LiteOS内存管理：TLSF算法

本文主要是介绍LiteOS内存管理：TLSF算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

问题背景

TLSF算法主要是面向实时操作系统提出的，对于RTOS而言，执行时间的确定性是最根本的，然而传统的动态内存分配器（DMA，Dynamic Memory Allocator）存在两个主要问题：

1. 最坏情况执行时间不确定（not bounded）或者复杂度过高。
2. 碎片化问题。

TLSF的提出，较好地解决了以上两个问题：将动态内存的分配与回收时间复杂度都降到了O(1)时间复杂度，并且采用了Good-fit的分配策略保证系统运行时不会产生过多碎片。

TLSF概要

TLSF（Two-Level Segregated Fit），从命名来看主要分为三部分：

1. Segregated Free List
2. Two-Level Bitmap
3. Good Fit

前两个是数据结构，第三个是分配策略。
TLSF主要采用两级位图（Two-Level Bitmap）与分级空闲块链表（Segregated Free List）的数据结构管理动态内存池（memory pool）以及其中的空闲块（free blocks），用Good-Fit的策略进行分配。

隔离空闲链表

将Segregated Free List拆开，分为：

1. List：隐式链表，管理所有内存块。
2. Free List：显示链表，只管理空闲块。
3. Segregated Free List：隔离空闲块链表，按空闲块大小分级，用多个链表管理。

List
链表是内存管理中最常见的数据结构，在一块内存块头部添加一个头结点，记录该Block本身的信息，以及前后级Block的关系。

隐式链表，链接所有内存块，只记录内存块大小，由于内存块相连，通过头结点指针加内存块大小即可得到下一个内存块的位置。
没有显示指明内存块的地址，而是通过计算得到，所以又叫做隐式链表。

当需要分配内存时，需要从第一块内存块开始检索，检查该内存块是否被分配以及内存块大小是否满足需要，直到找到大小合适的空闲块分配出去。

隐式链表主要问题在于当内存分配时并不需要检索已分配的内存块，这浪费了不少时间，只需要检索空闲块即可。

因此，显示空闲块链表在空闲块头部添加一个指针域，指向下一个空闲块，这样检索时会跳过已分配的内存块（used blocks）。

Segregated Free List

隐式链表和显示链表主要问题在于当空闲块个数为n时，检索复杂度在O(n)级别，速度较慢，分级空闲块链表优化了空闲块检索的复杂度，粗略计算大概降到O(log n)级别。

分级空闲块链表（Segregated Free List）的设计思想是将空闲块按照大小分级，形成了不同块大小范围的分级（class），组内空闲块用链表链接起来。
每次分配时先按分级大小范围查找到相应链表，再从相应链表挨个检索合适的空闲块，如果找不到，就在大小范围更大的一级查找，直到找到合适的块分配出去。

Two-Level Bitmap

上面我们介绍了分级空闲块链表的原理，但是我们并没有提及如何按照空闲块大小分级。
TLSF算法引入了位图（bitmap）来解决这个问题。

位图（Bitmap）

1. 节省存储空间：用1-bit表示某个区间范围大小的空闲块是否存在。
2. 位操作速度快：部分体系结构有加速特殊位操作的指令（如clz,ffs,fls）。

SEgregated List + Two-Level Bitmap

TLSF采用了两级位图（Two-Level Bitmap）来管理不同大小范围的空闲块链（free block lists）。上图中包含三个虚线矩形框分别是：

1. 第一级位图，表示内存块的粗粒度范围，一般是2的幂次粒度。
2. 第二级位图，表示内存块的细粒度范围。
3. 第三个框是内存中真正的空闲内存块（free blocks）。

内存分配与释放流程（简版）

有了TLSF的大体框架概念以后，就可以先看一下内存alloc与free的简要流程。

内存分配流程

1. 在位图中搜索合适的空闲块大小范围，找到free list的头指针。
2. 基于free list的头指针检索list分配空闲块。

内存释放流程

1. 将需要释放的内存块置为空闲块。
2. 与该空闲块物理上相邻的空闲块合并。
3. 计算合并后的空闲块大小范围，检索位图找到对应的free list。
4. 将该内存块加入free list，返回给内存池。

Good-fit

常规思路：Best-fit（内部碎片最优）

常规思路是：找到能满足内存请求大小的最小空闲块，就会有下面的流程（以搜索大小为69字节的空闲块为例）。

1. 基于位运算找到请求大小所在的第一级位图(First-Level bitmap)对应的粗粒度范围([ 64 ~ 128 ])，也就是二级位图的索引
2. 在粗粒度范围内，根据二级位图索引检索第二级位图(Second-Level bitmap)得到细粒度范围([ 68 ~ 70 ])
3. 如上图所示，沿着右下角空闲块链表可以检索到69字节的那一块是Best-fit

Best-fit已经很不错了，但仍然有提升空间。Best-fit策略最主要的问题还在于第三步，仍然需要检索对应范围的那一条空闲块链表，存在潜在的时间复杂度。

Good-fit（少量碎片换取O(1)时间复杂度）
Good-fit并不保证找到满足需求的最小空闲块，而是尽可能接近要分配的大小。

还以上述搜索大小为69字节的空闲块为例，查找范围稍微大一点儿的，如[70,72]，这样设计的好处是[70,72]对应的空闲块链中每一块都能满足需求，不需要检索空闲块链表找到最小的，而是直接取空闲块链中第一块即可。整体上也不会造成太多碎片。

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