Марк Руссинович - 2.Внутреннее устройство Windows (гл. 5-7)

Процесс также может блокировать всю кучу и запретить другим потокам выполнение операций, требующих согласования состояний между несколькими обращениями к куче. Например, перечисление блоков в куче с помощью Windows-функции HeapWalk требует блокировки кучи, если над ней могут выполняться операции сразу несколькими потоками.

Если синхронизация куч разрешена, для каждой кучи выделяется по одной блокировке, которая защищает все внутренние структуры кучи. B приложениях с большим числом потоков (особенно когда они выполняются в многопроцессорных системах) блокировка кучи может превратиться в точку интенсивной конкуренции. B таком случае производительность можно повысить за счет использования интерфейсного уровня.

Это однонаправленные связанные списки (single linked lists), поддерживающие элементарные операции вроде заталкивания в список или выталкивания из него по принципу «последним пришел, первым вышел» (Last In, First Out, LIFO) без применения блокирующих алгоритмов. Упрощенная версия этих структур данных также доступна Windows-приложениям через функции InterlockedPopEntrySList и InterlockedPushEntrySList. Для каждой кучи создается 128 ассоциативных списков, которые удовлетворяют запросы на выделение блоков памяти размером до 1 Кб на 32-разрядных платформах и до 2 Кб на 64-разрядных.

Ассоциативные списки обеспечивают гораздо более высокую производительность, чем при обычных запросах на выделение памяти, так как несколько потоков могут одновременно выполнять операции выделения и возврата памяти, не требуя применения глобальной для кучи блокировки. Кроме того, благодаря модели размещения LIFO и обращению к меньшему числу внутренних структур данных при каждой операции над кучей оптимизируется локальность кэша.

Диспетчер куч поддерживает ряд блокировок в каждом ассоциативном списке и некоторые счетчики, помогающие независимо регулировать работу с каждым списком. Если поток запрашивает блок такого размера, которого нет в соответствующем ассоциативном списке, диспетчер куч переадресует этот вызов базовому уровню и обновит внутренний счетчик неудачных выделений, значение которого впоследствии будет использовано при принятии решений по оптимизации.

Диспетчер куч создает ассоциативные списки автоматически при создании кучи, если только эта куча расширяемая и не включен отладочный режим. У некоторых приложений могут возникать проблемы совместимости из-за использования диспетчером куч ассоциативных списков. B таких случаях для корректной работы нужно указывать флаг DisableHeapLookaside в параметрах выполнения файлов образов унаследованных приложений. (Эти параметры можно задавать с помощью утилиты Imagecfg.exe из Windows 2000 Server Resource Kit, supplement 1.)

Многие приложения, выполняемые в Windows, используют сравнительно небольшие объемы памяти из куч (обычно менее одного мегабайта). Для этого класса приложений диспетчер куч применяет политику наибольшей подгонки (best-fit policy), которая помогает сохранять небольшим «отпечаток» каждого процесса в памяти. Однако такая стратегия не масштабируется для больших процессов и многопроцессорных машин. B этих случаях доступная память в куче может уменьшиться из-за ее фрагментации. B сценариях, где лишь блоки определенного размера часто используются параллельно разными потоками, выполняемыми на разных процессорах, производительность ухудшается. Дело в том, что нескольким процессорам нужно одновременно модифицировать один и тот же участок памяти (например, начало ассоциативного списка для блоков этого размера), а это приводит к объявлению недействительной соответствующей кэш-линии для других процессоров.

Эти проблемы решаются применением кучи с малой фрагментацией (LFH), которая использует базовый уровень диспетчера куч и ассоциативные списки. B отличие от ситуации, в которой ассоциативные списки по умолчанию применяются как интерфейсные, если это разрешено другими параметрами куч, поддержка LFH включается, только когда приложение вызывает функцию HeapSetInformation. B случае больших куч значительная доля запросов на выделение обычно раскладывается на относительно небольшое число корзин (buckets) определенных размеров. Стратегия выделения памяти, применяемая LFH, заключается в оптимизации использования памяти для таких запросов за счет эффективной обработки блоков одного размера.

Для устранения проблем с масштабируемостью LFH раскрывает часто используемые внутренние структуры в набор слотов, в два раза больший текущего количества процессоров в компьютере. Закрепление потоков за этими слотами выполняется LFH-компонентом, называемым диспетчером привязки (affinity manager). Изначально LFH использует для распределения памяти первый слот, но, как только возникает конкуренция при доступе к некоторым внутренним данным, переключает текущий поток на другой слот. И чем больше конкуренция, тем большее число слотов задействуется для потоков. Эти слоты создаются для корзины каждого размера, что также увеличивает локальность и сводит к минимуму общий расход памяти.