Python内存管理看我这一篇就完事了！！！！
CPython内存管理器
CPython源码包的功能分类
此文是按照源码Python3.9来写，其中有些assert语句与一些不必要的宏字段会删除，保留核心的逻辑并添加注释，方便自己和大家理解。在代码中都会注明源码出处方便大家完整阅读。
| 目录 | 概要 |
|---|---|
| Demo | 采用了Python的演示应用程序 |
| Doc | 文档 |
| Grammer | Python的语法文件 |
| Include | 编译Python时引用的各种头文件 |
| Lib | 标准附加库 |
| Mac | Mac用的工具等 |
| Misc | 很多文件的集合（如gdbinit和vimrc等） |
| Modules | Python的C语言扩展模块 |
| Objects | Python的对象用的C语言代码 |
| PC | 依存于OS等环境的程序 |
| PCbuild | 构造Win32和x64时使用 |
| Parser | Python用的解析器 |
| Python | Python的核心 |
Python的内存管理架构
Python是一门动态的、一切皆对象的语言，这些内存申请可能会产生大量小的内存，为了加快内存操作和减少内存碎片化，使用Python自己的内存管理器，叫PyMalloc。
# Objects/obmalloc.c 代码注释
/* An object allocator for Python.
Here is an introduction to the layers of the Python memory architecture,
showing where the object allocator is actually used (layer +2), It is
called for every object allocation and deallocation (PyObject_New/Del),
unless the object-specific allocators implement a proprietary allocation
scheme (ex.: ints use a simple free list). This is also the place where
the cyclic garbage collector operates selectively on container objects.
Object-specific allocators
_____ ______ ______ ________
[ int ] [ dict ] [ list ] ... [ string ] Python core |
+3 | <----- Object-specific memory -----> | <-- Non-object memory --> | # 对象特有的内存分配器
_______________________________ | |
[ Python's object allocator ] | |
+2 | ####### Object memory ####### | <------ Internal buffers ------> | # Python对象分配器
______________________________________________________________ |
[ Python's raw memory allocator (PyMem_ API) ] |
+1 | <----- Python memory (under PyMem manager's control) ------> | | # Python低级内存分配器
__________________________________________________________________
[ Underlying general-purpose allocator (ex: C library malloc) ]
0 | <------ Virtual memory allocated for the python process -------> | # 通用的基础分配器（如glibc的malloc等）
=========================================================================
_______________________________________________________________________
[ OS-specific Virtual Memory Manager (VMM) ]
-1 | <--- Kernel dynamic storage allocation & management (page-based) ---> | # OS特有的虚拟内存管理器
__________________________________ __________________________________
[ ] [ ]
-2 | <-- Physical memory: ROM/RAM --> | | <-- Secondary storage (swap) --> | # 物理内存和交换目的地（如HDD等）
*/
PyDict_New() // 第三层
PyObject_GC_New() // 第二层
PyObject_Malloc() // 第二层
new_arena() // 第一层
malloc() // 第零层
////////////////////////////////////////以下2层属于操作系统范畴，不在讨论范围/////////////////////////////////
图1
通用的基础分配器（0层）
512字节是CPython的阈值
//Objects/obmalloc.c
#define SMALL_REQUEST_THRESHOLD 512
#define NB_SMALL_SIZE_CLASSES (SMALL_REQUEST_THRESHOLD / ALIGNMENT)
/* Largest positive value of type Py_ssize_t. */
#define PY_SSIZE_T_MAX ((Py_ssize_t)(((size_t)-1)>>1))
static void *
_PyObject_Malloc(void *ctx, size_t nbytes)
{ // 走Python的分配器，函数进去就会有判断(0,512]的才使用
void* ptr = pymalloc_alloc(ctx, nbytes);
if (LIKELY(ptr != NULL)) {
return ptr;
}
// 大于512字节走C的malloc，函数进去进做了越界判断,Py_ssize_t为阈值
ptr = PyMem_RawMalloc(nbytes);
if (ptr != NULL) {
raw_allocated_blocks++;
}
return ptr;
}
0: 直接调用 malloc 函数1 ~ 512: 由Python的内存池负责分配，内存池以内存尺寸进行划分512以上: 直接调动 malloc 函数
在源代码中以PyMem_为前缀的所有函数是封装C语言提供给Python语法使用的，其核心使用的就是第0层malloc之类的C库函数。
通常Python没有对小块内存的内存池的大小做任何的限制
当Python在WITH_MEMORY_LIMITS编译符号打开的背景下进行编译时，Python内部的另一个符号会被激活，这个名为SMALL_MEMORY_LIMIT的符号限制了整个内存池的大小，同时，也就限制了可以创建的arena的个数。
在默认情况下，不论是Win32平台，还是unix平台，这个编译符号都是没有打开的，所以通常Python都没有对小块内存的内存池的大小做任何的限制。
[obmalloc.c]
#ifdef WITH_MEMORY_LIMITS
#ifndef SMALL_MEMORY_LIMIT
#define SMALL_MEMORY_LIMIT (64 * 1024 * 1024) /* 64 MB -- more? */
#endif
#endif
#ifdef WITH_MEMORY_LIMITS
#define MAX_ARENAS (SMALL_MEMORY_LIMIT / ARENA_SIZE)
#endif
CPython让我们只需要提供类型和数量
有了以下的宏定义，我们写代码的时候只需要提供类型和数量，而不用自己去计算具体需要申请多少空间
//Include/pymem.h
#define PyMem_New(type, n) \
( ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL : \
( (type *) PyMem_Malloc((n) * sizeof(type)) ) )
#define PyMem_NEW(type, n) \
( ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL : \
( (type *) PyMem_MALLOC((n) * sizeof(type)) ) )
#define PyMem_Resize(p, type, n) \
( (p) = ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL : \
(type *) PyMem_Realloc((p), (n) * sizeof(type)) )
#define PyMem_RESIZE(p, type, n) \
( (p) = ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL : \
(type *) PyMem_REALLOC((p), (n) * sizeof(type)) )
#define PyMem_Del PyMem_Free
#define PyMem_DEL PyMem_FREE
内存碎片问题
每次申请内存的时候一定不会每次都遇到刚好的块去分配，那么一下一大块内存会被切割使用，那么中间会产生很多小的但是可能不在会被使用的碎片（但是整个加起来也是一个大的可使用的块），而且每次查找合适的块需要遍历整个堆，所以为了减少碎片和快速分配内存，我们需要内存管理
图2
Python内存管理的划分
小于512字节的内存申请由Python的低级分配器接管（空白内存，raw memory），做了3级层次的划分，依次为block、pool、arena
-
block是Python内存管理的最小单元，其中他的大小与pool_head的szidx一致，而且采用的Best-fit分配策略
- Best-fit分配策略：返回大于等于 size 的最小分块
-
pool是管理一类规格的block，是具有size概念的内存管理抽象体，有pool_head的一个szidx管理。（当然她还有状态的管理后面会介绍）
-
arena是可以管理多个pool，每个pool的规格可以各不相同。（他也有自己的状态管理后面会介绍）
图3
图4：pool与arena头与boby连接的不同
Python低级内存分配器（1层）
现在来到的是真正Python的内存管理谈论的部分了，Python内存管理做了哪些处理
- 减少内存碎片的问题
- 上面的block概念的提出，是为了有效改善内存碎片的问题，但是不可能解决的
- 不可能让每次分配都遍历整个堆
- 所以arena_head、pool_head都比较复杂，其中都维护了多条链表来把开销从O(N)降低到O（1）
- Python分配器主要是处理<512字节小内存，频繁的分配/释放一定是会浪费
- Python的大部分基础类引入了缓存池的机制用于管理小块内存的申请和释放，提供了
pymalloc_alloc、pymalloc_realloc、pymalloc_free三个接口- 比如字典有80大小的数组作为缓存池
- 列表也有80大小的数组作为缓存池
- Python的大部分基础类引入了缓存池的机制用于管理小块内存的申请和释放，提供了
arena
第一层的核心就是创建arena
arena的大小
arena的默认值是256K
#define ARENA_BITS 18 /* 256 KiB */
#define ARENA_SIZE (1 << ARENA_BITS)
arena头结构体
// Objects/obmalloc.c
struct arena_object {
// arena_object地址
uintptr_t address;
// 将arena的地址用于给pool使用而对齐的地址
block* pool_address;
// 该arena中可用pool的数量
uint nfreepools;
// 该arena中所有pool的数量
uint ntotalpools;
// 使用完毕的pool，用单链表维护
struct pool_header* freepools;
// 双向链表指针
struct arena_object* nextarena;
struct arena_object* prevarena;
};
为什么arena_object需要address和pool_address2个字段？
上面内存管理的划分提到arena_object与body是不连续的，图4
pool_header被申请时，它所管理的block集合的内存一定也被申请了；所以他是连续的一块空间
但是当aerna_object被申请时，它所管理的pool集合的内存则没有被申请；arena需要指针相连
所以address指定的是头数据，pool_address指定的是真实数据开始的位置，所以不同
new_arena
类型
uintptr_t 是由从 C99 开始导入的 stdint.h 提供的，在将 C 指针转化成整数时，它起着很大的作用。uintptr_t 正是负责填补这种环境差异的。uintptr_t 会根据环境变换成 4 字节或 8 字节，将指针安全地转化，避免发生溢出的问题。
// uchar 和 uint 分别是 unsigned ××× 的略称。
#undef uchar
#define uchar unsigned char /* 约8位 */
#undef uint
#define uint unsigned int /* 约大于等于16位 */
#undef ulong
#define ulong unsigned long /* 约大于等于32位 */
#undef uptr
#define uptr Py_uintptr_t
typedef uchar block;
//[obmalloc.c]
// arenas管理着arena_object的集合
static struct arena_object* arenas = NULL;
// 当前arenas中管理的arena_object的个数
static uint maxarenas = 0;
// “未使用的”arena_objectd单向链表
static struct arena_object* unused_arena_objects = NULL;
// “可用的”arena_object链表
static struct arena_object* usable_arenas = NULL;
// 初始化时需要申请的arena_object的个数
#define INITIAL_ARENA_OBJECTS 16
//[obmalloc.c]
static struct arena_object*
new_arena(void)
{
struct arena_object* arenaobj;
uint excess; /* number of bytes above pool alignment */
// 初始化默认值为NULL，需要生成arena_objects
if (unused_arena_objects == NULL) {
uint i;
uint numarenas;
size_t nbytes;
// 确定申请arena的个数，初始化得到16个，之后会2倍扩容
numarenas = maxarenas ? maxarenas << 1 : INITIAL_ARENA_OBJECTS;
// 溢出判断
if (numarenas <= maxarenas)
return NULL;
nbytes = numarenas * sizeof(*arenas);
if (nbytes / sizeof(*arenas) != numarenas)
return NULL;
// 需要使用0层的分配器分配numarenas个数arena_object（头信息）所需的raw memory
// 分配完后arenas作为静态全局变量
arenaobj = (struct arena_object *)realloc(arenas, nbytes);
if (arenaobj == NULL)
return NULL;
arenas = arenaobj;
// 把以上分配的raw memory，维护到unused_arena_objects单向链表中
for (i = maxarenas; i < numarenas; ++i) {
// arena地址，如果没有分配就用0作为标识符
arenas[i].address = 0;
// 最后一个arena指向NULL，其余都指向下一个指针，初始化分配是一个连续的单链表
arenas[i].nextarena = i < numarenas - 1 ? &arenas[i+1] : NULL;
}
/* 反映到全局变量中 */
unused_arena_objects = &arenas[maxarenas];
maxarenas = numarenas;
}
////////////////////////////////////以上完成了arenas 的初始化,如下图所示//////////////////////////////////////////
// 从unused_arena_objects链表中取出一个“未使用的”arena_object（表头）
arenaobj = unused_arena_objects;
unused_arena_objects = arenaobj->nextarena;
assert(arenaobj->address == 0);
// 分配一块arena内存，256KB
// 这时候address有具体地址了
arenaobj->address = (uptr)malloc(ARENA_SIZE);
++narenas_currently_allocated;
if (arenaobj->address == 0) {
// 分配失败，让把拿出来的头放回到unused_arena_objects链表中
arenaobj->nextarena = unused_arena_objects;
unused_arena_objects = arenaobj;
return NULL;
}
///////////////////////////////以上是分配arena空间与arena_object连接///////////////////////////////////////
// 将arena内的空间分割为各个pool
arenaobj->freepools = NULL;
/* pool_address 对齐后开头pool的地址
nfreepools 对齐后arena中pool的数量 */
arenaobj->pool_address = (block*)arenaobj->address;
arenaobj->nfreepools = ARENA_SIZE / POOL_SIZE;
// 内存对齐
excess = (uint)(arenaobj->address & POOL_SIZE_MASK);
if (excess != 0) {
--arenaobj->nfreepools;
arenaobj->pool_address += POOL_SIZE - excess;
}
arenaobj->ntotalpools = arenaobj->nfreepools;
return arenaobj;
}
/////////////////////////////////////////以上是划分pool/////////////////////////////////////////////////////
1、初始化16个arena_object
图5
2、扩容
图6
3、分配arena空间，就是arena表头与真实数据相连
图7
4、给arena划分pool，excess是什么-内存对齐会消耗一个pool
结构体 arena_object 的成员 pool_address 中存有以 4K 字节对齐的 pool 的地址。
在此使用 POOL_SIZE_MASK 来对用 malloc() 保留的 arena 的地址进行屏蔽处理，计算超过的量（excess）。
如果超过的量（excess）为 0，因为 arena 的地址刚好是 4K 字节（2 的 12 次方）的倍数，所以程序会原样返回分配的 arena_object。这时候因为 arena 内已经被 pool 填满了，所以可以通过计算 arena 的大小或 pool 的大小来求出 arena 内 pool 的数量。
如果超过的量不为 0，程序就会计算“arena 的地址 ＋ 超过的量”，将其设置为成员pool_address。此时 arena 内前后加起来会产生一个 pool 的空白，nfreepools--。
图8
arena的2个状态
arena_object是否与pool建立联系导致状态不同
unused_arena_object（未使用状态）
-
只有当结构体arena_object的成员address为0时，才将其存入这个列表
- 刚刚new_arena()产生的arena_object，还没和pool建立连接
- 在PyObject_Free()时arena为空的情况下，arena_object会头插于此链表
-
单向链表维护
usable_arenas（可用状态）
- 有已经使用过的pool和还未被使用的都是empty状态，也就是nfreepool>0
- used状态都是被usedpools管辖起来了，当全是used状态的arena哪怕pool还有可能用的块，也是要从此双链表中删除。因为申请内存的时候会去usedpool找的。所以只需要判断usable_arenas->nfreepools == 0，从双链表中删除
- 双向链表维护
- 链表按照block数量最多的arena的顺序排列。（基于成员nfreepools升序排列，意思就是先尽量用完整个arena）
图9
Python对象分配器（2层）
第 2 层的分配器负责管理 pool 内的 block。这一层实际上是将 block 的开头地址返回给申请者，并释放 block 等。
block
一个pool被分割成一个个的block。Python中生成对象时，最终都会被分一个或几个block上。block是Python内存分配的最小单元
内存对齐
大小以8个字节为梯度的内存块，就是类保证内存对齐（字对齐）
1、提高了CPU的读写速度
2、减少了碎片大小（必不可少的浪费）
// 以下的宏
// 索引为0的话, 就是1 << 3, 显然结果为8
// 索引为1的话, 就是2 << 3, 显然结果为16
#define INDEX2SIZE(I) (((uint)(I) + 1) << ALIGNMENT_SHIFT)
* Request in bytes Size of allocated block Size class idx
* ----------------------------------------------------------------
* 1-8 8 0
* 9-16 16 1
* 17-24 24 2
* 25-32 32 3
* 33-40 40 4
* 41-48 48 5
* 49-56 56 6
* 57-64 64 7
* 65-72 72 8
* ... ... ...
* 497-504 504 62
* 505-512 512 63
所以当我们需要申请44个字节的内存空间的时候，PyObject_Malloc会从内存池中划分一个 48 字节的block使用
//Objects/obmalloc.c
#define ALIGNMENT 8 /* must be 2^N */
#define ALIGNMENT_SHIFT 3
图10
我们可以从图8里看到excess是为了在arena中pool4K大小的对齐，所以block以8字节的倍数自然都是对齐的
由于pool_header中szidx确定
利用内存对齐的hack
CPU 原则上能从对齐的地址取出数据。相应地，malloc() 分配的地址也应配合 CPU 对齐来返回数据。
利用这一点的著名 hack 就是将地址的低 3 位用作标志。
假设在结构体内存入某个指针。如果从 malloc() 返回的地址是按 8 字节对齐的，那么其指针的低 3 位肯定为“0”。于是我们想到了在这里设置位，将其作为标志来使用。当我们真的要访问这个指针时，就将低 3 位设为 0，无视标志。
这是一个非常大胆的 hack，但事实上 glibc malloc 却实现了这个 hack。
block的状态
block 有3种状态管理
- 已经分配
- 使用完毕：就是已经被使用过，再次释放的block
- freeblock单向链表维护使用完毕的块，block是在发生释放的时候连接到链表上的
- freeblock是指向第一块空闲可以使用的块，当还没有产生使用完毕的块时候，他是NULL。那么一直是通过nextoffset来使用未使用的块，当有回收的块那么freeblock就指向第一个空闲的块，并优先与偏移量nextoffset使用。
- 未使用:未使用自然没有链表的指向了，那么我们只能在pool_head上设置第一个可以使用块的偏移量
nextoffset
图11
pool
pool的大小
pool是与系统页一样的4KB的大小，其中一个pool只能管理一个种规格的block，由szidx字段来标识。所以pool是具有size概念的block集合
//Objects/obmalloc.c
#define SYSTEM_PAGE_SIZE (4 * 1024)
#define SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK (SYSTEM_PAGE_SIZE - 1)
#define POOL_SIZE SYSTEM_PAGE_SIZE /* must be 2^N */
#define POOL_SIZE_MASK SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK
pool的内存对齐
在讲解arena初始化的时候第4部分讲到了excess就是为了做pool的内存对齐，可见图8。这里就不在赘述
pool的头结构
一个pool的头由48个字节组成，所有的pool以双向链表的形式连接
//Objects/obmalloc.c
/* When you say memory, my mind reasons in terms of (pointers to) blocks */
typedef uint8_t block;
/* Pool for small blocks. */
struct pool_header {
union { block *_padding;
uint count; } ref; /* 当前pool里面已分配出去的block数量 */
block *freeblock; /* 指向空闲block链表的第一块 */
struct pool_header *nextpool; /* next和prev提供usedpool使用，减少缓存表的空间 */
struct pool_header *prevpool;
uint arenaindex; /* 自己所属的arena的索引（对于arenas而言） */
uint szidx; /* 分配的block的大小，所以pool中的所有块大小一致 */
uint nextoffset; /* 下一个可用block的内存偏移量 */
uint maxnextoffset; /* 最后一个block距离开始位置的偏移量 */
};
typedef struct pool_header *poolp;
图12
pool的状态
empty状态：pool中所有的block都未被使用- 已经使用完的，pool已经有pool_size，意味着大小已经确定的pool
used状态：pool中至少有一个block已经被使用，并且至少有一个block未被使用。由usedpools数组维护full状态：pool中所有的block都已经被使用，并从usedpools链表上删除。
图13
usedpools
作用就是管理所有used状态的pool
// poolp大概是pool_header的指针型的别名。也就是说，usedpools 是 pool_header 的指针型的数组。
typedef struct pool_header *poolp;
宏 NB_SMALL_SIZE_CLASSES
#define ALIGNMENT 8 /* 有必要为2的N次方 */
#define SMALL_REQUEST_THRESHOLD 512
// 指明了在当前的配置之下，一共有多少个size class。
#define NB_SMALL_SIZE_CLASSES (SMALL_REQUEST_THRESHOLD / ALIGNMENT)
usedpools的初始化大小
// 这个宏定义了一个指针，这个指针指向的位置是从一组的开头再往前“两个 block 指针型的大小”。
#define PTA(x) ((poolp )((uint8_t *)&(usedpools[2*(x)]) - 2*sizeof(block *)))
// 宏 PT() 以两个一组的形式调用宏 PTA()。
#define PT(x) PTA(x), PTA(x)
// usedpools数组有128个
static poolp usedpools[2 * ((NB_SMALL_SIZE_CLASSES + 7) / 8) * 8] = {
PT(0), PT(1), PT(2), PT(3), PT(4), PT(5), PT(6), PT(7)
#if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 8
, PT(8), PT(9), PT(10), PT(11), PT(12), PT(13), PT(14), PT(15)
#if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 16
, PT(16), PT(17), PT(18), PT(19), PT(20), PT(21), PT(22), PT(23)
#if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 24
, PT(24), PT(25), PT(26), PT(27), PT(28), PT(29), PT(30), PT(31)
#if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 32
, PT(32), PT(33), PT(34), PT(35), PT(36), PT(37), PT(38), PT(39)
#if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 40
, PT(40), PT(41), PT(42), PT(43), PT(44), PT(45), PT(46), PT(47)
#if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 48
, PT(48), PT(49), PT(50), PT(51), PT(52), PT(53), PT(54), PT(55)
#if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 56
, PT(56), PT(57), PT(58), PT(59), PT(60), PT(61), PT(62), PT(63)
#if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 64
#error "NB_SMALL_SIZE_CLASSES should be less than 64"
#endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 64 */
#endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 56 */
#endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 48 */
#endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 40 */
#endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 32 */
#endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 24 */
#endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 16 */
#endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 8 */
};
图14，现在以为usedpool的角度出发来看
usedpools如何做的快-像hash一样处理
used就是把使用了至少一个块，但是还没有全部使用完的pool整合到一个usedpool中，那么这一个做法类似以hash表的链地址法，通过下标可以O（1）到达同一size的usedpool[下标]的位置，然后使用链表，因为empty->used和used->full，方便插入和删除pool
一个例子
1、当申请20个字节内存的时候，Python会首先获得size class index，通过size = (uint )(nbytes - 1) >> ALIGNMENT_SHIFT,其中ALIGNMENT_SHIFT是内存对齐的需要右移3位（即8字节对齐），得到（20-1）>>3=2
2、通过usedpools[i+i]->nextpool可以快速找到一个最合适当前内存需求的pool
byte = 20 /* 申请的字节数*/
byte = (20 - 1) >> 3 /* 对齐：结果 2 */
pool = usedpools[byte+byte] /* 因为是两两一组，所以索引加倍: index 4 */ // O（1）
// 这时，取出的 pool 存在如下关系。
pool; == pool->nextpool
pool; == pool->prevpool
pool->nextpool == pool->prevpool // O（1）
usedpool也需要尽可能节省空间
在需要缓存的时候，能够尽可能地让缓存少承载一些引用表。（只需要pool_header中两个内部的指针成员，next和prev）
如果直接保留 pool_header 的话，往往就会出现 usedpools 变得太大，缓存承载不下的状况。因为我们要频繁引用数组 usedpools，所以让它小一些才会减轻缓存的压力。
arena和pool的释放策略
通过尽量不使用那些可用空间多的内存空间，增加了使其完全变为空的机会。如果这部分内存空间完全为空，那么就能将其释放。
- usable_arenas:是按照nfreepools升序排序的，目的是为了尽可能先使用完一个arena
- 当full->used状态：都是头插到usedpools中的，也是为了现使用完一个pool
为什么usedpools需要2倍的空间
在释放的时候从pymalloc_free函数观察来看,是头插放在usedpool[奇数]，full状态变为used状态
// free中的代码，
if (UNLIKELY(lastfree == NULL)) {
uint size = pool->szidx;
poolp next = usedpools[size + size]; // 双向链表的尾部
poolp prev = next->prevpool;
pool->nextpool = next;
pool->prevpool = prev;
next->prevpool = pool;
prev->nextpool = pool;
return 1;
}
而分配的时候使用是直接从usedpools[偶数]也会就是尾部开始使用的，所以也尽可能用光一个pool的
// 定位在尾部，直接使用
poolp pool = usedpools[size + size];
block *bp;
if (LIKELY(pool != pool->nextpool)) {
// block使用数量++
++pool->ref.count;
bp = pool->freeblock; // freeblock指向第一块空闲块，直接使用
assert(bp != NULL);
分配执行流程
pymalloc_alloc
当申请的内存小于512字节就来到这个函数了，他的主要功能是分配block、分配pool、分配arena
// 下标映射到size大小
#define INDEX2SIZE(I) (((uint)(I) + 1) << ALIGNMENT_SHIFT)
// 内存对齐的宏
#define POOL_OVERHEAD _Py_SIZE_ROUND_UP(sizeof(struct pool_header), ALIGNMENT)
#define DUMMY_SIZE_IDX 0xffff /* size class of newly cached pools */
//Objects/obmalloc.c
static void*
pymalloc_alloc(void *ctx, size_t nbytes)
{
// 1、如果申请的内存>512和==0的情况走朋友python0层，交给C处理
// 如下是Python来接管这个raw memory，当然raw memory也是由C创建的
if (UNLIKELY(nbytes == 0)) {
return NULL;
}
if (UNLIKELY(nbytes > SMALL_REQUEST_THRESHOLD)) {
return NULL;
}
// 2、用size去计算usedpools数组中的位置，
uint size = (uint)(nbytes - 1) >> ALIGNMENT_SHIFT;
poolp pool = usedpools[size + size];
block *bp;
// 如果usedpools中的双向链表有pool那么就分配
if (LIKELY(pool != pool->nextpool)) {
// block使用数量++
++pool->ref.count;
bp = pool->freeblock; // freeblock指向第一块空闲块，直接使用
assert(bp != NULL);
if (UNLIKELY((pool->freeblock = *(block **)bp) == NULL)) {
// 如果freeblock是NULL，通过偏移量取未使用的block
if (UNLIKELY(pool->nextoffset <= pool->maxnextoffset)) {
pool->freeblock = (block*)pool + pool->nextoffset;
// 用小标去还原size
pool->nextoffset += INDEX2SIZE(size);
*(block **)(pool->freeblock) = NULL;
return;
}
/* 没有可分配的block了，那么从usedpools中删除*/
poolp next;
next = pool->nextpool;
pool = pool->prevpool;
next->prevpool = pool;
pool->nextpool = next;
}
// usedpools没有可用的pool，需要去申请
else {
bp = allocate_from_new_pool(size);
}
// 返回pool内的块
return (void *)bp;
}
allocate_from_new_pool
#define ROUNDUP(x) (((x) + ALIGNMENT_MASK) & ~ALIGNMENT_MASK)
#define POOL_OVERHEAD ROUNDUP(sizeof(struct pool_header))
// 虚拟大值，是为了防止与freepool中的block匹配上，这个虚拟值是标记用来初始化空pool的
#define DUMMY_SIZE_IDX 0xffff
static void*
allocate_from_new_pool(uint size)
// 0、首先会尝试去usable_arenas双向链表中拿，没有可用的arena时，就调用new_arena（）
// new_arena将arena_object设置到usable_arenas中，因为是第一个所以双向链表指针都置空
if (usable_arenas == NULL) {
usable_arenas = new_arena();
usable_arenas->nextarena = usable_arenas->prevarena = NULL;
}
poolp pool = usable_arenas->freepools;
// 1、freepools链表存在，使用已经使用完毕的pool（szidx已经确定需要匹配）
// 那么要从freepools中取出，放到usedpools中
if (pool != NULL) {
usable_arenas->freepools = pool->nextpool;
--usable_arenas->nfreepools;
// freepools用完了，那么使用下个usable_arenas，归还arena_object头
if (UNLIKELY(usable_arenas->nfreepools == 0)) {
usable_arenas = usable_arenas->nextarena;
if (usable_arenas != NULL) {
usable_arenas->prevarena = NULL;
}
}
}
// 2、freepools链表不存在，使用未使用的pool，那么需要初始化空白pool
else {
pool = (poolp)usable_arenas->pool_address;
pool->arenaindex = (uint)(usable_arenas - arenas);
// 设置虚拟值是为了防止与freepool中的block匹配上，这个虚拟值是标记用来初始化空pool的
pool->szidx = DUMMY_SIZE_IDX;
usable_arenas->pool_address += POOL_SIZE;
--usable_arenas->nfreepools;
// 如果没有可用的pool了把arena_object头归还
if (usable_arenas->nfreepools == 0) {
usable_arenas = usable_arenas->nextarena;
}
}
// 无论是情况1还是2都是要返回一块block后，此pool插入usedpools[下标]的双向链表中，并作为第一个pool
block *bp;
poolp next = usedpools[size + size]; /* == prev */
pool->nextpool = next;
pool->prevpool = next;
next->nextpool = pool;
next->prevpool = pool;
pool->ref.count = 1;
// 使用的是情况1，直接使用freepools（指向第一个已经使用完的pool）链表上的块
if (pool->szidx == size) {
bp = pool->freeblock;
assert(bp != NULL);
pool->freeblock = *(block **)bp;
return bp;
}
// 使用的情况2，需要初始化pool header的空白pool
pool->szidx = size;
// 一个宏, 将szidx转成内存块的大小, 比如: 0->8， 1->16， 63->512
size = INDEX2SIZE(size);
// 跳过用于pool_header的内存，并进行对齐
bp = (block *)pool + POOL_OVERHEAD;
pool->nextoffset = POOL_OVERHEAD + (size << 1);
pool->maxnextoffset = POOL_SIZE - size;
pool->freeblock = bp + size;
*(block **)(pool->freeblock) = NULL; // 有空闲链表头指向空
return bp;
}
释放执行流程
这个函数有三个作用，分别是“释放 block”“释放 pool”以及“释放 arena”。
pymalloc_free
从block搜索pool的技巧
#define SYSTEM_PAGE_SIZE (4 * 1024)
#define SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK (SYSTEM_PAGE_SIZE - 1)
#define POOL_SIZE_MASK SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK
// 基于地址P获得离P最近的pool的边界地址
#define POOL_ADDR(P) ((poolp)_Py_ALIGN_DOWN((P), POOL_SIZE)) //等价如下
#define POOL_ADDR(P) (P & 0xfffff000)
pool 地址对齐是按 4K 字节对齐的。也就是说，只要从pool 内部某处 block 的地址开始用 0xfffff000 标记，肯定能取到 pool 的开头。
末尾3个0是16^3=4096，取前面几位就一定是4K的倍数
//Objects/obmalloc.c
static inline int
pymalloc_free(void *ctx, void *p)
{
poolp pool = POOL_ADDR(p);
// 负责检查用宏 POOL_ADDR() 获得的 pool 是否正确
if (UNLIKELY(!address_in_range(p, pool))) {
return 0;
}
// 把需要释放的p，头插到freeblock中
block *lastfree = pool->freeblock;
*(block **)p = lastfree;
pool->freeblock = (block *)p;
pool->ref.count--;
// full状态变为used状态，是头插到usedpools中
if (UNLIKELY(lastfree == NULL)) {
uint size = pool->szidx;
poolp next = usedpools[size + size];
poolp prev = next->prevpool;
pool->nextpool = next;
pool->prevpool = prev;
next->prevpool = pool;
prev->nextpool = pool;
return 1;
}
// 还有可分配的block
if (LIKELY(pool->ref.count != 0)) {
/* pool isn't empty: leave it in usedpools */
return 1;
}
// 如果释放是最后一块，从used状态变为empty，要加入freepool链表（这是最复杂的情况，走insert_to_freepool函数）
insert_to_freepool(pool);
return 1;
}
insert_to_freepool
在Python2.4之前一直存在内存泄漏的问题，因为python2.4对arena是没有区分"未使用"和可用的2种状态，所以当pool都释放了内存，arena始终不会释放它维护的pool集合。
2.5之后对arena的处理实际上分为了4种情况
-
如果arena中所有的pool都是empty的，释放pool集合占用的内存
- 将arena维护的pools的内存归还给系统之外，Python还调整了usable_arenas和unused_arena_object链表，将arena的状态转到了“未使用”状态，以及一些其他的维护工作。
-
如果之前arena中没有了empty的pool，那么在usable_arenas链表中就找不到该arena，由于现在arena中有了一个pool，所以需要将这个arena链入到usable_arenas链表的表头。
-
若arena中的empty的pool个数为n，则从usable_arenas开始寻找arena可以插入的位置，将arena插入到usable_arenas。这个操作的原因是由于usable_arenas实际上是一个有序的链表，从表头开始往后，每一个arena中的empty的pool的个数，即nfreepools，都不能大于前面的arena，也不能小于前面的arena。保持这种有序性的原因是分配block时，是从usable_arenas的表头开始寻找可用的arena的，这样，就能保证如果一个arena的empty pool数量越多，它被使用的机会就越少。因此，它最终释放其维护的pool集合的内存的机会就越大，这样就能保证多余的内存会被归还给系统。
-
其他情况，不进行任何对arena的处理。
static void
insert_to_freepool(poolp pool)
{
// 从usedpools中取出pool
poolp next = pool->nextpool;
poolp prev = pool->prevpool;
next->prevpool = prev;
prev->nextpool = next;
// 将pool头插到arena中的freepools中
struct arena_object *ao = &arenas[pool->arenaindex];
pool->nextpool = ao->freepools;
ao->freepools = pool;
uint nf = ao->nfreepools;
struct arena_object* lastnf = nfp2lasta[nf];
if (lastnf == ao) { /* it is the rightmost */
struct arena_object* p = ao->prevarena;
nfp2lasta[nf] = (p != NULL && p->nfreepools == nf) ? p : NULL;
}
ao->nfreepools = ++nf;
if (nf == ao->ntotalpools && ao->nextarena != NULL) {
/* 情况1、最后一个block、最后一个pool，最终归还arena_object*/
// 从usable_arenas取出arena_object
if (ao->prevarena == NULL) {
usable_arenas = ao->nextarena;
}
else {
ao->prevarena->nextarena =
ao->nextarena;
}
if (ao->nextarena != NULL) {
assert(ao->nextarena->prevarena == ao);
ao->nextarena->prevarena =
ao->prevarena;
}
// 头插到unused_arena_objects链表中
ao->nextarena = unused_arena_objects;
unused_arena_objects = ao;
// 释放内存
_PyObject_Arena.free(_PyObject_Arena.ctx,
(void *)ao->address, ARENA_SIZE);
// “arena尚未被分配”的标记
ao->address = 0;
--narenas_currently_allocated;
return;
}
// 情况2、所以有pool是full/used状态，释放一个block使得used-empty状态，就此有唯一的empty状态的pool
// 需要加入usable_arenas链表中
if (nf == 1) {
ao->nextarena = usable_arenas;
ao->prevarena = NULL;
if (usable_arenas)
usable_arenas->prevarena = ao;
usable_arenas = ao;
assert(usable_arenas->address != 0);
if (nfp2lasta[1] == NULL) {
nfp2lasta[1] = ao;
}
return;
}
/* If this arena is now out of order, we need to keep
* the list sorted. The list is kept sorted so that
* the "most full" arenas are used first, which allows
* the nearly empty arenas to be completely freed. In
* a few un-scientific tests, it seems like this
* approach allowed a lot more memory to be freed.
*/
/* If this is the only arena with nf, record that. */
if (nfp2lasta[nf] == NULL) {
nfp2lasta[nf] = ao;
/* 情况4、 Nothing to do. */
if (ao == lastnf) {
return;
}
// 情况3、因为usable_arenas维护的是有序表，插入响应的位置
if (ao->prevarena != NULL) {
/* ao isn't at the head of the list */
ao->prevarena->nextarena = ao->nextarena;
}
else {
/* ao is at the head of the list */
usable_arenas = ao->nextarena;
}
ao->nextarena->prevarena = ao->prevarena;
/* And insert after lastnf. */
ao->prevarena = lastnf;
ao->nextarena = lastnf->nextarena;
if (ao->nextarena != NULL) {
ao->nextarena->prevarena = ao;
}
lastnf->nextarena = ao;
/* Verify that the swaps worked. */
assert(ao->nextarena == NULL || nf <= ao->nextarena->nfreepools);
assert(ao->prevarena == NULL || nf > ao->prevarena->nfreepools);
assert(ao->nextarena == NULL || ao->nextarena->prevarena == ao);
assert((usable_arenas == ao && ao->prevarena == NULL)
|| ao->prevarena->nextarena == ao);
}
情况3
Python1、2层内存内存管理汇总
对象特有的分配器（第3层）
对象有列表和元组等多种多样的型，在生成它们的时候要使用各自特有的分配器。见我的其他Python底层数据结构的分析。
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