易。让我们看看在CRuby程序中，导致内存碎片的一个根源：每个线程的内存动态分配（malloc's per-thread memory arenas）

不是每次一个简单的配置修改就能彻底解决一个问题。

我曾有一个客户端，它的Sidekiq进程使用了非常多的内存，大概每个进程都占用了1G。它们刚开始启动时，大概每个只占用300M，然后就在几个小时内缓慢增长到了一个G，然后内存的占用才开始平稳。

我修改了一个单一的环境变量： MALLOC_ARENA_MAX，将其值设为2。

进程重启后，上面说的内存占用缓慢增长现象消失，内存的最终稳定在之前的一半：大约每个进程512M。

现在，在你拷贝这个魔法般的环境变量到你的应用环境之前，你要知道：它也会带来问题。你可能不会被它所解决的问题所困扰。这里没有银弹。

Ruby并不是一个在内存使用上很轻的语言。很多Rails应用在每个进程内存消耗1G的情况下煎熬着。这接近Java的水平了。Sidekiq，这个流行的Ruby异步任务处理框架，它的进程可以变得越来越大。其中有很多原因，其中有一个很难去诊断和调试的原因：内存碎片。

Ruby内存消耗呈对数增长

这个问题（内存消耗）在Ruby进程中呈现出缓慢，爬行般地增长。也常被误认为内存泄漏。然而，不像内存泄漏时内存呈线性增长，它是呈对数增长的。

内存泄漏在Ruby中常常是由C拓展程序bug导致的。举个例子，如果你的Markdown解析器每次泄漏10kb，你的内存消耗将会永久地呈线性增长，因为你一般会以一个常规的频率调用markdown解析器。

内存碎片会造成内存呈对数增长。它看起来像一个长长的曲线，会到达某个不可见的限制点。所有Ruby进程都有一些内存碎片问题。Ruby管理内存方式必然会导致这个问题。

尤其是Ruby不会在内存中移动对象。这样可能会破坏持有Ruby对象指针的C扩展程序。如果不能在内存中移动这些对象，碎片就是一个必然的结果。这是一个在C项目中相当普遍的问题，不仅仅是Ruby。

这是内存碎片的图表，注意看在MALLOC_ARENA_MAX为2后，碎片数量有一个巨大的下掉

碎片有时会造成Ruby占用超过它实际需要两倍的内存，有时还可能会是4倍之多！

Ruby程序员不会常去思考内存问题，尤其是动态内存分配（malloc）的级别。这也没有问题，这门语言就是为让程序员避开内存问题而设计的。它在手册页是正确的。但是尽管Ruby能保证内存安全，但它不能提供完美的内存抽象化。这在内存使用中不能被完全忽略。因为Ruby程序员太幼稚和不熟悉计算机如何管理内存，以至于当问题发生时，他们常常束手无策，不知道如何去调试，可能还会将问题丢锅给动态解释型语言，比如Ruby。

Rubyists和内存之间隔了四个抽象层，这使得问题更加糟糕。第一层是Ruby虚拟机本身，它有自己追踪管理内存的方式（有时被叫做ObjectSpace。第二层是动态内存分配器(allocator), 它依赖于你具体使用了哪种实现方式，不同的方式之间会有非常大差异。第三层是操作系统，它将实际的物理内存地址抽象为虚拟内存地址。它会因内核的不同而产生显著的差异，例如Mach和Linux就有很大不同。最后一层是硬件，它使用了一些策略，使得频繁存取的数据处在特别的位置，使得它们能被更快地获取到。这里面有很多CPU参与的地方，就像translation lookaside buffer。

这些隔离使得Rubyist很难去处理内存碎片。这个问题常常发生在Ruby虚拟机和动态内存分配器的级别，这也是超过95%的Rubyist不熟悉的地方。

有些碎片是必然的，但是它也可能让你的内存使用翻倍，使情况变得很糟糕。你怎么才能知道你所遇到的情况是前者还是后者呢？是什么造成了严重的内存碎片呢？我对此有一个观点，它导致了Ruby多线程应用的内存碎片，像Puma，Passenger企业版，还有多线程任务处理器Sidekiq或Sucker Punch。

glibc内存分配器中每个线程的内存场所(Per-Thread Memory Arenas in glibc Malloc)

这一切归结为标准glibc malloc实现的一个特殊功能，称为per-thread memory arenas。

为了理解为什么，我需要解释一下在CRuby中GC如何快速运行。

(Aaron Patterson做的ObjectSpace可视化。每个像素是一个RVALUE。绿色的是新的，红色的是老的。更多)

所有对象都会在ObjectSpace拥有一个条目(entry)。ObjectSpace是一个很大的链表，它包含了每个在进程中活跃Ruby对象的条目。链表中的条目采用了RVALUE的形式，RVALUE是一个有40个字节的C结构体，这个结构体包含了Ruby对象部分基础数据。结构体内的详细内容取决于Ruby对象的类。举个例子，如果有一个很短的字符串"hello"，那么字符串的字节数据就会直接嵌入到RVALUE中。但是，这里只有40字节，如果这个字符串有23字节或者更长，那么RVALUE中只会保存实际数据的原始指针。实际数据存放在RVALUE外面。

RVALUE进一步在ObjectSpace中被组织成16KB“页”。每个页包含大约408个RVALUE。

这些数据可以在任意Ruby进程中的GC::INTERNAL_CONSTANTS变量中找到：

GC::INTERNAL_CONSTANTS
=> {:RVALUE_SIZE=>40,:HEAP_PAGE_OBJ_LIMIT=>408,# ...}

创建一个长的字符串（例如有1000个字符的HTTP响应），像这样：

增加一个 RVALUE 到 ObjectSpace链表。如果在ObjectSpace没有空闲插槽( free slots)了，那么，我们会调用malloc(16384)在这个链表中增加一个堆页。（译者： 16384bytes等于16kb。一个插槽也就是一个RVALUE结构体占的位置）

调用malloc(1000),返回一个1000个字节大小的内存地址(实际上，Ruby将会获取的空间比它所需要的更大，用来适应字符串大小的调整)。这个内存块存放上面说的HTTP响应。

内存分配器在这里所调用的，正是我想提醒你的地方。它做的所有事情都是去某个地方寻找一个特定大小的内存空间。实际上，malloc的连续性是不确定的，正是这样，它不能保证分配的内存空间的实际位置在哪里。这意味着，从Ruby虚拟机的视角来看，碎片(这基本上是关于内存在哪里的问题)是动态内存分配器(allocator)导致的问题。 (但是，分配模式和大小肯定会让分配器变得更难)

Ruby能做的事情是测量自己ObjectSpace中的碎片。GC模块中有一个方法GC.stat，它提供了当前内存和GC的健康信息。它是压倒性的，并没有记录在案，输出是一个哈希：

GC.stat
=> {:count=>12,:heap_allocated_pages=>91,:heap_sorted_length=>91,# ... way more keys ...}

我想让你注意哈希中的这两个key： GC.stat[:heap_live_slots] 和 GC.stat[:heap_eden_pages]。

heap_live_slots代表ObjectSpace中被活跃(没有被标记为冻结)RVALUE结构体占据的插槽(slots)数量。大致可以认为是当前活跃的Ruby对象。

heap_eden_pages是ObjectSpace中至少有一个活跃插槽(slot)的页(page)的数量。ObjectSpace页中，有至少一个活跃插槽(slot)的页，被称为伊甸页(eden pages)。ObjectSpace中，没有包含活跃对象的页，被称作墓穴页(tomb pages)。从GC的视角来看，这有非常重要的差别，因为墓穴页的空间可以还给操作系统。这样，GC会将新对象先放到伊甸页中，然后所有伊甸页填满后再坟墓页。这减少了内存碎片。

如果你用活跃的插槽数除以伊甸页中所有插槽数，你可以测量出ObjectSpace当前的碎片。下面的例子是我在一个新的irb进程中得到的：

5.times { GC.start }
GC.stat[:heap_live_slots] # 24508GC.stat[:heap_eden_pages] # 83GC::INTERNAL_CONSTANTS[:HEAP_PAGE_OBJ_LIMIT] # 408# live_slots / (eden_pages * slots_per_page)# 24508 / (83 * 408) = 72.3%

当前伊甸页中大约有28%的插槽没有被使用。空闲插槽的比例很高，表明它们分散在更多的堆页中，如果我们能移动它们，则不会这样。这是一种内存的内存碎片。

另一种测量内部碎片的方式来自于Ruby虚拟机中的GC.stat[:heap_sorted_length]。这个key是堆的"实际长度"。如果我们有三个ObjectSpace 页，假设我释放了中间的那页，那么我只有两个堆页保留。但是，我不能在内存中移动堆页，所以这个堆(基本上是堆页面的最高索引)的"长度"还是3。(译者：关于这个点可以进一步参考这篇文章)

用GC.stat[:heap_sorted_length]除以 GC.stat[:heap_eden_pages]可以测量ObjectSpace 级别的内存碎片。如果得到低比例的结果，则表明在ObjectSpace中有大量的堆页般大小的"漏洞"。(译者：这些空闲的堆页没有被实际使用，但是它还是占用了系统的内存)

这些测量很有趣，大部分的内存碎片(和大量的分配)并没有发生在ObjectSpace 中。它们发生在进程为那些不能嵌入单个RVALUE中的对象而分配内存时。根据Aaron Patterson 和 Sam Saffron的实验，大部分情况下就是这样。一个典型的Rails应用中50%-80%的内存占用是通过malloc调用产生，为体积大于几个字节的对象分配空间。

Aaron说的"managed by the GC"的意思是管理ObjectSpace链表。

好吧，让我们来谈谈每个线程的内存使用。

per-thread memory arena是在glibc 2.10中引入的优化，
现在已经在 arena.c里面了。它旨在减少访问内存时，线程之间的竞争。

在一个简单的基本分配器设计中，分配器确保一次只有一个线程可以从主体请求一个内存块。这个锁保证了两个线程不会意外的获得同一个内存块。如果真的发生了这种情况，那会造成相当讨厌的多线程bug。但是，如果应用程序有多个线程，那运行会变得缓慢，因为会有很多锁的争抢。所有的内存获取都需要通过这个锁，所以你可以看到，这会是一个瓶颈。

由于锁对性能的影响，移除它已成为分配器设计中的主要工作。已经有一些无锁的分配器了。

per-thread memory arena 的实现缓解了以下过程中锁的竞争(转述自这篇文章)：

在一个线程中调用malloc，线程尝试获取锁，去访问之前访问过的内存场所(arena) (或者主内存区)。

如果内存场所(arena)不可用，则尝试下一个内存场所(arena) ，如果有其他内存arena。

如果所有内存场所(arenas)都不可用，创建一个新的场所(arena)并使用它。这个新的场所会被追加到一个链表的最后。

通过这种方式，主区域基本上被扩展进了一个堆的链表。mallopt会限制能创建的区域(arenas)的数量，特别是M_ARENA_MAX参数(文档在这里)。默认情况下，per-thread memory arenas对这个数量限制是内核数量的8倍。大多数Ruby Web应用每个核跑了5个线程，Sidekiq跑的线程数量可能更多。这意味着在实际情况下，会有很多很多arenas被Ruby应用创建。

让我们来看看这将如何在多线程Ruby应用程序中发挥作用。

你运行了一个Sidekiq进程，它有25个线程。

Sidekiq运行5个新job。这些job和一个外部的服务通讯。它们发送一个HTTPS请求出去，然后在3秒后收到回复。

3 每一个job发送HTTP请求，通过IO模块等待回复。通常来说，CRuby中所有的IO操作会释放GIL，这意味着线程可以并行执行，然后就会争抢获取主内存arena的锁，这会导致新的内存arena的创建。

如果CRuby的多线程运行时不会有IO操作，那么它们不会去争抢主内存区域的锁，因为GIL避免了两个线程在同一时刻执行。这样，per-thread-memory arenas只会影响有IO操作的多线程应用。

这是如何导致内存碎片的呢？

内存碎片，本质上是一个装箱问题。我们如何高效的在多个装箱之间分配大小奇怪的条目，使得消耗的内存最小？对于分配器来说，分包打包要困难得多，因为Ruby从不会移动内存位置(一旦分配了一个位置，这份数据会保持不动，直到被回收)。per-thread memory arenas实质上会创建大量不同的箱子(bins)，它们不能被合并或打包在一起。装箱(Bin-packing)已经是NP-hard，而且这些限制会使获得最佳方案变得更难。

Per-thread memory arenas导致了大量的RSS(实际使用物理内存)使用，这是glibc malloc跟踪器的一个已知问题。实际上， MallocInternals wiki 明确地说：

因为线程的冲突压力增加，通过mmap创建额外的arenas，来缓解这个压力。能被创建的arenas的总数不超过CPU核数的8倍(除非用户另有指定，否则参阅mallopt)，这意味着线程数多的应用依然会遇到锁竞争，但是会换来更少的碎片。

你可以做的是：降低可以使用的arenas数量，来减少碎片。这儿有一个明确地交换：更少的arenas数量会减低内存碎片，但是应用会因为锁竞争的增加而变慢。

Heroku在创建Cedar-14堆栈时发现了per-thread memory arenas的这种副作用，它将glibc升级到版本2.19。

Heroku 用户在升级到这个新栈的时候发现内存消费增加了。
Terrence Hone 的测试发现了一些有趣的结果:

Configuration	Memory Use
Base (unlimited arenas)	1.73x
Base (before arenas introduced)	1x
MALLOC_ARENA_MAX=1	0.86
MALLOC_ARENA_MAX=2	0.87

基本上， libc 2.19默认的内存arenas行为减少了10%的执行时间，但是增加了75%的内存消耗。减少arenas 的最大数量到2会消除这个速度上的提升，但是比旧Cedar-10堆栈减少了10％的内存使用量（与默认的内存竞技场行为相比内存使用量减少了约2倍！）。

Configuration	Response Times
Base (unlimited arenas)	0.9x
Base (before arenas introduced)	1x
MALLOC_ARENA_MAX=1	1.15x
MALLOC_ARENA_MAX=2	1.03x

对于几乎所有Ruby应用，75%的内存增加来换10%的速度提升不是一个划算的交易。但是让我们在这里得到一些更加真实的结果。

复制程序

我写了一个Demo应用，这是一个Sidekiq任务，用来生成一些随机地数据，然后写入数据库。

在我调整MALLOC_ARENA_MAX 的值为2之后，内存的使用在24小时后减少了15%。我注意到现实世界的工作负载大大放大了这种效果，这意味着我还没有完全理解可能导致这种碎片的分配模式(allocation pattern)。
我在 Complete Guide to Rails Performance 看到了大量的内存图表，它们显示在MALLOC_ARENA_MAX = 2的情况下有2-3倍的内存节省。

解决这个问题

这儿有两个主要的解决途径，以及未来可能的解决方案。

方案一：降低内存arenas

一个相当明显的解决方案是减少可用的最大内存区域(arenas)数量。我们可以通过修改MALLOC_ARENA_MAX 环境变量来实现。如前面所说的，这会增加分配器中的锁争用，导致应用的性能下降。

这里不能推荐一个通用的设置，但是2到4的的范围似乎适合大多数Ruby应用。修改MALLOC_ARENA_MAX 到1似乎会对性能有较高的负面影响，也只会带来很少的内存消耗下降(1% - 2%)。在你的应用做相应的取舍之前，要去实验一下上面的设置，看看它们带来的内存和性能上的减少情况。

方案二： jemalloc

另一个可能的途径是简单的使用一个不同的内存分配器。jemalloc也实现了per-thread arenas。但是它的设计似乎避免了malloc中的碎片问题。

上面的推文来自于我从CodeTriage的后台任务处理器中删除了jemalloc。你可以看到，影响是很显著的。我也实验了将MALLOC_ARENA_MAX设为2，但是内存使用依然比jemalloc多4倍。如果你可以在Ruby中切换到jemalloc，那就干吧。相较于malloc，它似乎有一样或更好的性能，但会使用更少的内存。

这不是一个关于jemalloc的博客，但是有一些在Ruby中使用jemalloc的优越点。

你可以在Heroku上通过buildpack使用它
不要再Ruby中使用jemalloc 4.x 。它会和Transparent Huge Pages 产生一些坏的影响，这会减低内存的节约。在ruby中要使用jemalloc3.6.。5.0的性能现在还不清楚。
你不需要把jemalloc 编译进ruby。你可以用LD_PRELOAD动态的加载它。

方案三：压缩GC

如果可以移动内存的位置，碎片通常可以被减少。我们不能在CRuby做到这点，因为C扩展会使用指向Ruby内存的原生指针。移动了位置将会造成段错误，或读取到不正确的数据。

Aaron Patterson正在致力于创建压缩GC。这项工作看起来有希望，但也许将来还有一段路要走。

总结:

由于malloc在per-thread memory arenas导致的碎片，Ruby多线程程序或许会消费它们实际需要内存的2到4倍。为了解决这个问题，你可以设置MALLOC_ARENA_MAX 降低最大arenas数量，或者使用其他更好的内存分配器，像jemalloc。

这里潜在的内存节省是如此之大，代价如此微小，以至于我建议如果您在生产中使用Ruby和Puma或Sidekiq，则应始终使用jemalloc。

虽然这种效应在CRuby中最为明显，但它也可能会影响JVM和JRuby。

翻译自： https://www.speedshop.co/2017/12/04/malloc-doubles-ruby-memory.html
译文也发布在这里

作者：渔_人
链接：https://www.jianshu.com/p/cf98f86e82d7

Malloc会加倍Ruby多线程应用的内存消耗