前一篇讲了Go的调度机制和相关源码，这里说一下内存的管理，代码片段也都是基于Go 1.12。
简要的背景
一个程序要运行起来，操作系统会分配一块很大的虚拟内存（或者说虚拟空间）供使用，程序实际可能只使用很小的物理内存。可以通过ps去查看vss（虚拟）和rss（实际）的部分。
虚拟内存空间一般会分为代码段，数据段，堆，栈等：
程序执行时，函数中定义的各种变量，一般位于堆和栈中（上图中黄色、绿色、白色）部分。为了能动态分配内存，让程序运行过程中灵活使用，操作系统提供了很多相关函数，例如mmap/munmap，brk/sbrk，madvise，set_thread_area/get_thread_area等。C语言中malloc，free就是对这些基础函数的封装。
而其他高层语言中，例如Go，把这些对内存的操作完全屏蔽起来，写程序的过程中根本感受不到。
Go语言本身的实现中，内存由runtime自主管理。runtime与操作系统的交互并没有使用malloc这样的函数，而是通过汇编（或cgo）直接调用了mmap等函数。其内存分配核心思想非常类似于TCMalloc，不过由于部分特性（gc等）的需求，在TCMalloc的算法和设计上也做了部分修改。
基本概念
Go程序在启动的时候会向操作系统申请一块内存，然后分块管理。核心的结构是mheap, mcentral, mcache, mspan。
- mheap
全局，负责从os申请、释放内存。 - mcentral
全局，将内存按mspan划分，统一管理。访问需加锁。mcentral划分为_NumSizeClasses（目前是67）种mspan，每种又分为非空（nonempty，代表可以分配）和空（empty，可能是已满，可能是已分配给mcache在使用，代表不能分配）。非空和空分别形成双向链表，方便访问。 - mcache
每个P持有自己的mcache，于是获取内存的时候，无锁访问mcache。mcache也划分为_NumSizeClasses（目前是67）种mspan。
注：很多文章中，认为mcache中的每种mspan也是链表，但是我从代码中看来，好像mcache对每种mspan只会保存一个。这一点待更进一步理解。 - mspan
设计的精华，类似tcmalloc的机制。将一个或多个内存页形成一种mspan，一种mspan只负责分配固定size的内存（不足的时候，会向上补足，例如申请7byte，会使用8 byte类型的mspan）。mspan的列表见sizeclasses.go，里面详细记录了每一种mspan的分配规则，可存储object多少，浪费率等。
这种设计可以保证分配内存尽可能快，且能减少碎片的产生。
相关代码
- mallocinit
最初申请内存的地方在runtime/mallocinit(malloc.go)中。
func mallocinit() {
if class_to_size[_TinySizeClass] != _TinySize {
throw("bad TinySizeClass")
}
testdefersizes()
if heapArenaBitmapBytes&(heapArenaBitmapBytes-1) != 0 {
// heapBits expects modular arithmetic on bitmap
// addresses to work.
throw("heapArenaBitmapBytes not a power of 2")
}
// Copy class sizes out for statistics table.
for i := range class_to_size {
memstats.by_size[i].size = uint32(class_to_size[i])
}
初始化的过程相较于之前的版本，已经有了非常大的变化，不过核心也依然是作各种检查，然后初始化mheap（主要是初始化各种allocator，方便以后allocator真正分配内存。mcentral就是这个时候初始化的），尝试为当前的M（M是什么，参见调度的文章）分配mcache以及根据操作系统设置正确的arenaHints。
- heapArena
之前的Go版本里，arena是大小512G的（网上很多图介绍，自行Google）。但我在go1.12源码里发现不是这样了。mheap_.arenas是一个二维数组[L1][L2]heapArena（heapArena存的是对应arena的元数据），维度以及arena本身的大小和寻址bit位数相关，每个arena的起始地址按对应大小对齐。heapArena这些元数据本身不存在heap里面。以我自己的机器(64位）为例，属于下图中的第一行。32位机器上是4M。计算方法是：
1 << 48 = 2 ^ 48 = 64M * 1 * 4M (即只有1行，4M列，每个大小64M）
mheap_.arena的这个二维数组中有些有对应的堆，有些没有（那么就是nil，例如垃圾回收之后，把内存还给了操作系统）。go的内存分配器总是尝试分配连续的arena，这样某些大的span可以跨越arena。
heapArena中bitmap用每2个bit记录一个指针大小（8byte）的内存信息，主要用于gc。spans是一个数组，长度等于一个heap中的页数（每页大小为8k，页数可能为64M/8k，不同架构会不同），每个页可能会指向一个span（即一个mspan指针）。实际上，对于分配的，空闲的和未分配的span，指针情况可能各不相同。pageInUse和pageMarks都是标记页的，按位处理。
- mache初始化和fixalloc
再扯回来，第一次分配mcache，这里就涉及到真正的内存分配了。allocmcache中可以看到，之前已经初始化了cachealloc，这里调用alloc函数，走到的是fixalloc的alloc函数：
func (f *fixalloc) alloc() unsafe.Pointer {
if f.size == 0 {
print("runtime: use of FixAlloc_Alloc before FixAlloc_Init\n")
throw("runtime: internal error")
}
if f.list != nil {
v := unsafe.Pointer(f.list)
f.list = f.list.next
f.inuse += f.size
if f.zero {
memclrNoHeapPointers(v, f.size)
}
return v
}
if uintptr(f.nchunk) < f.size {
f.chunk = uintptr(persistentalloc(_FixAllocChunk, 0, f.stat))
f.nchunk = _FixAllocChunk
}
v := unsafe.Pointer(f.chunk)
if f.first != nil {
f.first(f.arg, v)
}
f.chunk = f.chunk + f.size
f.nchunk -= uint32(f.size)
f.inuse += f.size
return v
}
nchunk代表目前剩余的大小，size是目标大小。如果nchunk小于size，就从系统申请一块（_FixAllocChunk这么大）内存，然后按照size这个固定的大小一点一点用。对于用完释放的，又会存在list属性中，供之后再次使用（使用的时候清零）。实际分配内存是通过persistentalloc一步步调用sysAlloc进而调用mmap分配的。
allocmcache接下来就会把mcache中各个spanclass对应的mspan初始化为空mspan。
需要注意的是，上面这个特殊的M是这样初始化mcache。其实mcache是应该跟着P的，所以其他的mcache的初始化都是在procresize这个函数里，它在schedinit()中，位于mallocinit()之后。
- newobject和mallocgc
上面讲了启动过程的各种初始化。初始化完毕，程序执行的时候，在堆上的对象是通过runtime.newobject函数来分配的。
什么时候分配在堆，什么时候分配在栈，这又是另外一个值得长篇探讨的问题，称为“逃逸分析”，这里暂不深入。
newobject的代码位于malloc.go中，它直接调用了mallocgc：
func newobject(typ *_type) unsafe.Pointer {
return mallocgc(typ.size, typ, true)
}
而mallocgc里面就是包含了分配内存时最核心的顺序和步骤，即小对象从mcache的freelist中开始分配，大对象（大于32k，即maxSmallSize）直接从堆上分配。小对象的分配又分为是否是tiny对象（以maxTinySize=16为界）。
func mallocgc(size uintptr, typ *_type, needzero bool) unsafe.Pointer {
...
size = maxTinySize
} else {
var sizeclass uint8
if size <= smallSizeMax-8 {
sizeclass = size_to_class8[(size+smallSizeDiv-1)/smallSizeDiv]
} else {
sizeclass = size_to_class128[(size-smallSizeMax+largeSizeDiv-1)/largeSizeDiv]
}
size = uintptr(class_to_size[sizeclass])
spc := makeSpanClass(sizeclass, noscan)
span := c.alloc[spc]
v := nextFreeFast(span)
if v == 0 {
v, span, shouldhelpgc = c.nextFree(spc)
}
x = unsafe.Pointer(v)
if needzero && span.needzero != 0 {
memclrNoHeapPointers(unsafe.Pointer(v), size)
}
}
} else {
var s *mspan
shouldhelpgc = true
systemstack(func() {
s = largeAlloc(size, needzero, noscan)
})
s.freeindex = 1
s.allocCount = 1
x = unsafe.Pointer(s.base())
size = s.elemsize
}
var scanSize uintptr
if !noscan {
// If allocating a defer+arg block, now that we've picked a malloc size
// large enough to hold everything, cut the "asked for" size down to
// just the defer header, so that the GC bitmap will record the arg block
// as containing nothing at all (as if it were unused space at the end of
// a malloc block caused by size rounding).
// The defer arg areas are scanned as part of scanstack.
if typ == deferType {
dataSize = unsafe.Sizeof(_defer{})
}
heapBitsSetType(uintptr(x), size, dataSize, typ)
if dataSize > typ.size {
// Array allocation. If there are any
// pointers, GC has to scan to the last
// element.
if typ.ptrdata != 0 {
scanSize = dataSize - typ.size + typ.ptrdata
}
} else {
scanSize = typ.ptrdata
}
c.local_scan += scanSize
}
...
从核心分配代码看，先根据待分配对象size算出实际使用的sizeClass（即mspan的不同分类），然后算出spanClass，这里spanClass（本身是一个uint8）包含了span的size信息和span是否需要scan（用于gc）的信息，相当于mcache中alloc数组的index，数组是按一个noscan sizeClass一个scan sizeClass这样交替排列下去的。
算好这些， 就调用nextFreeFast尝试分配（mcache中），如果不成功，调用nextFree分配（还是mcache中），再不成功，调用memclrNoHeapPointers分配（mcentral或mheap中）。
nextFreeFast相对简单。mspan中allbits记录着哪些元素是已分配的，哪些未分配。alloccache用数字按位代表freeindex开始的
func nextFreeFast(s *mspan) gclinkptr {
theBit := sys.Ctz64(s.allocCache) // Is there a free object in the allocCache?
if theBit < 64 {
result := s.freeindex + uintptr(theBit)
if result < s.nelems {
freeidx := result + 1
if freeidx%64 == 0 && freeidx != s.nelems {
return 0
}
s.allocCache >>= uint(theBit + 1)
s.freeindex = freeidx
s.allocCount++
return gclinkptr(result*s.elemsize + s.base())
}
}
return 0
}
但为了讲清这里的方式，需要简单了解mspan的内部结构，贴出一张网上盗的图，简单明了：
所以可以看到，mspan里面用位图记录了元素分配与否，直接查找即可。
nextFree稍微复杂，因为要处理分配不成功，继续向mcentral申请内存的逻辑：
func (c *mcache) nextFree(spc spanClass) (v gclinkptr, s *mspan, shouldhelpgc bool) {
s = c.alloc[spc]
shouldhelpgc = false
freeIndex := s.nextFreeIndex()
if freeIndex == s.nelems {
// The span is full.
if uintptr(s.allocCount) != s.nelems {
println("runtime: s.allocCount=", s.allocCount, "s.nelems=", s.nelems)
throw("s.allocCount != s.nelems && freeIndex == s.nelems")
}
c.refill(spc)
shouldhelpgc = true
s = c.alloc[spc]
freeIndex = s.nextFreeIndex()
}
if freeIndex >= s.nelems {
throw("freeIndex is not valid")
}
v = gclinkptr(freeIndex*s.elemsize + s.base())
s.allocCount++
if uintptr(s.allocCount) > s.nelems {
println("s.allocCount=", s.allocCount, "s.nelems=", s.nelems)
throw("s.allocCount > s.nelems")
}
return
}
其中，refill函数会从mcentral甚至mheap获取mspan。
这块是最主要的分配逻辑。剩下的是tiny object（注意，需要不含指针且足够小）和large object的分配。它们做特殊处理都是因为太小或太大，而不适合适配到某些固定大小。在许多场景中tiny object这种分配策略能显著优化性能。
参考资料
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
