一个正在持续建设、专注于内存专题的教程——逐层解剖内存管理的内部原理。
当前篇章：用 C++ 手写一个三层内存分配器（FreeList → ThreadCache → CentralPool），从 malloc 在小对象高频分配下的代价出发，最终替换标准库的 ::operator new。结构参考 tcmalloc 的前两层，用最少的代码讲清楚每个设计决策，不追求 mimalloc 那样的工业级特性。
配套 B 站《内存池实战》9 期视频：合集
malloc / ::operator new 是通用分配器——它要服务所有大小、所有线程、所有访问模式，所以做了大量妥协。当你只分配小对象、只在多线程里高频申请释放时，这些妥协就成了开销：
- 每次分配都可能进全局锁（或级联锁）
- 小对象也带元数据开销
- 缓存局部性差，对象散布在堆各处
这个项目把"通用"拆掉，针对小对象 + 多线程重新设计一条快路径。重点不是造一个能投入生产的分配器，而是把每个设计决策讲清楚：为什么用 FreeList、为什么 ThreadCache 要 thread_local、为什么 CentralPool 要按 size class 分桶。
9 期，从"为什么要造内存池"讲到"替换标准库"：
| # | 标题 | 链接 |
|---|---|---|
| 1 | 从内存池是什么出发 | bilibili |
| 2 | malloc 咋不行了？（上） | bilibili |
| 3 | malloc 咋不行了？（下） | bilibili |
| 4 | 内存池之从 FreeList 入手 | bilibili |
| 5 | 内存池之 CentralPool | bilibili |
| 6 | 内存池之 ThreadLocal | bilibili |
| 7 | 内存池之内存池本尊 | bilibili |
| 8 | 内存池之 benchmark 试试味道 | bilibili |
| 9 | 内存池之适配标准库 | bilibili |
单头文件，include 即可。三组接口：
#include "memory_pool.hpp"
// 1. 原始内存：分配 / 释放（自动对齐到 16B，走 thread_local 快路径）
void *p = MemoryPool::alloc(64);
MemoryPool::free(p, 64);
// 2. 对象：构造 / 析构
Foo *obj = MemoryPool::make<Foo>(arg1, arg2);
MemoryPool::destory(obj);
// 3. STL 容器：换掉默认分配器
std::vector<int, PoolAllocator<int>> v{1, 2, 3};alloc 会把请求大小向上对齐到 16B；超过 128B 的大对象直接走 ::operator new，不过三层池。
三层结构，对应三种分配速度——绝大多数分配应该在最上面的 ThreadCache 命中：
应用代码
│ 命中 ThreadCache → 无锁，O(1)
▼
ThreadCache （每线程一个，thread_local）
│ 缺料时向 CentralPool 批量索取
▼
CentralPool （全局共享，按 size class 分桶）
│ 缺料时向 OS 切大块
▼
::operator new / delete
- ThreadCache：每个线程独占一份，分配和释放在自己的缓存里走完，不进任何锁。这是快路径，设计目标是让热分配尽量在这里命中。
- CentralPool：线程间共享，按 size class 分桶管理空闲块。ThreadCache 缺料时向它批量索取，锁竞争被"批量"摊薄。
- OS 兜底：CentralPool 也没料时，向系统申请大块内存再切分。
小对象按 16 字节步进分档（对齐到 16），同档对象挂在同一个 FreeList 上，分配退化成 pop 一个节点：
| 档位 | 大小范围 | 实际分配 |
|---|---|---|
| 0 | 1 – 16 B | 16 B |
| 1 | 17 – 32 B | 32 B |
| 2 | 33 – 48 B | 48 B |
| 3 | 49 – 64 B | 64 B |
| 4 | 65 – 80 B | 80 B |
| 5 | 81 – 96 B | 96 B |
| 6 | 97 – 112 B | 112 B |
| 7 | 113 – 128 B | 128 B |
anatomy_memory/
├── MyMemoryPool/ 分配器实现
│ ├── memory_pool.hpp 核心实现，单头文件约 200 行
│ ├── memory_pool_config.h 可调参数
│ ├── benchmark_config.h benchmark 配置
│ ├── benchmark.cpp 性能测试程序
│ ├── notes.md 设计取舍与踩坑笔记
│ └── CMakeLists.txt
│
└── native_malloc_test/ 原生 malloc 的对比演示
├── frequent_malloc.c 频繁分配
├── malloc_overhead.c 开销对比
├── malloc_vs_pool.c 池 vs malloc
├── malloc_multithread.c 多线程
└── analyze_malloc.sh
工具链（代码用了 C++23 的 <print>）：
- GCC 14+ 或 Clang 18+（或同等版本）
- CMake 3.20+
- Linux / WSL
cd MyMemoryPool
cmake -B build -S .
cmake --build build -j
./build/benchmark # 跑 benchmark跑原生 malloc 的对比演示：
cd native_malloc_test
gcc -o malloc_vs_pool malloc_vs_pool.c -pthread
./malloc_vs_pool多线程高频小对象场景下，本池相对系统 malloc（ptmalloc）有显著加速——主要来自 thread_local 的 ThreadCache 消除了热路径上的锁竞争。
当前
native_malloc_test/是教学演示，不是严格的基准测试（无 median/p99、无多基线）。严谨测量见下方 Roadmap。
已完成（v1，配套 9 期视频）：
- 三层池：FreeList / ThreadCache / CentralPool
thread_local快路径，分配走无锁路径- size class 分桶（16B 步进，覆盖到 128B）
- STL 适配（
PoolAllocator）
后续方向：
- 严格的 benchmark：median / p99 / 多基线（mimalloc、tcmalloc）
- CentralPool 增加 Span / Page 层，向 OS 批量切内存
- ThreadCache 生命周期与 CentralPool 的归还策略
- 工业级分配器（mimalloc）源码导读，作为对比终章
Charliechen114514 · B 站 是的一个城管 · Awesome-Embedded-Learning-Studio
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