我，子牙老师，一个手写过操作系统、编程语言、Java虚拟机、docker、Ubuntu系统...的硬核男人
最近抽空研究了CPython的内存机制，写篇文章记录一下。看完本篇文章，Python虚拟机CPython内存管理机制的源码，你就能轻松看懂
本篇文章，你会看到：
- CPython的内存分配域
- pymalloc中的arena、pool、block之间的关系
- arena、pool的设计细节
- usedpools的设计细节及N问题解答
- 创建对象时，CPython是如何从pymalloc中分配内存的
以下，enjoy
内存分配域
CPython中定义了三种内存分配域（domain）来支持不同用途的内存管理机制
虽然定义了三个内存分配域，事实上只实现了两个：Raw Domain、Object Domain。Mem Domain使用的也是Object Domain
如果不开启WITH_PYMALLOC，那三个内存分配域，使用的就是同一个：Raw Domain
WITH_PYMALLOC的用途：控制是否启用 Python 自带的小对象内存池分配器pymalloc
这个配置默认是开启的，如果你想查看
如何禁用呢？
Object Domain与pymalloc是什么关系呢？Object Domain专用于 Python 对象，由 pymalloc 管理，分配小对象。那pymalloc底层是如何玩的呢？
pymalloc
pymalloc底层是通过三个玩意来管理的：arena、pool、block。理解了这三者之间的关系，你就把pymalloc玩明白了。它们的关系如图
arena，一块256K的内存，由arena_object管理，属性address指向这块内存区域
初始的时候，pool_address的值与address相同，但是address是固定不变的，pool_address会随着arena中的内存使用而改变。比如最开始是指向第一个pool，第一个pool被使用了，就会指向第二个pool，言外之意就是它永远指向下一个可用的pool
一个pool，4K。所以一个arena，有64个pool。那一个pool中有多少block呢？看情况
64位系统中，block大小从16B开始，步长也是16，终点是512B，一共是32种：16、32、48、64...512
所以一个block，如果是16B，那就是4096/16=256个。真的是这样吗？不是！因为一个pool，4K内存，它的头部会放这个pool的管理数据，即pool_header，占48B，所以结果是(4096-48)/16=253
虽然启用了pymalloc，但是超过512B的内存申请不会走pymalloc，还是会走Raw Domain。即使用c库函数malloc、calloc向系统申请内存
我现在讲的这些都是后面看懂代码的关键，所以没看懂的多看几遍
这三者之间的大体关系差不多就是这样，接下来举个例子帮助大家彻底理解
pymalloc_alloc
当我们需要分配内存的时候，整个调用链是这样
看下pymalloc_alloc的源码
第一个判断：如果要分配的内存大小是0，返回NULL
第二个判断：如果分配的内存大小超过512B，返回NULL，就回到调用函数中，走RawMalloc，向OS要内存
再将nbytes转成size class，即图中的i，去usedpools中找到对应的pool，从中分配内存
如果要分配的内存是1B-16B，对应的size class=0；如果要分配的内存是17B-32B，对应的size class=1......
494行代码是不是挺奇怪的？你可能想问：为什么不是usedpools[size]呢？等下讲。这个明白了，498行代码也就明白了：为什么不是判断pool==NULL
第一次分配内存，会走到516行，函数allocate_from_new_pool里面干了什么，等下讲
下面解决第一个问题：usedpools
usedpools
usedpools的初始代码是很难理解的
在64位系统中，NB_SMALL_SIZE_CLASSES=32，宏展开以后长这样
第一个问题是：usedpools数组的所有值为什么不设置为NULL，而是给它赋初值PT(x)？
答案：为了实现环形哑链表。这个链表比起普通的链表有什么好处？不需要判断空指针
usedpools的所有值被称为dummy pool
第二个问题：usedpools[2x]与usedpools[2x+1]的值都是相等的，为什么？这也是一种代码设计策略
其中usedpools[2x]对应dummy pool的next，usedpools[2x+1]对应dummy pool的prev。你如何论证呢？看代码
第三个问题：- 2*sizeof(block *)，在64位系统中相当于-16，next在pool_header中的offset是16，这个没错，但是prev在pool_header中的offset是24，为什么也是-16？因为初始的时候只要保持非NULL即可
第四个问题：usedpools[2x]为什么不直接指向dummy pool，而是dummy pool的next？ChatGPT这样说
至此，usedpools你就算玩明白了
allocate_from_new_pool
理解了上面这些，你就能轻松看懂CPython内存管理机制相关源码，不信咱们来试试
刚开始，usable_arenas中还没有数据，就调用new_arena创建，初始创建16个，后面每次double倍创建
从arena中拿一个pool出来用，并做好相关的值设置。如果这个pool是arena中的最后一个，就切换到下一个arena待用
完成pool的初始化
头插法，将pool插入usedpools对应的size class链表中
如果usedpools中有对应的size class对应的pool，直接拿出来用
如果usedpools中没有对应的size class对应的pool，从前面拿出来用的pool中分配block并返回
这里注意一点：struct arena_object与256K内存是分配的，但是struct pool_header是包含在4K内存之中的，所以一个pool真正可用的内存大小是4K-sizeof(pool)
至此，Python虚拟机CPython的内存管理机制，你就算过关了。下一篇，聊Python虚拟机的GC机制。关注公众号**【硬核子牙】**，看硬核文章