眼影化妆技巧实时操作系统，其运行的环境一般资源有限，特别是其内存资源，可能只有几 M，甚至是几十 KB。针对不同的应用场景，FreeRTOS 源码中提供了 5 种内存管理方案。本文就来聊聊这些内存管理方案以及相关的优化措施。

　　而 heap 的定义，可以是一块静态分配的数组作为 heap，也可以是指定的一块区域作为 heap，本文就以静态数组为例进行讲解。

　　实际上，内存释放接口并不一定都有效，因为 heap_1 方案是不支持内存释放的。在 heap_1 中调用 pvPortMalloc() 的时候，其具体实现如下所示：

　　xNextFreeByte: 记录下一次分配内存的偏移值，实际就是已分配内存的总大小。

　　每次分配的时候，返回 pucAligendHeap + xNextFreeByte 的地址，然后更新 xNextFreeByte。当然了，整个分配过程中，还有一些对齐操作。由于分配后的内存不能进行释放，所以这种分配方案适用于不需要频繁申请释放内存的场景。

　　相对于 heap_1 方案，在 heap_2 中增加了内存释放的函数。其实现是在每一次分配的内存中增加了一些描述信息（也就是多分配一个结构体大小的内存，用于保存描述信息），这样在释放的时候，就可以根据这些信息回收内存。

　　描述信息结构体中包含了一个链表指针，用于在释放的时候，将该内存加入到空闲链表中，每次分配内存实际就是从空闲链表上进行分配（初始状态，整个链表除了头尾，就一个成员，就是整个空闲的 heap 块）。xBlockSize 用于描述分配内存的大小。

　　其中，xStart 和 xEnd 是空闲链的头尾节点。初始状态时，整个 heap 就是一个空闲块。分配的时候，从头遍历空闲链，找到第一个满足大小的块，也就是最先匹配原则（first fit），从中分裂出所需的大小，然后将剩余的插入到空闲链中。而释放就是将其插入到空闲链中。

　　需要注意的是，插入空闲链中，都是升序排列的，也就是说在分配的时候，最先满足的块也是最优的块（best fit），可以减少碎片的产生。从实现来看，heap_2 虽然添加了释放内存函数，但其在插入到空闲链的时候，没有对相邻的块进行合并，所以 heap_2 适用于操作固定大小内存的场景。

　　事实上，相邻块合并功能是在 heap_4 中引入的。在将空闲块插入到链表的时候，会判断是否有空闲块是相邻的，如果相邻就合并成一个更大的空闲块，就能减少碎片的产生，进而更适用于一般的内存分配和释放场景。注意 heap_4 在插入空闲链的时候，不再是升序排列，而是根据地址大小进行排列，这样便于判断量表中前后两个块是否相邻。

　　heap_5 相对于 heap_4 方案并没有进行算法上的优化，它添加了一个接口可以指定某个内存块作为 heap。

　　在前几种内存管理方案中，除了 heap_3，内存块都是静态分配的。而在 heap_5 中 heap 不再是静态定义的全局变量，而是需要显示指定的一块内存区域作为 heap。这样的好处就是，heap 的来源更加灵活，可以是和运行空间不连续的一块内存，也可以将多个不连续的内存块作为 heap 进行管理。

　　以上就介绍了 FreeRTOS 中原生的 5 种内存管理方案。可以看出，后面的内存管理方案对前面的管理方案是兼容的，比如 heap_5 可以替代 heap_1, heap_2 和 heap_4 方案。这里可能就有个疑问了，为什么不直接用 heap_5 方案呢？更丰富的功能，意味着复杂的一些实现，在一些简单的场景中，heap_5 分配速度可能没有 heap_1 或者 heap_2 来得快，所以 heap_1，heap_2 等方案也有其存在的意义。

　　在实际场景中，比如随机的分配和释放，而且分配的大小也不一致，这个时候，一般会选择 heap_4。heap_4 引入了内存合并功能，可以减少内存碎片，但和 heap_2 相比，也把最优匹配的原则去掉了。如下图所示：

　　当要分配一个 32Bytes 的内存（经过对齐等处理后的大小），按照 heap_4 的分配方案，最先匹配原则，会从 56Bytes 大小的块中分配一个32Bytes 出去，而不是从第二个空闲块，刚刚好是 32Bytes 的块中分配。这样的分配方法就会产生碎片。碎片多了就会导致空闲内存看似很多，但大的内存块已经没有了。

　　优化的办法也很简单，就是遍历整个空闲链表，找到最优的一个块，其修改方法就是在原来 first fit 的基础上，遍历剩余的链表：

　　最优匹配的引入，不是一定就比原来的方案效果要好，因为遍历整个空闲链表，会导致分配内存的时间变长。这在某些对实时要求较高的环境中就不适应了，比如在一些网络环境中可能会因为超时而导致功能不正常。

　　其实分配快，内存碎片少的方法有很多，只是他们的实现成本会有所不同，一个算法不可能适用所有的场景，分配方案中也没有哪个比哪个一定更好，找到适合应用场景的就是好的算法。这也许就是 FreeRTOS 中保留了多种分配方案的原因吧。