1.详谈Linux内核《系统调用》(1)———kmalloc/ Kfree实现与分析
2.malloc 函数详解
3.深入 malloc 函数，带你真正理解内存分配！
4.malloc内存分配过程详解
5.15+ 张图剖析内存分配之 malloc 详解
6.一文了解Linux内存管理，malloc、free 实现原理

详谈Linux内核《系统调用》(1)———kmalloc/ Kfree实现与分析

       kmalloc和kfree是Linux内核中用于动态内存分配的函数。kmalloc的tif源码主要参数包括要分配的内存块大小以及分配标志。size参数确定分配的内存块大小，最小为或字节，最大为K。flags参数则决定了分配的内存是在内核内存、用户内存还是其他类型的内存中，以及在分配时是否需要考虑特定的内存使用限制。其中GFP_KERNEL用于内核内存分配，GFP_USER用于用户内存分配，GFP_ATOMIC在中断上下文中进行无阻塞分配，GFP_HIGHUSER用于高端内存分配，GFP_NOIO和GFP_NOFS用于禁止特定类型的I/O或文件系统调用。

       kmalloc通过__builtin_constant_p函数判断size是否为常数，如果为常数且超过slab缓存最大大小，会调用kmalloc_large进行大内存分配。然后调用kmalloc_order_trace，kmalloc_order，以及alloc_pages进行内存分配。如果size不是常数，会调用__kmalloc，然后经过一系列函数调用最终通过alloc_pages_nodemask进行实质性的内存分配。

       kfree函数用于释放由kmalloc分配的内存。它首先检查释放对象地址是maven jar 打包源码否有效，然后禁用中断，执行额外的释放检查，获取内存所属的缓存，并判断是否为NUMA架构。如果为NUMA架构，会根据释放对象所在的内核节点与当前CPU所属的内存节点是否相同来决定是就地释放还是释放到其他节点。最后，kfree会释放内存片段，更新缓存状态，并释放page到伙伴子系统，同时调整缓存中的可用对象数量。

       通过kmalloc和kfree的交互，Linux内核能够灵活地在内核空间和用户空间中分配和释放内存，满足各种应用需求。这些函数的实现涉及内存管理的多个层面，包括常数检测、页分配、内存节点判断以及缓存管理，展示了内核在资源分配上的高效性和灵活性。

malloc 函数详解

       对C编程者而言，malloc函数的普遍认识可能仅限于它是个内存分配工具，需要包含特定头文件，与free函数配合使用。然而，malloc实际上只是一个C标准库中的普通函数，并非系统关键组件或内建关键字。

       malloc的c中memcpy源码核心是分配指定大小的内存空间，Linux下可能的原型是`void *malloc(size_t size)`，Windows下则是`extern void *malloc(unsigned int num_bytes)`。如果分配成功，函数返回指向该内存的指针，否则返回NULL。使用完毕后，记得用free释放内存以避免内存泄漏。void *指针的灵活性允许其转化为任何类型指针，但必须明确转换。

       malloc不仅分配内存，还会返回void指针，这可能导致一些误解，例如误认为`p = malloc(sizeof(int))`直接将void转换为int，实际上需要明确转换。同时，malloc分配的内存大小必须明确指定，否则可能造成数据溢出。

       malloc和new的不同在于new能自动计算和初始化内存，而malloc则需要手动进行。malloc返回的是内存地址，不保证初始化，这可能导致随机数据。理解内存分配和释放的配对原则，即malloc后必须free，但多次释放空指针或释放非空指针可能会导致错误。

       malloc的实现涉及操作系统层面的虚拟内存管理、内存页映射、web连接 vnc源码内存分配和释放机制，包括brk和sbrk系统调用，以及rlimit资源限制。一个基础的malloc实现可能涉及内存块的管理，如block结构，查找、分配、合并碎片等策略。然而，这只是一个简化版本，实际的malloc实现会更复杂，包含更多的优化和错误处理。

深入 malloc 函数，带你真正理解内存分配！

       深入理解内存分配的关键在于理解malloc函数的工作原理。在C/C++编程中，内存管理对于服务器开发至关重要，尽管高级语言如Go、Java和Python通常有垃圾回收机制，但C/C++程序员需要直接操作内存。

       当我们调用malloc函数时，看似申请了1GB内存，但在实际运行中，如图所示，进程使用的物理内存只有KB。这是因为内存分配涉及虚拟内存和物理内存的概念。虚拟内存是win python源码编译程序使用的地址空间，而内核为每个进程管理这些空间，并通过brk指针来控制堆空间的分配。

       malloc函数实际是通过移动brk指针来分配和释放堆空间，并非直接在物理内存上操作。当我们申请内存时，Linux的brk()系统调用会调整堆空间的边界。然而，虚拟内存地址必须映射到物理内存才能被真正使用，这解释了为什么大内存申请通常只占用少量物理内存，直到程序尝试访问这些内存时才动态映射物理内存。

       总结来说，内存分配并非一蹴而就，而是通过虚拟内存映射和物理内存的动态分配来实现的。这有助于减轻进程对物理内存的压力。如果你对C/C++ Linux服务器架构师的学习资料感兴趣，可以加入我们的学习群获取更多资源。

malloc内存分配过程详解

       malloc作为C/C++语言库标准提供的一个函数，用于动态分配内存。通过调用malloc接口，开发者可以为程序分配一段连续的内存空间，而不需要在编译时预估空间大小。分配的内存空间在使用完毕后，可以通过free接口释放。然而，malloc背后的调用机制和原理，可能对一些开发者来说并不那么熟悉。

       其实，malloc只是C语言库标准提供的一般函数，它的效率相比自行实现的malloc可能有所降低。然而，通过编写一个简单的malloc，可以深入理解C库的实现原理，其与库函数的实现原理基本一致。下面，我们来探索malloc的一些关键概念和实现原理。

       一、malloc的定义

       标准C定义中，malloc函数的原型通常如下所示，具体实现取决于编译环境和操作系统的实现。

       二、Linux的内存管理

       在Linux环境下，内存管理涉及虚拟内存与物理内存的交互。现代操作系统采用虚拟内存技术，为每个进程提供一个仿佛独立的2N字节内存空间（N为机器的位数），如在位操作系统中，每个进程的虚拟内存空间为字节。此技术简化了程序的编写，并方便了操作系统对进程之间的隔离管理。

       虚拟内存管理主要由内存管理单元（MMU）和页表构成。MMU负责将虚拟内存地址映射到物理内存地址上，单位为页。页表则是用于管理虚拟内存与物理内存之间映射关系的数据结构。

       三、Linux进程级的内存管理

       在Linux中，进程的内存空间主要分为内核空间和用户空间。malloc分配的内存空间位于堆空间（Heap）上，Linux通过维护一个break指针来管理堆空间。break指针指向已映射的内存区域，而未映射区域可能引发访问错误。

       通过brk和sbrk系统调用，可以调整break指针的位置，从而改变进程可用的堆空间大小。brk直接设置break指针至指定地址，sbrk则在当前位置基础上增加指定增量。成功执行时，brk返回0，sbrk返回break指针的当前位置。

       四、实现一个简单的malloc

       在理解了Linux内存管理的基础上，我们可以尝试实现一个简单的malloc。注意，这个实现主要作为学习和理解内存管理的工具，实际应用中可能并不高效。

       实现过程中，我们会组织堆内存空间为块（Block），每个块包含元信息（如数据区大小、空闲状态等）和实际分配的内存区域。通过块链表结构和适当的查找算法，可以高效地分配和释放内存。

       实现细节包括：初始化块链表、遍历查找合适的块、分配新块或分裂现有块等。整个过程涉及对内存管理的深入理解，包括页对齐、字节对齐以及内存空间的合理利用。

       总结，通过理解malloc的定义、Linux内存管理机制以及实现一个简单的malloc，可以对动态内存管理有更全面的认识。这些知识对于编写高效、安全的C/C++程序至关重要。

+ 张图剖析内存分配之 malloc 详解

       本文将深入剖析内存分配中的malloc函数，虽然不详述源码，但重点讲解其实际操作。首先，理解malloc分配的内存结构至关重要。

       当malloc分配内存时，会额外添加首部和尾部。如图所示，分配的0x字节内存中，浅绿色fill部分是用户请求的，返回的是该区域的起始指针。fill区域周围有预填充的gap，用于区分用户可使用区域和不可使用区域，且在归还时能检测是否越界。

       内存管理涉及层次结构，系统在程序启动前会用__cdecl_heap_init分配堆空间，构建管理动态内存的个HEADER节点链表，每个节点管理1MB内存。每个节点结构中包含指向虚拟地址空间的pHeapData，这部分相当于未分配的"门牌号"。

       接下来是内存页的划分和管理，新的内存页被分为K大小的段，并按需挂载到链表。分配和归还过程包括从链表查找空间、开辟新group、合并空闲内存以及记录使用情况。当一个group全回收后，不会立即归还系统，而是等待其他group的回收一起操作，以提高效率。

       通过以上图解和步骤，我们对malloc的内存分配有了直观的认识。要了解更多细节，可以参考相关视频教程，如"C++开发"系列，以及获取更多C/C++和Linux架构师学习资源。

一文了解Linux内存管理，malloc、free 实现原理

       malloc / free 是Linux内存管理中的关键函数。malloc用于分配指定大小的内存空间，返回一个指向该空间的指针。free用于释放之前由malloc分配的内存空间。使用示例包括动态内存分配的系统调用：brk / sbrk。brk用于返回堆的顶部地址，sbrk用于扩展堆。我们通常通过sbrk来扩展堆，将空闲内存空间作为缓冲池，然后通过malloc / free管理缓冲池中的内存。malloc和free的实现方式有多种，包括显式空闲链表、分离的空闲链表和伙伴系统等。其中，伙伴系统是分离适配的一种特例，其每个大小类的空闲链表包含大小相等的块，并且大小都是2的幂。tcmalloc是Google开发的内存分配器，主要利用了池化思想来管理内存分配。malloc使用链表管理内存块，不同实现方式在不同场景下可能使用不同的匹配算法。在分配的空间中包含一个首部来记录控制信息。函数应该是字对齐的，以简化对齐实现和降低管理成本。free只需要传递一个指针就可以释放内存，空间大小可以从首部读取。

malloc底层实现及原理

        可以基于伙伴系统实现，也可以使用基于链表的实现

        都是扩展heap的上界brk

        Malloc使用的是mmap的第二种用法（匿名映射）。

        1）当开辟的空间小于 K 时，调用 brk（）函数，malloc 的底层实现是系统调用函数 brk（），其主要移动指针 _enddata(此时的 _enddata 指的是 Linux 地址空间中堆段的末尾地址，不是数据段的末尾地址)。

        2）当开辟的空间大于 K 时，mmap（）系统调用函数来在虚拟地址空间中（堆和栈中间，称为“文件映射区域”的地方）找一块空间来开辟。

        Malloc函数用于动态分配内存。为了减少内存碎片和系统调用的开销，malloc其采用内存池的方式，先申请大块内存作为堆区，然后将堆区分为多个内存块，以块作为内存管理的基本单位。当用户申请内存时，直接从堆区分配一块合适的空闲块。Malloc采用隐式链表结构将堆区分成连续的、大小不一的块，包含已分配块和未分配块；同时malloc采用显示链表结构来管理所有的空闲块，即使用一个双向链表将空闲块连接起来，每一个空闲块记录了一个连续的、未分配的地址。

        当进行内存分配时，Malloc会通过隐式链表遍历所有的空闲块，选择满足要求的块进行分配；当进行内存合并时，malloc采用边界标记法，根据每个块的前后块是否已经分配来决定是否进行块合并。

        1、空闲存储空间以空闲链表的方式组织（地址递增），每个块包含一个长度、一个指向下一块的指针以及一个指向自身存储空间的指针。（ 因为程序中的某些地方可能不通过malloc调用申请，因此malloc管理的空间不一定连续。）

        2、当有申请请求时，malloc会扫描空闲链表，直到找到一个足够大的块为止（首次适应）(因此每次调用malloc时并不是花费了完全相同的时间）。

        3、如果该块恰好与请求的大小相符，则将其从链表中移走并返回给用户。如果该块太大，则将其分为两部分，尾部的部分分给用户，剩下的部分留在空闲链表中（更改头部信息）。因此malloc分配的是一块连续的内存。

        4、释放时，首先搜索空闲链表，找到可以插入被释放块的合适位置。如果与被释放块相邻的任一边是一个空闲块，则将这两个块合为一个更大的块，以减少内存碎片。

        因为brk、sbrk、mmap都属于系统调用，若每次申请内存，都调用这三个，那么每次都会产生系统调用，影响性能；其次，这样申请的内存容易产生碎片，因为堆是从低地址到高地址，如果高地址的内存没有被释放，低地址的内存就不能被回收。

        所以malloc采用的是内存池的管理方式（ptmalloc），Ptmalloc 采用边界标记法将内存划分成很多块，从而对内存的分配与回收进行管理。为了内存分配函数malloc的高效性，ptmalloc会预先向操作系统申请一块内存供用户使用，当我们申请和释放内存的时候，ptmalloc会将这些内存管理起来，并通过一些策略来判断是否将其回收给操作系统。这样做的最大好处就是，使用户申请和释放内存的时候更加高效，避免产生过多的内存碎片。