今天我在 libcurl 内部又做了一个小改动[1]，使其做更少的 malloc。这一次，泛型链表函数被转换成更少的 malloc (这才是链表函数应有的方式，真的)。
研究 malloc几周前我开始研究内存分配。这很容易，因为多年前我们 curl 中就已经有内存调试和日志记录系统了。使用 curl 的调试版本，并在我的构建目录中运行此脚本：
#!/bin/sh export CURL_MEMDEBUG=$HOME/tmp/curlmem.log ./src/curl http://localhost ./tests/memanalyze.pl -v $HOME/tmp/curlmem.log
对于 curl 7.53.1，这大约有 115 次内存分配。这算多还是少？
内存日志非常基础。为了让你有所了解，这是一个示例片段：
MEM getinfo.c:70 free((nil)) MEM getinfo.c:73 free((nil)) MEM url.c:294 free((nil)) MEM url.c:297 strdup(0x559e7150d616) (24) = 0x559e73760f98 MEM url.c:294 free((nil)) MEM url.c:297 strdup(0x559e7150d62e) (22) = 0x559e73760fc8 MEM multi.c:302 calloc(1,480) = 0x559e73760ff8 MEM hash.c:75 malloc(224) = 0x559e737611f8 MEM hash.c:75 malloc(29152) = 0x559e737a2bc8 MEM hash.c:75 malloc(3104) = 0x559e737a9dc8检查日志
然后，我对日志进行了更深入的研究，我意识到在相同的代码行做了许多小内存分配。我们显然有一些相当愚蠢的代码模式，我们分配一个结构体，然后将该结构添加到链表或哈希，然后该代码随后再添加另一个小结构体，如此这般，而且经常在循环中执行。（我在这里说的是我们，不是为了责怪某个人，当然大部分的责任是我自己……）
这两种分配操作将总是成对地出现，并被同时释放。我决定解决这些问题。做非常小的（小于 32 字节）的分配也是浪费的，因为非常多的数据将被用于（在 malloc 系统内）跟踪那个微小的内存区域。更不用说堆碎片了。
因此，将该哈希和链表代码修复为不使用 malloc 是快速且简单的方法，对于最简单的 “curl http://localhost” 传输，它可以消除 20％ 以上的 malloc。
此时，我根据大小对所有的内存分配操作进行排序，并检查所有最小的分配操作。一个突出的部分是在curl_multi_wait() 中，它是一个典型的在 curl 传输主循环中被反复调用的函数。对于大多数典型情况，我将其转换为使用堆栈[2]。在大量重复的调用函数中避免 malloc 是一件好事。
重新计数现在，如上面的脚本所示，同样的 curl localhost 命令从 curl 7.53.1 的 115 次分配操作下降到 80 个分配操作，而没有牺牲任何东西。轻松地有 26％ 的改善。一点也不差！
由于我修改了 curl_multi_wait()，我也想看看它实际上是如何改进一些稍微更高级一些的传输。我使用了 multi-double.c[3] 示例代码，添加了初始化内存记录的调用，让它使用 curl_multi_wait()，并且并行下载了这两个 URL：
http://www.example.com/ http://localhost/512M
第二个文件是 512 兆字节的零，第一个文件是一个 600 字节的公共 html 页面。这是 count-malloc.c 代码[4]。
首先，我使用 7.53.1 来测试上面的例子，并使用 memanalyze 脚本检查：
Mallocs: 33901 Reallocs: 5 Callocs: 24 Strdups: 31 Wcsdups: 0 Frees: 33956 Allocations: 33961 Maximum allocated: 160385
好了，所以它总共使用了 160KB 的内存，分配操作次数超过 33900 次。而它下载超过 512 兆字节的数据，所以它每 15KB 数据有一次 malloc。是好是坏？
回到 git master，现在是 7.54.1-DEV 的版本 - 因为我们不太确定当我们发布下一个版本时会变成哪个版本号。它可能是 7.54.1 或 7.55.0，它还尚未确定。我离题了，我再次运行相同修改的 multi-double.c 示例，再次对内存日志运行 memanalyze，报告来了：
Mallocs: 69 Reallocs: 5 Callocs: 24 Strdups: 31 Wcsdups: 0 Frees: 124124 Allocations: 129 Maximum allocated: 153247
我不敢置信地反复看了两遍。发生什么了吗？为了仔细检查，我最好再运行一次。无论我运行多少次，结果还是一样的。
33961 vs 129在典型的传输中 curl_multi_wait() 被调用了很多次，并且在传输过程中至少要正常进行一次内存分配操作，因此删除那个单一的微小分配操作对计数器有非常大的影响。正常的传输也会做一些将数据移入或移出链表和散列操作，但是它们现在也大都是无 malloc 的。简单地说：剩余的分配操作不会在传输循环中执行，所以它们的重要性不大。
以前的 curl 是当前示例分配操作数量的 263 倍。换句话说：新的是旧的分配操作数量的 0.37％ 。
另外还有一点好处，新的内存分配量更少，总共减少了 7KB（4.3％）。
malloc 重要吗？在几个 G 内存的时代里，在传输中有几个 malloc 真的对于普通人有显著的区别吗？对 512MB 数据进行的 33832 个额外的 malloc 有什么影响？
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为了衡量这些变化的影响，我决定比较 localhost 的 HTTP 传输，看看是否可以看到任何速度差异。localhost 对于这个测试是很好的，因为没有网络速度限制，更快的 curl 下载也越快。服务器端也会相同的快/慢，因为我将使用相同的测试集进行这两个测试。
我相同方式构建了 curl 7.53.1 和 curl 7.54.1-DEV，并运行这个命令：
curl http://localhost/80GB -o /dev/null
下载的 80GB 的数据会尽可能快地写到空设备中。
我获得的确切数字可能不是很有用，因为它将取决于机器中的 CPU、使用的 HTTP 服务器、构建 curl 时的优化级别等，但是相对数字仍然应该是高度相关的。新代码对决旧代码！
7.54.1-DEV 反复地表现出更快 30％！我的早期版本是 2200MB/秒增加到当前版本的超过 2900 MB/秒。
这里的要点当然不是说它很容易在我的机器上使用单一内核以超过 20GB/秒的速度来进行 HTTP 传输，因为实际上很少有用户可以通过 curl 做到这样快速的传输。关键在于 curl 现在每个字节的传输使用更少的 CPU，这将使更多的 CPU 转移到系统的其余部分来执行任何需要做的事情。或者如果设备是便携式设备，那么可以省电。
关于 malloc 的成本：512MB 测试中，我使用旧代码发生了 33832 次或更多的分配。旧代码以大约 2200MB/秒的速率进行 HTTP 传输。这等于每秒 145827 次 malloc - 现在它们被消除了！600 MB/秒的改进意味着每秒钟 curl 中每个减少的 malloc 操作能额外换来多传输 4300 字节。
去掉这些 malloc 难吗？一点也不难，非常简单。然而，有趣的是，在这个旧项目中，仍然有这样的改进空间。我有这个想法已经好几年了，我很高兴我终于花点时间来实现。感谢我们的测试套件，我可以有相当大的信心做这个“激烈的”内部变化，而不会引入太可怕的回归问题。由于我们的 API 很好地隐藏了内部，所以这种变化可以完全不改变任何旧的或新的应用程序……
（是的，我还没在版本中发布该变更，所以这还有风险，我有点后悔我的“这很容易”的声明……）
注意数字curl 的 git 仓库从 7.53.1 到今天已经有 213 个提交。即使我没有别的想法，可能还会有一次或多次的提交，而不仅仅是内存分配对性能的影响。
还有吗？还有其他类似的情况么？
也许。我们不会做很多性能测量或比较，所以谁知道呢，我们也许会做更多的愚蠢事情，我们可以收手并做得更好。有一个事情是我一直想做，但是从来没有做，就是添加所使用的内存/malloc 和 curl 执行速度的每日“监视” ，以便更好地跟踪我们在这些方面不知不觉的回归问题。
补遗，4/23（关于我在 hacker news、Reddit 和其它地方读到的关于这篇文章的评论）
有些人让我再次运行那个 80GB 的下载，给出时间。我运行了三次新代码和旧代码，其运行“中值”如下：
旧代码：
real 0m36.705s user 0m20.176s sys 0m16.072s
新代码：
real 0m29.032s user 0m12.196s sys 0m12.820s
承载这个 80GB 文件的服务器是标准的 Apache 2.4.25，文件存储在 SSD 上，我的机器的 CPU 是 i7 3770K 3.50GHz 。
有些人也提到 alloca() 作为该补丁之一也是个解决方案，但是 alloca() 移植性不够，只能作为一个孤立的解决方案，这意味着如果我们要使用它的话，需要写一堆丑陋的 #ifdef。
