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内存管理算法：Buddy算法与Slab算法详解

内存管理是操作系统核心功能之一，直接影响系统性能和稳定性。Buddy算法和Slab算法是两种经典的内存管理策略，分别适用于不同场景。以下是它们的对比分析：

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1. Buddy算法（伙伴系统）

核心思想

• 将内存划分为 大小相等的块（如 2^n KB），并通过 递归拆分/合并 管理空闲内存。
• 适合管理 物理内存页（如Linux的 zone allocator）。

工作原理

1. 初始化：内存被划分为最大可能的 2^n 块（如4MB）。
2. 分配内存：
   • 如果请求大小 ≤ 当前块大小，则 拆分 为两个"伙伴"块（如1MB → 2×512KB）。
   • 重复拆分直到找到合适大小的块。
3. 释放内存：
   • 释放的块会检查其"伙伴"是否空闲。
   • 如果伙伴空闲，则 合并 为更大的块。

示例

初始内存：16KB
请求 3KB → 分配 4KB（拆分为 8KB→4KB→分配）
释放 4KB → 检查伙伴4KB，合并为8KB

优点

• 避免外部碎片：通过合并机制减少碎片。
• 快速分配/释放：O(log n) 时间复杂度。

缺点

• 内部碎片：分配大小必须为 2^n，可能浪费内存（如申请3KB实际分配4KB）。
• 不适合小内存：频繁拆分/合并影响性能。

应用场景

• Linux内核的 页分配器（管理物理页帧）。
• 嵌入式系统内存管理。

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2. Slab算法（Slab分配器）

核心思想

• 为 频繁分配的小对象 预先分配缓存（Slab），避免反复调用 malloc/free。
• 适合管理 内核对象（如进程描述符、文件对象）。

工作原理

1. Slab分层结构：
   • Cache：同一类对象的集合（如 task_struct 缓存）。
   • Slab：一个内存页（或连续页），存储多个对象。
   • Object：实际分配的内存单元。
2. 分配流程：
   • 从 空闲对象链表 直接获取，无需复杂计算。
3. 释放流程：
   • 对象放回链表，标记为可复用。

示例

Cache: task_struct (每个1KB)
Slab1: [obj1][obj2][obj3] (已分配)
Slab2: [obj4][free][free] (部分空闲)

优点

• 零碎片：对象大小固定，无内部/外部碎片。
• 高性能：省去重复初始化开销（对象复用）。
• 缓存友好：同一Slab的对象通常位于同一缓存行。

缺点

• 内存浪费：Slab可能未完全利用（如部分对象空闲）。
• 不适合大内存：仅针对小对象优化。

应用场景

• Linux内核的 kmalloc 小内存分配。
• 数据库、网络协议栈的高频小对象分配。

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3. Buddy vs Slab 对比

特性	Buddy算法	Slab算法
目标	管理物理页（大内存）	管理小对象（高频分配）
碎片问题	外部碎片少，内部碎片多	无碎片
分配速度	中等（需拆分/合并）	极快（直接取空闲链表）
内存利用率	较低（2^n 对齐浪费）	较高（对象复用）
适用场景	物理页分配、嵌入式系统	内核对象、高频小内存分配

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4. 实际应用（Linux内核）

Buddy系统

• 管理 物理内存页（4KB/8KB等），通过 alloc_pages() 分配。
• 通过 /proc/buddyinfo 查看状态：

  cat /proc/buddyinfo
  

Slab分配器

• 管理 内核对象（如 inode、dentry），通过 kmem_cache_create() 创建缓存。
• 通过 /proc/slabinfo 查看状态：

  cat /proc/slabinfo
  

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5. 其他内存管理算法

• malloc/free（glibc）：基于 ptmalloc，结合 Buddy 和 Slab 思想。
• jemalloc/tcmalloc：改进的多线程内存分配器，减少锁竞争。

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6. 总结

• Buddy算法：适合 大块物理内存管理，通过拆分/合并减少外部碎片。
• Slab算法：适合 高频小对象分配，通过缓存复用提升性能。
• 现代系统：通常 组合使用（如Linux用Buddy管理页，Slab管理对象）。

理解这两种算法，有助于优化 系统级内存管理 和 高性能应用开发！ 🚀