跨平台c开发库tbox：内存库使用详解
作者：互联网
TBOX是一个用c语言实现的跨平台开发库。
针对各个平台，封装了统一的接口，简化了各类开发过程中常用操作，使你在开发过程中，更加关注实际应用的开发，而不是把时间浪费在琐碎的接口兼容性上面，并且充分利用了各个平台独有的一些特性进行优化。
这个项目的目的，是为了使C开发更加的简单高效。
内存整体架构
TBOX的内存管理模型，参考了linux kernel的内存管理机制，并在其基础上做了一些改进和优化。
大块内存池：large_pool
整个内存分配的最底层，都是基于large_pool的大块内存分配池，类似于linux的基于page的分配管理，不过有所不同的是，large_pool并没有像linux那样使用buddy算法进行(2^N)*page进行分配，这样如果需要2.1m的内存，需要分配4m的内存块，这样力度太大，非常浪费。
因此large_pool内部采用N*page的基于page_size为最小粒度进行分配，因此每次分配顶多浪费不到一页的空间。
而且如果需要的内存不到整页，剩下的内存也会一并返回给上层，如果上层需要（比如small_pool），可以充分利用这多余的部分内存空间，使得内存利用率达到最优化。
而且根据tb_init实际传入的参数需求，large_pool有两种模式：
- 直接使用系统内存分配接口将进行大块内存的分配，并用双链维护，这种比较简单，就不多说了。
- 在一大块连续内存上进行统一管理，实现内存分配。
具体使用哪种方式，根据应用需求，一般的应用只需要使用方式1就行了，这个时候tb_init传tb_null就行了，如果是嵌入式应用，需要管理有限的一块内存空间，这个时候可以使用方式2， tb_init传入指定内存空间地址和大小。
这里就主要看下方式2的large_pool的内存结构（假设页大小是4KB）：
--------------------------------------------------------------------------
| data |
--------------------------------------------------------------------------
|
--------------------------------------------------------------------------
| head | 4KB | 16KB | 8KB | 128KB | ... | 32KB | ... | 4KB*N |
--------------------------------------------------------------------------由于large_pool主要用于大块分配，而超小块的分配在上层small_pool中已经被分流掉了，所以这个应用中，large_pool不会太过频繁的分配，所以碎片量不会太大，为了进一步减少碎片的产生，在free时候都会对下一个邻近的空闲块进行合并。而malloc在分配当前空闲块空间不够的情况下，也会尝试对下一个邻近空闲块进行合并。
由于每个内存块都是邻近挨着的，也没用双链维护，没有内存块，都有个块头，合并过程仅仅只是改动内存块头部的size字段，这样的合并不会影响效率。
由于没像buddy算法那样，用双链维护空闲内存，虽然节省了链表维护的空间和时间，但是每次分配内存都要顺序遍历所有块，来查找空闲的内存，这样的效率实在太低了，为了解决这个问题，large_pool内部针对不同级别的块，进行了预测，每次free或者malloc的时候，如果都会把当前和邻近的空闲快，缓存到对应级别的预测池里面去，具体的分级如下：
--------------------------------------
| >0KB : 4KB | > 0*page |
|-----------------------|--------------
| >4KB : 8KB | > 1*page |
|-----------------------|--------------
| >8KB : 12-16KB | > 2*page |
|-----------------------|--------------
| >16KB : 20-32KB | > 4*page |
|-----------------------|--------------
| >32KB : 36-64KB | > 8*page |
|-----------------------|--------------
| >64KB : 68-128KB | > 16*page |
|-----------------------|--------------
| >128KB : 132-256KB | > 32*page |
|-----------------------|--------------
| >256KB : 260-512KB | > 64*page |
|-----------------------|--------------
| >512KB : 516-1024KB | > 128*page |
|-----------------------|--------------
| >1024KB : 1028-...KB | > 256*page |
--------------------------------------由于通常不会分配太大块的内存，因此只要能够预测1m内存，就足够，而对于>1m的内存，这里也单独加了一个预测，来应对偶尔的超大块分配，并且使得整体分配流程更加的统一。
如果当前级别的预测块不存在，则会到下一级别的预测块中查找，如果都找不到，才回去遍历整个内存池。
实际测试下，每个块的预测成功基本都在95%以上，也就说大部分情况下，分配效率都是维持在O(1)级别的。
小块内存池：small_pool
小块内存分配池
在上层每次调用malloc进行内存分配的时候，回去判断需要多大的内存，如果这个内存超过或者等于一页，则会直接从large_pool进行分配，如果小于一页，则会优先通过small_pool进行分配，small_pool针对小块的内存进行了高速缓存，并优化了空间管理和分配效率。
由于程序大部分情况下，都在使用小块内存，因此small_pool对内存的分配做了很大的分流，使得large_pool承受的压力减小，碎片量减少很多，而small_pool内部由于都是由fixed_pool来对固定大小的内存进行管理，是不会存在外部碎片的。而小块内存的粒度本身就很小，所以内部碎片量也相当少。
small_pool中的fixed_pool，就像是linux kernel中的slub，在small_pool中总共有12级别的fixed_pool，每个级别分别管理一种固定大小的内存块，具体级别如下：
--------------------------------------
| fixed pool: 16B | 1-16B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 32B | 17-32B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 64B | 33-64B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 96B* | 65-96B* |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 128B | 97-128B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 192B* | 129-192B* |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 256B | 193-256B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 384B* | 257-384B* |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 512B | 385-512B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 1024B | 513-1024B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 2048B | 1025-2048B |
|--------------------------------------|
| fixed pool: 3072B* | 2049-3072B* |
-------------------------------------- 其中 96B, 192B，384B，3072B并不是按2的整数幂大小，这么做主要是为了更加有效的利用小块内存的空间减少内部碎片。
固定块内存池：fixed_pool
顾名思义，fixed_pool就是用来管理固定大小的内存分配的，相当于linux中slub，而fixed_pool中又由多个slot组成，每个slot负责一块连续的内存空间，管理部分内存块的管理，类似linux中的slab， 每个slot由双链维护，并且参考linux的管理机制，分为三种slot管理方式：
- 当前正在分配的slot
- 部分空闲slots链表
- 完全full的slots链表
具体结构如下：
current:
--------------
| |
-------------- |
| slot |<--
|--------------|
||||||||||||||||
|--------------|
| |
|--------------|
| |
|--------------|
||||||||||||||||
|--------------|
||||||||||||||||
|--------------|
| |
--------------
partial:
-------------- -------------- --------------
| slot | <=> | slot | <=> ... <=> | slot |
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| | | | |
|--------------| |--------------| |--------------|
| | |||||||||||||||| | |
|--------------| |--------------| |--------------|
| | |||||||||||||||| ||||||||||||||||
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| |||||||||||||||| | |
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| | | | |
|--------------| |--------------| |--------------|
| | | | ||||||||||||||||
-------------- -------------- --------------
full:
-------------- -------------- --------------
| slot | <=> | slot | <=> ... <=> | slot |
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| |||||||||||||||| ||||||||||||||||
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| |||||||||||||||| ||||||||||||||||
|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| |||||||||||||||| ||||||||||||||||
|--------------| |--------------| |--------------|
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|--------------| |--------------| |--------------|
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|--------------| |--------------| |--------------|
|||||||||||||||| |||||||||||||||| ||||||||||||||||
-------------- -------------- --------------具体的分配算法
- 如果当前slot中还有空闲的块，优先从当前slot进行分配
- 如果当前slot中没有空闲块，则把这个slot放到full链表中去
- 从部分空闲slot链表中，挑一个空闲的slot进行分配，并把它设为当前分配状态。
具体的释放算法
- 释放后如果这个slot完全空闲了，并且不是正在分配的slot，则把整个slot释放掉，这样既可以保证有一个可以分配的slot之外，还极大的降低了内存使用，也避免某些情况下频繁的释放分配slot。
- 如果释放的slot属于full链表并且变为了部分空闲，则把这个slot移到部分空闲slot链表中去。
额外要提一下的是：
large_pool每次分配一块空间给一个slot的时候，残留下来的部分剩余空间(<1*page)， 也能直接返回给slot，让slot充分利用这部分数据，这样可以可以切分出更多地内存块。
例如：
fixed_pool每次增长一个包含256个32B内存块的slot（需要8192B大小+16B内部数据维护大小），其实在用large_pool分配的时候，需要8208B的大小，由于需要按页对齐（4KB），实际分配确占用了8192+4096: 12288B的大小的空间。
但是large_pool支持把所有空间数据一并返回给上层，这样slot其实获取到了一个12288B大小的内存，并且也知道其实际大小为：12288B，因此实际切分了(12288-(32B的slot内部维护数据))/32也就是383个内存块。
多维护了127个内存块，充分把large_pool的内部碎片也利用上了，进一步增加了内存利用率。
fixed_pool中的slot
虽然类比与linux中的slab，但是其数据结构确跟slab不太一样，它并没有像slab那样，对每个空闲小块都用链表维护，而是直接用位段来维护是否空闲的信息，这样更加节省内存，而且通过优化算法，其分配效率和slab几乎一样。
在fixed_pool的slot的头部，专门有一小块独立的数据，用于维护每个小块的空闲信息，每个块只暂用一比特位的信息，来判断这个块是否空闲，由于没有内存块都是固定大小的，所以比特位的位置定位，完全可以通过索引计算得到。
而且每次释放和分配，都会去缓存一个双字大小的位信息端，来预测下一次的分配，由于是双字大小，总共有32个比特位，所以每次缓存，最多可以预测邻近32个内存块。因此大部分情况下，预测成功率一直都是>98%的，分配效率都维持在O(1)，比起large_pool的预测率还高很多，所以small_pool对large_pool的分流，还在一定程度上，进一步提高了内存分配效率。
而就算很倒霉，没预测成功，slot的顺序遍历来查找空闲快的算法，也相当高效，完全是高度优化的，下面就详细描述下。
slot的顺序遍历分配算法优化
我们这里主要用到了gcc的几个内置函数：
- __builtin_clz：计算32位整数前导0的个数
- __builtin_ctz：计算32位整数后置0的个数
- __builtin_clzll：计算64位整数前导0的个数
- __builtin_ctzll：计算64位整数后置0的个数
其实这四个类似，我们这里就拿第一说明好了，为什么要使用__builtin_clz呢？其实就是为了在一个32位端里面，快速查找某个空闲位的索引，这样就能快速定位某个空闲块的位置了。
比如有一个32位的位段信息整数：x，计算对应空闲位0的索引，主需要：__builtin_clz(~x)
简单吧，由于__builtin_clz这些内置函数，gcc用汇编针对不同平台高度优化过的，计算起来相当的快，那如果不是gcc的编译器怎么办呢？
没关系，我们可以自己用c实现个优化版本的，当然完全可以汇编继续优化，这里就先给个c的实现：
static __tb_inline__ tb_size_t tb_bits_cl0_u32_be_inline(tb_uint32_t x)
{
// check
tb_check_return_val(x, 32);
// done
tb_size_t n = 31;
if (x & 0xffff0000) { n -= 16; x >>= 16; }
if (x & 0xff00) { n -= 8; x >>= 8; }
if (x & 0xf0) { n -= 4; x >>= 4; }
if (x & 0xc) { n -= 2; x >>= 2; }
if (x & 0x2) { n--; }
return n;
}说白了，就是每次对半开，来减少判断次数，比起每次一位一位的枚举遍历，这种已经是相当高效了，更何况还有__builtin_clz呢。
接下来就看下具体的遍历过程：
- 按4/8字节对齐位段的起始地址
- 每次按4/8字节遍历位段数据，遍历过程利用cpu cache的大小，针对性的做循环展开，来优化性能。
- 通过判断 !(x + 1) 来快速过滤 0xffffffff 这些已经满了的位段，进一步提高遍历效率。
- 如果某个位段不是0xffffffff，则通过__builtin_clz(~x)计算实际的空闲块索引，并进行实际的分配。
- 最后如果这个的32位的位段没有被分配满，可以把它进行缓存，来为下次分配做预测。
字符串内存池：string_pool
讲到这，TBOX的内存池管理模型，基本算是大概讲完了，这里就简单提下string_pool，即：字符串池
string_pool主要针对上层应用而言的，针对某些频繁使用小型字符串，并且重复率很高的模块，就可以通过string_pool进行优化，进一步减少内存使用，string_pool内部通过引用计数+哈希表维护，针对相同的字符串只保存一份。
例如可以用于cookies中字符串维护、http中header部分的字符串维护等等。。
切换全局的内存分配器
tbox的默认内存分配，是完全基于自己的内存池架构，支持内存的快速分配，和对碎片的优化，并且支持各种内存泄露、溢出检测。
如果不想用tbox内置的默认内存分配管理，也可以灵活切换到其他分配模式，因为tbox现在已经完全支持allocator架构，
只要在init阶段传入不同的分配器模型，就能快速切换分配模式，例如：
默认内存分配器
tbox默认的初始化采用了默认的tbox内存管理，他会默认启用内存池维护、碎片优化、内存泄露溢出检测等所有特性。
tb_init(tb_null, tb_null);上面的初始化等价于：
tb_init(tb_null, tb_default_allocator(tb_null, 0));默认的分配器，通常情况下都会直接调用系统malloc使用系统原生native内存，只是在此基础上多了层内存管理和内存检测支持，如果想要在一块连续内存上完全托管，可以使用下面的方式：
tb_init(tb_null, tb_default_allocator((tb_byte_t*)malloc(300 * 1024 * 1024), 300 * 1024 * 1024));静态内存分配器
我们也可以直接采用一整块静态buffer上进行维护，启用内存泄露溢出检测等所有特性，这个跟tb_default_allocator的区别就是，
这个分配器比较轻量，内部的数据结构简单，占用内存少，适合低资源环境，比如在一些嵌入式环境，用这个分配器资源利用率更高些。
!> 但是这个allocator不支持碎片优化，容易产生碎片。
tb_init(tb_null, tb_static_allocator((tb_byte_t*)malloc(300 * 1024 * 1024), 300 * 1024 * 1024));原生内存分配器
完全使用系统native内存分配，内部不做任何处理和数据维护，所有特性依赖系统环境，所以内存池和内存检测等特性也是不支持的，相当于直接透传给了malloc等系统分配接口。
用户可以根据自己的需要，如果不想使用tbox内置的内存池维护，就可以使用此分配器。
tb_init(tb_null, tb_native_allocator());虚拟内存分配器
v1.6.4版本之后，tbox新提供了一种分配器类型：虚拟内存分配器，主要用来分配一些超大块的内存。
通常，用户并不需要它，因为tbox默认的内存分配器内部自动会对超大块的内存块，切换到虚拟内存池去分配，不过如果用户想要强制切换到虚拟内存分配，也可以通过下面的方式切换使用：
tb_init(tb_null, tb_virtual_allocator());自定义内存分配器
如果觉得这些分配器还是不够用，可以自定义自己的内存分配器，让tbox去使用，自定义的方式也很简单，这里拿tb_native_allocator的实现代码为例：
static tb_pointer_t tb_native_allocator_malloc(tb_allocator_ref_t allocator, tb_size_t size __tb_debug_decl__)
{
// trace
tb_trace_d("malloc(%lu) at %s(): %lu, %s", size, func_, line_, file_);
// malloc it
return malloc(size);
}
static tb_pointer_t tb_native_allocator_ralloc(tb_allocator_ref_t allocator, tb_pointer_t data, tb_size_t size __tb_debug_decl__)
{
// trace
tb_trace_d("realloc(%p, %lu) at %s(): %lu, %s", data, size, func_, line_, file_);
// realloc it
return realloc(data, size);
}
static tb_bool_t tb_native_allocator_free(tb_allocator_ref_t allocator, tb_pointer_t data __tb_debug_decl__)
{
// trace
tb_trace_d("free(%p) at %s(): %lu, %s", data, func_, line_, file_);
// free it
return free(data);
}然后我们初始化下咱们自己实现的native分配器：
tb_allocator_t myallocator = {0};
myallocator.type = TB_ALLOCATOR_NATIVE;
myallocator.malloc = tb_native_allocator_malloc;
myallocator.ralloc = tb_native_allocator_ralloc;
myallocator.free = tb_native_allocator_free;是不是很简单，需要注意的是，上面的__tb_debug_decl__宏里面声明了一些debug信息，例如_file, _func, _line等内存分配时候记录的信息，
你可以在debug的时候打印出来，做调试，也可以利用这些信息自己去处理一些高级的内存检测操作，但是这些在release下，是不可获取的
所以处理的时候，需要使用__tb_debug__宏，来分别处理。。
将myallocator传入tb_init接口后，之后 tb_malloc/tb_ralloc/tb_free/... 等所有tbox内存分配接口都会切到新的allocator上进行分配。。
tb_init(tb_null, &myallocator);当然如果想直接从一个特定的allocator上进行分配，还可以直接调用allocator的分配接口来实现：
tb_allocator_malloc(&myallocator, 10);
tb_allocator_ralloc(&myallocator, data, 100);
tb_allocator_free(&myallocator, data);内存分配接口
数据分配接口
此类接口可以直接分配内存数据，不过返回的是tb_pointer_t类型数据，通过用户需要自己做类型强转才能访问。
!> 其中malloc0这种后缀带0字样的接口，分配的内存会自动做内存清0操作。
tb_free(data)
tb_malloc(size)
tb_malloc0(size)
tb_nalloc(item, size)
tb_nalloc0(item, size)
tb_ralloc(data, size) 字符串分配接口
tbox也提供了字符串类型的便捷分配，操作的数据类型直接就是tb_char_t*，省去了额外的强转过程。
tb_malloc_cstr(size)
tb_malloc0_cstr(size)
tb_nalloc_cstr(item, size)
tb_nalloc0_cstr(item, size)
tb_ralloc_cstr(data, size) 字节数据分配接口
这个也是数据分配接口，唯一的区别就是，默认做了tb_byte_t*类型的强转处理，访问数据读写访问。
tb_malloc_bytes(size)
tb_malloc0_bytes(size)
tb_nalloc_bytes(item, size)
tb_nalloc0_bytes(item, size)
tb_ralloc_bytes(data, size) struct结构数据分配接口
如果要分配一些struct数据，那么此类接口自带了struct类型强转处理。
tb_malloc_type(type)
tb_malloc0_type(type)
tb_nalloc_type(item, type)
tb_nalloc0_type(item, type)
tb_ralloc_type(data, item, type) 使用方式如下：
typedef struct __xxx_t
{
tb_int_t dummy;
}xxx_t;
xxx_t* data = tb_malloc0_type(xxx_t);
if (data)
{
data->dummy = 0;
tb_free(data);
}可以看到，我们省去了类型转换过程，所以这是个提供一定便利性的辅助接口。
地址对齐数据分配接口
如果我们有时候要求分配出来的内存数据地址，必须是按照指定大小对齐过的，就可以使用此类接口：
tb_align_free(data)
tb_align_malloc(size, align)
tb_align_malloc0(size, align)
tb_align_nalloc(item, size, align)
tb_align_nalloc0(item, size, align)
tb_align_ralloc(data, size, align) 例如：
tb_pointer_t data = tb_align_malloc(1234, 16);实际分配出来的data数据地址是16字节对齐的。
如果是按8字节对齐的内存数据分配，也可以通过下面的接口来分配，此类接口对64bits系统上做了优化，并没做什么特殊处理：
#if TB_CPU_BIT64
# define tb_align8_free(data) tb_free((tb_pointer_t)data)
# define tb_align8_malloc(size) tb_malloc(size)
# define tb_align8_malloc0(size) tb_malloc0(size)
# define tb_align8_nalloc(item, size) tb_nalloc(item, size)
# define tb_align8_nalloc0(item, size) tb_nalloc0(item, size)
# define tb_align8_ralloc(data, size) tb_ralloc((tb_pointer_t)data, size)
#else
# define tb_align8_free(data) tb_align_free((tb_pointer_t)data)
# define tb_align8_malloc(size) tb_align_malloc(size, 8)
# define tb_align8_malloc0(size) tb_align_malloc0(size, 8)
# define tb_align8_nalloc(item, size) tb_align_nalloc(item, size, 8)
# define tb_align8_nalloc0(item, size) tb_align_nalloc0(item, size, 8)
# define tb_align8_ralloc(data, size) tb_align_ralloc((tb_pointer_t)data, size, 8)
#endif内存检测
TBOX的内存分配在调试模式下，可以检测支持内存泄露和越界，而且还能精确定位到出问题的那块内存具体分配位置，和函数调用堆栈。
要使用tbox的内存检测功能，只需要切换到debug模式编译：
$ xmake f -m debug
$ xmake内存泄露检测
!> 泄露检测，必须在程序完整退出，确保调用了tb_exit()接口后才能触发检测。
内存泄露的检测必须在程序退出的前一刻，调用tb_exit()的时候，才会执行，如果有泄露，会有详细输出到终端上。
tb_void_t tb_demo_leak()
{
tb_pointer_t data = tb_malloc0(10);
}输出：
[tbox]: [error]: leak: 0x7f9d5b058908 at tb_static_fixed_pool_dump(): 735, memory/impl/static_fixed_pool.c
[tbox]: [error]: data: from: tb_demo_leak(): 43, memory/check.c
[tbox]: [error]: [0x000001050e742a]: 0 demo.b 0x00000001050e742a tb_fixed_pool_malloc0_ + 186
[tbox]: [error]: [0x000001050f972b]: 1 demo.b 0x00000001050f972b tb_small_pool_malloc0_ + 507
[tbox]: [error]: [0x000001050f593c]: 2 demo.b 0x00000001050f593c tb_pool_malloc0_ + 540
[tbox]: [error]: [0x00000105063cd7]: 3 demo.b 0x0000000105063cd7 tb_demo_leak + 55
[tbox]: [error]: [0x00000105063e44]: 4 demo.b 0x0000000105063e44 tb_demo_memory_check_main + 20
[tbox]: [error]: [0x0000010505b08e]: 5 demo.b 0x000000010505b08e main + 878
[tbox]: [error]: [0x007fff8c95a5fd]: 6 libdyld.dylib 0x00007fff8c95a5fd start + 1
[tbox]: [error]: [0x00000000000002]: 7 ??? 0x0000000000000002 0x0 + 2
[tbox]: [error]: data: 0x7f9d5b058908, size: 10, patch: cc内存越界检测
越界溢出的检测，是实时完成的，而且对libc也做了插桩，所以对常用strcpy，memset等的使用，都回去检测
tb_void_t tb_demo_overflow()
{
tb_pointer_t data = tb_malloc0(10);
if (data)
{
tb_memset(data, 0, 11);
tb_free(data);
}
}输出：
[tbox]: [memset]: [overflow]: [0x0 x 11] => [0x7f950b044508, 10]
[tbox]: [memset]: [overflow]: [0x0000010991a1c7]: 0 demo.b 0x000000010991a1c7 tb_memset + 151
[tbox]: [memset]: [overflow]: [0x000001098a2d01]: 1 demo.b 0x00000001098a2d01 tb_demo_overflow + 97
[tbox]: [memset]: [overflow]: [0x000001098a3044]: 2 demo.b 0x00000001098a3044 tb_demo_memory_check_main + 20
[tbox]: [memset]: [overflow]: [0x0000010989a28e]: 3 demo.b 0x000000010989a28e main + 878
[tbox]: [memset]: [overflow]: [0x007fff8c95a5fd]: 4 libdyld.dylib 0x00007fff8c95a5fd start + 1
[tbox]: [memset]: [overflow]: [0x00000000000002]: 5 ??? 0x0000000000000002 0x0 + 2
[tbox]: [malloc]: [from]: data: from: tb_demo_overflow(): 12, memory/check.c
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x0000010992662a]: 0 demo.b 0x000000010992662a tb_fixed_pool_malloc0_ + 186
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x0000010993892b]: 1 demo.b 0x000000010993892b tb_small_pool_malloc0_ + 507
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x00000109934b3c]: 2 demo.b 0x0000000109934b3c tb_pool_malloc0_ + 540
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x000001098a2cd7]: 3 demo.b 0x00000001098a2cd7 tb_demo_overflow + 55
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x000001098a3044]: 4 demo.b 0x00000001098a3044 tb_demo_memory_check_main + 20
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x0000010989a28e]: 5 demo.b 0x000000010989a28e main + 878
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x007fff8c95a5fd]: 6 libdyld.dylib 0x00007fff8c95a5fd start + 1
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x00000000000002]: 7 ??? 0x0000000000000002 0x0 + 2
[tbox]: [malloc]: [from]: data: 0x7f950b044508, size: 10, patch: cc
[tbox]: [malloc]: [from]: data: first 10-bytes:
[tbox]: ===================================================================================================================================================
[tbox]: 00000000 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ..........
[tbox]: [error]: abort at tb_memset(): 255, libc/string/memset.c内存重叠覆盖检测
如果两块内存的copy发生了重叠，有可能会覆盖掉部分数据，导致bug，因此TBOX对此也做了些检测。
tb_void_t tb_demo_overlap()
{
tb_pointer_t data = tb_malloc(10);
if (data)
{
tb_memcpy(data, (tb_byte_t const*)data + 1, 5);
tb_free(data);
}
}输出
[tbox]: [memcpy]: [overlap]: [0x7fe9b5042509, 5] => [0x7fe9b5042508, 5]
[tbox]: [memcpy]: [overlap]: [0x000001094403b8]: 0 demo.b 0x00000001094403b8 tb_memcpy + 632
[tbox]: [memcpy]: [overlap]: [0x000001093c99f9]: 1 demo.b 0x00000001093c99f9 tb_demo_overlap + 105
[tbox]: [memcpy]: [overlap]: [0x000001093c9a44]: 2 demo.b 0x00000001093c9a44 tb_demo_memory_check_main + 20
[tbox]: [memcpy]: [overlap]: [0x000001093c0c8e]: 3 demo.b 0x00000001093c0c8e main + 878
[tbox]: [memcpy]: [overlap]: [0x007fff8c95a5fd]: 4 libdyld.dylib 0x00007fff8c95a5fd start + 1
[tbox]: [memcpy]: [overlap]: [0x00000000000002]: 5 ??? 0x0000000000000002 0x0 + 2
[tbox]: [malloc]: [from]: data: from: tb_demo_overlap(): 58, memory/check.c
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x0000010945eadb]: 0 demo.b 0x000000010945eadb tb_small_pool_malloc_ + 507
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x0000010945b23c]: 1 demo.b 0x000000010945b23c tb_pool_malloc_ + 540
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x000001093c99c7]: 2 demo.b 0x00000001093c99c7 tb_demo_overlap + 55
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x000001093c9a44]: 3 demo.b 0x00000001093c9a44 tb_demo_memory_check_main + 20
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x000001093c0c8e]: 4 demo.b 0x00000001093c0c8e main + 878
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x007fff8c95a5fd]: 5 libdyld.dylib 0x00007fff8c95a5fd start + 1
[tbox]: [malloc]: [from]: [0x00000000000002]: 6 ??? 0x0000000000000002 0x0 + 2
[tbox]: [malloc]: [from]: data: 0x7fe9b5042508, size: 10, patch: cc
[tbox]: [malloc]: [from]: data: first 10-bytes:
[tbox]: ===================================================================================================================================================
[tbox]: 00000000 CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC ..........
[tbox]: [error]: abort at tb_memcpy(): 125, libc/string/memcpy.c内存双重释放检测
tb_void_t tb_demo_free2()
{
tb_pointer_t data = tb_malloc0(10);
if (data)
{
tb_free(data);
tb_free(data);
}
}输出
[tbox]: [assert]: expr[((impl->used_info)[(index) >> 3] & (0x1 << ((index) & 7)))]: double free data: 0x7fd93386c708 at tb_static_fixed_pool_free(): 612, memory/impl/static_fixed_pool.c
[tbox]: [0x0000010c9f553c]: 0 demo.b 0x000000010c9f553c tb_static_fixed_pool_free + 972
[tbox]: [0x0000010c9ee7a9]: 1 demo.b 0x000000010c9ee7a9 tb_fixed_pool_free_ + 713
[tbox]: [0x0000010ca01ff5]: 2 demo.b 0x000000010ca01ff5 tb_small_pool_free_ + 885
[tbox]: [0x0000010c9fdb4f]: 3 demo.b 0x000000010c9fdb4f tb_pool_free_ + 751
[tbox]: [0x0000010c96ac8e]: 4 demo.b 0x000000010c96ac8e tb_demo_free2 + 158
[tbox]: [0x0000010c96ae44]: 5 demo.b 0x000000010c96ae44 tb_demo_memory_check_main + 20
[tbox]: [0x0000010c96208e]: 6 demo.b 0x000000010c96208e main + 878
[tbox]: [0x007fff8c95a5fd]: 7 libdyld.dylib 0x00007fff8c95a5fd start + 1
[tbox]: [0x00000000000002]: 8 ??? 0x0000000000000002 0x0 + 2
[tbox]: [error]: free(0x7fd93386c708) failed! at tb_demo_free2(): 37, memory/check.c at tb_static_fixed_pool_free(): 649, memory/impl/static_fixed_pool.c
[tbox]: [error]: data: from: tb_demo_free2(): 33, memory/check.c
[tbox]: [error]: [0x0000010c9ee42a]: 0 demo.b 0x000000010c9ee42a tb_fixed_pool_malloc0_ + 186
[tbox]: [error]: [0x0000010ca0072b]: 1 demo.b 0x000000010ca0072b tb_small_pool_malloc0_ + 507
[tbox]: [error]: [0x0000010c9fc93c]: 2 demo.b 0x000000010c9fc93c tb_pool_malloc0_ + 540
[tbox]: [error]: [0x0000010c96ac27]: 3 demo.b 0x000000010c96ac27 tb_demo_free2 + 55
[tbox]: [error]: [0x0000010c96ae44]: 4 demo.b 0x000000010c96ae44 tb_demo_memory_check_main + 20
[tbox]: [error]: [0x0000010c96208e]: 5 demo.b 0x000000010c96208e main + 878
[tbox]: [error]: [0x007fff8c95a5fd]: 6 libdyld.dylib 0x00007fff8c95a5fd start + 1
[tbox]: [error]: [0x00000000000002]: 7 ??? 0x0000000000000002 0x0 + 2
[tbox]: [error]: data: 0x7fd93386c708, size: 10, patch: cc
[tbox]: [error]: data: first 10-bytes:
[tbox]: ===================================================================================================================================================
[tbox]: 00000000 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ..........
[tbox]: [error]: abort at tb_static_fixed_pool_free(): 655, memory/impl/static_fixed_pool.c标签：tbox,data,跨平台,详解,内存,tb,pool,size 来源： https://www.cnblogs.com/tboox/p/11994427.html