innodb源码分析之内存管理

最后更新于:2022-04-01 20:05:20

在innodb中实现了自己的内存池系统和内存堆分配系统,在innodb的内存管理系统中,大致分为三个部分:基础的内存块分配管理、内存伙伴分配器和内存堆分配器。innodb定义和实现内存池的主要目的是提供内存的使用率和效率,防止内存碎片和内存分配跟踪和调试。我们先来看看他们的关系和结构。 以下是它的关系结构图: ![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2016-08-17_57b4215ec7170.jpg) 上图中的: ut_mem_block块是基础内存管理 Buddy allocator是内存伙伴分配器  mem_heap是内存堆分配器 ## 1.基础内存管理 innodb中的内存分配和内存释放是通过统一的结构进行管理,具体的实现在ut0mem.h和ut0mem.c当中,其中最重要的就是对malloc和free的封装。通过一个链表结构体来管理已经分配的内存,结构体如下: ~~~ typedef ut_mem_block_struct { ulint size; /*这个被分配block的内存大小*/ ulint magic_n; /*节点魔法字,用于校验所用*/ UT_LIST_NODE_T(ut_mem_block_t) mem_block_list; /*block list node,指定prev node和next node*/ }; ~~~ 关于block的list定义是个全局的变量,UT_LIST_BASE_NODE_T(ut_mem_block_t) ut_mem_block_list;所有分配的block都会加入到这个list当中。在ut_malloc_low函数分配内存的时候会将分配的block加入到list当中,在ut_free的时候会所释放的内存所在的block从list当中删除。除了这两个函数以外,innodb还提供ut_free_all_mem函数来释放所有分配的block和统计分配内存的总数ut_total_allocated_memory功能。 基础内存管理的方法如下:       ut_malloc_low                    分配一个n长度的内存块,并将分配的块记录到ut_mem_block_list当中.       ut_malloc                            与ut_malloc_low功能相同,但是会用0初始化所分配的内存。       ut_free                                释放一个分配的内存块,并将其从ut_mem_block_list当中删除。       ut_free_all_mem                 释放ut_mem_block_list所有的内存块并清空ut_mem_block_list 以上函数是支持多线程并发操作的,也就是说是线程安全的。 innodb这样做的目的是保证所有malloc出去的内存都在 ut_mem_block_list当中,以便管理。   基础内存管理的结构如下: ![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2016-08-17_57b4215ee2cbf.jpg) ## 2.伙伴分配器 innodb的伙伴分配器是基于ut_malloc_low函数之上的内存管理器,在创建伙伴分配器时,innodb会一下用ut_malloc_low开辟一个很大的内存块,然后用伙伴分配来分配这个块的内存使用。innodb的伙伴分配器是基于2的基数为基础的管理方式,其buddy alloc pool的定义如下: ~~~ struct mem_pool_struct { byte* buf; /*整体内存的句柄*/ ulint size; /*整体内存大小*/ ulint reserved; /*当前分配出去的总内存大小*/ mutex mutex; /*多线程互斥量*/ UT_LIST_BASE_NODE_T(mem_area_t) free_list[64]; /*area_t链表数组,每个数组单元能管理2的i次方内存块列表,i是数组的下标*/ }; ~~~ ~~~ struct mem_area_struct { ulint size_and_free; /*area的内存大小(一定是2的次方),最后一个bit表示是否已经释放*/ UT_LIST_NODE_T(mem_area_t) free_list; /*area链表的上下area,因为buddy area是会分裂的,有可能多个*/ }; ~~~ mem_area_t是一个buddy的内存区域,也就是mem_area_struct。以下是一个32位机器管理1024字节内存块的buddy list分布: ![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2016-08-17_57b4215f060ae.jpg) 每一个area是有mem_area_t头和可分配的内存(memory_buffer)确定的,memory_buffer的长度不小于mem_area_t头的长度,在32位机器上mem_area_t的头应该是16个字节(8字节对齐)。 ### 2.1mem_area_t的分裂 在内存分配的过程中,有可能会造成mem_area_t的分裂,还是以上面的例子来说,加入我们要分配一个200字节的内存,这时候伙伴分配器的分配流程是这样的:       1.找到一个离200+sizeof(mem_area_t)最近的2的i次方的数(256),确定i = 8,       2.在free_list[i]的列表中查找是否有空闲的node,如果有,将node职位no free.如果没有,对i + 1层执行查找是否有可用的内存,       3.在上面的例子中,i+1=9,free_list是空的,继续在i+2层找,一次类推,直到找到有node的层,也就是i = 10;       4.首先对10层进行分裂,分裂成两512大小的第9层节点,并从10删除area,在第9层加入2个512的node.       5.然后在对第9层的第一个节点进行分裂,分裂两个大小为256的第8层节点,并从第九层删除,在第8层加入2个节点。       6.将第一个256大小的area分配给对应的操作者,并置为no free标识。   以下是分配了一个200字节的内存池结构: ![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2016-08-17_57b4215f1a924.jpg) 如果分配出去后的area_t会从free_list[i]链表中删除,也就是说在buddy上将是记录的。 ### 2.2mem_area_t的合并 如果200字节分配出去后,使用完毕会归还给buddy allocator,还是拿上面的例子来说,就会发生area合并的情况,步骤如下:   1.使用者归还伙伴分配的内存,首先会根据area_t的信息去找到自己的buddy,也就是第8层另外一个没有被分配的area.   2.找到buddy area后,判断buddy area是否是释放状态,如果是,触发合并,将自己和buddy area从第8层删除,合并成一个512大小的第9层area,   3.在重复1 ~ 2步,又会将自己和第九层另外一个buddy area合并成一个1024大小的第10层area. ### 2.3buddy allocator的接口函数:   mem_pool_create                构建一个buddy allocator   mem_area_alloc                   用buddy allocator分配一块内存   mem_area_free                    将一块内存归还给buddy allocator   mem_pool_get_reserved      获得buddy allocator已经使用的内存大小 ## 3内存分配堆(memory heap) innodb中的内存管理最终的体现形式是mem_heap_t内存分配与管理,所有关于内存分配的操作都会调用mem_heap的API方法,mem_heap_t的结构定义如下: ~~~ struct mem_block_info_struct { ulint magic_n; /*魔法字*/ char file_name[8]; /*分配内存的文件*/ ulint line; /*分配内存的文件所在行*/ ulint len; /*block的长度*/ ulint type; /*依赖的底层分配类型,有DYNAMIC、BUFFER、BTR_SEARCH三种类型*/ ibool init_block; /*是否是外部分配的内存块*/ ulint free; /*被占用的空间大小*/ ulint start; /*可分配内存的起始位置*/ byte* free_block; /*备用block,仅仅在BTR_SEARCH方式可用*/ UT_LIST_BASE_NODE_T(mem_block_t) base; UT_LIST_NODE_T(mem_block_t) list; }; ~~~ **备注:mem_block_info_struct/mem_block_info_t/mem_block_t/mem_heap_t是等价** mem_heap_t的内存结构如下: ![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2016-08-17_57b4215f3287e.jpg) 关于mem_heap_t的几个要点:   1.一个mem_block_t最小空间不小于64字节,标准的大小是8KB,在非MEM_HEAP_BUFFER模式下分配的空间不大于page size - 200(page size一般为16KB)   2.mem_heap_t有三种类型,分别是DYNAMIC、BUFFER、BTR_SEARCH,在DYNAMIC模式下都是基于buddy allocator进行mem_block_t分配的,在BTR_SEARCH模式下,使用free_block来作为内存分配,在BUFFER模式下比较复杂,如果分配的内存大小< page size的一半时,使用buddy alloc,否则使用buf_frame的内存分配方式(这个是属于buf0buf.XX里面的方式,还未开始分析)。   3.mem_heap_t在分配新的mem_block_t的时候一定是分配一个heap最后节点大小的两倍,如果分配的大小超过MEM_MAX_ALLOC_IN_BUF(相当于一个page size)的时候,heap 类型判断,在不是DYNAMIC模式下,最大就是一个MEM_MAX_ALLOC_IN_BUF大小。如果其他模式下就是设置成MEM_BLOCK_STANDARD_SIZE标准大小,在这些限制外,如果需要分配的内存大于这些限制,以分配内存大小为准进行mem_block_t分配。分配好的mem_block_t总是加入到heap base list的最后,也就是heap堆栈的顶端。   4.mem_heap_t在释放mem_block_t时候总是从顶端开始释放,直到不能释放为止(mem_block_t没有被使用者归还)。在mem_block_t释放的时候也是需要参考DYNAMIC、BUFFER、BTR_SEARCH类型进行相对于的归还规则(和2要点是相对应的)。 **mem_heap_t函数方法说明:** mem_heap_create                                        用DYNAMIC模式创建一个mem_heap_t mem_heap_create_in_buffer                        用BUFFER模式创建一个mem_heap_t mem_heap_create_in_btr_search                 用BTR_SEARCH模式创建一个mem_heap_t mem_heap_free                                            释放mem_heap_t对象 mem_alloc                                                    创建在MEM_HEAP_DYNAMIC模式下,并分配一块指定大小的内存(在这种方式下mem_heap_t只会有一个mem_block_t) mem_free                                                      归还mem_heap_t分配的内存,并释放mem_heap_t mem_heap_alloc                                           在指定的mem_heap_t上分配一块内存 mem_heap_get_heap_top                            获得heap顶端块可使用内存的地址 mem_heap_empty                                        清空指定的mem_heap_t mem_heap_get_top                                     获得heap顶部的指定n大小的mem_block_t指针 mem_heap_free_top                                    释放heap顶部N大小的mem_block_t块 ## 4总结 innodb提供内存池和heap分配方式来统一管理内存,最主要的目的是提高内存的率。在MySQL-5.6的版本中,innodb提供两种选择,一种是使用innodb提供的内存池管理内存,还有一种是提供系统的malloc和free来作为内存管理。MySQL默认的是系统管理内存方式,一些有经验的DBA会使用系统的管理内存方式+TMalloc来做内存优化,借助TMalloc高效的内存管理方式实现MySQL的性能提升。
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