1、虚拟内存
虚拟内存是当代操作系统必备的一项重要功能，对于进程而言虚拟内存屏蔽了底层了RAM和磁盘，并向进程提供了远超物理内存大小的内存空间。我们看一下虚拟内存的分层设计。
上图展示了某进程访问数据，访问虚拟内存获取数据的过程。在访问内存，实际访问的是虚拟内存，虚拟内存通过页表查看，当前要访问的虚拟内存地址，是否已经加载到了物理内存。如果已经在物理内存，则取物理内存数据，如果没有对应的物理内存，则从磁盘加载数据到物理内存，并把物理内存地址和虚拟内存地址更新到页表。
物理内存就是磁盘存储缓存层，在没有虚拟内存的时代，物理内存对所有进程是共享的，多进程同时访问同一个物理内存会存在并发问题。而引入虚拟内存后，每个进程都有各自的虚拟内存，内存的并发访问问题的粒度从多进程级别，可以降低到多线程级别。
堆内存管理
当我们说内存管理的时候，主要是指堆内存的管理，因为栈的内存管理不需要程序去操心，
如上图所示主要是3部分，分别是分配内存块，回收内存块和组织内存块。
在一个最简单的内存管理中，堆内存最初会是一个完整的大块，即未分配任何内存。当发现内存申请的时候，堆内存就会从未分配内存分割出一个小内存块(block)，然后用链表把所有内存块连接起来。需要一些信息描述每个内存块的基本信息，比如大小(size)、是否使用中(used)和下一个内存块的地址(next)，内存块实际数据存储在data中。
一个内存块包含了3类信息，如下图所示，元数据、用户数据和对齐字段，内存对齐是为了提高访问效率。下图申请5Byte内存的时候，就需要进行内存对齐。
对于一个结构体来说，占用内存大小就应该等于多个基础类型占用内存大小的和，我们就结合几个示例来看下：
type Example struct {
a bool // 1个字节
b int // 8个字节
c string // 16个字节
}
func main() {
fmt.Println(unsafe.Sizeof(Example{})) // 32
}
Example 结构体的三个基础类型，加起来一个 25字节，但是最终输出的却是 32字节。
我们再看两个结构体，即使这两个结构体包含的字段类型一致，但是顺序不一致，最终输出的大小也不一样：
type A struct {
a int32
b int64
c int32
}
type B struct {
a int32
b int32
c int64
}
func main() {
fmt.Println(unsafe.Sizeof(A{})) // 24
fmt.Println(unsafe.Sizeof(B{})) // 16
}
是什么导致了上述问题的呢，这就引出了我们要看的知识点：内存对齐。
CPU 访问内存时并不是逐个字节访问，而是以字长为单位访问，例如 32 位的CPU 字长是 4 字节，64 位的是 8 字节。如果变量的地址没有对齐，可能需要多次访问才能完整读取到变量内容，而对齐后可能就只需要一次内存访问，因此内存对齐可以减少CPU访问内存的次数，加大CPU访问内存的吞吐量。
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释放内存实质是把使用的内存块从链表中取出来，然后标记为未使用，当分配内存块的时候，可以从未使用内存块中优先查找大小相近的内存块，如果找不到，再从未分配的内存中分配内存。
TCMalloc
TCMalloc是 Thread Cache Malloc 的简称，是Go内存管理的起源，Go的内存管理是借鉴了TCMalloc，随着Go的迭代，Go的内存管理与TCMalloc不一致地方在不断扩大，但其主要思想、原理和概念都是和TCMalloc一致的
前面提到引入虚拟内存后，让内存的并发访问问题的粒度从多进程级别，降低到多线程级别。然而同一进程下的所有线程共享相同的内存空间，它们申请内存时需要加锁，如果不加锁就存在同一块内存被2个线程同时访问的问题。
TCMalloc的做法是什么呢？为每个线程预分配一块缓存，线程申请小内存时，可以从缓存分配内存，这样有2个好处：
- 为线程预分配缓存需要进行1次系统调用，后续线程申请小内存时直接从缓存分配，都是在用户态执行的，没有了系统调用，缩短了内存总体的分配和释放时间，这是快速分配内存的第二个层次。
- 多个线程同时申请小内存时，从各自的缓存分配，访问的是不同的地址空间，从而无需加锁，把内存并发访问的粒度进一步降低了，这是快速分配内存的第三个层次。
下面就简单介绍下TCMalloc
Page
操作系统对内存管理以页为单位，TCMalloc也是这样，只不过TCMalloc里的Page大小与操作系统里的大小并不一定相等，而是倍数关系。
Span
一组连续的Page被称为Span，比如可以有2个页大小的Span，也可以有16页大小的Span，Span比Page高一个层级，是为了方便管理一定大小的内存区域，Span是TCMalloc中内存管理的基本单位。
ThreadCache
ThreadCache是每个线程各自的Cache，一个Cache包含多个空闲内存块链表，每个链表连接的都是内存块，同一个链表上内存块的大小是相同的，也可以说按内存块大小，给内存块分了个类，这样可以根据申请的内存大小，快速从合适的链表选择空闲内存块。由于每个线程有自己的ThreadCache，所以ThreadCache访问是无锁的。
CentralCache
CentralCache是所有线程共享的缓存，也是保存的空闲内存块链表，链表的数量与ThreadCache中链表数量相同，当ThreadCache的内存块不足时，可以从CentralCache获取内存块；当ThreadCache内存块过多时，可以放回CentralCache。由于CentralCache是共享的，所以它的访问是要加锁的。
PageHeap
PageHeap是对堆内存的抽象，PageHeap存的也是若干链表，链表保存的是Span。当CentralCache的内存不足时，会从PageHeap获取空闲的内存Span，然后把1个Span拆成若干内存块，添加到对应大小的链表中并分配内存；当CentralCache的内存过多时，会把空闲的内存块放回PageHeap中。
如下图所示，分别是1页Page的Span链表，2页Page的Span链表等，最后是large span set，这个是用来保存中大对象的。毫无疑问，PageHeap也是要加锁的。
前文提到了小、中、大对象，Go内存管理中也有类似的概念，我们看一眼TCMalloc的定义：
小对象大小：0~256KB
中对象大小：257~1MB
大对象大小：>1MB
小对象的分配流程：ThreadCache -> CentralCache -> HeapPage，大部分时候，ThreadCache缓存都是足够的，不需要去访问CentralCache和HeapPage，无系统调用配合无锁分配，分配效率是非常高的。
中对象分配流程：直接在PageHeap中选择适当的大小即可，128 Page的Span所保存的最大内存就是1MB。
大对象分配流程：从large span set选择合适数量的页面组成span，用来存储数据。
Go内存管理的基本概念
Go内存管理的许多概念在TCMalloc中已经有了，含义是相同的，只是名字有一些变化。
内存单元 mspan
mspan 是 Golang 内存管理的最小单元
mspan 大小是 page 的整数倍（Go 中的 page 大小为 8KB），且内部的页是连续的（在虚拟内存的视角中是这样）
每个 mspan 根据空间大小以及面向分配对象的大小，会被划分为不同的等级
npages：表示当前span包含多少个页，npages是根据spanclass来确定的。一个 page 是 8kb，也就是这个 span 是 npages * 8k 大小内存。
同等级的 mspan 会从属同一个 mcentral，最终会被组织成链表，因此带有前后指针（prev、next）
由于同等级的 mspan 内聚于同一个 mcentral，所以会基于同一把互斥锁管理
spanclass：用于计算当前 span 分配对象的大小。spanClass 的值为0-66，每一个值分别对应一个分配对象的大小以及页数。比如spanclass 为 1，则 span 用于分配 8byte 的对象，且当前 span 占用一个 page 的存储，也就是 span 大小是 8kb。
mspan 类的源码位于 runtime/mheap.go 文件中：
type mspan struct {
// 标识前后节点的指针
next *mspan
prev *mspan
// ...
// 起始地址
startAddr uintptr
// 包含几页，页是连续的
npages uintptr
// 标识此前的位置都已被占用
freeindex uintptr
// 最多可以存放多少个 object
nelems uintptr // number of object in the span.
// bitmap 每个 bit 对应一个 object 块，标识该块是否已被占用
allocCache uint64
// ...
// 标识 mspan 等级，包含 class 和 noscan 两部分信息
spanclass spanClass
// ...
}
// sizeclasses.go
// class bytes/obj bytes/span objects tail waste max waste
// 1 8 8192 1024 0 87.50%
// 2 16 8192 512 0 43.75%
// 3 32 8192 256 0 46.88%
// 4 48 8192 170 32 31.52%
// 5 64 8192 128 0 23.44%
// 6 80 8192 102 32 19.07%
// 7 96 8192 85 32 15.95%
// 8 112 8192 73 16 13.56%
// 9 128 8192 64 0 11.72%
// 10 144 8192 56 128 11.82%
// 11 160 8192 51 32 9.73%
// 12 176 8192 46 96 9.59%
// 13 192 8192 42 128 9.25%
// 14 208 8192 39 80 8.12%
// 15 224 8192 36 128 8.15%
// 16 240 8192 34 32 6.62%
// 17 256 8192 32 0 5.86%
// 18 288 8192 28 128 12.16%
// 19 320 8192 25 192 11.80%
// 20 352 8192 23 96 9.88%
// 21 384 8192 21 128 9.51%
// 22 416 8192 19 288 10.71%
// 23 448 8192 18 128 8.37%
// 24 480 8192 17 32 6.82%
// 25 512 8192 16 0 6.05%
// 26 576 8192 14 128 12.33%
// 27 640 8192 12 512 15.48%
// 28 704 8192 11 448 13.93%
// 29 768 8192 10 512 13.94%
// 30 896 8192 9 128 15.52%
// 31 1024 8192 8 0 12.40%
// 32 1152 8192 7 128 12.41%
// 33 1280 8192 6 512 15.55%
// 34 1408 16384 11 896 14.00%
// 35 1536 8192 5 512 14.00%
// 36 1792 16384 9 256 15.57%
// 37 2048 8192 4 0 12.45%
// 38 2304 16384 7 256 12.46%
// 39 2688 8192 3 128 15.59%
// 40 3072 24576 8 0 12.47%
// 41 3200 16384 5 384 6.22%
// 42 3456 24576 7 384 8.83%
// 43 4096 8192 2 0 15.60%
// 44 4864 24576 5 256 16.65%
// 45 5376 16384 3 256 10.92%
// 46 6144 24576 4 0 12.48%
// 47 6528 32768 5 128 6.23%
// 48 6784 40960 6 256 4.36%
// 49 6912 49152 7 768 3.37%
// 50 8192 8192 1 0 15.61%
// 51 9472 57344 6 512 14.28%
// 52 9728 49152 5 512 3.64%
// 53 10240 40960 4 0 4.99%
// 54 10880 32768 3 128 6.24%
// 55 12288 24576 2 0 11.45%
// 56 13568 40960 3 256 9.99%
// 57 14336 57344 4 0 5.35%
// 58 16384 16384 1 0 12.49%
// 59 18432 73728 4 0 11.11%
// 60 19072 57344 3 128 3.57%
// 61 20480 40960 2 0 6.87%
// 62 21760 65536 3 256 6.25%
// 63 24576 24576 1 0 11.45%
// 64 27264 81920 3 128 10.00%
// 65 28672 57344 2 0 4.91%
// 66 32768 32768 1 0 12.50%
const (
_MaxSmallSize = 32768
smallSizeDiv = 8
smallSizeMax = 1024
largeSizeDiv = 128
_NumSizeClasses = 67
_PageShift = 13
)
var class_to_size = [_NumSizeClasses]uint16{0, 8, 16, 32, 48, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160, 176, 192, 208, 224, 240, 256, 288, 320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 576, 640, 704, 768, 896, 1024, 1152, 1280, 1408, 1536, 1792, 2048, 2304, 2688, 3072, 3200, 3456, 4096, 4864, 5376, 6144, 6528, 6784, 6912, 8192, 9472, 9728, 10240, 10880, 12288, 13568, 14336, 16384, 18432, 19072, 20480, 21760, 24576, 27264, 28672, 32768}
var class_to_allocnpages = [_NumSizeClasses]uint8{0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 3, 2, 3, 1, 3, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 7, 6, 5, 4, 3, 5, 7, 2, 9, 7, 5, 8, 3, 10, 7, 4}
线程缓存 mcache
mcache与TCMalloc中的ThreadCache类似，mcache保存的是各种大小的Span，并按Span class分类，小对象直接从mcache分配内存，它起到了缓存的作用，并且可以无锁访问。但是mcache与ThreadCache也有不同点，TCMalloc中是每个线程1个ThreadCache，Go中是每个P拥有1个mcache。
中心缓存 mcentral
mcentral与TCMalloc中的CentralCache类似，是所有线程共享的缓存，需要加锁访问。它按Span级别对Span分类，然后串联成链表，当mcache的某个级别Span的内存被分配光时，它会向mcentral申请1个当前级别的Span。
// Central list of free objects of a given size.
//go:notinheap
type mcentral struct {
lock mutex
spanclass spanClass
nonempty mSpanList // list of spans with a free object, ie a nonempty free list
empty mSpanList // list of spans with no free objects (or cached in an mcache)
// nmalloc is the cumulative count of objects allocated from
// this mcentral, assuming all spans in mcaches are
// fully-allocated. Written atomically, read under STW.
nmalloc uint64
}
全局堆缓存 mheap
mheap与TCMalloc中的PageHeap类似，它是堆内存的抽象，把从OS申请出的内存页组织成Span，并保存起来。当mcentral的Span不够用时会向mheap申请内存，而mheap的Span不够用时会向OS申请内存。mheap向OS的内存申请是按页来的，然后把申请来的内存页生成Span组织起来，同样也是需要加锁访问的。
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