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内存分配器

MySQL 内存分配器

mysql 用过2钟内存分配器， ptmalloc/jemalloc， 但尝试过非常多的版本， 目前来看， jemalloc 5.2.1 对内存更加友好， 不容易内存泄漏。

我们进行内存压力测试：

测试环境

PolarDB 8.0, buffer pool 2G
ptmalloc 2.17(glibc 2.17)
tcmalloc 2.7
jemalloc 5.2.0

测试脚本：
=======
PORT=8888
THREADS=1000
TABLES=$THREADS

for i in seq 10 ; do
       echo “drop database aws;” | mysql -uroot -h127.0.0.1 –port=$PORT
       echo “create database aws;” | mysql -uroot -h127.0.0.1 –port=$PORT

       sysbench –db-driver=mysql –mysql-user=myadmin –mysql-password=Passw0rd –mysql-db=aws <br />–table_size=25000 –tables=$TABLES –events=0 –time=5 –report_interval=1 <br />–rand-type=uniform oltp_point_select –mysql-host=127.0.0.1 –mysql-port=$PORT <br />               –threads=$THREADS –percentile=95 –db-ps-mode=disable prepare
done
========

运行不同的allocator

ptmalloc(glibc)，系统默认
/home/ming.lin/polardb/PolarDB_80/bin/mysqld –defaults-file=/home/ming.lin/polardb/my.cnf

tcmalloc(https://github.com/gperftools/gperftools.git)
LD_PRELOAD=/home/ming.lin/install/gperftools/lib/libtcmalloc.so.4.5.3 <br />/home/ming.lin/polardb/PolarDB_80/bin/mysqld –defaults-file=/home/ming.lin/polardb/my.cnf

jemalloc(https://github.com/jemalloc/jemalloc.git)
LD_PRELOAD=/home/ming.lin/install/jemalloc/lib/libjemalloc.so.2 <br />/home/ming.lin/polardb/PolarDB_80/bin/mysqld –defaults-file=/home/ming.lin/polardb/my.cnf

物理内存占用对比

image.png

ptmalloc(蓝色线): 物理内存占用持续在约12G，测试停止后没有降下来
tcmalloc(橙色线): 物理内存占用持续在约9G，测试停止后没有降下来
jemalloc(灰色线): 最理想，平均物理内存占用约6.5G，且每轮sysbench停止后物理内存降回到约4G，最符合预期。

注：物理内存占用每秒采集一次: grep VmRSS /proc/pidof mysqld/status

jemalloc 5.1 vs 5.2 测试

我们在实际使用过程中， 发现5.1 还是有内存不释放问题， 我们升级到最新版本，就发现情况改善了很多。
在5.2 中， 调整 extent 垃圾回收周期，调整为0， 保障了应用释放的内存及时释放给os， 避免内存泄漏。
下图所示是5.1， 急剧下降是oom了 
image.png
dirty_decay_ms = 10000,
muzzy_decay_ms = 10000,
narenas = CPU 核心数 * 4

下图所示是5.2， 保持在一定水位，基本未oom 
image.png
dirty_decay_ms = 5000,
muzzy_decay_ms = 5000,
narenas = 32

原理解析

转载这篇文章
http://www.cnhalo.net/2016/06/13/memory-optimize/
对部分内容进行了二次修改

目标

内存管理可以分为三个层次，自底向上分别是：

  • 操作系统内核的内存管理
  • glibc层使用系统调用维护的内存管理算法
  • 应用程序从glibc动态分配内存后，根据应用程序本身的程序特性进行优化， 比如使用引用计数std::shared_ptr，apache的内存池方式等等。
    当然应用程序也可以直接使用系统调用从内核分配内存，自己根据程序特性来维护内存，但是会大大增加开发成本。

本文主要介绍了glibc malloc的实现，及其替代品
一个优秀的通用内存分配器应具有以下特性:

  • 额外的空间损耗尽量少

  • 分配速度尽可能快

  • 尽量避免内存碎片

  • 缓存本地化友好

  • 通用性，兼容性，可移植性，易调试

    现状

    目前大部分服务端程序使用glibc提供的malloc/free系列函数，而glibc使用的ptmalloc2在性能上远远弱后于google的tcmalloc和facebook的jemalloc。 而且后两者只需要使用LD_PRELOAD环境变量启动程序即可，甚至并不需要重新编译。

    glibc ptmalloc

    ptmalloc2即是我们当前使用的glibc malloc版本。

    ptmalloc原理

    系统调用接口


    上图是 x86_64 下 Linux 进程的默认地址空间, 对 heap 的操作, 操作系统提供了brk()系统调用，设置了Heap的上边界； 对 mmap 映射区域的操作,操作系 统 供了 mmap()和 munmap()函数。
    因为系统调用的代价很高，不可能每次申请内存都从内核分配空间，尤其是对于小内存分配。 而且因为mmap的区域容易被munmap释放，所以一般大内存采用mmap()，小内存使用brk()。

    多线程支持

  • Ptmalloc2有一个主分配区(main arena)， 有多个非主分配区。 非主分配区只能使用mmap向操作系统批发申请HEAP_MAX_SIZE（64位系统为64MB）大小的虚拟内存。 当某个线程调用malloc的时候，会先查看线程私有变量中是否已经存在一个分配区，如果存在则尝试加锁，如果加锁失败则遍历arena链表试图获取一个没加锁的arena， 如果依然获取不到则创建一个新的非主分配区。

  • free()的时候也要获取锁。分配小块内存容易产生碎片，ptmalloc在整理合并的时候也要对arena做加锁操作。在线程多的时候，锁的开销就会增大。

image.png

ptmalloc内存管理

  • 用户请求分配的内存在ptmalloc中使用chunk表示， 每个chunk至少需要8个字节额外的开销。 用户free掉的内存不会马上归还操作系统，ptmalloc会统一管理heap和mmap区域的空闲chunk，避免了频繁的系统调用。
  • ptmalloc 将相似大小的 chunk 用双向链表链接起来, 这样的一个链表被称为一个 bin。Ptmalloc 一共 维护了 128 个 bin,并使用一个数组来存储这些 bin(如下图所示)。

  • Unsorted bins：数组中的第一个为 unsorted bin, 不等大，不排序，回收后的内存fast
    bins 内的 chunk 合并后进入 unsorted bins
  • Small bins：数组中从 2 开始编号的前 64 个 bin 称为 small bins， 等大 chunk，每种 size 一个 bin， 
  • Large bins：small bins后面的bin被称作large bins， 不等大，按大小排序， 
  • Fast bins：不等大，不排序，回收后的内存
  • 当free一个chunk并放入bin的时候， ptmalloc 还会检查它前后的 chunk 是否也是空闲的, 如果是的话,ptmalloc会首先把它们合并为一个大的 chunk, 然后将合并后的 chunk 放到 unstored bin 中。 另外ptmalloc 为了提高分配的速度,会把一些小的(不大于64B) chunk先放到一个叫做 fast bins 的容器内。

image.png

  • 在fast bins和bins都不能满足需求后，ptmalloc会设法在一个叫做top chunk的空间分配内存。 对于非主分配区会预先通过mmap分配一大块内存作为top chunk， 当bins和fast bins都不能满足分配需要的时候, ptmalloc会设法在top chunk中分出一块内存给用户, 如果top chunk本身不够大, 分配程序会重新mmap分配一块内存chunk, 并将 top chunk 迁移到新的chunk上，并用单链表链接起来。如果free()的chunk恰好 与 top chunk 相邻,那么这两个 chunk 就会合并成新的 top chunk，如果top chunk大小大于某个阈值才还给操作系统。主分配区类似，不过通过sbrk()分配和调整top chunk的大小，只有heap顶部连续内存空闲超过阈值的时候才能回收内存。

image.png

  • 需要分配的 chunk 足够大,而且 fast bins 和 bins 都不能满足要求,甚至 top chunk 本身也不能满足分配需求时,ptmalloc 会使用 mmap 来直接使用内存映射来将页映射到进程空间。

    ptmalloc分配流程


    ptmalloc的缺陷

  • 后分配的内存先释放,因为 ptmalloc 收缩内存是从 top chunk 开始,如果与 top chunk 相邻的 chunk 不能释放, top chunk 以下的 chunk 都无法释放。

  • 多线程锁开销大， 需要避免多线程频繁分配释放。

  • 内存从thread的areana中分配， 内存不能从一个arena移动到另一个arena， 就是说如果多线程使用内存不均衡，容易导致内存的浪费。 比如说线程1使用了300M内存，完成任务后glibc没有释放给操作系统，线程2开始创建了一个新的arena， 但是线程1的300M却不能用了。

  • 每个chunk至少8字节的开销很大

  • 不定期分配长生命周期的内存容易造成内存碎片，不利于回收。 64位系统最好分配32M以上内存，这是使用mmap的阈值。

tcmalloc

tcmalloc是Google开源的一个内存管理库， 作为glibc malloc的替代品。目前已经在chrome、safari等知名软件中运用。
根据官方测试报告，ptmalloc在一台2.8GHz的P4机器上（对于小对象）执行一次malloc及free大约需要300纳秒。而TCMalloc的版本同样的操作大约只需要50纳秒。

小对象分配

  • tcmalloc为每个线程分配了一个线程本地ThreadCache，小内存从ThreadCache分配，此外还有个中央堆（CentralCache），ThreadCache不够用的时候，会从CentralCache中获取空间放到ThreadCache中。

  • 小对象（<=32K）从ThreadCache分配，大对象从CentralCache分配。大对象分配的空间都是4k页面对齐的，多个pages也能切割成多个小对象划分到ThreadCache中。

    小对象有将近170个不同的大小分类(class)，每个class有个该大小内存块的FreeList单链表，分配的时候先找到best fit的class，然后无锁的获取该链表首元素返回。如果链表中无空间了，则到CentralCache中划分几个页面并切割成该class的大小，放入链表中。

    CentralCache分配管理

  • 大对象(>32K)先4k对齐后，从CentralCache中分配。 CentralCache维护的PageHeap如下图所示， 数组中第256个元素是所有大于255个页面都挂到该链表中。

  • 当best fit的页面链表中没有空闲空间时，则一直往更大的页面空间则，如果所有256个链表遍历后依然没有成功分配。 则使用sbrk, mmap, /dev/mem从系统中分配。

  • tcmalloc PageHeap管理的连续的页面被称为span.
    如果span未分配， 则span是PageHeap中的一个链表元素
    如果span已经分配，它可能是返回给应用程序的大对象， 或者已经被切割成多小对象，该小对象的size-class会被记录在span中

  • 在32位系统中，使用一个中央数组(central array)映射了页面和span对应关系， 数组索引号是页面号，数组元素是页面所在的span。 在64位系统中，使用一个3-level radix tree记录了该映射关系。

    回收

  • 当一个object free的时候，会根据地址对齐计算所在的页面号，然后通过central array找到对应的span。

  • 如果是小对象，span会告诉我们他的size class，然后把该对象插入当前线程的ThreadCache中。如果此时ThreadCache超过一个预算的值（默认2MB），则会使用垃圾回收机制把未使用的object从ThreadCache移动到CentralCache的central free lists中。

  • 如果是大对象，span会告诉我们对象锁在的页面号范围。 假设这个范围是[p,q]， 先查找页面p-1和q+1所在的span，如果这些临近的span也是free的，则合并到[p,q]所在的span， 然后把这个span回收到PageHeap中。

  • CentralCache的central free lists类似ThreadCache的FreeList，不过它增加了一级结构，先根据size-class关联到spans的集合， 然后是对应span的object链表。如果span的链表中所有object已经free， 则span回收到PageHeap中。

    tcmalloc的改进

  • ThreadCache会阶段性的回收内存到CentralCache里。 解决了ptmalloc2中arena之间不能迁移的问题。

  • Tcmalloc占用更少的额外空间。例如，分配N个8字节对象可能要使用大约8N * 1.01字节的空间。即，多用百分之一的空间。Ptmalloc2使用最少8字节描述一个chunk。

  • 更快。小对象几乎无锁， >32KB的对象从CentralCache中分配使用自旋锁。 并且>32KB对象都是页面对齐分配，多线程的时候应尽量避免频繁分配，否则也会造成自旋锁的竞争和页面对齐造成的浪费。

    性能对比

测试环境是2.4GHz dual Xeon，开启超线程，redhat9，glibc-2.3.2, 每个线程测试100万个操作。

上图中可以看到尤其是对于小内存的分配， tcmalloc有非常明显性能优势。

上图可以看到随着线程数的增加，tcmalloc性能上也有明显的优势，并且相对平稳。

github mysql优化

github使用tcmalloc后，mysql性能提升30%

Jemalloc

jemalloc是facebook推出的， 最早的时候是freebsd的libc malloc实现。 目前在firefox、facebook服务器各种组件中大量使用。

jemalloc原理

多线程

•线程与 arena 绑定
•以少量锁等待时间为代价，免去 arena
遍历

image.png

分配

image.png

  • 与tcmalloc类似，每个线程同样在<32KB的时候无锁使用线程本地cache。
  • Jemalloc在64bits系统上使用下面的size-class分类：
    Small: [8], [16, 32, 48, …, 128], [192, 256, 320, …, 512], [768, 1024, 1280, …, 3840]
    Large: [4 KiB, 8 KiB, 12 KiB, …, 4072 KiB]
    Huge: [4 MiB, 8 MiB, 12 MiB, …]
  • small/large对象查找metadata需要常量时间， huge对象通过全局红黑树在对数时间内查找。
  • 虚拟内存被逻辑上分割成chunks（默认是4MB，1024个4k页），应用线程通过round-robin算法在第一次malloc的时候分配arena， 每个arena都是相互独立的，维护自己的chunks， chunk切割pages到small/large对象。free()的内存总是返回到所属的arena中，而不管是哪个线程调用free()。


上图可以看到每个arena管理的arena chunk结构， 开始的header主要是维护了一个page map（1024个页面关联的对象状态）， header下方就是它的页面空间。 Small对象被分到一起， metadata信息存放在起始位置。 large chunk相互独立，它的metadata信息存放在chunk header map中。

  • 通过arena分配的时候需要对arena bin（每个small size-class一个，细粒度）加锁，或arena本身加锁。
    并且线程cache对象也会通过垃圾回收指数退让算法返回到arena中。

    释放

    •Thread cache -> Extent
    •每进行一定次数（默认 228 次）的 malloc/free，就对一个
    cache_bin 进行 flush
    •释放一定数量的 region 并调整单次获取的
    region 数量
    •Extent -> Arena
    •Extent 有四种状态：clean,
    dirty, muzzy, retained
    •达到一定的时间和 malloc/free
    次数后，进行垃圾回收
    •相邻 extent_dirty 合并 à 加入 extend_muzzy à 相邻 extent_muzzy 合并
    •相邻 extend_muzzy 合并 à 加入 extend_retained à mmap + PORT_NONE à 相邻 extend_muzzy 合并
    •5.2 版本中， extend_muzzy 回收的默认时间间隔由
    10s 改为 0

jemalloc的优化

  • Jmalloc小对象也根据size-class，但是它使用了低地址优先的策略，来降低内存碎片化。
  • Jemalloc大概需要2%的额外开销。（tcmalloc 1%， ptmalloc最少8B）
  • Jemalloc和tcmalloc类似的线程本地缓存，避免锁的竞争
  • 相对未使用的页面，优先使用dirty page，提升缓存命中。

问题

  • 高并发下的内存碎片依然没有完全解决
  • •只有时间间隔和 malloc/free
    都达到触发条件后，才有可能触发垃圾收集， 
    • eg. gc触发时间为10秒，malloc/free 次数为 1000 次。 9 秒内进行了 100,000 次 malloc/free，所以 gc 不会被触发，此
      arena 缓存占用大量内存。复杂 query 产生的低次数，长周期内存占用可能引起此问题。
    • 在5.2 版本中， 调整 extent 垃圾回收周期，调整为0， 保障了应用释放的内存彻底释放出去。
  • •arena 之间内存无法共享，不同 arena
    中的线程频繁进行内存申请与释放后，释放大量地址连续却不属于同一 arena （因此无法合并）的内存块。
    • 通过 ASAN 等内存检测工具无法发现此类情况

      性能对比


上图是服务器吞吐量分别用6个malloc实现的对比数据，可以看到tcmalloc和jemalloc最好(facebook在2011年的测试结果，tcmalloc这里版本较旧)。
4.3.2 mysql优化
测试环境：2x Intel E5/2.2Ghz with 8 real cores per socket，16 real cores， 开启hyper-threading， 总共32个vcpu。 16个table，每个5M row。
OLTP_RO测试包含5个select查询：select_ranges, select_order_ranges, select_distinct_ranges, select_sum_ranges,

可以看到在多核心或者多线程的场景下， jemalloc和tcmalloc带来的tps增加非常明显。

参考资料

glibc内存管理ptmalloc源代码分析
Inside jemalloc
tcmalloc浅析
tcmalloc官方文档
Scalable memory allocation using jemalloc
mysql-performance-impact-of-memory-allocators-part-2
ptmalloc,tcmalloc和jemalloc内存分配策略研究
Tick Tock, malloc Needs a Clock

总结

在多线程环境使用tcmalloc和jemalloc效果非常明显。
当线程数量固定，不会频繁创建退出的时候， 可以使用jemalloc；反之使用tcmalloc可能是更好的选择。