浅谈redis采用不同内存分配器tcmalloc和jemalloc

本篇文章给大家分享《浅谈redis采用不同内存分配器tcmalloc和jemalloc》，覆盖了数据库的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

我们知道Redis并没有自己实现内存池，没有在标准的系统内存分配器上再加上自己的东西。所以系统内存分配器的性能及碎片率会对Redis造成一些性能上的影响。

在Redis的 zmalloc.c 源码中，我们可以看到如下代码：

/* Double expansion needed for stringification of macro values. */ 
#define __xstr(s) __str(s) 
#define __str(s) #s 
#if defined(USE_TCMALLOC) 
#define ZMALLOC_LIB ("tcmalloc-" __xstr(TC_VERSION_MAJOR) "." __xstr(TC_VERSION_MINOR)) 
#include  
#if (TC_VERSION_MAJOR == 1 && TC_VERSION_MINOR >= 6) || (TC_VERSION_MAJOR > 1) 
#define HAVE_MALLOC_SIZE 1 
#define zmalloc_size(p) tc_malloc_size(p) 
#else 
#error "Newer version of tcmalloc required" 
#endif 
#elif defined(USE_JEMALLOC) 
#define ZMALLOC_LIB ("jemalloc-" __xstr(JEMALLOC_VERSION_MAJOR) "." __xstr(JEMALLOC_VERSION_MINOR) "." __xstr(JEMALLOC_VERSION_BUGFIX)) 
#include  
#if (JEMALLOC_VERSION_MAJOR == 2 && JEMALLOC_VERSION_MINOR >= 1) || (JEMALLOC_VERSION_MAJOR > 2) 
#define HAVE_MALLOC_SIZE 1 
#define zmalloc_size(p) je_malloc_usable_size(p) 
#else 
#error "Newer version of jemalloc required" 
#endif 
#elif defined(__APPLE__) 
#include  
#define HAVE_MALLOC_SIZE 1 
#define zmalloc_size(p) malloc_size(p) 
#endif 
#ifndef ZMALLOC_LIB 
#define ZMALLOC_LIB "libc" 
#endif 

从上面的代码中我们可以看到，Redis在编译时，会先判断是否使用tcmalloc，如果是，会用tcmalloc对应的函数替换掉标准的libc中的函数实现。其次会判断jemalloc是否使得，最后如果都没有使用才会用标准的libc中的内存管理函数。

而在最新的2.4.4版本中，jemalloc已经作为源码包的一部分包含在源码包中，所以可以直接被使用。而如果你要使用tcmalloc的话，是需要自己安装的。

下面简单说一下如何安装tcmalloc包，tcmalloc是google-proftools中的一部分，所以我们实际上需要安装google-proftools。如果你是在64位机器上进行安装，需要先安装其依赖的libunwind库。

wget http://download.savannah.gnu.org/releases/libunwind/libunwind-0.99-alpha.tar.gz tar zxvf libunwind-0.99-alpha.tar.gz cd libunwind-0.99-alpha/ CFLAGS=-fPIC ./configure make CFLAGS=-fPIC make CFLAGS=-fPIC install

然后再进行google-preftools的安装：

wget http://google-perftools.googlecode.com/files/google-perftools-1.8.1.tar.gz tar zxvf google-perftools-1.8.1.tar.gz cd google-perftools-1.8.1/ ./configure --disable-cpu-profiler --disable-heap-profiler --disable-heap-checker --disable-debugalloc --enable-minimal make && make install sudo echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/usr_local_lib.conf #如果没有这个文件，自己建一个 sudo /sbin/ldconfig

然后再进行Redis的安装，在make时指定相应的参数以启用tcmalloc

$ curl -O http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz $ tar xzvf redis-2.4.4.tar.gz $ cd redis-2.4.4 $ make USE_TCMALLOC=yes FORCE_LIBC_MALLOC=yes $ sudo make install

再启动Redis后通过info命令就能看到使用的内存分配器了。

下面回到本文的主题，对于tcmalloc，jemalloc和libc对应的三个内存分配器。其性能和碎片率如何呢？

下面是一个简单测试结果，使用Redis自带的redis-benchmark写入等量数据进行测试，数据摘自采用不同分配器时Redis info信息。

我们可以看到，采用tcmalloc时碎片率是最低的，为1.01，jemalloc为1.02，而libc的分配器碎片率为1.31，如下所未：

used_memory:708391440 used_menory_human:675.57M used_memory_rss:715169792 used_memory_peak:708814040 used_memory_peak_human:675.98M mem_fragmentation_ratio:1.01mem_allocator:tcmalloc-1.7

used_memory:708381168 used_menory_human:675.56M used_memory_rss:723587072 used_memory_peak:708803768 used_memory_peak_human:675.97M mem_fragmentation_ratio:1.02mem_allocator:jemalloc-2.2.1

used_memory:869000400 used_menory_human:828.74M used_memory_rss:1136689152 used_memory_peak:868992208 used_memory_peak_human:828.74M mem_fragmentation_ratio:1.31mem_allocator:libc

上面的测试数据都是小数据，也就是说单条数据并不大，下面我们尝试设置benchmark的-d参数，将value值调整为1k大小，测试结果发生了一些变化：

used_memory:830573680 used_memory_human:792.10M used_memory_rss:849068032 used_memory_peak:831436048 used_memory_peak_human:792.92M mem_fragmentation_ratio:1.02mem_allocator:tcmalloc-1.7

used_memory:915911024 used_memory_human:873.48M used_memory_rss:927047680 used_memory_peak:916773392 used_memory_peak_human:874.30M mem_fragmentation_ratio:1.01mem_allocator:jemalloc-2.2.1

used_memory:771963304 used_memory_human:736.20M used_memory_rss:800583680 used_memory_peak:772784056 used_memory_peak_human:736.98M mem_fragmentation_ratio:1.04mem_allocator:libc

可以看出，在分配大块内存和小块内存上，几种分配器的碎片率差距还是比较大的，大家在使用Redis的时候，还是尽量用自己真实的数据去做测试，以选择最适合自己数据的分配器。

本篇关于《浅谈redis采用不同内存分配器tcmalloc和jemalloc》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于数据库的相关知识，请关注golang学习网公众号！