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分配内存时如何减少内存碎片
感觉面试的时候经常会被问到这个问题，然后我也学习了一下Memcached的slab机制，发现很多服务器都是使用这种机制来分配内存，所以决定学习一下。
首先，先对内存分配中的伙伴系统有初步的了解：
在编程和使用的服务器软件中，经常需要分配一组连续的页框，而频繁地申请和释放不同大小的连续页框，必然导致在已分配页框的内存块中分散了许多小块的空闲页框。这样，即使这些页框是空闲的，但要分配一个大块的连续页框就可能无法满足。
而Linux采用了伙伴系统来解决上述难题。把所有的空闲页框分组为11个块链表，每个块链表分别包含大小为1，2，4，8，16，32，64，128，256，512和1024个连续页框的页框块。最大可以申请1024个连续页框，对应4MB大小的连续内存。每个页框块的第一个页框的物理地址是该块大小的整数倍。例如，大小为16个页框的块，其起始地址是16×212的倍数。
假设要申请一个256个页框的块，先从256个页框的链表中查找空闲块，如果没有，就去512个页框的链表中找，找到了则将页框块分为2个256个页框的块，一个分配给应用，另外一个移到256个页框的链表中。如果512个页框的链表中仍没有空闲块，继续向1024个页框的链表查找，如果仍然没有，则返回错误。
页框块在释放时，内核会主动将两个互为伙伴的页框块合并为一个较大的页框块，成功后会试图寻找伙伴并合并为更大的内存块，直至块的大小超过上限或者没有伙伴为止。互为伙伴的两个内存块必须符合以下条件：
1、两个块具有相同的大小；
2、两个块的物理地址连续；
3、第一个快的物理地址是两个块大小的整数倍。
slab分配机制则是对伙伴算法的改进，slab（Slab Allocation）的设计理念是基于对象缓冲的，基本想法是避免重复大量的初始化和清理操作。slab主要可以用于频繁非配释放的内存对象。替代malloc/free
改进的地方在于：
改进的地方在于：
它对内存区的处理并不需要进行初始化或回收。出于效率的考虑，Linux并不调用对象的构造或析构函数，而是把指向这两个函数的指针都置为空。Linux中引入Slab的主要目的是为了减少对伙伴算法的调用次数。
实际上，内核经常反复使用某一内存区。例如，只要内核创建一个新的进程，就要为该进程相关的数据结构（task_struct、打开文件对象等）分配内存区。当进程结束时，收回这些内存区。因为进程的创建和撤销非常频繁，因此，Linux的早期版本把大量的时间花费在反复分配或回收这些内存区上。从Linux2.2开始，把那些频繁使用的页面保存在高速缓存中并重新使用。 可以根据对内存区的使用频率来对它分类。对于预期频繁使用的内存区，可以创建一组特定大小的专用缓冲区进行处理，以避免内碎片的产生。对于较少使用的内存区，可以创建一组通用缓冲区（如Linux2.0中所使用的2的幂次方）来处理，即使这种处理模式产生碎片，也对整个系统的性能影响不大。
硬件高速缓存的使用，又为尽量减少对伙伴算法的调用提供了另一个理由，因为对伙伴算法的每次调用都会“弄脏”硬件高速缓存，因此，这就增加了对内存的平均访问次数。
Slab分配模式把对象分组放进缓冲区
对于小对象， 就把Slab的描述结构slab_t放在该Slab中；对于大对象，则把Slab结构游离出来，集中存放。关于Slab中的着色区再给予具体描述：
每个Slab的首部都有一个小小的区域是不用的，称为“着色区（coloring area）”。着色区的大小使Slab中的每个对象的起始地址都按高速缓存中的”缓存行（cache line）”大小进行对齐（80386的一级高速缓存行大小为16字节，Pentium为32字节）。因为Slab是由1个页面或多个页面（最多为32）组成，因此，每个Slab都是从一个页面边界开始的，它自然按高速缓存的缓冲行对齐。但是，Slab中的对象大小不确定，设置着色区的目的就是将Slab中第一个对象的起始地址往后推到与缓冲行对齐的位置。因为一个缓冲区中有多个Slab，因此，应该把每个缓冲区中的各个Slab着色区的大小尽量安排成不同的大小，这样可以使得在不同的Slab中，处于同一相对位置的对象，让它们在高速缓存中的起始地址相互错开，这样就可以改善高速缓存的存取效率。
每个Slab上最后一个对象以后也有个小小的废料区是不用的，这是对着色区大小的补偿，其大小取决于着色区的大小，以及Slab与其每个对象的相对大小。但该区域与着色区的总和对于同一种对象的各个Slab是个常数。
每个对象的大小基本上是所需数据结构的大小。只有当数据结构的大小不与高速缓存中的缓冲行对齐时，才增加若干字节使其对齐。所以，一个Slab上的所有对象的起始地址都必然是按高速缓存中的缓冲行对齐的。
参考：深入分析Linux内核源码 http://oss.org.cn/kernel-book/
Memcached 源码分析
分配内存时如何减少内存碎片
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