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# 高并发内存池开发记录 - 04

news 2025/10/21 13:28:23

高并发内存池 - 开发记录04

在这里插入图片描述

📑 目录

  • 一、PageCache设计思路
  • 二、NewSpan实现过程
  • 三、并发安全：加锁的坑
  • 四、编译错误排查
  • 五、核心代码统计
  • 六、今日收获
  • 七、遗留问题
  • 八、思考题
  • 九、三层架构连通
  • 十、Bug发现与修复
  • 十一、测试设计与结果
  • 十二、今日总结
  • 十三、思考与展望

今日目标

实现PageCache（第三层架构），完成三层内存池的核心框架

一、PageCache设计思路

1.1 为什么需要PageCache？

Day3实现的CentralCache在没有Span时用的是malloc模拟，这显然不是最终方案。PageCache的作用是：

ThreadCache（线程级） ↓ 没内存了
CentralCache（全局级）↓ 没Span了
PageCache（全局级）← 今天实现这里↓ 还没有？
操作系统（VirtualAlloc/mmap）

PageCache的职责：

  1. 管理大块内存（以页为单位，1页=8KB）
  2. 为CentralCache提供Span
  3. 页合并：回收时尝试合并相邻空闲页，减少外部碎片
  4. 页切分：大Span切分成小Span，提高内存利用率

三层架构完整流程：
FreeList有缓存
FreeList空
SpanList有Span
SpanList空
有现成Span
需要切分
都没有
用户调用Allocate
ThreadCache
直接返回 无锁
向CentralCache申请
CentralCache
切分返回对象
向PageCache申请
PageCache
直接返回
切分大Span
向OS申请128页
VirtualAlloc/mmap
返回给PageCache
切分后返回给CentralCache
切分成对象返回给ThreadCache
缓存部分返回部分

1.2 核心数据结构设计

class PageCache {
private:SpanList _spanLists[NPAGES];  // 管理1~128页的Spanstd::unordered_map<PAGE_ID, Span*> _pageToSpan;  // 页号→Span快速查找std::mutex _pageMtx;  // 全局锁
};

为什么是128页？

  • ThreadCache最大管理256KB
  • 256KB / 8KB = 32页
  • 留一些余量，设置为128页（1MB）
  • 超过128页的大对象直接找OS，不走PageCache缓存

为什么需要_pageToSpan映射？
一开始我不理解为什么要这个映射，后来想到页合并的场景就明白了：

场景：释放一个Span（假设页号100，1页）
问题：如何知道页号101是不是也是空闲的？能不能合并？
答案：通过_pageToSpan[101]快速找到对应的Span，判断是否空闲

二、NewSpan实现过程

2.1 函数签名设计

Span* NewSpan(size_t k);  // k表示需要多少页

关键问题1：如果需要3页，但只有5页的Span怎么办？

我的第一反应是直接返回5页的Span，但这样会浪费2页。正确做法是：

  • 切分：5页Span → 3页（返回） + 2页（放回链表）

关键问题2：如果所有链表都空了怎么办？

选项A：向OS申请k页（刚好够用）
选项B：向OS申请128页（最大），然后切分

我选的是B，原因是：

系统调用成本：
VirtualAlloc(3页)  → 1次系统调用 → 得到3页
VirtualAlloc(128页) → 1次系统调用 → 得到128页成本一样，但128页可以切分后留着后用，减少后续系统调用！

这是一种批量预取的优化思想。

NewSpan决策流程：

在这里插入图片描述

2.2 实现的四个分支

分支1：超大对象（k > 128）
if(k > 128){void* ptr = SystemAlloc(k);Span* span = new Span;span->_pageId = ((PAGE_ID)ptr) >> PAGE_SHIFT;span->_n = k;_pageMtx.unlock();return span;  // 直接返回，不放入_spanLists
}

为什么不放入_spanLists？

  • _spanLists只有128个位置，放不下更大的
  • 超大对象很少被重复使用，缓存意义不大
  • 直接申请、直接使用、直接释放回OS
分支2：有现成的k页Span
if(!_spanLists[k-1].Empty()){Span* kSpan = _spanLists[k-1].PopFront();// 建立页号到Span的映射（用于后续页合并）for(size_t i = 0; i < kSpan->_n; ++i){_pageToSpan[kSpan->_pageId + i] = kSpan;}_pageMtx.unlock();return kSpan;
}

为什么要建立_pageToSpan映射？

起初我直接返回了kSpan，结果被提醒：将来ReleaseSpanToPageCache需要页合并时，要根据页号快速找到Span。

映射建立的细节：

  • 一个Span有n页，需要为每一页都建立映射
  • 例如：3页的Span（页号100-102）需要建立3个映射
分支3：查找更大的Span并切分
for(size_t i = k; i < 128; ++i){if(!_spanLists[i].Empty()){Span* nSpan = _spanLists[i].PopFront();Span* kSpan = new Span;// 切分操作kSpan->_pageId = nSpan->_pageId;kSpan->_n = k;nSpan->_pageId += k;  // 剩余部分的起始页号后移nSpan->_n -= k;_spanLists[nSpan->_n - 1].PushFront(nSpan);// 建立映射for(size_t j = 0; j < kSpan->_n; ++j){_pageToSpan[kSpan->_pageId + j] = kSpan;}_pageMtx.unlock();return kSpan;}
}

我犯的错误1：直接返回大Span

最开始我写的是：

Span* nSpan = _spanLists[i].PopFront();
return nSpan;  // ❌ 需要3页却返回了5页

这会造成内存浪费。正确做法是切分。

我犯的错误2：在循环内申请OS内存

for(...){if(!_spanLists[i].Empty()){...}else{  // ❌ 每次循环都会进这里SystemAlloc(128);  // 会被调用多次！}
}

这个逻辑错误很隐蔽：循环是为了查找，不是为了申请。申请应该放在循环外。

切分的数学推导：

假设有5页的Span（页号100），切分成3页 + 2页：

原Span: _pageId = 100_n = 5切分后：kSpan: _pageId = 100, _n = 3  ← 返回nSpan: _pageId = 103, _n = 2  ← 放回_spanLists[1]为什么页号是103？100（起始） + 3（用掉的） = 103（剩余的起始）

我犯的错误3：数组索引错误

最开始我写的是：

_spanLists[nSpan->_n].PushFront(nSpan);  // ❌ 2页应该放哪里？

回忆索引映射：

_spanLists[0] → 存1页
_spanLists[1] → 存2页

所以剩余2页应该放到_spanLists[nSpan->_n - 1]。

分支4：所有链表都空，向OS申请128页
void* ptr = SystemAlloc(128);
Span* nspan = new Span;
nspan->_pageId = ((PAGE_ID)ptr) >> PAGE_SHIFT;
nspan->_n = 128;// 和分支3一样的切分逻辑
Span* kSpan = new Span;
kSpan->_pageId = nspan->_pageId;
kSpan->_n = k;nspan->_pageId += k;
nspan->_n -= k;_spanLists[nspan->_n - 1].PushFront(nspan);for(size_t j = 0; j < kSpan->_n; ++j){_pageToSpan[kSpan->_pageId + j] = kSpan;
}_pageMtx.unlock();
return kSpan;

我犯的错误4：创建了3个Span对象

最开始我写的是：

Span* nspan = new Span;     // 128页
Span* kSpan = new Span;     // k页
Span* remainSpan = new Span; // ❌ 多余！剩余的(128-k)页

其实修改nspan后，它就是剩余部分，不需要再new一个。

三、并发安全：加锁的坑

3.1 为什么每个return前都要解锁？

PageCache是全局单例，会被多个线程同时访问：

Span* NewSpan(size_t k) {_pageMtx.lock();  // 加锁if (k > 128) {...return span;  // ❌ 如果不解锁，锁永远不会释放！}
}

死锁场景：

线程1调用NewSpan → 加锁 → 返回（忘记解锁）
线程2调用NewSpan → 尝试加锁 → 永远等待 ← 死锁！

正确做法：

if (k > 128) {..._pageMtx.unlock();  // ✅ 返回前必须解锁return span;
}

我数了数，NewSpan有4个return分支，每个都要记得解锁。

3.2 为什么不用RAII？

为什么不用std::lock_guard自动管理锁？

Span* NewSpan(size_t k) {std::lock_guard<std::mutex> lock(_pageMtx);  // RAII// 不用手动unlock，离开作用域自动解锁
}

这确实是更好的做法，但目前为了清晰理解锁的机制，我们先手动管理。后续优化可以改成RAII。

四、编译错误排查

4.1 错误现象

g++ -c src/PageCache.cpp -o src/PageCache.o -std=c++11error: 'Span' does not name a type
error: 'PageCache' has not been declared
error: '_pageMtx' was not declared in this scope

4.2 排查过程

第一反应： 是不是没包含头文件？

检查PageCache.cpp：

#include "PageCache.h"  // ✅ 有包含

检查PageCache.h：

#include "Common.h"  // ✅ 有包含（Span定义在这里）

第二反应： 头文件保护有问题？

PageCache.h使用的是：

#ifndef _PAGE_CACHE_H_  // ← 下划线开头是保留标识符
#define _PAGE_CACHE_H_
...
#endif

C++标准规定：以下划线+大写字母开头的标识符是保留的，可能导致未定义行为。

解决方案： 改成#pragma once

#pragma once  // ✅ 现代C++推荐#include "Common.h"
#include <unordered_map>
#include <mutex>

编译通过！

4.3 学到的知识点

  1. 头文件保护规范：

    • ❌ #ifndef _NAME_H_（下划线开头）
    • ✅ #ifndef PROJECT_NAME_H（项目名开头）
    • ✅ #pragma once（最简洁，编译器支持）

  2. C++保留标识符：

    • 以下划线+大写字母开头：_Name
    • 包含双下划线：__name
    • 全局命名空间中以下划线开头：_name

五、核心代码统计

5.1 PageCache.h（24行）

#pragma once#include "Common.h"
#include <unordered_map>
#include <mutex>class PageCache{
public:static PageCache* GetInstance(){static PageCache _sInst;return &_sInst;}Span* NewSpan(size_t k);void ReleaseSpanToPageCache(Span* span);private:PageCache(){}PageCache(const PageCache&)=delete;PageCache& operator=(const PageCache&)=delete;SpanList _spanLists[NPAGES];std::mutex _pageMtx;std::unordered_map<PAGE_ID, Span*> _pageToSpan;
};

5.2 PageCache.cpp NewSpan（104行）

核心逻辑：

  • 超大对象处理（6行）
  • 查找现成Span（8行）
  • 切分大Span（20行）
  • 申请OS内存并切分（15行）

六、今日收获

6.1 设计思想

  1. 批量预取策略： 一次申请128页，减少系统调用
  2. 页切分算法： 大Span切小Span，提高内存利用率
  3. 特殊对象处理： 超大对象不缓存，直接走OS

6.2 工程技巧

  1. 锁的正确使用： 每个return前必须解锁，避免死锁
  2. 映射建立时机： 分配Span时立即建立_pageToSpan映射
  3. 数组索引计算： n页的Span放在_spanLists[n-1]

6.3 调试经验

  1. 编译错误排查： 头文件保护规范问题
  2. 逻辑错误定位： 切分算法的边界条件
  3. 内存管理： 避免创建多余的Span对象

七、遗留问题（TODO）

// PageCache.cpp
void PageCache::ReleaseSpanToPageCache(Span* span){// TODO: 实现页合并算法
}

八、思考题

  1. 为什么一次申请128页而不是更多（256页、512页）？
  2. 页合并的算法难点在哪里？
  3. 如果两个线程同时申请3页，会发生什么？

我的思考：

问题1：128页=1MB是一个平衡点

  • 太小：频繁系统调用
  • 太大：浪费内存（可能用不完）
  • 1MB是经验值，适合大多数场景

问题2：页合并需要判断相邻页是否空闲

  • 如何知道相邻页的页号？（前一页、后一页）
  • 如何判断相邻页是否属于空闲Span？（用_pageToSpan查找）
  • 如何合并？（修改Span的_n和_pageId，调整链表）

问题3：有锁保护，不会冲突

  • 线程1先拿锁 → 获取3页Span → 解锁
  • 线程2等待锁 → 获取另一个3页Span → 解锁
  • 如果只剩一个3页Span，第二个线程会走切分或申请OS的逻辑

九、三层架构连通

NewSpan实现完成后，需要把三层真正连通起来，替换掉Day3的malloc模拟。

9.1 实现NumMovePage

这个函数用来计算：申请size大小的对象时，应该向PageCache申请几页。

设计思路：

小对象（如32字节）：1页能切很多个，申请1页就够
大对象（如256KB）：1页只有8KB，需要256/8=32页

简单实现（Common.h）：

static inline size_t NumMovePage(size_t size) {// 简单策略：size小于8KB申请1页，否则向上取整size_t num = size / (1 << PAGE_SHIFT);  // 除以8KBif (num == 0) num = 1;  // 至少1页return num;// TODO: 后续优化可以考虑对象数量
}

为什么这么简单？

采用迭代开发思想：先用最简单的策略跑通，后续测试发现问题再优化。复杂的慢增长算法留到后面实现。

9.2 修改CentralCache调用PageCache

之前（Day3）：

// TODO: 向PageCache申请Span（暂时用malloc模拟）
span = new Span;
span->_pageId = (PAGE_ID)malloc(8 * 1024) >> PAGE_SHIFT;  // 固定1页
span->_n = 1;

现在（Day4）：

// 向PageCache申请Span
size_t numPages = SizeClass::NumMovePage(size);
span = PageCache::GetInstance()->NewSpan(numPages);

关键改动：

  1. 计算需要几页：NumMovePage(size)
  2. 调用真实的PageCache：PageCache::GetInstance()->NewSpan()

但这里有个隐藏的bug！

之前固定1页，切分时是这样写的：

size_t blockCount = (8 * 1024) / size;  // 硬编码1页=8KB

现在可能是多页，需要修正：

size_t spanBytes = span->_n << PAGE_SHIFT;  // 动态计算总字节数
size_t blockCount = spanBytes / size;       // 能切多少块

例子：

  • size=256KB，申请32页
  • spanBytes = 32 << 13 = 262144字节
  • blockCount = 262144 / 262144 = 1块 ✅

9.3 修改ThreadCache调用CentralCache

之前（Day2）：

// TODO: 调用真正的CentralCache，当前用malloc模拟
for (int i = 0; i < 7; ++i) {void* obj = malloc(size);_freeLists[index].Push(obj);
}
void* returnObj = malloc(size);
return returnObj;

现在（Day4）：

void* start = nullptr;
void* end = nullptr;// 从CentralCache批量获取8个对象
CentralCache::GetInstance()->FetchRangeObj(start, end, size, 8);// 把前7个Push到FreeList缓存
void* cur = start;
for (int i = 0; i < 7; ++i) {void* next = NextObj(cur);_freeLists[index].Push(cur);cur = next;
}// 返回第8个对象
return cur;

学到的知识点：

  1. FetchRangeObj的参数void*& start是引用，可以修改调用者的变量
  2. 返回链表用start和end两个指针，O(1)时间复杂度
  3. 遍历链表用NextObj辅助函数

三层调用时序图：

用户代码 ThreadCache CentralCache PageCache 操作系统 Allocate(128KB) FreeList[index].Empty() FetchRangeObj(start, end, 128KB, 8) _spanLists[index].Empty() NumMovePage(128KB) = 16页 NewSpan(16) _spanLists[15].Empty() SystemAlloc(128页) 返回内存地址 切分: 16页 + 112页 返回16页Span 切分成1个128KB对象 返回actualNum=1 循环0次(无缓存) 返回1个对象 用户代码 ThreadCache CentralCache PageCache 操作系统

十、Bug发现与修复

10.1 第一次测试：大对象崩溃

编写了三层架构联调测试：

// 测试1：小对象（32字节）
void* ptr1 = GetTLSThreadCache()->Allocate(32);  // ✅ 通过// 测试2：大对象（128KB）
void* bigPtr = GetTLSThreadCache()->Allocate(128 * 1024);  // ❌ 崩溃

现象： 程序在分配128KB时卡住或崩溃

10.2 调试过程

步骤1：添加输出定位问题

void* FetchFromCentralCache(...) {cout << "调用FetchRangeObj" << endl;CentralCache::GetInstance()->FetchRangeObj(start, end, size, 8);cout << "开始遍历对象" << endl;for (int i = 0; i < 7; ++i) {  // ← 崩溃在这里...}
}

步骤2：分析原因

128KB对象，申请16页Span：
spanBytes = 16 * 8KB = 128KB
blockCount = 128KB / 128KB = 1  ← 只能切1个对象！但ThreadCache期望拿7个：
for (int i = 0; i < 7; ++i) {  ← 循环7次void* next = NextObj(cur);  // 第2次：cur已经是nullptr，崩溃！
}

问题根源： 固定循环7次，但实际对象数量是动态的！

Bug前后对比：

Bug修复后
Bug修复前
ThreadCache循环actualNum-1=0次
CentralCache返回actualNum=1
直接返回第1个对象
成功!
ThreadCache固定循环7次
CentralCache返回1个对象
第2次: NextObj nullptr
崩溃!

10.3 解决方案

FetchRangeObj有返回值：实际获取的对象数量

size_t FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t size, int num);
//^^^^^
//返回actualNum

修正代码：

// 获取实际数量
size_t actualNum = CentralCache::GetInstance()->FetchRangeObj(start, end, size, 8);// 根据实际数量循环（actualNum-1个缓存，1个返回）
void* cur = start;
for (size_t i = 0; i < actualNum - 1; ++i) {void* next = NextObj(cur);_freeLists[index].Push(cur);cur = next;
}return cur;  // 返回最后一个

测试结果：

测试2：分配大对象（128KB）
大对象分配成功  ✅bigPtr = 0x253d1412000

十一、测试设计与结果

11.1 测试设计思路

采用分层测试策略，从简单到复杂：

Level 1：单元测试（已完成）├─ test_common.cpp      → SizeClass功能└─ test_threadcache.cpp → ThreadCache单独工作Level 2：集成测试（今天）└─ test_three_layers.cpp → 三层协作Level 3：压力测试（后续）└─ 多线程并发测试

为什么这样设计？

如果直接测三层，出问题很难定位。分层测试可以快速定位到是哪一层的问题。

测试流程图：

+---------------------+
|     开始测试        |
+---------------------+|v
+---------------------+
| 测试1:小对象32字节×3|
+---------------------+|+---> 分配成功? --否--> +---------------------+|                       | 失败:批量申请有问题 ||                       +---------------------+|是|v
+---------------------+
| 测试2:大对象128KB   |
+---------------------+|+---> 分配成功? --否--> +-----------------------------+|                       | 失败:NumMovePage或切分有问题 ||                       +-----------------------------+|是|v
+---------------------+
| 测试3:释放全部对象  |
+---------------------+|+---> 释放成功? --否--> +---------------------+|                       | 失败:Deallocate有问题||                       +---------------------+|是|v
+---------------------+
| 测试4:再次分配32字节|
+---------------------+|+---> 地址复用? --否--> +---------------------+| 警告:FreeList可能有问题|+---------------------+|是|v
+---------------------+
|    全部通过!        |
+---------------------+

11.2 测试用例设计

// 测试1：小对象分配
void* ptr1 = GetTLSThreadCache()->Allocate(32);
void* ptr2 = GetTLSThreadCache()->Allocate(32);
void* ptr3 = GetTLSThreadCache()->Allocate(32);

验证点：

  • 第1次：ThreadCache空 → CentralCache → PageCache → OS（申请1页）
  • 第2次：从ThreadCache缓存拿（无锁）
  • 第3次：从ThreadCache缓存拿（无锁）

预期： 3个不同地址
实际： ✅ ptr1/2/3都非空

// 测试2：大对象分配
void* bigPtr = GetTLSThreadCache()->Allocate(128 * 1024);

验证点：

  • NumMovePage计算：128KB / 8KB = 16页
  • PageCache::NewSpan(16)
  • CentralCache切分：只能切1个对象
  • ThreadCache只缓存0个，返回1个

预期： 返回有效地址
实际： ✅ bigPtr = 0x253d1412000

// 测试3：释放对象
GetTLSThreadCache()->Deallocate(ptr1, 32);
GetTLSThreadCache()->Deallocate(ptr2, 32);
GetTLSThreadCache()->Deallocate(ptr3, 32);

验证点： 内存回到ThreadCache的FreeList

FreeList状态（栈结构）：

释放ptr1 → FreeList: ptr1
释放ptr2 → FreeList: ptr2 → ptr1
释放ptr3 → FreeList: ptr3 → ptr2 → ptr1

// 测试4：内存复用
void* ptr4 = GetTLSThreadCache()->Allocate(32);
if (ptr4 == ptr3) {cout << "成功复用！" << endl;
}

验证点： Pop栈顶元素，应该是ptr3

预期： ptr4 == ptr3
实际： ✅ 0x253d14100a0 == 0x253d14100a0

11.3 测试结果表格

测试项输入预期输出实际输出状态验证功能
小对象分配Allocate(32)×33个不同地址ptr1/2/3非空✅批量申请机制
大对象分配Allocate(128KB)有效地址0x253d1412000✅多页申请+动态切分
内存释放Deallocate×4无异常正常完成✅FreeList Push
内存复用再次Allocate(32)ptr4==ptr3地址相同✅FreeList Pop

11.4 调试技巧总结

当集成测试失败时：

  1. 分层定位

    cout << "进入Allocate" << endl;
cout << "调用FetchFromCentralCache" << endl;
cout << "调用FetchRangeObj" << endl;

  2. 查看中间值

    cout << "actualNum = " << actualNum << endl;
cout << "blockCount = " << blockCount << endl;

  3. 断言验证假设

    assert(blockCount > 0);
assert(actualNum > 0);

  4. 分离测试

    • 先单独测PageCache
    • 再测CentralCache+PageCache
    • 最后测完整三层

十二、今天的收获

完成的功能：

PageCache基本实现完了，NewSpan可以正常工作，能够切分大页、批量申请内存。NumMovePage虽然现在实现得比较简单，但先这样跑通了再说，后面有问题再优化。

三层架构终于连起来了！之前Day3用的malloc模拟，现在替换成真正调用PageCache了。ThreadCache也改成调用真实的CentralCache。测试都通过了，小对象和大对象都能正常分配。

踩过的坑：

循环那里栽了，一开始写死循环7次，结果大对象时只返回1个就崩了。后来才想起来应该用actualNum这个返回值。还有blockCount那里也是，硬编码8KB导致多页时计算错了。这些都是不够细心导致的。

学到的东西：

单例模式用得比较熟练了，PageCache和CentralCache都是这个模式。批量预取这个思想挺好的，一次申请128页虽然看起来多，但系统调用成本一样，还能减少后续申请次数。

分层测试确实有用，一开始直接测三层出问题很难定位，现在知道要先单独测每一层。还有就是用返回值控制循环比硬编码靠谱多了。

调试的时候加cout输出定位问题很管用，虽然有点笨但很有效。看到中间值就能分析出哪里错了。

还没做的事：

  • NumMovePage现在太简单了，后面要加慢增长算法
  • ThreadCache释放太多时要批量还给CentralCache，这个还没实现
  • PageCache的页合并算法，这个留到后面做
  • 多线程测试还没做
  • 性能对比测试也得做

Git提交：

commit b5581ae: 实现PageCache的NewSpan功能
commit 2dc853a: 三层架构连通，实现NumMovePage函数  
commit 19c0caf: 修复大对象分配崩溃问题

十三、一些思考

今天花了大概4个小时，设计和编码2小时左右，调试测试1小时，写文档1小时。

迭代开发这个思路确实好用，一开始想把NumMovePage写得很完美，后来想想先简单实现跑通再说，果然快很多。调试时也是，分层定位问题比一股脑全测要高效。

下一步打算实现页合并算法，还有ThreadCache批量归还。页合并感觉会比较难，要判断相邻页是否空闲，还要处理合并后的链表。先研究一下再说吧。

项目地址： https://github.com/Guojin06/HighConcurrencyMemoryPool

http://www.dtcms.com/a/508656.html

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