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Linux内核使用了源自于 Solaris 的一种方法，但是这种方法在嵌入式系统中已经使用了很长时间了，它是将内存作为对象按照大小进行分配，被称为slab高速缓存。
内存管理的目标是提供一种方法，为实现各种目的而在各个用户之间实现内存共享。内存管理方法应该实现以下两个功能：
最小化管理内存所需的时间
化用于一般应用的可用内存（最小化管理开销）
内存管理实际上是一种关于权衡的零和游戏。您可以开发一种使用少量内存进行管理的算法，但是要花费更多时间来管理可用内存。也可以开发一个算法来有效地管理内存，但却要使用更多的内存。最终，特定应用程序的需求将促使对这种权衡作出选择。
每个内存管理器都使用了一种基于堆的分配策略。在这种方法中，大块内存（称为 堆）用来为用户定义的目的提供内存。当用户需要一块内存时，就请求给自己分配一定大小的内存。堆管理器会查看可用内存的情况（使用特定算法）并返回一块内存。搜索过程中使用的一些算法有 first-fit（在堆中搜索到的***个满足请求的内存块）和 best-fit（使用堆中满足请求的最合适的内存块）。当用户使用完内存后，就将内存返回给堆。
这种基于堆的分配策略的根本问题是碎片（fragmentation）。当内存块被分配后，它们会以不同的顺序在不同的时间返回。这样会在堆中留下一些洞，需要花一些时间才能有效地管理空闲内存。这种算法通常具有较高的内存使用效率（分配需要的内存），但是却需要花费更多时间来对堆进行管理。
另外一种方法称为 buddy memory allocation，是一种更快的内存分配技术，它将内存划分为 2 的幂次方个分区，并使用 best-fit 方法来分配内存请求。当用户释放内存时，就会检查 buddy 块，查看其相邻的内存块是否也已经被释放。如果是的话，将合并内存块以最小化内存碎片。这个算法的时间效率更高，但是由于使用 best-fit 方法的缘故，会产生内存浪费。
slab 缓存
Linux 所使用的 slab 分配器的基础是 Jeff Bonwick 为 SunOS 操作系统***引入的一种算法。Jeff 的分配器是围绕对象缓存进行的。在内核中，会为有限的对象集（例如文件描述符和其他常见结构）分配大量内存。Jeff 发现对内核中普通对象进行初始化所需的时间超过了对其进行分配和释放所需的时间。因此他的结论是不应该将内存释放回一个全局的内存池，而是将内存保持为针对特定目而初始化的状态。例如，如果内存被分配给了一个互斥锁，那么只需在为互斥锁***分配内存时执行一次互斥锁初始化函数（mutex_init）即可。后续的内存分配不需要执行这个初始化函数，因为从上次释放和调用析构之后，它已经处于所需的状态中了。
Linux slab 分配器使用了这种思想和其他一些思想来构建一个在空间和时间上都具有高效性的内存分配器。
图 1 给出了 slab 结构的高层组织结构。在***层是 cache_chain，这是一个 slab 缓存的链接列表。这对于 best-fit 算法非常有用，可以用来查找最适合所需要的分配大小的缓存（遍历列表）。cache_chain 的每个元素都是一个 kmem_cache 结构的引用（称为一个 cache）。它定义了一个要管理的给定大小的对象池。
图 1. slab 分配器的主要结构
每个缓存都包含了一个 slabs 列表，这是一段连续的内存块（通常都是页面）。存在 3 种 slab：
slabs_full
完全分配的 slab
slabs_partial
部分分配的 slab
slabs_empty
空 slab，或者没有对象被分配
注意：slabs_empty 列表中的 slab 是进行回收（reaping）的主要备选对象。正是通过此过程，slab 所使用的内存被返回给操作系统供其他用户使用。
slab 列表中的每个 slab 都是一个连续的内存块（一个或多个连续页），它们被划分成一个个对象。这些对象是从特定缓存中进行分配和释放的基本元素。注意 slab 是 slab 分配器进行操作的最小分配单位，因此如果需要对 slab 进行扩展，这也就是所扩展的最小值。通常来说，每个 slab 被分配为多个对象。
由于对象是从 slab 中进行分配和释放的，因此单个 slab 可以在 slab 列表之间进行移动。例如，当一个 slab 中的所有对象都被使用完时，就从 slabs_partial 列表中移动到 slabs_full 列表中。当一个 slab 完全被分配并且有对象被释放后，就从 slabs_full 列表中移动到 slabs_partial 列表中。当所有对象都被释放之后，就从 slabs_partial 列表移动到 slabs_empty 列表中。
一、slab相关数据结构
1）slab高速缓存描述符
struct kmem_cache { struct array_cache *array[NR_CPUS];//为了提高效率，每个cpu都有一个slab空闲对象缓存 /* 2) Cache tunables. Protected by cache_chain_mutex */ unsigned int batchcount;//从本地高速缓存批量移入或移出对象的数目 unsigned int limit;//本地高速缓存空闲对象的***数目 unsigned int shared; unsigned int buffer_size; struct kmem_list3 *nodelists[MAX_NUMNODES];//slab高速缓存空闲，部分空闲，无空闲slab的三个链表 unsigned int flags; /* constant flags */ unsigned int num;//每个slab obj的个数 unsigned int gfporder;//每个slab中连续页框的数目 gfp_t gfpflags;//分配页框时，传递给伙伴系统的标志 size_t colour;//slab使用的颜色个数 unsigned int colour_off; //slab的颜色偏移 struct kmem_cache *slabp_cache; //指向存放slab描述符的chache，内部slab此字段为null unsigned int slab_size;//单个slab的大小 unsigned int dflags; /* dynamic flags */ //对象创建的构建函数 void (*ctor) (void *, struct kmem_cache *, unsigned long); //对象的析构函数 void (*dtor) (void *, struct kmem_cache *, unsigned long); const char *name;//slab高速缓存的名称 struct list_head next;//通过该字段，将该cachep链接到cachep链表上 }2）slab描述符
struct slab { struct list_head list; //将slab链接到各个slab链表上面，slabs_full, slabs_paril, slabs_free unsigned long colouroff;//slab中***个对象的偏移 void *s_mem; //slab中***个对象的地址 unsigned int inuse; //有多少对象正在被使用 kmem_bufctl_t free; //表明接下来使用哪个空闲对象 unsigned short nodeid;//该slab属于哪个内存节点 }slab描述符可能会被存放在两个地方：
外部slab描述符：存放在slab外部，位于cache_size指向的一个普通高速缓存中。
内部slab描述符：存放在slab的内部，位于分配给slab的内存的***个页框的起始位置。
3）slab队列描述符
struct kmem_list3 { struct list_head slabs_partial; //对象被使用了一部分的slab描述符的链表 struct list_head slabs_full;//对象都被占用了的slab描述符的链表 struct list_head slabs_free;//只包含空闲对象的slab描述符的链表 unsigned long free_objects;//高速缓存中空闲对象的个数 unsigned int free_limit; unsigned int colour_next; /* Per-node cache coloring */ spinlock_t list_lock; struct array_cache *shared; //指向所有cpu所共享的一个本地高速缓存 struct array_cache **alien; /* on other nodes */ unsigned long next_reap; //由slab的页回收算法使用 int free_touched; //由slab的页回收算法使用 }4）slab对象描述符
typedef unsigned int kmem_bufctl_t;
每个对象都有一个类型为kmem_bufctl_t的对象描述符，每个slab描述符都有一个kmem_bufctl_t类型的数组来描述slab中的各个对象。其实该描述符记录的是下一个可用的空闲对象，使用了数组的索引来形成一个对象链表而已。对象描述符也分为内部对象描述符和外部对象描述符两种：
内部对象描述符：存放在slab的内部，位于描述符所描述的对象的前面。
外部对象描述符：存放在slab的外部，位于高速缓存描述符slabp_cache字段指向的一个普通高速缓存中，
slab描述符和slab对象之间的组织图如下图所示：
二、slab的本地对象缓存
Linux2.6为了更好的支持多处理器，减少自旋锁的竞争并更好的利用硬件高速缓存，slab分配器的每个高速缓存都包含一个被称为slab本地高速缓存的每cpu数据结构，该结构由一个指向被释放对象的指针数组组成。这样的话，slab对象的释放和分配就只影响到本地的指针数组，减少了并发性。只有本地数组上溢或者下溢时才会去涉及slab结构。相关数据结构如下：
struct array_cache { unsigned int avail;//本地高速缓存中可用对象的个数，也是空闲数组位置的索引 unsigned int limit;//本地高速缓存的大小 unsigned int batchcount;//本地高速缓存填充或者清空时使用到的对象个数 unsigned int touched;//如果本地高速缓存最近被使用过，置成1 spinlock_t lock; void *entry[0]; }同时在多cpu的环境下，还存在着一个共享高速缓存，它的地址被存放在高速缓存描述符的lists.shared字段中，本地共享高速缓存被所有cpu所共享，使得对象从一个本地高速缓存移至另一个高速缓存变的简单。
三、slab内存着色
比如cache line 32 字节，字节0-31一次从内存写入/读取，字节32-63一次从内存写入/读取…..
另外cache对应到内存位置不是任意的
Cache 地址0 对应到 内存地址0 , 32 ,64 ….
Cache 地址1 对应到 内存地址1 , 33 ,65 ….
…
一个slab大小肯定是整数页，所以起始地址末12位为零， 即都于cache0 对应。然后2个slab的每一个obj大小一样， 所以2个slab每个obj都对应相同的cache line.这样2个位置相同的obj都要频繁访问，比较容易使cache来回刷新，效率降低。
着色就是在第二个slab的起始位置空一个cache line出来，这样2个slab每个obj对应的cache错开一个，这样2个位置相同的obj即使频繁访问，也不会用一个相同cache line。
但是这种方法也是有限的，2个slab里面的obj对象的访问比较随即，不能保证哪两个在一个cache line 里。
四、slab内存的申请
内核代码中通过slab分配对象的函数时kmem_cachep_alloc()，实质上***调用的函数是____cache_alloc()，其相应源码解析如下：
static inline void *____cache_alloc(struct kmem_cache *cachep, gfp_t flags) { void *objp; struct array_cache *ac; check_irq_off(); //通过进程所在的cpu的id获取slab的本地高速缓存 ac = cpu_cache_get(cachep); //本地高速缓存中是否有空闲的slab对象 if (likely(ac->avail)) { //有空闲对象的话，从本地高速缓存数组上取一个空闲的对象来使用 STATS_INC_ALLOCHIT(cachep); //标记一下该本地高速缓存最近被使用过 ac->touched = 1; //从数组的***面先取一个未使用的对象，HOHO objp = ac->entry[--ac->avail]; } else { STATS_INC_ALLOCMISS(cachep); //本地高速缓存中已经没有空闲对象，需要填充本地高速缓存 objp = cache_alloc_refill(cachep, flags); } return objp; } cache_alloc_refill()用来填充本地高速缓存，也是slab分配精华的地方，代码解析如下： static void *cache_alloc_refill(struct kmem_cache *cachep, gfp_t flags) { int batchcount; struct kmem_list3 *l3; struct array_cache *ac; check_irq_off(); //根据cpu id得到slab本地高速缓存的数据结构 ac = cpu_cache_get(cachep); retry: //batchcount记录了此次需要填充多少个空闲对象 batchcount = ac->batchcount; if (!ac->touched && batchcount > BATCHREFILL_LIMIT) { batchcount = BATCHREFILL_LIMIT; } //获取到相对应的内存节点上的slab链表kmem_list3,每个内存节点都有自己的一套空闲，部分空闲，非空闲slab链表 //因为相应cpu访问自己所属的内存节点的速度是最快的 l3 = cachep->nodelists[numa_node_id()]; BUG_ON(ac->avail > 0 || !l3); spin_lock(&l3->list_lock); //从本地共享高速缓存中往本地高速缓存中填充空闲对象，要注意对于numa //系统来说，往本地高速缓存上填充的空闲对象也都是该内存节点上的空闲对象 if (l3->shared && transfer_objects(ac, l3->shared, batchcount)) goto alloc_done; while (batchcount > 0) { struct list_head *entry; struct slab *slabp; //先从部分空闲的slab里面分配空闲对象，保留完全空闲的slab，因为空闲的 //slab在内存不足时是可以回收的 entry = l3->slabs_partial.next; //如果没有了部分空闲的slab，就只能去完全空闲的slab中分配了 if (entry == &l3->slabs_partial) { l3->free_touched = 1; entry = l3->slabs_free.next; //如果完全空闲的slab也没有了，就必须要为slab高速缓存分配新的slab了 if (entry == &l3->slabs_free) goto must_grow; } slabp = list_entry(entry, struct slab, list); check_slabp(cachep, slabp); check_spinlock_acquired(cachep); //从slab中分配空闲对象，直到slab中空闲对象不存在了，或者已经分配 //了足够的空闲对象了 while (slabp->inuse < cachep->num && batchcount--) { STATS_INC_ALLOCED(cachep); STATS_INC_ACTIVE(cachep); STATS_SET_HIGH(cachep); //此处获取空闲对象 ac->entry[ac->avail++] = slab_get_obj(cachep, slabp, numa_node_id()); } check_slabp(cachep, slabp); /* move slabp to correct slabp list: */ list_del(&slabp->list); //若相应slab的空闲内存分配完毕，将其挂入slabs_full的slab链表中 if (slabp->free == BUFCTL_END) list_add(&slabp->list, &l3->slabs_full); else list_add(&slabp->list, &l3->slabs_partial); } must_grow: l3->free_objects -= ac->avail; alloc_done: spin_unlock(&l3->list_lock); //没有分配到任何的对象 if (unlikely(!ac->avail)) { int x; //为高速缓存申请新的slab x = cache_grow(cachep, flags, numa_node_id()); /* cache_grow can reenable interrupts, then ac could change. */ ac = cpu_cache_get(cachep); if (!x && ac->avail == 0) /* no objects in sight? abort */ return NULL; //重新从头填充本地高速缓存 if (!ac->avail) /* objects refilled by interrupt? */ goto retry; } ac->touched = 1; //返回本地高速缓存***一个空闲对象的地址 return ac->entry[--ac->avail]; }五、slab内存的释放
slab内存的释放在函数kmem_cache_free()中，主要处理部分在__cache_free()函数中，其代码解析如下：
static inline void __cache_free(struct kmem_cache *cachep, void *objp) { struct array_cache *ac = cpu_cache_get(cachep); check_irq_off(); objp = cache_free_debugcheck(cachep, objp, __builtin_return_address(0)); if (cache_free_alien(cachep, objp)) return; //本地高速缓存可用的空闲对象尚未达到限制，将空闲对象放入本地高速缓存 if (likely(ac->avail < ac->limit)) { STATS_INC_FREEHIT(cachep); ac->entry[ac->avail++] = objp; return; } else { //cache_flusharray()会将本地高速缓存的一些空闲对象放入到slab中 cache_flusharray(cachep, ac); ac->entry[ac->avail++] = objp; } } static void cache_flusharray(struct kmem_cache *cachep, struct array_cache *ac) { int batchcount; struct kmem_list3 *l3; int node = numa_node_id(); //一次应该将batchcount个空闲对象归还到slab中 batchcount = ac->batchcount; check_irq_off(); //得到对应内存节点的slab list3,上面记录着该节点的slab链表 l3 = cachep->nodelists[node]; spin_lock(&l3->list_lock); //优先先归还到本地共享高速缓存中，注意本地共享高速缓存中的 //空闲对象是仅供该内存节点上的各个cpu分配使用的，这样可以使内存访问的效率***。 if (l3->shared) { struct array_cache *shared_array = l3->shared; int max = shared_array->limit - shared_array->avail; if (max) { if (batchcount > max) batchcount = max; //将batchcount个数组元素copy到本地高速缓存中 memcpy(&(shared_array->entry[shared_array->avail]), ac->entry, sizeof(void *) * batchcount); shared_array->avail += batchcount; goto free_done; } } //在没有本地高速缓存的情况下，释放回slab中 free_block(cachep, ac->entry, batchcount, node); free_done: spin_unlock(&l3->list_lock); ac->avail -= batchcount; //将删除后剩下的空闲对象往前移动一下，hoho,可能还剩下些空闲对象 memmove(ac->entry, &(ac->entry[batchcount]), sizeof(void *)*ac->avail); } static void free_block(struct kmem_cache *cachep, void **objpp, int nr_objects, int node) { int i; struct kmem_list3 *l3; for (i = 0; i < nr_objects; i++) { void *objp = objpp[i]; struct slab *slabp; //先从对象获取到其所在的page，再从page得到其所属的slab //page->lru.prev中记录了page所属的slab slabp = virt_to_slab(objp); l3 = cachep->nodelists[node]; list_del(&slabp->list); check_spinlock_acquired_node(cachep, node); check_slabp(cachep, slabp); //放入对应的slab slab_put_obj(cachep, slabp, objp, node); STATS_DEC_ACTIVE(cachep); l3->free_objects++; check_slabp(cachep, slabp); /* fixup slab chains */ //slab所有的对象都已经被归还 if (slabp->inuse == 0) { //slab高速缓存的空闲对象数超过了限制，可以释放掉该slab，以 //释放其所占有的内存 if (l3->free_objects > l3->free_limit) { l3->free_objects -= cachep->num; slab_destroy(cachep, slabp); } else { //加入到完全空闲slab链表中 list_add(&slabp->list, &l3->slabs_free); } } else { //加入到部分空闲的slab链表中 list_add_tail(&slabp->list, &l3->slabs_partial); } } }读到这里，这篇“Linux内存管理中的slab缓存怎么实现”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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