一、TLS简介? ??
? ? ?在一个进程中，所有线程共享同一个地址空间。全局变量和静态变量能够被所有线程访问、修改。通过使用线程本地存储（Thread Local Storage，TLS）能够将数据和执行的特定线程联系起来。TLS是各线程独立的数据存储空间，声明的TLS变量在每个线程都有一个副本，在程序中可以安装相同方式来讨论，且互相不影响。
? ? TLS分为静态的和动态的。静态TLS使用语言本身的关键字定义。C/C++中包括：
1、_thread
2、thread_local
3、_declspec(thread)? //g++/gcc编译器下用不了，主要在visual c++下使用
动态TLS通过调用系统API创建。
二、内存池简介
项目参考tc_malloc，分以下三层。
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1.Thread Cache
? ? ? ? thread cache是内存池中的第一层缓存，这一层缓存能够解决并发状态下锁竞争的效率问题。线程在这里申请不需要加锁，每一个线程都有自己独立的cache，这也就是这个项目并发高效的地方。为了避免加锁带来的效率，在Thread Cache中使用TLS保存每个线程本地的Thread Cache的指针，这样Thread Cache在申请释放内存是不需要锁的。因为每一个线程都拥有了自己唯一的一个全局变量。
? ? ?申请内存小于64k时在Thread Cache中申请内存，计算size在自由链表中的位置。如果自由链表中有内存对象，则直接从FreeList[i]中Pop一下对象，时间复杂度是O(1)，且没有锁竞争。当FreeList[i]中没有对象时，则批量从Central Cache中获取一定数量的对象，插入到自由链表并返回一个对象。
? ? ? ?当释放内存小于64k时将内存释放回Thread Cache，计算size在自由链表中的位置，将对象Push到FreeList[i]。当链表的长度过长，也就是超过一次最大限制数目时则回收一部分内存对象到Central Cache。
?Thread Cache是一个对象数组，数组成员为一个个自由链表。
?2.Central Cache
? ? ?TLS虽然解决了内存碎片的问题，但也导致了内存分配不均衡的问题。当一个线程大量开辟内存再释放的时候，会存储大量无法被其他资源使用的空闲内存资源。为解决这个问题，设计出central cache，使程序能够周期性的回收thread cache中的内存资源，避免一个或多个线程占用大量内存资源，而造成其它线程内存资源不足，让内存资源的分配在多个线程中更均衡。
? ? ? ?central cache是由spanlist组成的数组，其中spanlist是由span组成的双向链表。为了保证全局只有一个central cache，这个类设计成单例模式。Central Cache是存在竞争的，所以在这里取内存对象的时候需要加锁，但是锁的力度可以控制得很小。一个span对象大小是恒定的4K大小(32位下4K 64位下8K ) 但是中心缓存数组每个元素指定了单个span划分成内存块的大小 (比如第一个8bytes 第二个16bytes等等),故他们能挂载的内存块数不一样。
? ? ? ?当Central Cache中没有非空的span时，则将空的span链在一起，向Page Cache申请一个span对象，span对象中是一些以页为单位的内存，切成需要的内存大小，并链接起来，挂到span中。Central Cache的span中有一个_usecount，分配一个对象给Thread Cache，就+_usecount。
? ? ? ? 当Thread Cache过长或者线程销毁，则会将内存释放回Central Cache中的，释放回来时- -_usecount。当_usecount减到0时则表示所有对象都回到了span，则将Span释放回Page Cache，Page Cache中会对前后相邻的空闲页进行合并。由span对象划分出去的内存块和这个span对象是有归属关系的，所以由thread cache归还释放某个内存(比如16bytes)应该归还到central cache的16bytes部分的他所归属的那个span对象上。在Page Cache中维护一个页号到span的映射，当Page Cache给Central Cache分配一个span时，将这个映射更新到unordered_map中去，这样的话在central cache中的span对象下的内存块都是属于某个页的 也就有他的页号,，同一个span切出来的内存块PageID都和span的PageID相同，这样就能很好的找出某个内存块属于哪一个span了。也就能通过unorder_map映射到span的id上,从而找到span,在Thread Cache还给Central Cache时，可以查这个unordered_map找到对应的span。
?3.Page Cache
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? ? ???Page Cache可回收上层缓存中空闲的span并合并成更大的span，因此可解决内存碎片的问题。当central cache中无空闲span时也会将大的span切小分配。central cache和page cache中的span不同。?central cache中的span只代表一页 然后被分解成了小的内存块链接而成的链表。page cache中的span是有多页组成分的。
????????当Central Cache向page cache申请内存时，Page Cache先检查对应位置有没有span，如果没有则向更大页寻找一个span，如果找到则分裂成两个。比如：申请的是4page，4page后面没有挂span，则向后面寻找更大的span，假设在10page位置找到一个span，则将10page span分裂为一个4page span和一个6page span。如果找到128 page都没有合适的span，则向系统使用map、brk或者是VirtualAlloc等方式申请128page span挂在自由链表中，再重复1中的过程。然后把这个4页的span对象切成4个一页的span对象 放在central cache中的16bytes位置。可以有四个结点,再把这四个一页的span对象切成需要的内存块大小。这里就是16bytes ，并链接起来，挂到span中。
? ? ? ? 当Thread Cache过长或者线程销毁，则会将内存释放回Central Cache中。比如Thread cache中16bytes部分链表数目已经超出最大限制了，则会把后面再多出来的内存块放到central cache的16bytes部分的他所归属的那个span对象上。此时那个span对象的usecount就减一。当_usecount减到0时则表示所有对象都回到了span，则将Span释放回Page Cache，Page Cache中会依次寻找span的前后相邻pageid的span，看是否可以合并，如果合并继续向前寻找。这样就可以将切小的内存合并收缩成大的span，减少内存碎片。
???????通过VirtualAlloc（Windows环境下是VirtualAlloc，Linux下使用brk或者mmap）直接向系统申请内存时，都是以页为单位的内存，在32位机器下，一页就是4K。所以从0开始每一页的起始地址都是4K的整数倍。将申请到的内存地址右移12位得到相应的页号，同样只需要将地址左移12位即得到每一页的起始地址。
????????假如现在有一个PageID为50的3页的span，有一个PageID为53的6页的span。这两个span就可合并成一个PageID为50的9页的span，然后挂在9页的SpanList上。