記憶體分配是作業系統必須面對的乙個環節，除非這個系統本身不需要記憶體安排，所有業務可以通過全域性資料和堆疊搞定。記憶體分配其實不困難，但是由記憶體引申出來的東西就比較複雜了。早前沒有mmu，系統本身的空間和使用者空間沒有優先順序之分，所以不同的程式之間的記憶體都是共享的，相互影響也是不可避免的。所以，一般來說，除了記憶體分配之外，還需要一些日誌資訊、檢測資訊幫助我們進行除錯和分析。當然，這些都不是我們關心的內容，我們關注的就是記憶體有哪些通用的分配演算法。
（1）固定記憶體分配
固定記憶體分配演算法是最簡單的演算法，也是最好理解的演算法。比如說有16m記憶體，現在我們假設分配的基本記憶體是4k，那麼總共有16m/4k = 4k個單元。所以，如果使用者想申請記憶體，最多就是4k次。如果使用者想要多一點記憶體，那麼系統把相鄰的記憶體分給使用者使用即可。
（2）鍊錶記憶體分配
固定記憶體分配雖然好，但是還有乙個缺點，那就是如果存在很多的浪費機會。試想一下，如果使用者只要幾十個byte，那麼也要分配給它4k個位元組，浪費的空間超過了99%。所以在此基礎之上，我們提出了鍊錶記憶體演算法。鍊錶演算法中儲存有空閒結點，記憶體釋放的時候，那麼記憶體查到空閒結點，該合併合併，該釋放的釋放；當然如果要申請記憶體的話，那方法就多了去了，可以最差申請、最優申請、最好申請，這些都是可以的。
（3）夥伴演算法
鍊錶演算法相比較固定記憶體演算法，可以節省不少記憶體。但是鍊錶演算法本身有乙個特點，那就是容易形成記憶體碎片。所以，我們可以結合固定分配和鍊錶演算法的特點，把記憶體分配成8、16、32、64、128、256、512大小的幾種鍊錶。鍊錶內部的大小都是相同的，鍊錶之間是倍數的關係。分配記憶體的時候，我們首先尋找最合適的鍊錶，然後分配記憶體，如果記憶體空間不夠，可以向高一級的記憶體鍊錶申請，這樣拆解下來的記憶體可以分配到低一級別的鍊錶；釋放記憶體的時候，我們也要注意記憶體的合併和組合。
（4）基於記憶體池的夥伴演算法
夥伴演算法固然好，但是如果某一種記憶體申請特別頻繁，那麼在夥伴演算法中就需要進行反覆的拆分和合併處理。一方面，這會影響了記憶體的分配效率，另外一方面也比較容易造成記憶體的分配碎片。所以，我們可以在夥伴演算法的基礎之上構建乙個記憶體池，在記憶體釋放的時候，只是標註當前記憶體不再使用，但是並沒有真正釋放，等到記憶體池中所有的記憶體都不再使用的時候再進行釋放，這在一定的程度上會提高記憶體的分配效率。特別是系統執行一段時間後，這種效果是特別明顯的。
（5）工作集演算法
工作集的演算法本質上說不是一種演算法，它只是一種基本思想。我們知道，在系統穩定之後，記憶體中分配的大小、配置的比例關係都是相對固定的，變化不是特別大。如果我們可以把這些資料給記錄下來，在系統啟動的時候預先分配好這些記憶體，那麼不就可以提公升系統的啟動速度了嗎？當然工作集中的引數設定更多的是一種經驗值，它需要我們綜合各種因素進行分析，反覆比較才會得出比較好的結果。
這五種演算法只是給出了基本思想，只有付出於實踐，多加操練才能從中有所收穫。
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