Pythons Memory Pool-arkitektur: Optimering af allokering af små objekter

Python, kendt for sin brugervenlighed og alsidighed, anvender sofistikerede hukommelsesstyringsteknikker for at sikre effektiv ressourceudnyttelse. En af kernekomponenterne i dette system er memory pool-arkitekturen, specielt designet til at optimere allokering og deallokering af små objekter. Denne artikel dykker ned i de indre funktioner i Pythons memory pool og udforsker dens struktur, mekanismer og de ydeevnefordele, den giver.

Forståelse af hukommelsesstyring i Python

Før vi dykker ned i detaljerne om memory poolen, er det afgørende at forstå den bredere kontekst af hukommelsesstyring i Python. Python bruger en kombination af referencetælling og en garbage collector til at styre hukommelsen automatisk. Mens referencetælling håndterer den øjeblikkelige deallokering af objekter, når deres referencetal falder til nul, tager garbage collectoren sig af cykliske referencer, som referencetælling alene ikke kan løse.

Pythons hukommelsesstyring håndteres primært af CPython-implementeringen, som er den mest udbredte implementering af sproget. CPythons hukommelsesallokator er ansvarlig for at allokere og frigive hukommelsesblokke efter behov for Python-objekter.

Referencetælling

Hvert objekt i Python har et referencetal, som holder styr på antallet af referencer til det pågældende objekt. Når referencetallet falder til nul, bliver objektet øjeblikkeligt deallokeret. Denne øjeblikkelige deallokering er en betydelig fordel ved referencetælling.

Eksempel:

            import sys

a = [1, 2, 3]

print(sys.getrefcount(a)) # Output: 2 (en fra 'a', og en fra getrefcount selv)

b = a
print(sys.getrefcount(a)) # Output: 3

del a
print(sys.getrefcount(b)) # Output: 2

del b
# Objektet er nu deallokeret, da referencetallet er 0

            

              
                Copy
              
            
          

Garbage Collection

Selvom referencetælling er effektiv for mange objekter, kan den ikke håndtere cykliske referencer. Cykliske referencer opstår, når to eller flere objekter refererer til hinanden og skaber en cyklus, der forhindrer deres referencetal i nogensinde at nå nul, selvom de ikke længere er tilgængelige fra programmet.

Pythons garbage collector scanner periodisk objektgrafen for sådanne cyklusser og bryder dem, hvilket gør det muligt at deallokere de utilgængelige objekter. Denne proces involverer at identificere utilgængelige objekter ved at spore referencer fra rodobjekter (objekter, der er direkte tilgængelige fra programmets globale scope).

Eksempel:

            import gc

class Node:
    def __init__(self):
        self.next = None

a = Node()
b = Node()

a.next = b
b.next = a  # Cyklisk reference

del a
del b  # Objekterne er stadig i hukommelsen på grund af den cykliske reference

gc.collect() # Udløs garbage collection manuelt

            

              
                Copy
              
            
          

Behovet for en Memory Pool-arkitektur

Standard hukommelsesallokatorer, som dem der leveres af operativsystemet (f.eks. malloc i C), er generelle og designet til at håndtere allokeringer af varierende størrelser effektivt. Men Python opretter og sletter hyppigt et stort antal små objekter, såsom heltal, strenge og tupler. At bruge en generel allokator til disse små objekter kan føre til flere problemer:

• Ydeevne-overhead: Generelle allokatorer medfører ofte betydelig overhead i form af metadatahåndtering, låsning og søgning efter ledige blokke. Denne overhead kan være substantiel for allokeringer af små objekter, som er meget hyppige i Python.
• Hukommelsesfragmentering: Gentagen allokering og deallokering af hukommelsesblokke af forskellige størrelser kan føre til hukommelsesfragmentering. Fragmentering opstår, når små, ubrugelige hukommelsesblokke er spredt ud over heapen, hvilket reducerer mængden af sammenhængende hukommelse, der er tilgængelig for større allokeringer.
• Cache-miss: Objekter allokeret af en generel allokator kan være spredt ud over hukommelsen, hvilket fører til øgede cache-miss, når der tilgås relaterede objekter. Cache-miss opstår, når CPU'en skal hente data fra hovedhukommelsen i stedet for den hurtigere cache, hvilket markant nedsætter eksekveringen.

For at løse disse problemer implementerer Python en specialiseret memory pool-arkitektur, der er optimeret til effektivt at allokere små objekter. Denne arkitektur, kendt som pymalloc, reducerer allokerings-overhead betydeligt, minimerer hukommelsesfragmentering og forbedrer cache-lokalitet.

Introduktion til Pymalloc: Pythons Memory Pool-allokator

Pymalloc er Pythons dedikerede hukommelsesallokator for små objekter, typisk dem mindre end 512 bytes. Det er en nøglekomponent i CPythons hukommelsesstyringssystem og spiller en afgørende rolle for ydeevnen i Python-programmer. Pymalloc fungerer ved at forhåndsallokere store hukommelsesblokke og derefter opdele disse blokke i mindre memory pools af fast størrelse.

Nøglekomponenter i Pymalloc

Pymallocs arkitektur består af flere nøglekomponenter:

• Arenaer: Arenaer er de største hukommelsesenheder, der styres af Pymalloc. Hver arena er en sammenhængende hukommelsesblok, typisk 256KB i størrelse. Arenaer allokeres ved hjælp af operativsystemets hukommelsesallokator (f.eks. malloc).
• Pools: Hver arena er opdelt i et sæt pools. En pool er en mindre hukommelsesblok, typisk 4KB (én side) i størrelse. Pools er yderligere opdelt i blokke af en specifik størrelsesklasse.
• Blokke: Blokke er de mindste hukommelsesenheder, der allokeres af Pymalloc. Hver pool indeholder blokke af samme størrelsesklasse. Størrelsesklasserne spænder fra 8 bytes til 512 bytes, i intervaller af 8 bytes.

Diagram:

Arena (256KB)
  └── Pools (4KB hver)
      └── Blokke (8 bytes til 512 bytes, alle af samme størrelse inden for en pool)

Sådan virker Pymalloc

Når Python skal allokere hukommelse til et lille objekt (mindre end 512 bytes), tjekker den først, om der er en ledig blok tilgængelig i en pool af den passende størrelsesklasse. Hvis en ledig blok findes, returneres den til kalderen. Hvis der ikke er nogen ledig blok tilgængelig i den nuværende pool, tjekker Pymalloc, om der er en anden pool i samme arena, der har ledige blokke af den krævede størrelsesklasse. Hvis det er tilfældet, tages en blok fra den pool.

Hvis der ikke er ledige blokke tilgængelige i nogen eksisterende pool, forsøger Pymalloc at oprette en ny pool i den nuværende arena. Hvis arenaen har plads nok, oprettes en ny pool og opdeles i blokke af den krævede størrelsesklasse. Hvis arenaen er fuld, allokerer Pymalloc en ny arena fra operativsystemet og gentager processen.

Når et objekt deallokeres, returneres dets hukommelsesblok til den pool, hvorfra den blev allokeret. Blokken markeres derefter som ledig og kan genbruges til efterfølgende allokeringer af objekter af samme størrelsesklasse.

Størrelsesklasser og allokeringsstrategi

Pymalloc bruger et sæt foruddefinerede størrelsesklasser til at kategorisere objekter baseret på deres størrelse. Størrelsesklasserne spænder fra 8 bytes til 512 bytes, i intervaller af 8 bytes. Dette betyder, at objekter med størrelser fra 1 til 8 bytes allokeres fra 8-byte størrelsesklassen, objekter fra 9 til 16 bytes allokeres fra 16-byte størrelsesklassen, og så videre.

Når der allokeres hukommelse til et objekt, runder Pymalloc objektets størrelse op til nærmeste størrelsesklasse. Dette sikrer, at alle objekter allokeret fra en given pool er af samme størrelse, hvilket forenkler hukommelsesstyring og reducerer fragmentering.

Eksempel:

Hvis Python skal allokere 10 bytes til en streng, vil Pymalloc allokere en blok fra 16-byte størrelsesklassen. De ekstra 6 bytes går til spilde, men denne overhead er typisk lille sammenlignet med fordelene ved memory pool-arkitekturen.

Fordele ved Pymalloc

Pymalloc tilbyder flere betydelige fordele i forhold til generelle hukommelsesallokatorer:

• Reduceret allokerings-overhead: Pymalloc reducerer allokerings-overhead ved at forhåndsallokere hukommelse i store blokke og opdele disse blokke i pools af fast størrelse. Dette eliminerer behovet for hyppige kald til operativsystemets hukommelsesallokator, som kan være langsom.
• Minimeret hukommelsesfragmentering: Ved at allokere objekter af lignende størrelser fra samme pool minimerer Pymalloc hukommelsesfragmentering. Dette hjælper med at sikre, at sammenhængende hukommelsesblokke er tilgængelige for større allokeringer.
• Forbedret cache-lokalitet: Objekter allokeret fra samme pool er sandsynligvis placeret tæt på hinanden i hukommelsen, hvilket forbedrer cache-lokaliteten. Dette reducerer antallet af cache-miss og fremskynder programudførelsen.
• Hurtigere deallokering: Deallokering af objekter er også hurtigere med Pymalloc, da hukommelsesblokken simpelthen returneres til poolen uden at kræve komplekse hukommelsesstyringsoperationer.

Pymalloc vs. systemallokator: En ydeevnesammenligning

For at illustrere ydeevnefordelene ved Pymalloc kan vi forestille os et scenarie, hvor et Python-program opretter og sletter et stort antal små strenge. Uden Pymalloc ville hver streng blive allokeret og deallokeret ved hjælp af operativsystemets hukommelsesallokator. Med Pymalloc allokeres strengene fra forhåndsallokerede memory pools, hvilket reducerer overhead ved allokering og deallokering.

Eksempel:

            import time

def allocate_and_deallocate(n):
    start_time = time.time()
    for _ in range(n):
        s = "hello"
        del s
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time

n = 1000000

time_taken = allocate_and_deallocate(n)

print(f"Tid brugt på at allokere og deallokere {n} strenge: {time_taken:.4f} sekunder")

            

              
                Copy
              
            
          

Generelt kan Pymalloc markant forbedre ydeevnen for Python-programmer, der allokerer og deallokerer et stort antal små objekter. Den præcise ydeevnegevinst vil afhænge af den specifikke arbejdsbyrde og egenskaberne ved operativsystemets hukommelsesallokator.

Deaktivering af Pymalloc

Selvom Pymalloc generelt forbedrer ydeevnen, kan der være situationer, hvor det kan forårsage problemer. For eksempel kan Pymalloc i nogle tilfælde føre til øget hukommelsesforbrug sammenlignet med systemallokatoren. Hvis du har mistanke om, at Pymalloc forårsager problemer, kan du deaktivere det ved at sætte PYTHONMALLOC-miljøvariablen til default.

Eksempel:

            export PYTHONMALLOC=default # Deaktiverer Pymalloc

            

              
                Copy
              
            
          

Når Pymalloc er deaktiveret, vil Python bruge operativsystemets standard hukommelsesallokator til alle hukommelsesallokeringer. Deaktivering af Pymalloc bør gøres med forsigtighed, da det i mange tilfælde kan påvirke ydeevnen negativt. Det anbefales at profilere din applikation med og uden Pymalloc for at bestemme den optimale konfiguration.

Pymalloc i forskellige Python-versioner

Implementeringen af Pymalloc har udviklet sig over forskellige versioner af Python. I tidligere versioner var Pymalloc implementeret i C. I senere versioner er implementeringen blevet forfinet og optimeret for at forbedre ydeevnen og reducere hukommelsesforbruget.

Specifikt kan adfærden og konfigurationsmulighederne relateret til Pymalloc variere mellem Python 2.x og Python 3.x. I Python 3.x er Pymalloc generelt mere robust og effektiv.

Alternativer til Pymalloc

Selvom Pymalloc er standard hukommelsesallokatoren for små objekter i CPython, findes der alternative hukommelsesallokatorer, der kan bruges i stedet. Et populært alternativ er jemalloc-allokatoren, som er kendt for sin ydeevne og skalerbarhed.

For at bruge jemalloc med Python skal du linke det med Python-fortolkeren ved kompileringstid. Dette involverer typisk at bygge Python fra kildekoden med de passende linker-flag.

Note: Brug af en alternativ hukommelsesallokator som jemalloc kan give betydelige ydeevneforbedringer, men det kræver også mere arbejde at opsætte og konfigurere.

Konklusion

Pythons memory pool-arkitektur, med Pymalloc som sin kernekomponent, er en afgørende optimering, der markant forbedrer ydeevnen for Python-programmer ved effektivt at styre allokeringer af små objekter. Ved at forhåndsallokere hukommelse, minimere fragmentering og forbedre cache-lokalitet hjælper Pymalloc med at reducere allokerings-overhead og fremskynde programudførelsen.

En forståelse af Pymallocs indre funktioner kan hjælpe dig med at skrive mere effektiv Python-kode og til at fejlfinde hukommelsesrelaterede ydeevneproblemer. Selvom Pymalloc generelt er fordelagtig, er det vigtigt at være opmærksom på dens begrænsninger og overveje alternative hukommelsesallokatorer, hvis det er nødvendigt.

I takt med at Python fortsætter med at udvikle sig, vil dets hukommelsesstyringssystem sandsynligvis gennemgå yderligere forbedringer og optimeringer. At holde sig informeret om disse udviklinger er essentielt for Python-udviklere, der ønsker at maksimere ydeevnen af deres applikationer.

Yderligere læsning og ressourcer

• Python-dokumentation om hukommelsesstyring: https://docs.python.org/3/c-api/memory.html
• CPython-kildekode (Objects/obmalloc.c): Denne fil indeholder implementeringen af Pymalloc.
• Artikler og blogindlæg om Python-hukommelsesstyring og optimering.

Ved at forstå disse koncepter kan Python-udviklere træffe informerede beslutninger om hukommelsesstyring og skrive kode, der yder effektivt i en bred vifte af applikationer.