Linux内存管理（三）--内存分配之malloc

       本文将探讨 Linux 中动态内存分配的核心机制，特别是源码 malloc 函数的运作原理。开源社区提供了丰富的源码内存分配器，其中 glibc 中的源码棋牌软件源码入门 ptmalloc2 就是基于 dlmalloc 并引入多线程支持的实例。malloc 的源码源码位于 glibc-2.\malloc\malloc.c 文件中，它实际上是源码指向内部实现的别名 __libc_malloc。

       动态内存分配主要通过两个系统调用完成：mmap 和 brk。源码当所需内存大小超过预设阈值（默认KB）时，源码使用mmap分配；否则，源码采用brk分配。源码这一策略旨在平衡系统调用的源码频繁程度与内存分配的效率。

       为了提升效率，源码malloc 实际上利用了池化思想，源码预先分配较大的内存块，以便在后续请求时直接使用，避免频繁调用系统调用。内核源码底层实现这一过程涉及多个核心数据结构的使用，包括 arena、malloc_state、heap_info、chunk 等。

       arena 被用来表示连续的堆区域，分为 main arena 和 thread arena。main arena 作为全局变量存在于 libc.so 的数据段中，不需维护多个堆，且可通过 sbrk 扩展堆段。在内存耗尽时，main arena 可以通过 sbrk 或 mmap 扩展堆段至遇到内存映射段。另一方面，thread arena 的数量有限，以减少开销，当线程数量超过 arena 数量时，arena 开始共享。云南语音识别源码

       heap_info 用于存储堆的元数据，当一个 thread arena 的堆空间耗尽时，新的堆会映射到该 thread arena 中。chunk 则是描述内存分配的基本单位，包含 chunk 的大小、上一个 chunk 的状态信息以及对齐需求。

       在内存组织方面，存在多种类型的 chunk，包括已分配 chunk、空闲 chunk、top chunk 和 last remainder chunk。top chunk 位于 arena 的最顶部，用于处理所有 bin 中未找到合适空闲内存的情况。当 top chunk 大小不合适时，它会被分割或通过系统调用扩容。

       关于 free chunk 的管理、brk 与 mmap 的人才画像生成源码详细解释将在后续文章中深入探讨。更多关于内存管理的内容可参考《嵌入式 Linux 笔记》专栏。请在引用时注明出处。

ptmalloc2 源码剖析3 -- 源码剖析

       文章内容包含平台配置、malloc_state、arena实例、new_arena、arena_get、arena_get2、heap、new_heap、grow_heap、heap_trim、init、malloc_hook、malloc_hook_ini、ptmalloc_init、malloc_consolidate、渔乐吧2021源码public_mALLOc、sYSMALLOc、freepublic_fREe、systrim等关键模块。

       平台配置为 Debian AMD，使用ptmalloc2作为内存分配机制。

       malloc_state 表征一个arena，全局只有一个main_arena实例，arena实例通过malloc_init_state()函数初始化。

       当线程尝试获取arena失败时，通过new_heap获取内存区域，构建非main_arena实例。

       arena_get和arena_get2分别尝试线程的私有实例和全局arena链表获取arena，若获取失败，则创建new_arena。

       heap表示mmap映射连续内存区域，每个arena至少包含一个heap，且起始地址为HEAP_MAX_SIZE整数倍。

       new_heap尝试mmap映射内存，实现内存对齐，确保起始地址满足要求。

       grow_heap用于内存扩展与收缩，依据当前heap状态调用mprotect或mmap进行操作。

       heap_trim释放heap，条件为当前heap无已分配chunk或可用空间不足。

       init阶段，通过malloc_hook、realloc_hook和__memalign_hook函数进行内存分配。

       malloc_consolidate合并fastbins和unsortedbin，优化内存分配。

       public_mALLOc作为内存分配入口。

       sYSMALLOc尝试系统申请内存，实现内存分配。

       freepublic_fREe用于释放内存，针对map映射内存调用munmap，其他情况归还给对应arena。

       systrim使用sbrk归还内存。

mysql内存分配最小单元是多少，为什么命名varchar类型的时候，长度最好是2的N次方

       (1)

       (2)其实长度最好的是（2^n）-1

       因为计算机是二进制计算的，1 bytes = 8 bit ,一个字节最多可以代表的数据长度是2的8次方 在计算机中也就是-到

       而varchar类型存储变长字段的字符类型，当存储的字符串长度小于字节时，其需要1字节的空间，当大于字节时，需要2字节的空间。

       使用2 ^ n长度是更好的磁盘或内存块对齐。对齐块更快。今天“块”的大小更大，内存和磁盘足够快，可以忽略对齐，对于非常大的块来说是非常重要的。

       所以使用（2^n）-1 可以更好的利用磁盘空间和内存，使数据库可以在最大限度内存储更多的数据

优化mysql 多大内存 centos6

       ä¸€ã€mysql的优化思路

       mysql的优化分为两方面：

       1. 服务器使用前的优化

       2. 服务使用中的优化

       äºŒã€mysql的基础优化步骤

       1. 硬件级优化

       ï¼ˆ1）. 最好mysql自己使用一台物理服务器

       ï¼ˆ2）. 内存和CPU方面，根据需求给予mysql服务器足够大的内存和足够多的CPU核数

       (3). 避免使用Swap交换分区–交换时从硬盘读取的它的速度很慢，有的DBA安装系统时就不装swap分区

       ï¼ˆ4）. 如果是mysql主库，硬盘可以选用比较好的高速硬盘，系统用SSD固态硬盘，数据盘用sas替代sata硬盘，将操作系统和数据分区分开

       ï¼ˆ5）. mysql产生的日志与数据库也放到不同的磁盘分区上面

       ï¼ˆ6）. mysql数据库硬盘格式化时，可以指定更小的硬盘块

       ï¼ˆ7）. 关于做RAID方面，主库尽量做成RAID，既提高了数据的读写速度也提到了数据的安全性

       ï¼ˆ8). 服务器双线双电，保障服务器运行稳定，不会因为突然断电影响业务和损坏磁盘数据

       2. mysql数据库设计优化

       ï¼ˆ1). 根据需求选择正确的存储引擎，比如说读的特别猛就用MySAM,如果对事务性要求高就用InnoDB

       (2). 设置合理的字段类型和字段长度,比如说你这个字段就多个字段你设置成VARCHAR()就是对磁盘空间的浪费

       ï¼ˆ3）. 默认值尽可能的使用 NOT NULL，如果空值太多对mysql的查询会有影响，尤其是在查询语句编写上面

       ï¼ˆ4）. 尽量少的使用VARCHAR，TEXT，BLOB这三个字段

       ï¼ˆ5）. 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引]

       ï¼ˆ6）. 不要滥用索引，大表索引，小表不索引

       ï¼ˆ7）. 表的设计合理化(符合3NF)

       3. mysql配置参数的优化

       è¿™é‡Œæ˜¯mysql5.5版本的配置文件

       vi my.cnf

       [client]

       port = #mysql客户端连接时的默认端口

       socket = /tmp/mysql.sock #与mysql服务器本地通信所使用的socket文件路径

       default-character-set = utf8 #指定默认字符集为utf8

       [mysql]

       no-auto-rehash #auto-rehash是自动补全的意思，就像我们在linux命令行里输入命令的时候，使用tab键的功能是一样的，这里是默认的不自动补全

       default-character-set = utf8 #指定默认字符集为utf8

       [mysqld]

       user = mysql

       port =

       character-set-server = utf8 #设置服务器端的字符编码

       socket = /tmp/mysql.sock

       basedir = /application/mysql

       datadir = /mysqldata

       skip-locking #避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。

       open_files_limit = #MySQL打开的文件描述符限制，默认最小;当open_files_limit没有被配置的时候，比较max_connections*5和ulimit -n的值，哪个大用哪个，当open_file_limit被配置的时候，比较open_files_limit和max_connections*5的值，哪个大用哪个。

       back_log = #back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可 以被存在堆栈中。 如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自 己的限制。 试图设back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为。对于Linux系统推荐设置为小于的整数。

       max_connections = #MySQL的最大连接数，如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多， 介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，不能盲目提高设值。可以过’conn%’通配符查看当前状态的连接 数量，以定夺该值的大小。

       max_connect_errors = #对于同一主机，如果有超出该参数值个数的中断错误连接，则该主机将被禁止连接。如需对该主机进行解禁，执行：FLUSH HOST。

       table_cache = #物理内存越大,设置就越大.默认为,调到-最佳

       external-locking = FALSE #使用–skip-external-locking MySQL选项以避免外部锁定。该选项默认开启

       max_allowed_packet =8M #设置最大包,限制server接受的数据包大小，避免超长SQL的执行有问题 默认值为M，当MySQL客户端或mysqld服务器收到大于max_allowed_packet字节的信息包时，将发出“信息包过大”错误，并关闭连接。对于某些客户端，如果通信信息包过大，在执行查询期间，可能会遇“丢失与MySQL服务器的连接”错误。默认值M。

       sort_buffer_size = 6M #用于表间关联缓存的大小，查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为 × 6 ＝ MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。

       join_buffer_size = 6M #联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。

       thread_cache_size = #服务器线程缓存这个值表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量,当断开连接时如果缓存中还有空间,那么客户端的线程将被放到缓存中,如果线程重新被请求， 那么请求将从缓存中读取,如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建,如果有很多新的线程，增加这个值可以改善系统性能.通过比较 Connections 和 Threads_created 状态的变量，可以看到这个变量的作用

       thread_concurrency = 8 #设置thread_concurrency的值的正确与否, 对mysql的性能影响很大, 在多个cpu(或多核)的情况下，错误设置了thread_concurrency的值, 会导致mysql不能充分利用多cpu(或多核), 出现同一时刻只能一个cpu(或核)在工作的情况。thread_concurrency应设为CPU核数的2倍. 比如有一个双核的CPU, 那么thread_concurrency的应该为4; 2个双核的cpu, thread_concurrency的值应为8，属重点优化参数

       query_cache_size = 2M #指定MySQL查询缓冲区的大小，在数据库写入量或是更新量也比较大的系统，该参数不适合分配过大。而且在高并发，写入量大的系统，建系把该功能禁掉。

       query_cache_limit = 1M #默认是4KB，设置值大对大数据查询有好处，但如果你的查询都是小数据查询，就容易造成内存碎片和浪费

       query_cache_min_res_unit = 2k #MySQL参数中query_cache_min_res_unit查询缓存中的块是以这个大小进行分配的，使用下面的公式计算查询缓存的平均大小，根据计算结果设置这个变量，MySQL就会更有效地使用查询缓存，缓存更多的查询，减少内存的浪费。

       default_table_type = InnoDB #默认表的引擎为InnoDB

       thread_stack = K #限定用于每个数据库线程的栈大小。默认设置足以满足大多数应用transaction_isolation = READ-COMMITTED #设定默认的事务隔离级别.可用的级别如下:

       READ-UNCOMMITTED, READ-COMMITTED, REPEATABLE-READ, SERIALIZABLE,1.READ UNCOMMITTED-读未提交2.READ COMMITTE-读已提交3.REPEATABLE READ -可重复读4.SERIALIZABLE -串行

       tmp_table_size = M #tmp_table_size 的默认大小是 M。如果一张临时表超出该大小，MySQL产生一个 The table tbl_name is full 形式的错误，如果你做很多高级 GROUP BY 查询，增加 tmp_table_size 值。

       max_heap_table_size = M #内存表，内存表不支持事务，内存表使用哈希散列索引把数据保存在内存中，因此具有极快的速度，适合缓存中小型数据库，但是使用上受到一些限制

       long_query_time = 1 #记录时间超过1秒的查询语句

       log_long_format #

       log-error = /logs/error.log #开启mysql错误日志，该选项指定mysqld保存错误日志文件的位置

       log-slow-queries = /logs/slow.log #慢查询日志文件路径

       pid-file = /pids/mysql.pid

       log-bin = /binlog/mysql-bin #binlog日志位置以及binlog的名称

       relay-log = /relaylog/relay-bin #relaylog日志位置以名称

       binlog_cache_size = 1M #binlog_cache_size 就是满足两点的：一个事务，在没有提交（uncommitted）的时候，产生的日志，记录到Cache中；等到事务提交（committed）需要提交的时候，则把日志持久化到磁盘，默认是K。

       max_binlog_cache_size = M #binlog缓存最大使用的内存

       max_binlog_size = 2M #一个binlog日志的大小

       expire_logs_days = 7 #保留7天的binlog

       key_buffer_size = M #索引缓存大小: 它决定了数据库索引处理的速度，尤其是索引读的速度

       read_buffer_size = M #MySql读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySql会为它分配一段内存缓冲区。read_buffer_size变量控制这一缓冲区的大小。如果对表的顺序扫描请求非常频繁，并且你认为频繁扫描进行得太慢，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能

       read_rnd_buffer_size = 2M #MySQL的随机读缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如，按照排序顺序)，将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时，MySQL会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。但MySQL会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大

       bulk_insert_buffer_size = 1M #批量插入数据缓存大小，可以有效提高插入效率，默认为8M

       myisam_sort_buffer_size = 1M #MyISAM表发生变化时重新排序所需的缓冲

       myisam_max_sort_file_size = G #MySQL重建索引时所允许的最大临时文件的大小 (当 REPAIR, ALTER TABLE 或者 LOAD DATA INFILE). 如果文件大小比此值更大,索引会通过键值缓冲创建(更慢)

       myisam_repair_threads = 1 #如果一个表拥有超过一个索引, MyISAM 可以通过并行排序使用超过一个线程去修复他们.这对于拥有多个CPU以及大量内存情况的用户,是一个很好的选择.

       myisam_recover #自动检查和修复没有适当关闭的 MyISAM 表

       lower_case_table_names = 1 #让mysql不区分大小写

       skip-name-resolve #禁用DNS解析，连接速度会快很多。不过，这样的话就不能在MySQL的授权表中使用主机名了而只能用ip格式。

       #slave-skip-errors = , #这是选填项让slave库跳过哪些错误继续同步

       #replicate-ignore-db=mysql #选填，同步时候哪个数据库不同步设置

       server-id = 1

       innodb_additional_mem_pool_size = 4M #InnoDB 存储的数据目录信息和其它内部数据结构的内存池大小。应用程序里的表越多，你需要在这里分配越多的内存，默认是2M

       innodb_buffer_pool_size = M #这对Innodb表来说非常重要。Innodb相比MyISAM表对缓冲更为敏感。MyISAM可以在默 认的 key_buffer_size 设置下运行的可以，然而Innodb在默认的 设置下却跟蜗牛似的。由于Innodb把数据和索引都缓存起来，无需留给操作系统太多的内存，因此如果只需要用Innodb的话则可以设置它高达 -% 的可用内存。一些应用于 key_buffer 的规则有 — 如果你的数据量不大，并且不会暴增，那么无需把 innodb_buffer_pool_size 设置的太大了

       innodb_file_io_threads = 4 #文件IO的线程数，一般为 4

       innodb_thread_concurrency = 8 #你的服务器CPU有几个就设置为几,建议用默认一般为8

       innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 #默认为1，如果将此参数设置为1，将在每次提交事务后将日志写入磁盘。为提供性能，可以设置为0或2，但要承担在发生故障时丢失数据的风险。设置为0表示事务日志写入日志文件，而日志文件每秒刷新到磁盘一次。设置为2表示事务日志将在提交时写入日志，但日志文件每次刷新到磁盘一次。

       innodb_log_buffer_size = 2M #此参数确定些日志文件所用的内存大小，以M为单位。缓冲区更大能提高性能，但意外的故障将会丢失数据.MySQL开发人员建议设置为1－8M之间

       innodb_log_file_size = 4M #此参数确定数据日志文件的大小，以M为单位，更大的设置可以提高性能，但也会增加恢复故障数据库所需的时间

       innodb_log_files_in_group = 3 #为提高性能，MySQL可以以循环方式将日志文件写到多个文件。推荐设置为3M

       innodb_max_dirty_pages_pct = #Buffer_Pool中Dirty_Page所占的数量，直接影响InnoDB的关闭时间。参数 innodb_max_dirty_pages_pct可以直接控制了Dirty_Page在Buffer_Pool中所占的比率，而且幸运的是 innodb_max_dirty_pages_pct是可以动态改变的。所以，在关闭InnoDB之前先调小，强制数据块Flush一段时间，则能够大大缩短MySQL关闭的时间。

       innodb_lock_wait_timeout = #InnoDB 有其内置的死锁检测机制，能导致未完成的事务回滚。但是，如果结合InnoDB使用MyISAM的lock tables 语句或第三方事务引擎,则InnoDB无法识别死锁。为消除这种可能性，可以将innodb_lock_wait_timeout设置为一个整数值，指示 MySQL在允许其他事务修改那些最终受事务回滚的数据之前要等待多长时间(秒数)

       innodb_file_per_table = 0 #独享表空间（关闭）

       [mysqldump]

       quick

       max_allowed_packet = M

       4. 架构优化

       ï¼ˆ1）. 前端用memcached，redis等缓存分担数据库压力

       ï¼ˆ2）. 数据库读写分离，负载均衡

       ï¼ˆ3）. 数据库分库分表

       ï¼ˆ4）. 存储可采取分布式

       5. 后期优化

       ä¸»è¦æ˜¯å¤šè§‚察，后期就是维护工作了，观察服务器负载是需要添加硬件了，还是有语句有问题啊，还是参数要修改了。

       6. 查询优化（摘抄别人的）

       . 使用慢查询日志去发现慢查询。

       . 使用执行计划去判断查询是否正常运行。

       . 总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下 –久而久之性能总会变化。

       . 避免在整个表上使用count(*),它可能锁住整张表。

       . 使查询保持一致以便后续相似的查询可以使用查询缓存。

       . 在适当的情形下使用GROUP BY而不是DISTINCT。

       . 在WHERE, GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列。

       . 保持索引简单,不在多个索引中包含同一个列。

       . 有时候MySQL会使用错误的索引,对于这种情况使用USE INDEX。

       . 检查使用SQL_MODE=STRICT的问题。

       . 对于记录数小于5的索引字段，在UNION的时候使用LIMIT不是是用OR.

       . 为了 避免在更新前SELECT，使用INSERT ON DUPLICATE KEY或者INSERT IGNORE ,不要用UPDATE去实现。

       . 不要使用 MAX,使用索引字段和ORDER BY子句。

       . 避免使用ORDER BY RAND().

       ã€‚LIMIT M，N实际上可以减缓查询在某些情况下，有节制地使用。

       ã€‚在WHERE子句中使用UNION代替子查询。

       ã€‚对于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止独占锁。

       ã€‚在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。

       ã€‚使用DROP TABLE，CREATE TABLE DELETE FROM从表中删除所有数据。

       ã€‚最小化的数据在查询你需要的数据，使用*消耗大量的时间。

       ã€‚考虑持久连接，而不是多个连接，以减少开销。

       ã€‚基准查询，包括使用服务器上的负载，有时一个简单的查询可以影响其他查询。

       ã€‚当负载增加您的服务器上，使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有问题的查询。

       ã€‚在开发环境中产生的镜像数据中 测试的所有可疑的查询。

c库的malloc和free到底是如何实现的?

       在使用C语言时，对内存管理的了解是至关重要的。其中，glibc库中的malloc和free函数是内存管理的核心。过去，许多人误以为malloc和free仅仅是glibc与操作系统间的桥梁，应用程序直接通过这些函数申请和释放内存。然而，深入分析glibc源码后，我们发现malloc和free的实现远比表面复杂。在实际应用中，malloc和free的操作实际上是在一个称为内存池（我们暂称为ptmalloc）的内部进行的。

       当应用程序调用malloc时，实际上是在ptmalloc中申请内存。ptmalloc内部维护了多个内存池，包括fast bins、small bins、largebins、top chunk、mmaped chunk以及lastremainder chunk。内存的分配和释放操作主要在这几个内存池中进行。只有满足特定条件时，ptmalloc才会调用sys_trim函数，将不再使用的内存块归还给操作系统。

       接下来，让我们简要概述一下malloc和free的实现流程。在申请内存时，malloc首先查找合适的内存池，找到空闲内存块后分配给应用程序。释放内存时，free将内存块放回相应的内存池，等待ptmalloc进一步的分配。整个过程中，glibc内部的内存管理机制负责内存的高效管理和回收。

       了解malloc和free的内部实现，对优化程序性能和防止内存泄漏至关重要。通过深入研究glibc的内存管理机制，我们可以更好地控制内存使用，提高程序的稳定性和效率。