读完本文,你会搞懂:你每次调用
malloc()时,Linux 内核从哪个 slab 缓存里给你切出一块内存,SLUB 和 SLAB、SLOB 有什么区别,以及为什么说 SLUB 是当前内核的主流之选。
每个写过 C 语言的工程师都知道 malloc()。但很少有人问:当你在用户态调用 malloc(64) 时,内核那一层究竟发生了什么?
用户态的 malloc()(glibc ptmalloc / jemalloc / tcmalloc)已经是一套复杂的缓存体系——但最终,当你分配大块内存或 arena 耗尽时,它还是会通过 mmap() 或 brk() 向内核要内存。
而内核拿到这些物理页面后,如何管理大大小小的内核对象——进程描述符 task_struct、inode、dentry、网络 socket 缓冲区?这些对象尺寸小(几十到几百字节)、创建销毁频繁,直接用页分配器(buddy system)来管?太浪费了——一个 task_struct 不到 2KB,却要占用一整个 4KB 页面。
这就是 slab 分配器 的由来。
一、从 SLAB 到 SLUB:为什么需要专门的内核内存分配器?
先说一个关键事实:内核不能有外部碎片。
用户态的内存碎片,大不了进程退出就释放了。内核不同——内核对象生命周期差异巨大,有的存活几微秒,有的伴随系统整个运行周期。如果用页分配器直接切,很快就会出现「有足够空闲页,但没有连续空间能满足一个请求」的死局。
slab 的思想非常简单:把同一类对象放在一起。
每个「slab 缓存」只服务于一种固定大小的对象。比如 kmalloc-64 这个缓存只分配 64 字节的块,kmalloc-128 只分配 128 字节的块。从 buddy system 申请的物理页面被切成等尺寸的 slot,分配时直接取一个 slot,释放时还回去。
SLAB(1994 年引入) 是 SunOS 的发明,包含三个概念:
- cache:一类对象的缓存(如
task_struct_cache) - slab:一个或多个连续的物理页,被切成等尺寸的 object
- object:一个可分配的内存块
SLAB 的问题是:它维护了一个复杂的每 CPU 对象队列、着色(coloring)机制来提高缓存命中率,代码量巨大(\~4000 行),而且在大 NUMA 系统上维护开销极高。
SLUB(2007 年合入 2.6.22) 的出现就是为了干掉 SLAB 的过度设计。Christoph Lameter 在提交时说了一句话:
\"SLUB 将 SLAB 的复杂性减少了约 60%,同时性能在大多数场景下相当或更好。\"
现在的 Linux 内核里:
- SLUB:默认分配器(几乎所有主流发行版)
- SLAB:历史遗留,可选
- SLOB:针对极小内存系统(嵌入式),2024 年已被移除
二、SLUB 核心数据结构:三个足够
SLUB 之所以简练,是因为它只用三个核心数据结构就描述了全部状态:
struct kmem_cache { ← 一种类型的 slab 缓存
struct slab *cpu_slab; ← 当前 CPU 正在用的 slab
struct kmem_cache_node *node[MAX_NUMNODES]; ← 每 NUMA 节点的管理结构
...
};
struct slab { ← 一组连续的物理页面
struct list_head list; ← 在 partial/full 链表中
unsigned long objects; ← slab 中的对象总数
void *freelist; ← 指向第一个空闲对象的指针
...
};
关键的概念只有一个指针:freelist。
每个 slab 的空闲对象通过 freelist 指针串成一个单向链表。分配时,取 freelist 头部的对象,freelist 指向下一个空闲对象。释放时,把对象放回 freelist 头部。
就这么简单。没有 SLAB 里复杂的每 CPU 对象队列、没有着色数组。
#### 三种 slab 状态
一个 kmem_cache 管理的所有 slab 被分成三个链表:
┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ kmem_cache │ │ │ │ partial ──→ [slab] → [slab] → [slab] ← 快分配 │ │ full ──→ [slab] → [slab] ← 不能分 │
│ (partial)└── 只有部分 object 被占用 │
└─────────────────────────────────────────────────┘
- full:所有 object 已被占用,不能分配新对象
- partial:部分 object 空闲,可分配——这是分配性能的命脉
-
empty(没有单独链表,释放后自动放到 partial 末尾):全空闲的 slab,但 SLUB 倾向于保留它
三、分配路径:kmem_cache_alloc() 源码级追踪
当你调用 kmalloc(64, GFP_KERNEL) 时,内核从 kmalloc-64 这个 cache 里分配。让我们追踪 kmem_cache_alloc() 的完整路径(简化版):
// mm/slub.c - 极度简化,保留核心逻辑
void *kmem_cache_alloc(struct kmem_cache *s, gfp_t gfpflags)
{
void *object;
struct slab *slab;
unsigned long flags;
local_irq_save(flags); // 关中断,防抢占
slab = s->cpu_slab; // 1. 拿当前 CPU 正在用的 slab
if (unlikely(!slab || !slab->freelist)) {
// 2. 当前 slab 满了 → 从 partial 链表拿一个新的
slab = get_partial(s, node);
if (!slab) {
// 3. partial 也空了 → 从 buddy 系统申请新页
slab = new_slab(s, gfpflags);
}
s->cpu_slab = slab;
}
object = slab->freelist; // 4. 取出 freelist 头部对象
slab->freelist = get_freepointer(s, object); // 5. freelist 指向下一个
local_irq_restore(flags);
return object;
}
性能关键路径只有 4 步:
- 读
cpu_slab——当前 CPU 正在用的 slab,这个 slab 大概率在 L1 cache 里 - 检查 freelist——唯一需要的分支预测
- 取出对象,更新指针——两条内存操作
- 返回
在热路径上,这只需要 \~50-80 条 CPU 指令。这就是为什么 kmalloc() 在内核态如此之快——大多数情况下不涉及加锁,不涉及链表遍历,甚至不走 buddy system。
#### 关键函数:get_partial()
static struct slab *get_partial(struct kmem_cache *s, int node)
{
struct slab *slab;
// 先看当前 NUMA 节点的 partial 链表
slab = get_partial_node(s, &s->node[node]);
if (slab)
return slab;
// 当前节点没有 → 从其他节点偷(内存访问代价高但可接受)
return get_any_partial(s, node);
}
这个「先本节点,再远程节点」的策略保证了 NUMA 亲和性——进程在哪颗 CPU 上跑,就从哪个 NUMA 节点分配内存,避免跨节点访问的延迟惩罚。
四、释放路径:对象归还 freelist
释放比分配更简单:
void kmem_cache_free(struct kmem_cache *s, void *object)
{
struct slab *slab;
unsigned long flags;
local_irq_save(flags);
slab = virt_to_slab(object); // 1. 从虚拟地址反查 slab
set_freepointer(s, object, slab->freelist); // 2. 指向当前 fre
slab->freelist = object; // 3. 对象成为新的 freelist 头
// 4. 如果 slab 从 full 变成 partial,移入 partial 链表
if (unlikely(slab_free_hook(s, slab, object)))
discard_slab(s, slab);
local_irq_restore(flags);
}
唯一的「重量级」操作是第一步 virt_to_slab()——需要通过 struct page 的 slab_cache 字段反查。但因为内核页表是直接映射的,virt_to_page() 只是一次数组索引查找,开销极小。
五、性能对比:为什么 SLUB 赢了
| 指标 | SLAB | SLUB | 胜者 |
|---|---|---|---|
| 代码量 | \~4000 行 | \~1500 行 | SLUB ✅ |
| 分配/释放延迟(热路径) | \~60-100 cycles | \~50-80 cycles | SLUB ✅ |
| NUMA 扩展性 | 差(每 CPU 队列维护复杂) | 好(partial 链表 + 偷 slab) | SLUB ✅ |
| 内存开销 | 较高(着色 + 队列元数据) | 低(只维护 freelist) | SLUB ✅ |
| 调试能力 | slabinfo |
slabtop + debugfs |
接近 |
| 大内存系统(>1TB) | 慢 | 优秀 | SLUB ✅ |
这就是为什么从 2007 年起,所有主流 Linux 发行版都默认使用 SLUB。它的设计哲学非常马斯克——质疑每一步存在的必要性,然后删掉所有不必要的东西。
六、实战:用 slabtop 诊断问题
你可以用 slabtop 命令实时查看系统 slab 使用情况:
$ slabtop -o
重点关注这几列:
- ACTIVE:正在使用的对象数
- TOTAL:总对象数
- SIZE:每个对象大小
- CACHE NAME:缓存名称
常见故障排查场景:
- dentry/inode 缓存疯涨 → 文件句柄泄漏 2.
如果 dentry 占用持续增长不回落,大概率是某个进程没有 close fd。
- kmalloc-128 暴涨 → 可能是内核模块内存泄漏
对比 slabtop 两次快照,看哪个 cache 的 TOTAL 在持续增长。
- 清理可回收 slab 缓存 2.
但注意:这只能清理完全空闲的 slab,partial slab 不会被回收。
七、总结
总结三点:
- SLUB 是默认选择——内核里跑着 SLUB,你日常的
malloc→brk→ 页分配器 → SLUB 是一条完整链路 - 核心设计极简——一个
freelist指针搞定分配和释放,没有多余的复杂性 - 调试也不难——
slabtop+drop_caches+ 对比分析,基本能搞定 90% 的 slab 问题
下一篇预告:我们讲 Page Cache——你 read() 一个文件,内核怎么从磁盘读到内存、page cache 如何避免重复 I/O、以及 dirty page 回写的完整路径。关注别错过。
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常见问题(FAQ)
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