javaNetty面试题-jemalloc 架构

●每个 arena 都包含一个 bin 数组，每个 bin 管理不同档位的内存块；

●每个 arena 被划分为若干个 chunks，每个 chunk 又包含若干个 runs，每个 run 由连续的 Page 组成，run 才是实际分配内存的操作对象；

●每个 run 会被划分为一定数量的 regions，在小内存的分配场景，region 相当于用户内存；

●每个 tcache 对应一个 arena，tcache 中包含多种类型的 bin。

内存管理Arena ，内存由一定数量的 arenas 负责管理。每个用户线程采用 round-robin 轮询的方式选择可用的 arena 进行内存分配。

分级管理Bin，每个 bin 管理的内存大小是按分类依次递增。jemalloc 中小内存的分配是基于 Slab 算法完成的，会产生不同类别的内存块。

Page集合chunk，chunk 以 Page 为单位管理内存。每个 chunk 可被用于多次小内存的申请，但是在大内存分配的场景下只能分配一次。

实际分配单位run，run 结构具体的大小由不同的 bin 决定，例如 8 字节的 bin 对应的 run 只有一个 Page，可以从中选取 8 字节的块进行分配。

run 细分region，每个 run 会将划分为若干个等长的 region，每次内存分配也是按照 region 进行分发。

tcache 是每个线程私有的缓存，tcache 每次从 arena 申请一批内存，在分配内存时首先在 tcache 查找，避免锁竞争，分配失败才会通过 run 执行内存分配。

Small 场景，如果请求分配内存的大小小于 arena 中的最小的 bin，那么优先从线程中对应的 tcache 中进行分配。首先确定查找对应的 tbin 中是否存在缓存的内存块，如果存在则分配成功，否则找到 tbin 对应的 arena，从 arena 中对应的 bin 中分配 region 保存在 tbin 的 avail 数组中，最终从 availl 数组中选取一个地址进行内存分配，当内存释放时也会将被回收的内存块进行缓存。

Large 场景的内存分配与 Smalll 类似，如果请求分配内存的大小大于 arena 中的最小的 bin，但是不大于 tcache 中能够缓存的最大块，依然会通过 tcache 进行分配，但是不同的是此时会分配 chunk 以及所对应的 run，从 chunk 中找到相应的内存空间进行分配。内存释放时也跟 samll 场景类似，会把释放的内存块缓存在 tacache 的 tbin 中。此外还有一种情况，当请求分配内存的大小大于tcache 中能够缓存的最大块，但是不大于 chunk 的大小，那么将不会采用 tcache 机制，直接在 chunk 中进行内存分配。

Huge 场景，如果请求分配内存的大小大于 chunk 的大小，那么直接通过 mmap 进行分配，调用 munmap 进行回收。