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前言：

一，thread cache线程局部存储的实现

问题引入

概念说明

基本使用

thread cache TLS的实现

 二，Central Cache整体的结构框架

大致结构

 span结构

span结构的实现

三，Central Cache大致结构的实现

单例模式

thread cache向Central Cache申请空间的接口

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前言：

在上篇文章中，我们完成了thread chche整体结构的设计。以及项目的整体框架也已经有所了解了。

对于该项目，高并发内存池：主要分为三层结构，thread cache，Central Cache以及Page Cache。对于 thread cache，每个线程独享一个thread cache，申请资源时，优先找对应的thread cache，其中涉及到内存对齐规则的映射。

本篇会用到的知识：TLS线程局部存储，单例模式，慢开始反馈调节算法。 

一，thread cache线程局部存储的实现

现在我们已经实现了thread cache的大致结构：申请空间，释放空间。

问题引入

但是现在还面临一个问题：

在多线程环境下，如何让当前的前程 只看到其对应的thread cache？？其他线程的无法看到。也就是如何实现每个线程独享一个 thread cache对象？？？

这时就需要使用到Thread Local storage（线程局部存储），简称TLS。

概念说明

线程局部存储（TLS），是一种变量的存储方法，这个变量在它所在的线程内是全局可以访问的，但是不能被其他线程访问到，这样就保证了数据的线程独立性。而熟知的全局变量是所有线程都可以访问的，这样就不可避免需要锁来控制，从而增加了控制成本和代码复杂度。

基本使用

使用到的函数：TlsAlloc,TlsSetValue,TlsGetValue,TlsFree

当然，在使用线程局部存储时，除了使用上述Windows提供的API函数，还可以使用 Microsoft VC++ 编译器提供的如下方法定义一个线程局部变量：

__declspec(thread) int g_mydata =1

 示例：

#include <iostream>
#include <Windows.h>
#include <thread>
__declspec(thread) int g_mydata = 1;
void task1()
{
	while (true)
	{
		++g_mydata;
		Sleep(1000);
	}
}

void task2()
{
	int n = 10;
	while (n--)
	{
		std::cout << "g_mydata=" << g_mydata <<",线程ID为：" << std::this_thread::get_id() << std::endl;
	}
}

//TLS线程局部存储的使用示例
void testTLS()
{
	std::thread t1(task1);
	std::thread t2(task2);

	t1.join();
	t2.join();
}

int main()
{
	//TestFiedMemoryPool();
	testTLS();
	return 0;
}

可以看到，一个线程 在对该数据进行修改时，另一个线程看到的数据不变。这就是线程局部存储，每个线程只能看到自己对应的数据，不能看到其他线程的。 

thread cache TLS的实现

现在通过TLS，就可以实现 每个线程独享一个thread cache，并且其他线程 无法获取到。

//线程局部存储::TLS机制
//每个线程只能看到自己的thread cahce
__declspec(thread) threadCache* pTLSThreadCache = nullptr;

刚开始，每个线程启动时，我们都是通过 thread cache对象来进行申请空间，同时释放空间的。所以，我们可以再增加两个接口，申请空间，会先找到对应 的thread cache对象，再调用其申请空间的接口。同样，释放空间也是如此。代码如下：

//相当于对thread cache做了一层封装
//申请size大小的空间
static void* ConsurrentAlloc(size_t size)
{
	if (pTLSThreadCache == nullptr)
	{
		pTLSThreadCache = new threadCache;
	}

	return pTLSThreadCache->Allocate(size);
}

//释放空间接口
static void ConcurrentDealloc(void* ptr, size_t size)
{
	assert(pTLSThreadCache);

	pTLSThreadCache->Deallocate(ptr, size);
}

 二，Central Cache整体的结构框架

Central Cache做为该项目第二层的结构，它起到均衡调度的作用。

大致结构

Central Cache的结构和thread cache的结构相似，也使用哈希桶的设计结构 。

如上图，Central Cache设计的时候，和thread cache的内存对齐规则是一样的。

为什么要这样设计？？？

1. 假设thread cache中下标为n的桶为空时，在向下一层申请的时候，由于Central Cache采用相同的规则，所以此时直接去Cental Cache的下标为n的桶的申请。
2. Central  Cache为thread cache分配内存空间，如果同时有多个线程来访问，由于Central Cache是属于所有线程，所以每个线程在申请内存空间的时候，就会存在线程安全问题，是需要加锁的。
3. 如果两个线程访问的是同一个桶，那么就会存在锁竞争，一个线程申请完了，才能让另一个线程申请。
4. 但是如果两个线程访问的是不同的桶，那么就不会存在锁竞争，可以认为是这两个线程是并行申请的，效率就会大大提高。
5. 所以，Central Cache是需要加锁访问的，但是不是整体进行加锁的。而每个桶拥有一把锁，访问同一个桶时才会 存在锁的竞争。

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 span结构

与thread cache结构不同的是：

1. thread cahce中，每个桶的后面挂的是一个个的小内存块。比如按照4Byte对齐，对应桶中都是一个一个4Byte的内存块（的地址）。
2. 而Central Cache是为每一个thread cache分配空间的，所以他所管理的内存块更大。每个哈希桶中挂的是一个一个的span。所谓span，就是管理以页为单位的大块空间。这里一页的大小按照8KB计算。
3. 一个span，可能包含多个页，也可能包含一个页。

span如何管理这大块内存？？

自由链表！！！没错，仍然是按照自由链表的方式。将这一大块内存，切分成很多个小块内存，然后使用链表的形式组织起来！！！如下图：

 每个span按照对应的对齐规则，将大块内存切分成对应的小块内存，并使用自由链表组织起来。

所以，对于一个span，可能包含多个内存块，也可能分配出去了一部分，剩余一部分，也可能全部都分配出去了，剩余为空 。

那么我们如何可以知道某个span中，分配出去多少内存？？？

1. 所以，在 span结构中，我们需要增加一个变量usecount，来记录有多少内存块分配出去了。记录这个变量的目的是，当span这个结构完全被还回来的时候，我们就可以将它还给下一层了。
2. 所以，当上层thread cache申请内存块的时候，就让对应span的usecount++。当上层thread cache归还内存块的时候，就让对应span的usecount--。
3. 当usecount=0时，说明这个span的内存块已经全部还回来了。那么此时就可以将该内存块 返回给下一层 了。
4. 当将span向一层返回的时候，在Central Cache中，就需要将对应哈希桶中对应的span删除。如果哈希桶中的span按照单链表的形式存储，删除操纵会比较麻烦。所以我们可以设置成双向链表的结构，删除操作的时间复杂度是O(1)

span结构的实现

通过上述部分，了解到Central Cache的大致框架后，接下来，就是各部分的代码实现。

要实现Central Cache的结构，首先就是对span结构的实现。

span——管理以页为单位的大块内存，每个span包含页的个数不同，我们需要记录一个 span有多少页，变相的就记录了这大块内存的大小。同时还需要记录起始页号。

这里一页按照8KB来计算 。

• 如果是在32位环境下，内存大小为2^32，也就是4GB。总页数=4GB/8KB=2^32/2^13=2^19，大约一共有50多万页，使用int 可以存储。
• 如果是在64位环境 下，内存大小为2^64，总页数=2^64/2^13=2^51，这时候使用int就存不下了。 
• 为了解决这种问题，可以使用条件编译，如果是32位环境，使用int。如果是64位，使用long long。
• 但是需要注意的是，在WIN32配置下，_WIN32有定义，_WIN64没有定义。在_WIN64配置下，_WIN32和_WIN64的定义都有。

//管理以页为单位的大块空间
struct span
{
	size_t _pageID;//该大块空间的起始页号
	size_t _n = 0;//页的数量

	span* _next = nullptr;//双向链表的结构
	span* _prev = nullptr;

	size_t _usecount = 0;//切好的小块内存，分配给thread cache的个数
	void* _freelist = nullptr;//管理切分好的小对象
};

//Central Cache的每个哈希桶中保存的是span组成的链表
class SpanList
{
public:
	SpanList()
	{
		_head = new span;
		_head->_next = _head;
		_head->_prev = _head;
	}
	//在指定span前插入一个
	void Insert(span* pos, span* newspan)
	{
		assert(pos);
		assert(newspan);

		span* prev = pos->_prev;
		//prev newspan pos
		newspan->_prev = prev;
		newspan->_next = pos;
		pos->_prev = newspan;
	}
	//从链表中删除指定的某个span
	void Erase(span* pos)
	{
		assert(pos);
		assert(pos != _head);

		span* prev = pos->_prev;
		span* next = pos->_next;

		prev->_next = next;
		next->_prev = prev;
	}
private:
	span* _head=nullptr;//链表的头指针
public:
	std::mutex _mtx;//桶锁
};

三，Central Cache大致结构的实现

Central Cache也是一个哈希桶结构，和thread cache采用一样的内存对齐规则。每个桶下面挂的是一个一个的span，而每个span内部也有一个 链表，挂的是切分好的小块内存。

单例模式

对于thread cache，它是每个线程独享的，每个线程只能看到自己的thread cache对象。

对于Central Cache，它是所有线程共享的。我们不希望未来有多个Central Cache，保证整个进程中只有一个Central Cache。所以我们可以通过单例模式来实现。

单例模式是一种设计模式，确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。

//Central Cache的结构和Thread Cache的结构相似
//Central Cache的哈希桶中挂的是一个个的span
//实现成单例模式
class CentralCache
{
public:
	//获取单例对象
	static CentralCache* GetInstance()
	{
		return &_sInst;
	}
	//从 Central Cache获取一定数量的对象给thread cache
	//start,end为输出型参数，n表示希望获得的内存块个数，byte_size表示对应的内存块的大小
	size_t FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t n, size_t byte_size);

	//禁用构造，拷贝构造，赋值重载
	CentralCache() = delete;
	CentralCache(const CentralCache&) = delete;
	CentralCache operator=(const CentralCache&) = delete;
private:
	SpanList _spanlists[NFREELISTS];
	static CentralCache _sInst;
};

thread cache向Central Cache申请空间的接口

当某个线程申请内存空间，当对应的桶为空时，需要向Central Cache申请。

比如一个线程来向Central Cache申请8字节的内存，Central Cache一定会分配多个8字节的内存块。

多余的会让thread cache保存，下次再申请时，就直接找thread cache，因为访问thread cache是无所的，申请内存能更快。那么Central Cache应该给返回对少个内存块？？？

方法：慢开始反馈调节算法

1，按照申请的内存大小来决定返回多少个内存块。

如果申请的内存比较小，比如5字节，我们可以多给几个，比如分配给50字节，返回10个 内u才能块。如果申请的内存空间比较大，比如256KB，就不能返回的太多，返回2个或者3个内存块。

所以，当申请的内存块大小为n时，我们需要知道最多给它分配多少个，也就是它的上限。

2，按照使用内存的是否频繁，决定返回多少个内存块

如果给的太多，可能很多都用不上。如果给的太少，可能会导致该线程频繁的找Central Cache申请内存。

• 线程之所以会找Central Cache申请空间，无疑是thread cache对应桶的内存用完了。
• thread cahce有很多的桶，当频繁的为某个桶申请内存时，说明这个桶用的很频繁，我们就一次多给，比如给2倍或者3倍。
• 但是，如何知道一个桶使用的是否频繁呢？？？我们可以对每个桶，也就是每个自由链表，在自由链表中增加一个变量maxSize=1，表示是否频繁申请。当这个桶第一次向Central Cache申请内存时，就给一块内存，然后让这个桶的maxSize+1，下次申请的时候 ，就给2块，依次类推......也可以将+1换成+2或者+3，这样增长的速度就会变快。当然，这里不能一直+，会有上限的。

 结合这两种情况，计算出的结果，取一个最小值，就是最后应该分配的内存块的个数。

//自由链表中头插一段区间
//start,end
void pushRange(void* start, void* end)
{
	NextObj(end) = _freelist;
	_freelist = start;
}
//向Central Cache申请内存
//index表示对应的哈希桶的下标
void* threadCache::FetchMemoryFromCental(size_t index, size_t  size)
{
	//首先计算需要获取多少个内存块
	
	//慢开始反馈调节算法
	size_t batchNum = min(SizeClass::NumMoveSize(size), _freelists[index].MaxSize());
	//保证batchNum不超过上限
	if (_freelists[index].MaxSize() == batchNum)
	{
		_freelists[index].MaxSize()++;
	}

	void* start = nullptr;
	void* end = nullptr;

	//调用Central Cache接口，返回获取到的内存块的个数
	//start和end是输出型参数，表示 得到的内存块的起始地址和结束地址
	//这里actual表示实际得到的内存块的个数
	// 因为Central Cache的内存块可能不够batchNum个，只是将所有的都返回了
	size_t actual = CentralCache::GetInstance()->FetchRangeObj(start,end,batchNum,size);
	assert(actual > 1);

	//如果只返回了一个内存块，将该内存块直接返回给上层使用
	if (actual == 1)
	{
		assert(start == nullptr);
		return start;
	}
	else
	{
		//先将start+1到end范围的内存块，保存在对应的哈希桶中
		//再将start返回给上层使用
		_freelists[index].pushRange(NextObj(start), end);
		return start;
	}
}

接下来就是要完成 Central Cache给thread cache分配内存的接口了。也就是FetchRangeObj(start,end,batchNum,size)的接口了。

Central Cache的结构如下图 ：每个span管理的是以页为单位的大块内存。一页的大小是8KB。同时每个span内部是切分好的小块内存，以链表的形式管理起来。

 我们现在已经计算出：thread cache找Central Cache申请内存时，Central Cache应该分配batchNum个内存块给thread cache。

也就是从对应的哈希桶的某个span中切出batchNum个内存块。但是由于可能之前有多个线程来申请，导致现在有的span为空，有的span有内存块，但是可能不够batchNum个。所以我们实际给的个数可能小于期望获得的个数的。

实现思路：首先找到对应的哈希桶，遍历spanlist链表，找到一个 非空的span。spanlist链表是双向循环带头链表，为了方便遍历，我们可以使用类似于迭代器的实际思路，封装一层。代码如下：

注意：在查找spanlist获取一个非空的span时，可能整个spanlist都为空，此时就需要向下一层Page Cache申请。（这部分代码先不实现，Page Cache实现之后完成该部分）。

	span* Begin()
	{
		return _head->_next;
	}
	span* End()
	{
		return _head;
	}

获取到span之后，就可以遍历span中的_freelist，从中申请batchNum个内存块，如果不够，有多少申请多少。如下图所示：

 上述情况是span中内存块的个数足够，可能存在不够的情况，所以在end向后移动 的时候，需要判断end不能为空。

//从对应的哈希桶，也就是spanlist中，获取一个非空的span
span* CentralCache::GetOneSpan(SpanList& list, size_t size)
{
	//...
	return nullptr;
}

//从 Central Cache获取一定数量的对象给thread cache
//start,end为输出型参数，n表示希望获得的内存块个数，size表示对应的内存块的大小
//返回值表示实际获得的内存块的个数
size_t CentralCache::FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t n, size_t size)
{
	//申请的内存块大小为size，先找到对应的哈希桶
	size_t index = SizeClass::Index(size);

	//多线程可能会访问同一个桶，需要加锁
	_spanlists[index]._mtx.lock();

	//在对应的桶中找到一个非空的span
	span* sp = CentralCache::GetInstance()->GetOneSpan(_spanlists[index], size);
	assert(sp);
	assert(sp->_freelist);

	//从sp中获取n个内存块
	//start指向第一个内存块，end指向最后一个内存块
	start = sp->_freelist;
	end = start;
	//end向后走n-1步，执行最后一个内存块，但是可能不够n个，需要判空
	size_t i = 0;
	size_t actualNum = 1;//记录实际获取到的内存块的个数
	while (end!=nullptr&&i < n - 1)
	{
		end = NextObj(end);
		i++;
	}
	//_freelist指向end的下一个内存块
	sp->_freelist = NextObj(end);
	//将end与下一个内存块断开连接
	NextObj(end) = nullptr;

	_spanlists[index]._mtx.unlock();

	//返回实际获得的内存块的个数
	return actualNum;
}

源码：

ConcurrentMemoryPool · 小鬼/高并发内存池 - 码云 - 开源中国 

本节完！！！