はじめに
EnvoyはCNCF（Cloud Native Computing Foundation）が推進する高性能なサービスマESHであり、高スケーラビリティと信頼性を重視したシステム設計が求められます。メモリ割當管理は、システムのパフォーマンスや安定性に直結する重要な要素です。本記事では、Envoyにおけるメモリ割當管理の仕組み、実裝戦略、デバッグ方法を解説し、実踐的な理解を深めます。
メモリ割當の種類
靜的メモリ
- プログラムのライフサイクル全體で存在
- 唯一のインスタンスを持つオブジェクト
- 例：シングルトンパターン、レジストリ
スレッドローカルメモリ（Thread Local）
- 各スレッドの獨立領域に保存
- 高並発処理とパフォーマンスを支援
- 連接プール、統計情報、クラスタデータなどに使用
- メインスレッドがデータを更新後、イベントループを通じてワーカースレッドに伝達
自動/スタックメモリ（Stack Allocation）
- 作用域終了時に自動的に破棄
- クラッシュダンプ（Crash Dumping）などのデバッグ機能に使用
動的メモリ（Heap Allocation）
- リクエスト/レスポンスバッファ、接続データ、統計情報などに使用
- 最大のメモリ佔有量を有する
- メモリリークや枯渇のリスクが高い
カスタムメモリ管理の実裝
TC Maloc（Google開発）
- スレッドローカルキャッシュとCPUレベルキャッシュをサポート
- ABI互換性がない（APIサインに依存しない）
- Googleの使用シナリオに特化した高速な開発
gRPCツール（Google開発）
- メモリ割當器、CPUパフォーマンス分析、メモリチェックを含む
- ABI互換性を提供
- コミュニティニーズに焦點を當てた遅い開発ペース
メモリ割當アーキテクチャ
フロントエンド（Front End）
ミドルエンド（Middle End）
バックエンド（Back End）
フラグメンテーション問題
- 內部フラグメンテーション：割當ブロックが実際の需要より大きいことで空間の浪費
- 外部フラグメンテーション：空きメモリが斷片化され、有効に利用できない
メモリ枯渇防止メカニズム
ハードウェア制限監視
- 最大ヒープメモリ上限を設定（単位：バイト）
- ヒープ使用率が85%に達したときにメモリ解放をトリガー
- デメリット：靜的閾値設定が必要で、動的変化に対応できない
週期的なメモリ解放
- 解放頻度とサイズを設定（例：30秒ごとに1MB解放）
- デメリット：解放速度が不安定で、オペレーティングシステムに依存
デバッグツールと方法
メモリ監視エンドポイント
memoryエンドポイントは以下の情報を提供
allocated：アプリケーションが使用するメモリ（フラグメンテーションを除く）heap_size：TC Malocが管理する総メモリ（フラグメンテーションを含む）page_heap_unmap：システムに解放されたメモリpage_heap_free：再利用可能な空きメモリ
- メモリリークの兆候：
allocatedとheap_sizeが継続的に増加し、page_heap_freeが低下
TC Maloc統計情報
- プログラムコードを修正して
get_n_statsログを出力
size_classes情報を分析し、フラグメンテーション狀況を観察- フラグメンテーションが深刻な場合、ページサイズを調整
ヒープメモリ分析器
heap_profilerを有効化（デバッグシンボルが必要）pprofを使用してメモリ使用狀況を可視化- オブジェクトタイプ、メソッド名、現在および総メモリ使用量を表示
今後の改善方向
GMACの支援
- フラグメンテーション迴避と拡張並行性に特化した新しいメモリ管理実裝
- より細かいメモリサイズクラスを提供
グループ感知リソース監視
- オペレーティングシステムレベルでのメモリ使用狀況を統計
- 靜的閾値設定のリスクを迴避し、動的に閾値を調整
ヒープメモリトレース
- 高水位マーキング時にメモリ使用狀況をサンプリング
- メモリ割當が発生したコードパスを分析
結論
Envoyにおけるメモリ割當管理は、システムのパフォーマンスと信頼性を確保するための重要な要素です。靜的メモリ、スレッドローカルメモリ、スタックメモリ、ヒープメモリの特性を理解し、TC MalocやgRPCツールなどのカスタム割當器を適切に選択・運用することで、メモリリークや枯渇を防ぐことができます。また、メモリ監視エンドポイントやヒープ分析器を活用したデバッグは、問題の早期発見と解決に不可欠です。今後の改善方向として、GMACやグループ感知監視の導入により、より柔軟で効率的なメモリ管理が期待されます。