XMemoryPool

一个基于 C++11 实现的内存分配器，采用 三级缓存架构：ThreadCache -> CentralCache -> PageCache。

核心架构

1. ThreadCache：线程本地缓存。使用 thread_local 实现每线程独享，小对象分配无需锁；超过 256KB 的对象直接走 PageCache。
2. CentralCache：中心缓存。按大小类维护共享自由链表，负责与 ThreadCache 做批量搬运。
3. PageCache：页级别管理。使用 std::map<size_t, Span*> 按页号维护 Span 索引，负责与系统交互 (mmap/munmap)，并在页级做相邻 Span 合并。

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技术亮点

1. 优化策略

• TLS (Thread Local Storage)：使用 thread_local 关键字实现每线程独立的 ThreadCache 实例，小对象命中时完全无锁。
• 批量搬运：ThreadCache 和 CentralCache 之间按大小类批量拉取、批量归还，减少共享层交互次数。
• 非线性 Size Class：小对象粒度更细，大对象粒度更粗，避免 8B 线性分桶造成过多桶位和管理开销。
• 页对齐系统分配：PageCache 统一使用 mmap/munmap 管理页级内存，避免分配与释放接口不匹配。

2. Span 合并策略

• PageCache 维护按起始页号排序的 Span 索引（std::map<size_t, Span*>）。
• 在 dealloc 时检查前后相邻空闲 Span，在页级完成合并，减少外部碎片。

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性能基准

以下是在 16 线程高并发压力下运行12次的平均测试结果（数据源自 perf_test.cpp）：

最后一次测试截图：

平均测试数据：

测试项目	Memory Pool (平均耗时)	系统 Malloc (平均耗时)	性能提升 (%)
小对象分配 (8B)	14.36 ms	15.53 ms	+7.51%
多线程并发 (16 线程)	76.17 ms	157.12 ms	+51.52%
混合尺寸分配 (10W 次)	124.75 ms	195.89 ms	+36.31%

注：多线程测试结果受 CPU 核心数、锁竞争影响较大。实际性能取决于硬件环境和工作负载模式。

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构建与运行

环境要求

• CMake 3.10+

• C++17 编译器 (GCC/Clang)

• Linux 系统 (支持 pthread & mmap)

编译步骤

mkdir build && cd build

cmake ..

make

使用

#include "MemoryPool.h"

using namespace XmemoryPool;

  

// 像使用 malloc/free 一样简单

void* ptr = MemoryPool::allocate(64);

MemoryPool::deallocate(ptr,64);

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致谢与参考

• youngyangyang04/memory-pool

• Google TCMalloc