内存分配存在性能瓶颈怎么办？

青旅半醒 2022-12-30 13:57 261阅读 0赞

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## title: 性能优化-使用高效内存分配器   date: 2020-12-20 22:00:00   comments: true   categories: 性能优化   tags: \[性能优化\] ##

性能优化是一个常有的事情，通常来说

*  不要过早优化-当你没有性能问题时，不需要过早考虑优化，当然对于一些代价很小，收益却很大的手段可以考虑做进来，例如最常见的就是根据业务需求选择合适的数据结构。
 *  不要过度优化。优化都是有目标的，比如你需要达到多少TPS，那么你按照这个目标去优化即可，有些优化虽然能否提升性能，但可能对代码的可维护性造成破坏。

本人对此没有过多涉猎，仅分享工作中接触到的一些内存。

## 内存性能问题 ##

有很多方面会造成性能问题，例如：

*  业务流程设计不合理，导致很多没有必要的计算
 *  数据结构选择不合适
 *  缓存使用不当

## 示例 ##

假设你已经通过《[perf:一个命令发现性能问题][perf]》中的方法或者使用profiler分析，已经发现内存分配是性能瓶颈：

// 来源：公众号【编程珠玑】
    // 作者：守望先生
    // malloc.cc
    #include <thread>
    #include <vector>
    #include <stdlib.h>
    #include <string.h>
    void GetMemory(){
      for(int i = 0;i < 100000000; i++){
        void *p = malloc(1024);
        if(NULL != p){
          free(p);
          p = NULL;
        }
      }
    }
    int main(){
      std::vector<std::thread> th;
      int nr_threads = 10;
      for (int i = 0; i < nr_threads; ++i) {
        th.push_back(std::thread(GetMemory));
      }
      for(auto &t : th){
        t.join();
      }
      return 0;
    }

代码非常简单，仅仅是不断分配内存而已。

编译并尝试分配十亿次：

$ g++ -g -o malloc malloc.cc -lpthread
    $ time ./malloc 
    real	0m8.677s
    user	0m29.409s
    sys	0m0.029s

分配十亿次内存，使用时间大概17s左右。另外一个终端使用perf查看情况：

$ perf top -p `pidof malloc`
      52.92%  libc-2.27.so  [.] cfree@GLIBC_2.2.5
      31.94%  libc-2.27.so  [.] malloc
       8.82%  malloc        [.] GetMemory
       3.45%  malloc        [.] free@plt
       2.51%  malloc        [.] malloc@plt
       0.03%  [kernel]      [k] prepare_exit_to_usermode
       0.01%  [kernel]      [k] psi_task_change
       0.01%  [kernel]      [k] native_irq_return_iret
       0.01%  [kernel]      [k] __update_load_avg_cfs_rq
       0.01%  [kernel]      [k] __update_load_avg_se
       0.01%  [kernel]      [k] update_curr
       0.01%  [kernel]      [k] native_write_msr
       0.01%  [kernel]      [k] __schedule
       0.01%  [kernel]      [k] native_read_msr
       0.01%  [kernel]      [k] read_tsc
       0.01%  [kernel]      [k] interrupt_entry
       0.01%  [kernel]      [k] update_load_avg
       0.01%  [kernel]      [k] swapgs_restore_regs_and_return_to_usermode
       0.01%  [kernel]      [k] reweight_entity
       0.01%  [kernel]      [k] switch_fpu_return
       0.01%  [kernel]      [k] perf_event_task_tick

从结果可以看到，大部分CPU耗费在了内存的申请和释放。

怎么办呢？第一要考虑的做法不是如何提升它，而是它能否避免？比如内存复用？而非反复申请？  
比如使用内存池？但是要自己写一个稳定的内存池又需要耗费很大的精力了。怎么办呢？

## 性能更好的库 ##

实际上这就引出了性能优化的一种常见方法-使用性能更好的库。那么在内存分配方面，有更好的库吗？自己又不能写出一个比libc还厉害的库，就只能用用开源的库，才能维持得了写代码的生活。

目前常见的性能比较好的内存分配库有

*  tcmalloc-谷歌开发的内存分配库
 *  jemalloc

在自己编译使用redis的时候，其实你能看到它们的身影：

# Backwards compatibility for selecting an allocator
    ifeq ($(USE_TCMALLOC),yes)
    	MALLOC=tcmalloc
    endif
    
    ifeq ($(USE_TCMALLOC_MINIMAL),yes)
    	MALLOC=tcmalloc_minimal
    endif
    
    ifeq ($(USE_JEMALLOC),yes)
    	MALLOC=jemalloc
    endif
    
    ifeq ($(USE_JEMALLOC),no)
    	MALLOC=libc
    endif

## 如何使用 ##

这里以tcmalloc为例，看一下如何使用该库替换libc中的malloc。tcmalloc使用了thread cache，小块的内存分配都可以从cache中分配。多线程分配内存的情况下，可以减少锁竞争。

## 获取 ##

你可以通过源码编译获取，github地址：https://github.com/google/tcmalloc.git  
不过它需要使用bazel进行构建编译，有兴趣的可以自行尝试。

也可以直接安装：

$ apt-get install -y libtcmalloc-minimal4

安装位置查看：

$ ldconfig -p | grep tcmalloc
    	libtcmalloc_minimal_debug.so.4 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_minimal_debug.so.4
    	libtcmalloc_minimal.so.4 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_minimal.so.4
    	libtcmalloc_debug.so.4 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_debug.so.4
    	libtcmalloc_and_profiler.so.4 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_and_profiler.so.4
    	libtcmalloc.so.4 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc.so.4

## LD\_PRELOAD ##

这种方式在自己测试的时候非常方便，只需要：

$ export LD_PRELOAD=/path/to/tcmalloc.so

导入环境变量，指定库路径即可。注意这里的/path/to更换成你的tcmalloc实际的路径。运行的时候，tcmalloc库就会被首先被使用了。

## 直接链接 ##

这种方法就和普通库的使用没有什么区别了，链接使用就完事了。相关文章《[静态库的制作与使用][Link 1]》

## 效果 ##

我们使用新的库，再进行10亿次的内存分配试试：

$ time ./malloc
    real	0m7.152s
    user	0m27.997s
    sys	0m0.032s

可以看到要使用的时间少了些。当然，这里的对比严格来说不是很严禁，首先这里内存分配大小比较单一，并且仅有内存分配，而没有其他处理，真正是否有效果，还是要根据实际业务程序的情况来判断。当然，整体来说，tcmalloc的效果要比libc的malloc分配内存要高效。

## 总结 ##

当你的程序中存在大量的内存分配（例如C++频繁使用string），那么可以考虑使用性能更好的内存分配库了。