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一般工程里不推荐你写，因为你费力写一个出来99%可能性没有内置的好，且内存出bug难调试
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一定要设计的话，你也可以当个玩具写写玩玩：
1. 实现教科书上的内存分配器：
做一个链表指向空闲内存，分配就是取出一块来，改写链表，返回，释放就是放回到链表里面，并做好归并。注意做好标记和保护，避免二次释放，还可以花点力气在如何查找最适合大小的内存快的搜索上，减少内存碎片，有空你了还可以把链表换成伙伴算法，写着玩嘛。
2. 实现固定内存分配器：
即实现一个 FreeList，每个 FreeList 用于分配固定大小的内存块，比如用于分配 32字节对象的固定内存分配器，之类的。每个固定内存分配器里面有两个链表，OpenList 用于存储未分配的空闲对象，CloseList用于存储已分配的内存对象，那么所谓的分配就是从 OpenList 中取出一个对象放到 CloseList 里并且返回给用户，释放又是从 CloseList 移回到 OpenList。分配时如果不够，那么就需要增长 OpenList：申请一个大一点的内存块，切割成比如 64 个相同大小的对象添加到 OpenList中。这个固定内存分配器回收的时候，统一把先前向系统申请的内存块全部还给系统。
3. 实现 FreeList 池：
在你实现了 FreeList的基础上，按照不同对象大小（8字节，16字节，32，64，128，256，512，1K。。。64K），构造十多个固定内存分配器，分配内存时根据内存大小查表，决定到底由哪个分配器负责，分配后要在头部的 header 处（ptr[-sizeof(char*)]处）写上 cookie，表示又哪个分配器分配的，这样释放时候你才能正确归还。如果大于64K，则直接用系统的 malloc作为分配，如此以浪费内存为代价你得到了一个分配时间近似O（1）的内存分配器，差不多实现了一个 memcached 的 slab 内存管理器了，但是先别得意。此 slab 非彼 slab（sunos/solaris/linux kernel 的 slab）。这说白了还是一个弱智的 freelist 无法归还内存给操作系统，某个 FreeList 如果高峰期占用了大量内存即使后面不用，也无法支援到其他内存不够的 FreeList，所以我们做的这个和 memcached 类似的分配器其实是比较残缺的，你还需要往下继续优化。
4. 实现正统的 slab （非memcached的伪 slab）代替 FreeList：
这时候你需要阅读一下论文了，现代内存分配技术的基础，如何管理 slab 上的对象，如何进行地址管理，如何管理不同 slab 的生命周期，如何将内存回收给系统。然后开始实现一个类似的东西，文章上传统的 slab 的各种基础概念虽然今天没有改变，但是所用到的数据结构和控制方法其实已经有很多更好的方法了，你可以边实现边思考下，实在不行还可以参考 kernel 源码嘛。但是有很多事情应用程序做不了，有很多实现你是不能照搬的，比如页面提供器，可以提供连续线性地址的页面，再比如说 kernel 本身记录着每个页面对应的 slab，你查找 slab 时，系统其实是根据线性地址移位得到页面编号，然后查表得到的，而你应用程序不可能这么干，你还得做一些额外的体系来解决这些问题，还需要写一些额外的 cookie 来做标记。做好内存收缩工作，内存不够时先收缩所有分配器的 slab，再尝试重新分配。再做好内存回收工作，多余的内存，一段时间不使用可以还给操作系统。
5. 实现混合分配策略：
你实现了上面很多常见的算法后，该具体阅读各种内存分配器的代码了，这些都是经过实践检验的，比如 libc 的内存分配器，或者参考有自带内存管理的各种开源项目，比如 python 源码，做点实验对比他们的优劣，然后根据分配对象的大小采用不同的分配策略，区别对待各种情况。试验的差不多了就得引入多线程支持了，将你的锁改小。注意很多系统层的线程安全策略你是没法弄的，比如操作系统可以关中断，短时间内禁止本cpu发生任务切换，这点应用程序就很麻烦了，还得用更小的锁来代替。当锁已经小到不能再小，也可以选择引入 STM 来代替各种链表的锁。
6. 实现 Per-CPU Cache：
现代内存分配器，在多核下的一个重要优化就是给多核增加 cache，为了进一步避免多线程锁竞争，需要引入 Per-CPU Cache 了。分配内存先找到对应线程所在的cpu，从该cpu上对应的 cache 里分配，cache 不够了就一次性从你底层的内存分配器里多分配几个对象进来填充 cache，释放时也是先放回 cache，cache里面如果对象太多，就做一次收缩，把内存换个底层分配器，让其他 cpu 的cache有机会利用。这样针对很多短生命周期的频繁的分配、释放，其实都是在 cache 里完成的，没有锁竞争，同时cache分配逻辑简单，速度更快。操作系统里面的代码经常是直接读取当前的cpu是哪个，而应用层实现你可以用 thread local storage 来代替，目前这些东西在 crt的 malloc 里还暂时支持不到位（不排除未来版本会增加），可以更多参考 tc/jemalloc。
7. 实现地址着色:
现代内存分配器必须多考虑总线压力，在很多机型上，如果内存访问集中在某条 cache line相同的偏移上，会给总线带来额外的负担和压力。比如你经常要分配一个 FILE 对象，而每个 FILE对象使用时会比较集中的访问 int FILE::flag; 这个成员变量，如果你的页面提供器提供的页面地址是按照 4K对齐的，那么很可能多个 FILE对象的 flag 成员所处的 cache line 偏移地址是相同的，大量访问这些相同的偏移地址会给总线带来很大负担，这时候你需要给每个对象额外增加一些偏移，让他们能够均匀的分布在线性地址对应的cache line 偏移上，消减总线冲突的开销。
8. 优化缓存竞争：
多核时代，很多单核时代的代码都需要针对性的优化改写，最基本的一条就是 cache 竞争，这是比前面锁竞争更恶劣的情况：如果两个cpu同时访问相同的 cache-line 或者物理页面，那么 cpu 之间为了保证内存一致性会做很多的通信工作，比如那个cpu0需要用到这段内存，发现cpu1也在用，那么需要通知cpu1，将cpu1 L1-L2缓存里面的数据写回该物理内存，并且释放控制权，这时cpu0取得了控制权才能继续操作，期间cpu0-cpu1之间的通信协议是比较复杂的，代价也是比较大的，cache竞争比锁竞争恶劣不少。为了避免 cache 竞争，需要比先前Per-CPU cache 更彻底的 Per-CPU Page 机制来解决，直接让不同的cpu使用不同的页面进行二次分配，彻底避免 cache 竞争。具体应用层的做法也是利用线性地址来判断所属页面（因为物理页面映射到进程地址也是4k对齐的），同时继续使用 thread local storage 或者用系统提供的 api 读取当前属于哪个 cpu 来实现。为了避免核太多每个核占据大量的页面带来的不必要的浪费，你可以参考下 Linux 最新的 slub 内存分配算法，但是 slub 也有未尽之处，好几个 linux 发行版在实践中发现 slub 还是存在一些问题的（非bug，而是机制），所以大部分发行版默认都是关闭 slub 的，虽然，你还是可以借鉴测试一下。
9. 调试和折腾：
继续参考各种现代内存分配器，取长补短，然后给你的分配器添加一些便于调试的机制，方便诊断各种问题。在你借鉴了很多开源项目，自己也做了一些所谓的优化，折腾了那么久以后，你或许以为你的分配器可以同各种开源分配器一战了，测试效果好像也挺好的，先别急，继续观察内存利用率，向操作系统申请/归还内存的频率等一系列容易被人忽视的指标是否相同。同时更换你的测试用例，看看更多的情况下，是否结果还和先前一样？这些都差不多的时候，你发现没有个一两年的大规模持续使用，你很难发现一些潜在的隐患和bug，可能你觉得没问题的代码，跑了两年后都会继续报bug，这很正常，多点耐心，兴许第三年以后就比较稳定了呢？
可以学习软件包 java.lang.management
提供管理接口，用于监视和管理 Java 虚拟机以及 Java 虚拟机在其上运行的操作系统。
ClassLoadingMXBean
用于 Java 虚拟机的类加载系统的管理接口。
CompilationMXBean
用于 Java 虚拟机的编译系统的管理接口。
GarbageCollectorMXBean
用于 Java 虚拟机的垃圾回收的管理接口。
MemoryManagerMXBean
内存管理器的管理接口。
MemoryMXBean
Java 虚拟机内存系统的管理接口。
MemoryPoolMXBean
内存池的管理接口。
OperatingSystemMXBean
用于操作系统的管理接口，Java 虚拟机在此操作系统上运行。
RuntimeMXBean
Java 虚拟机的运行时系统的管理接口。
ThreadMXBean
Java 虚拟机线程系统的管理接口。
更多请访问（bug315）
什么是线程池？
总归为：池化技术 ---》数据库连接池 缓存架构 缓存池 线程池 内存池，连接池，这种思想演变成缓存架构技术--- JDK设计思想有千丝万缕的联系
首先我们从最核心的ThreadPoolExecutor类中的方法讲起，然后再讲述它的实现原理，接着给出了它的使用示例，最后讨论了一下如何合理配置线程池的大小。
Java 中的 ThreadPoolExecutor 类
java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor 类是线程池中最核心的一个类，因此如果要透彻地了解Java 中的线程池，必须先了解这个类。下面我们来看一下 ThreadPoolExecutor 类的具体实现源码。
在 ThreadPoolExecutor 类中提供了四个构造方法：
从上面的代码可以得知，ThreadPoolExecutor 继承了 AbstractExecutorService 类，并提供了四个构造器，事实上，通过观察每个构造器的源码具体实现，发现前面三个构造器都是调用的第四个构造器进行的初始化工作。
下面解释下一下构造器中各个参数的含义：
corePoolSize：核心池的大小，这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，而是等待有任务到来才创建线程去执行任务，除非调用了prestartAllCoreThreads() 或者 prestartCoreThread()方法，从这 2 个方法的名字就可以看出，是预创建线程的意思，即在没有任务到来之前就创建 corePoolSize 个线程或者一个线程。默认情况下，在创建了线程池后，线程池中的线程数为0，当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到 corePoolSize 后，就会把到达的任务放到缓存队列当中；
maximumPoolSize：线程池最大线程数，这个参数也是一个非常重要的参数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；
keepAliveTime：表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。默认情况下，只有当线程池中的线程数大于 corePoolSize 时，keepAliveTime 才会起作用，直到线程池中的线程数不大于 corePoolSize，即当线程池中的线程数大于 corePoolSize 时，如果一个线程空闲的时间达到 keepAliveTime，则会终止，直到线程池中的线程数不超过 corePoolSize。但是如果调用了 allowCoreThreadTimeOut(boolean) 方法，在线程池中的线程数不大于 corePoolSize 时，keepAliveTime 参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0；
unit：参数 keepAliveTime 的时间单位，有 7 种取值，在 TimeUnit 类中有 7 种静态属性：
workQueue：一个阻塞队列，用来存储等待执行的任务，这个参数的选择也很重要，会对线程池的运行过程产生重大影响，一般来说，这里的阻塞队列有以下几种选择：
ArrayBlockingQueue 和 PriorityBlockingQueue 使用较少，一般使用 LinkedBlockingQueue 和 Synchronous。线程池的排队策略与 BlockingQueue 有关。
threadFactory：线程工厂，主要用来创建线程；
handler：表示当拒绝处理任务时的策略，有以下四种取值：
具体参数的配置与线程池的关系将在下一节讲述。
从上面给出的 ThreadPoolExecutor 类的代码可以知道，ThreadPoolExecutor 继承了AbstractExecutorService，我们来看一下 AbstractExecutorService 的实现：
AbstractExecutorService 是一个抽象类，它实现了 ExecutorService 接口。
我们接着看 ExecutorService 接口的实现：
而 ExecutorService 又是继承了 Executor 接口，我们看一下 Executor 接口的实现：
程序运行时，我们最好对数据保存到什么地方做到心中有数。特别要注意的是内在的分配，有六个地方都可以保存数据：
1、 寄存器。这是最快的保存区域，因为它位于和其他所有保存方式不同的地方：处理器内部。然而，寄存器的数量十分有限，所以寄存器是根据需要由编译器分配。我们对此没有直接的控制权，也不可能在自己的程序里找到寄存器存在的任何踪迹。
2、 堆栈。驻留于常规RAM（随机访问存储器）区域。但可通过它的“堆栈指针”获得处理的直接支持。堆栈指针若向下移，会创建新的内存；若向上移，则会释放那些内存。这是一种特别快、特别有效的数据保存方式，仅次于寄存器。创建程序时，java编译器必须准确地知道堆栈内保存的所有数据的“长度”以及“存在时间”。这是由于它必须生成相应的代码，以便向上和向下移动指针。这一限制无疑影响了程序的灵活性，所以尽管有些java数据要保存在堆栈里——特别是对象句柄，但java对象并不放到其中。
3、 堆。一种常规用途的内存池（也在RAM区域），其中保存了java对象。和堆栈不同：“内存堆”或“堆”最吸引人的地方在于编译器不必知道要从堆里分配多少存储空间，也不必知道存储的数据要在堆里停留多长的时间。因此，用堆保存数据时会得到更大的灵活性。要求创建一个对象时，只需用new命令编制相碰的代码即可。执行这些代码时，会在堆里自动进行数据的保存。当然，为达到这种灵活性，必然会付出一定的代价：在堆里分配存储空间时会花掉更长的时间
4、 静态存储。这儿的“静态”是指“位于固定位置”。程序运行期间，静态存储的数据将随时等候调用。可用static关键字指出一个对象的特定元素是静态的。但java对象本身永远都不会置入静态存储空间。
5、 常数存储。常数值通常直接置于程序代码内部。这样做是安全的。因为它们永远都不会改变，有的常数需要严格地保护，所以可考虑将它们置入只读存储器（ROM）。
6、 非RAM存储。若数据完全独立于一个程序之外，则程序不运行时仍可存在，并在程序的控制范围之外。其中两个最主要的例子便是“流式对象”和“固定对象”。对于流式对象，对象会变成字节流，通常会发给另一台机器，而对于固定对象，对象保存在磁盘中。即使程序中止运行，它们仍可保持自己的状态不变。对于这些类型的数据存储，一个特别有用的技艺就是它们能存在于其他媒体中，一旦需要，甚至能将它们恢复成普通的、基于RAM的对象。
两者是完全不同的两个概念
内存池：
在真正使用内存之前，先申请分配一定数量的、大小相等(一般情况下)的内存块留作备用。当有新的内存需求时，就从内存池中分出一部分内存块，若内存块不够再继续申请新的内存。这样做的一个显著优点是，使得内存分配效率得到提升。
一个程序会随着长时间的运行和内存的申请释放而变得越来越慢，内存也会随着时间逐渐碎片化。特别是高频率的进行小内存申请释放，此问题变得尤其严重。
内存池最大的优势在于：
1、极少的（甚至没有）堆碎片整理
2、较之普通内存分配(如malloc,new)，有着更快的速度
额外的，你还将获得如下好处：
1、检测任意的指针是否指向内存池内
2、生成"heap-dump"
3、各种 内存泄漏 检测：当你没有释放之前申请的内存，内存池将抛出断言
堆内存：
是一块内存区域，区别于栈区、全局数据区和代码区的另一个内存区域。堆内存允许程序在运行时动态地申请某个大小的内存空间。堆内存是由new分配的内存，一般速度比较慢，而且容易产生内存碎片,不过用起来最方便