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slub分配器

作者：itrocker 发布于：2015-12-21 18:51 分类：内存管理

Linux的物理内存管理采用了以页为单位的buddy system（伙伴系统），但是很多情况下，内核仅仅需要一个较小的对象空间，而且这些小块的空间对于不同对象又是变化的、不可预测的，所以需要一种类似用户空间堆内存的管理机制(malloc/free)。然而内核对对象的管理又有一定的特殊性，有些对象的访问非常频繁，需要采用缓冲机制；对象的组织需要考虑硬件cache的影响；需要考虑多处理器以及NUMA架构的影响。90年代初期，在Solaris 2.4操作系统中，采用了一种称为“slab”（原意是大块的混凝土）的缓冲区分配和管理方法，在相当程度上满足了内核的特殊需求。

多年以来，SLAB成为linux kernel对象缓冲区管理的主流算法，甚至长时间没有人愿意去修改，因为它实在是非常复杂，而且在大多数情况下，它的工作完成的相当不错。但是，随着大规模多处理器系统和 NUMA系统的广泛应用，SLAB 分配器逐渐暴露出自身的严重不足：

1). 缓存队列管理复杂；

2). 管理数据存储开销大；

3). 对NUMA支持复杂；

4). 调试调优困难；

5). 摒弃了效果不太明显的slab着色机制；

针对这些SLAB不足，内核开发人员Christoph Lameter在Linux内核2.6.22版本中引入一种新的解决方案：SLUB分配器。SLUB分配器特点是简化设计理念，同时保留SLAB分配器的基本思想：每个缓冲区由多个小的slab 组成，每个 slab 包含固定数目的对象。SLUB分配器简化kmem_cache，slab等相关的管理数据结构，摒弃了SLAB 分配器中众多的队列概念，并针对多处理器、NUMA系统进行优化，从而提高了性能和可扩展性并降低了内存的浪费。为了保证内核其它模块能够无缝迁移到SLUB分配器，SLUB还保留了原有SLAB分配器所有的接口API函数。

（注：本文源码分析基于linux-4.1.x）

整体数据结构关系如下图所示：

1 SLUB分配器的初始化

SLUB初始化有两个重要的工作：第一，创建用于申请struct kmem_cache和struct kmem_cache_node的kmem_cache；第二，创建用于常规kmalloc的kmem_cache。

1.1 申请kmem_cache的kmem_cache

第一个工作涉及到一个“先有鸡还是先有蛋”的问题，因为创建kmem_cache需要从kmem_cache的缓冲区申请，而这时候还没有创建kmem_cache的缓冲区。kernel的解决办法是先用两个静态变量boot_kmem_cache和boot_kmem_cache_node来保存struct kmem_cach和struct kmem_cache_node缓冲区管理数据，以两个静态变量为基础申请大小为struct kmem_cache和struct kmem_cache_node对象大小的slub缓冲区，随后再从这些缓冲区中分别申请两个kmem_cache，然后把boot_kmem_cache和boot_kmem_cache_node中的内容拷贝到新申请的对象中，从而完成了struct kmem_cache和struct kmem_cache_node管理结构的bootstrap（自引导）。

void __init kmem_cache_init(void)
{
	//声明静态变量，存储临时kmem_cache管理结构
	static __initdata struct kmem_cache boot_kmem_cache,
		boot_kmem_cache_node; 
•••
	kmem_cache_node = &boot_kmem_cache_node;
	kmem_cache = &boot_kmem_cache;

	//申请slub缓冲区，管理数据放在临时结构中
	create_boot_cache(kmem_cache_node, "kmem_cache_node",
		sizeof(struct kmem_cache_node), SLAB_HWCACHE_ALIGN);
	create_boot_cache(kmem_cache, "kmem_cache",
			offsetof(struct kmem_cache, node) +
				nr_node_ids * sizeof(struct kmem_cache_node *),
		       SLAB_HWCACHE_ALIGN);

	//从刚才挂在临时结构的缓冲区中申请kmem_cache的kmem_cache，并将管理数据拷贝到新申请的内存中
	kmem_cache = bootstrap(&boot_kmem_cache);

	//从刚才挂在临时结构的缓冲区中申请kmem_cache_node的kmem_cache，并将管理数据拷贝到新申请的内存中
	kmem_cache_node = bootstrap(&boot_kmem_cache_node);
•••
}

1.2 创建kmalloc常规缓存

原则上系统会为每个2次幂大小的内存块申请一个缓存，但是内存块过小时，会产生很多碎片浪费，所以系统为96B和192B也各自创建了一个缓存。于是利用了一个size_index数组来帮助确定小于192B的内存块使用哪个缓存

void __init create_kmalloc_caches(unsigned long flags)
{
•••
	/*使用SLUB时KMALLOC_SHIFT_LOW=3，KMALLOC_SHIFT_HIGH=13
	也就是说使用kmalloc能够申请的最小内存是8B，最大内存是8KB
	申请内存是向上对其2的n次幂，创建对应大小缓存保存在kmalloc_caches [n]*/
	for (i = KMALLOC_SHIFT_LOW; i <= KMALLOC_SHIFT_HIGH; i++) {
		if (!kmalloc_caches[i]) {
			kmalloc_caches[i] = create_kmalloc_cache(NULL,
							1 << i, flags);
		}

		/*
		 * Caches that are not of the two-to-the-power-of size.
		 * These have to be created immediately after the
		 * earlier power of two caches
		 */
		/*有两个例外，大小为64~96B和128B~192B，单独创建了两个缓存
		保存在kmalloc_caches [1]和kmalloc_caches [2]*/
		if (KMALLOC_MIN_SIZE <= 32 && !kmalloc_caches[1] && i == 6)
			kmalloc_caches[1] = create_kmalloc_cache(NULL, 96, flags);

		if (KMALLOC_MIN_SIZE <= 64 && !kmalloc_caches[2] && i == 7)
			kmalloc_caches[2] = create_kmalloc_cache(NULL, 192, flags);
	}
•••
}

2 缓存的创建与销毁

2.1 缓存的创建

创建缓存通过接口kmem_cache_create进行，在创建新的缓存以前，尝试找到可以合并的缓存，合并条件包括对对象大小以及缓存属性的判断，如果可以合并则直接返回已存在的kmem_cache，并创建一个kobj链接指向同一个节点。

创建新的缓存主要是申请管理结构暂用的空间，并初始化，这些管理结构包括kmem_cache、kmem_cache_nodes、kmem_cache_cpu。同时在sysfs创建kobject节点。最后把kmem_cache加入到全局cahce链表slab_caches中。

2.2 缓存的销毁

销毁过程比创建过程简单的多，主要工作是释放partial队列所有page，释放kmem_cache_cpu，释放每个node的kmem_cache_node，最后释放kmem_cache本身。

3 申请对象

对象是SLUB分配器中可分配的内存单元，与SLAB相比，SLUB对象的组织非常简洁，申请过程更加高效。SLUB没有任何管理区结构来管理对象，而是将对象之间的关联嵌入在对象本身的内存中，因为申请者并不关心对象在分配之前内存的内容是什么。而且各个SLUB之间的关联，也利用page自身结构进行处理。

每个CPU都有一个slab作为本地高速缓存，只要slab所在的node与申请者要求的node匹配，同时该slab还有空闲对象，则直接在cpu_slab中取出空闲对象，否则就进入慢速路径。

每个对象内存的offset偏移位置都存放着下一个空闲对象，offset通常为0，也就是复用对象内存的第一个字来保存下一个空闲对象的指针，当满足条件(flags & (SLAB_DESTROY_BY_RCU | SLAB_POISON)) 或者有对象构造函数时，offset不为0，每个对象的结构如下图。

cpu_slab的freelist则保存着当前第一个空闲对象的地址。

如果本地CPU缓存没有空闲对象，则申请新的slab；如果有空闲对象，但是内存node不相符，则deactive当前cpu_slab，再申请新的slab。

deactivate_slab主要进行两步工作：

第一步，将cpu_slab的freelist全部释放回page->freelist；

第二部，根据page(slab)的状态进行不同操作，如果该slab有部分空闲对象，则将page移到kmem_cache_node的partial队列；如果该slab全部空闲，则直接释放该slab；如果该slab全部占用，而且开启了CONFIG_SLUB_DEBUG编译选项，则将page移到full队列。

page的状态也从frozen改变为unfrozen。（frozen代表slab在cpu_slub，unfroze代表在partial队列或者full队列）。

申请新的slab有两种情况，如果cpu_slab的partial队列不为空，则取出队列中下一个page作为新的cpu_slab，同时再次检测内存node是否相符，还不相符则循环处理。

如果cpu_slab的partial队列为空，则查看本node的partial队列是否为空，如果不空，则取出page；如果为空，则看一定距离范围内其它node的partial队列，如果还为空，则需要创建新slab。

创建新slab其实就是申请对应order的内存页，用来放足够数量的对象。值得注意的是其中order以及对象数量的确定，这两者又是相互影响的。order和object数量同时存放在kmem_cache成员kmem_cache_order_objects中，低16位用于存放object数量，高位存放order。order与object数量的关系非常简单：((PAGE_SIZE << order) - reserved) / size。

下面重点看calculate_order这个函数

static inline int calculate_order(int size, int reserved)
{
•••
	//尝试找到order与object数量的最佳配合方案
	//期望的效果就是剩余的碎片最小
	min_objects = slub_min_objects;
	if (!min_objects)
		min_objects = 4 * (fls(nr_cpu_ids) + 1);
	max_objects = order_objects(slub_max_order, size, reserved);
	min_objects = min(min_objects, max_objects);
	
	//fraction是碎片因子，需要满足的条件是碎片部分乘以fraction小于slab大小
	// (slab_size - reserved) % size <= slab_size / fraction
	while (min_objects > 1) {
		fraction = 16;
		while (fraction >= 4) {
			order = slab_order(size, min_objects,
					slub_max_order, fraction, reserved);
			if (order <= slub_max_order)
				return order;
	        //放宽条件，容忍的碎片大小增倍
			fraction /= 2;
		}
		min_objects--;
	}

	//尝试一个slab只包含一个对象
	order = slab_order(size, 1, slub_max_order, 1, reserved);
	if (order <= slub_max_order)
		return order;

	//使用MAX_ORDER且一个slab只含一个对象
	order = slab_order(size, 1, MAX_ORDER, 1, reserved);
	if (order < MAX_ORDER)
		return order;
	return -ENOSYS;
}

4 释放对象

从上面申请对象的流程也可以看出，释放的object有几个去处：

1）cpu本地缓存slab，也就是cpu_slab；

2）放回object所在的page（也就是slab）中；另外要处理所在的slab：

2.1）如果放回之后，slab完全为空，则直接销毁该slab；

2.2）如果放回之前，slab为满，则判断slab是否已被冻结；如果已冻结，则不需要做其他事；如果未冻结，则将其冻结，放入cpu_slab的partial队列；如果cpu_slab partial队列过多，则将队列中所有slab一次性解冻到各自node的partial队列中。

值得注意的是cpu partial队列的功能是个可选项，依赖于内核选项CONFIG_SLUB_CPU_PARTIAL，如果没有开启，则不使用cpu partial队列，直接使用各个node的partial队列。

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