glibc malloc 原理简析

       在软件开发的舞台中，内存管理是基石之一。腾讯工程师abush在其最新文章中揭示了TencentOS Server 4的glibc升级到2.版本中的关键亮点——glibc malloc的强大内核，特别是ptmalloc的革新tcache机制。glibc，作为开源C标准库，以其卓越的内存分配和管理能力闻名，其核心任务是动态内存的高效分配与回收。

       glibc的内存管理策略犹如精密的钟表，核心数据结构包括chunk和arena。chunk，作为最小的内存单元，它携带着prev_size、mchunk_size、fd和bk等字段，它们如同内存的指针，揭示了chunk的状态。arena则是内存分配的舞台，分为主线程分配区和线程私有区域，通过链表巧妙地管理不同大小的chunk，构建出灵活的ymnets免费源码内存分配格局。

       malloc的世界里，tcache、fastbin、unsortedbin、smallbin和largebin各司其职。tcache，如同内存分配的快速通道，特别针对小内存请求提供了显著的性能提升，每个线程都有自己的专属tcache。fastbin则负责管理那些小块内存，unsortedbin则收纳那些整合后的未排序chunk，而smallbin和largebin则根据特定规则有序地管理chunk。malloc通过精心设计的缓存策略和工作流程，优先考虑tcache，继而fastbin，再到unsortedbin，最后是smallbin和largebin，形成了一套高效的内存分配流程。然而，释放内存的顺序却与之相反，以保持内存的连续性。

       参数调优是glibc malloc的另一大亮点。通过环境变量，如M_MMAP_MAX、M_MMAP_THRESHOLD和M_TOP_PAD，开发者可以调整内存分配策略以适应不同场景。调整方法如：

       GLIBC_TUNABLES=glibc.malloc.mmap_max=1:glibc.malloc.top_pad=1

       查看支持的参数列表，只需运行：

       /lib/ld-linux-x-.so.2 --list-tunables

       对于开发者来说，glibc的malloc_stats函数是不可或缺的工具，它提供了一窥内存使用状况的窗口：

       #include <stdlib.h>

       #include <malloc.h>

       void malloc_stats();

       在实际应用中，一个典型的输出示例如下：

       Arena 0: system bytes = , in use bytes =

       想要了解更多技术前沿和实践案例，不妨关注鹅厂架构师公众号，那里有丰富的技术资讯和深度解析，助你深入理解内存管理的奥秘。

*** glibc detected *** ./test: free(): invalid next size (fast): 0xbb *** 在linux下C读取xml

       pFileName = (char *)malloc(sizeof(char));

       å†…存分配太小了只有一个字节，运行下面的句子必然踩内存，

       sprintf(pFileName, "%s/bin/new.xml",getenv("HOME"));

       å¯æ”¹ä¸º

       pFileName = (char *)malloc(sizeof(char)*);

glibc 特性梳理 | 使用 hugetlb 提升性能

       以下是腾讯工程师 abush 的文章内容梳理，详细介绍了 glibc 特性中的 hugetlb 特性及其如何提升性能。在 2. 版本的社区中，为 malloc 引入了 hugetlb 特性，允许用户根据需求申请大页以提升特定场景的性能。

背景介绍

       Hugepages 机制

       Hugepages 是 Linux 内核提供的一种内存分配机制，旨在通过以更大的页面大小分配内存，优化内存访问效率，尤其适用于需要大量连续内存空间的应用，如数据库、虚拟机及高性能计算任务。与系统级设置不同，glibc 的 hugetlb 参数以进程为单位调整 malloc 的行为，根据用户期望的方式从大页申请内存，既提升性能，又不干扰系统全局设置。

       使用方式

       透明大页

       设置方式

       确认透明大页状态、设置 glibchugetlb 环境变量，并通过简单的 malloc & memset 用例测试性能提升。通过命令检查系统支持的默认大页大小，设置 nr_hugepages 后，使用 glibchugetlb 环境变量，然后验证内存分配效果。

       普通大页

       当 hugetlb 参数值大于 1 时，glibc 支持两种使用场景：一是使用系统默认的大页，二是允许用户自定义大页大小。系统默认大页大小可通过命令确认，设置 nr_hugepages 后，预留相应数量的大页，确保内存分配性能提升。自定义大页同样预留足够数量的大页，通过 glibchugetlb 环境变量指定大小，并验证内存分配效果。

       原理介绍

       在首次 malloc 时，glibc 解析 glibchugetlb 环境变量，根据用户指定的值确定大页大小。不同值对应不同的处理逻辑，包括读取透明大页大小、系统默认大页大小或用户指定的大页大小。通过将大页大小传递给 mmap，实现使用透明大页。此外，glibc 对于透明大页的使用，通过在每次 mmap 后调用 madvise_thp 实现。

       总结

       大页机制通过优化内存访问效率提升性能，但也需合理规划，避免内存浪费。glibc 的 hugetlb 特性通过提供更加灵活的内存管理方式，允许用户根据需求申请大页，同时减少内存浪费。TencentOS Server 4 的 glibc 版本已集成这一特性，对有相关需求的用户来说是一个值得体验的选择。

Glibc Malloc(PTMalloc) 简介

       Glibc Malloc，即PTMalloc，是Linux操作系统中广泛使用的内存分配器。本文主要阐述其核心机制和工作流程。

       PTMalloc的历史可以追溯到早期的ptmalloc，而glibc的malloc则是在此基础上演化的。其设计旨在满足多线程环境下的高效内存管理需求。

       在PTMalloc中，内存被划分为不同大小的多个chunk。每个chunk包含一个metadata，用于指示其大小以及与相邻chunk的关联信息。当程序请求内存时，实际操作的只是chunk的大小信息。当释放内存时，被程序占用的部分将被标记为可再分配，并重新用于存储与arena相关的额外信息。每个chunk的最后一个word存储了其大小信息的副本，其3个最低有效位用于标志位。在chunk指针（mchunkptr）中，指向的并非是chunk的开始位置，而是前一个chunk的最后一个word。

       PTMalloc中引入了Arena和Heap的概念。为了支持多线程并发，系统允许创建多个同时活跃的内存区域，每个区域称为一个arena。main arena作为程序启动时的初始heap，而额外的arena则通过mmap方式动态分配。arena的数量最多是CPU核心数的8倍，以减少竞争并降低内存碎片。

       每个arena拥有一个互斥锁（mutex）以控制对内存区域的访问。某些操作，如访问fastbin，使用原子操作，无需锁住arena。其它操作需要线程对arena加锁。多个arena的设置旨在减少线程间的竞争，通过将线程分配到不同arena，避免了等待其他线程释放资源的情况。

       arena从heap获取内存。main arena使用程序的初始heap（从.bss段开始），额外arena通过mmap分配额外heap空间。每个arena跟踪一个特殊的top chunk，通常是最可用的chunk，也是最近分配的heap。分配给arena的内存通常来自其初始heap。

       为了快速找到合适的chunk满足分配请求，PTMalloc将空闲chunk根据大小和历史信息存储在不同的列表中，即所谓的“bin”。这些bin分为多种类型，包括large chunk的额外双向链表，用于高效地查找适合的chunk。

       每个线程拥有自己的thread-local变量，用于记录上次使用的arena。当线程需要使用arena时，若arena被占用，线程将被阻塞直至可用。若线程从未使用过arena，将尝试创建新arena、使用未使用的arena或从全局列表中选取下一个arena。

       每个线程还拥有一个per-thread缓存（tcache），包含用于快速访问的小集合的chunk。tcache使用单链表存储，类似于fastbin，但链接到载荷而非chunk header。每个bin对应特定大小的chunk，数组通过chunk size间接寻址。与fastbin不同的是，tcache对每个bin的chunk数量有限制，若请求的大小在缓存中未找到，将回退到传统的malloc方法，即对arena加锁。

       简而言之，malloc算法涉及查找合适的chunk以满足分配请求。对于大对齐的malloc，如valloc、pvalloc、memalign，系统会找到合适的chunk，然后将大chunk分割成多个适合对齐的chunk，剩余部分会被放置在unsorted列表以供重复使用。

       free操作标记内存中的chunk为可再分配，但实际内存并未返回给操作系统。只有在top chunk变为足够大时，部分内存才会被unmmap并返回给OS。

       realloc操作则基于内存分配和释放的机制，根据新分配的大小调整已分配内存，确保资源的高效使用。

       对于由mmap创建的chunk，其分配和释放遵循特定的机制，包括使用mremap重新分配内存，这可能导致与原始内存地址不同。对于arena chunk，realloc操作涉及调整已分配内存的大小，以适应新的需求。在某些情况下，当OS不支持munmap()时，对于新大小小于旧大小的realloc，内存不会发生任何变化，仍返回原始地址。然而，如果新大小小于旧大小并支持munmap()，则会执行malloc-copy-free流程。

       在进程生命周期中，线程绑定的arena通常保持不变。但在内存资源紧张时，线程可能需要在sbrk的main arena与通过mmap创建的非main arena之间切换，以寻找满足分配需求的heap。