在上一部分,我们讲了动态内存分配器的原理是维护一个堆,而且是实现各种连续内存分配方法.

但是上一部分是直接通过引用了<code>buddy_system_allocator来解决的问题.

那么对于内存分配算法有兴趣的我,还是决定看一下源码,总之人是咸鱼但是还是需要有梦想.

人生这么不顺,若是连梦想都没有了,可能当即就找不到活着的意义了吧.

获取buddy_system_allocator的源码

buddy_system_allocator也是rCore这个社区的项目.

cd ~/workspace

git clone https://github.com/rcore-os/buddy_system_allocator.git

从实用的角度开始看源码

为了起一个好头,还是从比较熟悉的部分看代码,思考代码是怎么组织的:

<li>buddy_system_allocator是怎么作为一个外部包被引用的?
1. 上一部分我们调用了LockedHeap,那么这个类是怎么实现的,它依赖于什么?

LockedHeap

我们在源码中搜索LockedHeap,我们可以在lib.rs里找到它的实现.

pub struct LockedHeap<const ORDER: usize>(Mutex<Heap<ORDER>>);

在看到这个定义的时候有一种似懂非懂的感觉,只能猜到LockedHeap是一个加了线程锁的大小为ORDER的Heap:

1. 因为ORDER放在了<>中间,应该是和泛型有关系,但是这里又明确标注了usize说明ORDER是一个变量.
2. 因为在结构体的实现中出现了()有点不知所云

元组结构体

查看Rust圣经,发现确实存在这种字段可以没名称的结构体.

这里又产生了一个新的疑问,如果字段可以没名称,那么怎么去访问结构体内容呢?

查阅Rust语言官方参考手册,可以看到:

Tuple structs are similar to regular structs, but its fields have no names. They are used like tuples, with deconstruction possible vialet TupleStruct(x, y) = foo;syntax. For accessing individual variables, the same syntax is used as with regular tuples, namelyfoo.0,foo.1, etc, starting at zero.

通过数字来访问这些结构体内容.

// 假如存在TupleStruct这个结构体

let foo = TupleStruct(1,2);

// 可以通过这种方法来进行析构

let TupleStruct(x, y) = foo;

// 可以用数字访问

let x = foo.0;

let y = foo.1;

值泛型

那么这里就需要查看参考书目-值泛型的内容尤其是它的示例.

最终得到结论:Rust是允许使用值的泛型的,这代表LockedHeap有一个和值相关的泛型参数.

在某些时候是很像C里边的#define ORDER 0x30000的.

但是事实上在Rust里是灵活了非常多的.

这和LockedHeap提供的两种获取示例的方法是相对应的:

impl<const ORDER: usize> LockedHeap<ORDER> {

/// Creates an empty heap

pub const fn new() -> Self {

LockedHeap(Mutex::new(Heap::<ORDER>::new()))

}

/// Creates an empty heap

pub const fn empty() -> Self {

LockedHeap(Mutex::new(Heap::<ORDER>::new()))

}

}

单看这里还看不出来,因为还套了一层Heap,要看Heap的获取实例的方法.

加互斥锁

理解了上边的语法,只需要理解GlobalAlloc这个trait对于LockedHeap的实现:

#[cfg(feature = "use_spin")]

unsafe impl<const ORDER: usize> GlobalAlloc for LockedHeap<ORDER> {

unsafe fn alloc(&self, layout: Layout) -> *mut u8 {

self.0

.lock()

.alloc(layout)

.ok()

.map_or(core::ptr::null_mut(), |allocation| allocation.as_ptr())

}

unsafe fn dealloc(&self, ptr: *mut u8, layout: Layout) {

self.0.lock().dealloc(NonNull::new_unchecked(ptr), layout)

}

}

实际上就是在Heap外边加了一个Mutex互斥锁,那么对于alloc和dealloc的实现,只需要经过互斥锁访问里边的Heap,然后访问Heap的alloc和dealloc方法.

Heap

定义

Heap实际上由一个长度为ORDER的list和user,allocated和total几个值组成.

pub struct Heap<const ORDER: usize> {

// buddy system with max order of `ORDER - 1`

free_list: [linked_list::LinkedList; ORDER],

// statistics

user: usize,

allocated: usize,

total: usize,

}

那么ORDER实际上就是const 值泛型了.

为什么在代码里不需要指定ORDER的值?

因为我们设置的包的版本为0.6,这个版本的包没用加入泛型参数,而是固定链表长度为32.

获取实例

查看Heap的new和empty方法:

impl<const ORDER: usize> Heap<ORDER> {

/// Create an empty heap

pub const fn new() -> Self {

Heap {

free_list: [linked_list::LinkedList::new(); ORDER],

user: 0,

allocated: 0,

total: 0,

}

}

/// Create an empty heap

pub const fn empty() -> Self {

Self::new()

}

}

这里注意list是一个LinkedList类型,是一个链表.

设置堆范围

记得上一篇博客内容,我们是使用如下代码初始化的:

/// Initialize heap allocator

pub fn init_heap() {

unsafe {

HEAP_ALLOCATOR

.lock()

.init(HEAP_SPACE.as_ptr() as usize, KERNEL_HEAP_SIZE);

}

}

这里且不说HEAP_ALLOCATOR.lock()是怎么获取到Heap实例的.这里这句init确实是调用的Heap的init.

接下来我们看它的实现.

impl<const ORDER: usize> Heap<ORDER> {

... ...

/// Add a range of memory [start, end) to the heap

pub unsafe fn add_to_heap(&mut self, mut start: usize, mut end: usize) {

// avoid unaligned access on some platforms

start = (start + size_of::<usize>() - 1) & (!size_of::<usize>() + 1);

end &= !size_of::<usize>() + 1;

assert!(start <= end);

let mut total = 0;

let mut current_start = start;

while current_start + size_of::<usize>() <= end {

let lowbit = current_start & (!current_start + 1);

let mut size = min(lowbit, prev_power_of_two(end - current_start));

// If the order of size is larger than the max order,

// split it into smaller blocks.

let mut order = size.trailing_zeros() as usize;

if order > ORDER - 1 {

order = ORDER - 1;

size = 1 << order;

}

total += size;

self.free_list[order].push(current_start as *mut usize);

current_start += size;

}

self.total += total;

}

/// Add a range of memory [start, start+size) to the heap

pub unsafe fn init(&mut self, start: usize, size: usize) {

self.add_to_heap(start, start + size);

}

}

init是调用的add_to_heap,输入的是堆需要管理内存的初始地址和空间大小.

主要是add_to_heap中精妙的算法.

地址对齐算法

对于首地址,要保证start的值是与usize的大小对齐的.

这里首先要声明,所有的变量大小都是\(2^n\).那么它的二进制实际上是某一位是1其余位都是0的.

start = (start + size_of::<usize>() - 1) & (!size_of::<usize>() + 1);

Rust里!是按位取反,和C里边!是逻辑非~才是按位取反不同.

这里用的公式实际上是$$aligned_addr = (addr + align - 1) & (!align + 1)$$

这里直接举例说明.

本身不对齐的addr:

\(addr=15,align=2\)

\(addr=b'0\_1111\)

\(addr+align-1=b'1\_0000\)

\(align=b'0\_0010\)

\(!align=b'1\_1101\)

\(!align+1=b'1\_1110\)

\(aligned\_addr=b'1\_0000\)

最终得到的结果aligned_addr是16

本身已经对齐的addr:

\(addr=16,align=2\)

\(addr=b'1\_0000\)

\(addr+align-1=b'1\_0001\)

\(align=b'0\_0010\)

\(!align=b'1\_1101\)

\(!align+1=b'1\_1110\)

\(aligned\_addr=b'1\_0000\)

最终得到的结果aligned_addr是16

设align为\(2^n\)，addr + align - 1保证了如果低n位只要不是全0就都会向n + 1位进1，而右边!(align-1)，减1后按位取反，再做与运算保证低n位为0，这样就完成了对齐,且如果不是对齐的向上取整.

同样地,对于尾地址:

end &= !size_of::<usize>() + 1;

也写成公式表达:$$addr_aligned=addr&(!align+1)$$

这样就很好理解,保证低n位是0,这样也是一个对齐的地址,但是向下取整.

这样首地址向上取整,尾地址向下取整,就可以保证操作的地址是原地址的子集,不会出现越界.

#todo 这里可能需要画张图.

最后通过:

assert!(start <= end);

保证地址有效.

地址录入堆的算法

计算地址的对齐要求

根据起始地址计算地址要求是几字节对齐的,就是计算地址的最低有效位.

计算地址最低一位的1对应的值:

公式:$$lowbit=num&(!num+1)$$

例子:

\(num=10\)

\(num=b'1010\)

\(!num=b'0101\)

\(!num+1=b'0110\)

\(num\&(!num+1)=b'0010\)

\(lowbit=b'0010=2\)

对num取反,那么最低位的1变成0,其余的0都变成1,那么!num+1一定会使得最低位1变成1,其余位变回0,这样在与num自身求与,最终得到的就是只有最低位1的一个数.

计算剩余空间中能容纳的2的幂的大小

先说计算小于或等于给定数 num 的最大 2 的幂:

pub(crate) fn prev_power_of_two(num: usize) -> usize {

1 << (usize::BITS as usize - num.leading_zeros() as usize - 1)

}

usize::BITS是usize的位数,num.leading_zeros()是最高一位1之前的0的个数.

那么求usize::BITS as usize - num.leading_zeros() as usize - 1就是第一个1以后的位数.

那么很容易明白最后求出来的就是小于或等于给定数 num 的最大 2 的幂.

计算块大小

比较地址最低一位的1对应的值和小于或等于地址区间长度的最大2的幂的大小,选择比较小的那一个.

这样理解,

1. 正常情况下,最小的块大小应该是符合地址对齐的.
2. 但是可能剩下的空间不足以存下这样的块,这时候就按照剩余空间中能容纳的最小\(2^n\)的大小决定块的大小.

判断块大小和最大阶

计算当前阶数,size后有几个0就是几阶.

如果阶数大于最大阶,那么就把块分半,降一阶.

GPT:

Buddy System 算法有一个最大阶的概念。最大阶限制了单个块的最大大小。

1. 内存碎片管理：通过限制块的大小，可以更好地管理内存碎片。如果块太大，可能会导致内存碎片问题，因为大块可能无法被较小的请求完全利用。
2. 性能优化：较小的块更容易管理和分配，可以提高内存分配和释放的效率。

累积当前分好的块的大小

使用total计算此时使用的块的大小.

将块起始地址根据阶数存储在对应阶数的可用空间列表中

每个可用空间列表的每个元素是一个链表,链表保存当前阶数的起始地址.

也就是同样大小的块的指针存在一个链表中.

self.free_list[order].push(current_start as *mut usize);

移动起始地址指针

移动起始地址指针,使得下一轮继续分配.

current_start += size;

总结

可以看到是先将可分配内存的地址对齐,从start到end,尽量把空间分为更大的\(2^n\)的块,而不浪费空间,并且用链表存储起来.

具体怎么回事呢.

这里以最小对齐单元为8=b1000=0x0008为例.

例子一

比如你的地址是(0x0100,0x0120),那么经过对齐之后还是(0x0100,0x0120):

这里注意0x0120-0x0100=32,因此直接分配一个大小为32的块.

例子二

比如你的地址是<code>(0x0001,0x0021),那么经过对齐之后是(0x0008,0x0021):

为了物尽其用,每次去对齐最低位.

到了最后,可能剩余的内存不足以满足对齐最低位了,这时候因为我们的地址是对齐过的,因此剩余的内存大小也是满足\(2^n\)的,直接把剩余内存存成一个块.

如果可分配的内存超过可用空间列表存储阶数,那么就分解,一直到能分配的最大块储存.

分配内存

分配内存的代码如下:

<code> pub fn alloc(&mut self, layout: Layout) -> Result<NonNull<u8>, ()> {

let size = max(

layout.size().next_power_of_two(),

max(layout.align(), size_of::<usize>()),

);

let class = size.trailing_zeros() as usize;

for i in class..self.free_list.len() {

// Find the first non-empty size class

if !self.free_list[i].is_empty() {

// Split buffers

for j in (class + 1..i + 1).rev() {

if let Some(block) = self.free_list[j].pop() {

unsafe {

self.free_list[j - 1]

.push((block as usize + (1 << (j - 1))) as *mut usize);

self.free_list[j - 1].push(block);

}

} else {

return Err(());

}

}

let result = NonNull::new(

self.free_list[class]

.pop()

.expect("current block should have free space now")

as *mut u8,

);

if let Some(result) = result {

self.user += layout.size();

self.allocated += size;

return Ok(result);

} else {

return Err(());

}

}

}

Err(())

}

首先,传入的参数layout是一个结构体或者一个基本数据类型.

1. 计算大于这个基本数据类型大小的\(2^n\).
2. 计算这个基本数据类型的对齐大小.
3. 计算usize的大小.

比较这三个大小,选择其中最大的作为size.

最后取size的order阶数为class,也就是实际上只找比class大的order对应链表中的未分配的块.

从最小---也就是最符合size大小的对应链表找起,如果是非空的就调出来.

此时匹配的order为i.

(class + 1..i + 1).rev()是非常巧妙的设计,从class+1到i+1,并且翻转.

每次pop一个块,并且把这个块分成两个块,计算两个块的首地址,然后存进下一级的块.

一直到符合大小块的class.

最后只需要把当前class对应链表的第一个块pop出来即可,这就是答案.

销毁内存

销毁内存的方法为:

pub fn dealloc(&mut self, ptr: NonNull<u8>, layout: Layout) {

let size = max(

layout.size().next_power_of_two(),

max(layout.align(), size_of::<usize>()),

);

let class = size.trailing_zeros() as usize;

unsafe {

// Put back into free list

self.free_list[class].push(ptr.as_ptr() as *mut usize);

// Merge free buddy lists

let mut current_ptr = ptr.as_ptr() as usize;

let mut current_class = class;

while current_class < self.free_list.len() - 1 {

let buddy = current_ptr ^ (1 << current_class);

let mut flag = false;

for block in self.free_list[current_class].iter_mut() {

if block.value() as usize == buddy {

block.pop();

flag = true;

break;

}

}

// Free buddy found

if flag {

self.free_list[current_class].pop();

current_ptr = min(current_ptr, buddy);

current_class += 1;

self.free_list[current_class].push(current_ptr as *mut usize);

} else {

break;

}

}

}

self.user -= layout.size();

self.allocated -= size;

}

首先,传入的参数ptr是一个结构体或者一个基本数据类型的指针.

1. 计算大于这个基本数据类型大小的\(2^n\).
2. 计算这个基本数据类型的对齐大小.
3. 计算usize的大小.

比较这三个大小,选择其中最大的作为size.

最后取size的order阶数为class,也就是实际上只找比class大的order对应链表中的未分配的块.

把ptr存入可用空间列表free_list里边.

但是只是简单地存入,会导致空间越来越碎片化,这样后续申请大的内存块就无法提供.

这里有个非常核心的算法,也就是为啥这个算法叫buddy system.

let buddy = current_ptr ^ (1 << current_class);

是通过这种方法计算当前内存块的buddy.

1<<current_class是求出一个二进制只有一个位是1的值.

随后current_ptr与它求异或,那么最后实际上求出的是对current_ptr在class那一位的翻转的结果.

假如是current_ptr是000110100100:

• 000110100100（current_ptr）
• 000000000100（掩码）
• 000110100000（异或结果）

那么,实际上这两个地址是相邻的两个同大小的块.

如果在这个class对应的链表中找到这个地址开始的块,那么合并这两个块,然后找两个地址较小的,实际上是地址在前半边的,然后存入order大一级的链表中.

Buddy System内存分配算法

看完代码感觉心里有底了,但是还是乱糟糟的,还是需要系统性地捋清一下算法.

实际上理论部分就是躲不过嘛,不好好搞要吃大亏!

这里通过使用指定filetype的方法找到了很好的资料.

链表

Rust刚接触的时候就听说链表难写,我看了仓库中链表相关的算法确实可以看懂,但是看懂和能够自己写出来是两码事.

要弄清楚三件事:

1. 使用了rust的那些特性
2. 为什么要用到这些特性
3. 为什么要用unsafe

#TODO后续可能出一个自写rust链表的练习帖子.

总结

做事不要太工程化,尤其是自学的过程中,要注重基础注重能力的培养,自我培养的过程中要注意基础,要把能跑就行这种思想赶出脑子.

如果自学的时候还是能跑就行,那为什么还要自学呢?又没人给我发工资.