前面已经在 pymalloc_alloc 中找到了小内存分配的代码，回顾一下，除了 size 为 0 或者大于 512 Bytes 的内存，都算作小内存，尝试在内存池中分配。按照内存池的设计思路，会预先申请一个 “足够” 大的连续空间备用，所有的小内存则在这个空间里分割出来。Python 中用一个结构体 pool_head 来记录这一大块内存的信息。哦，另外提一句，Python 中这个 “足够” 大是 4KB，正好是操作系统的内存分页大小，这样做的好处是方便操作系统按页换出，提升效率。

struct pool_header {
    union { block *_padding;
            uint count; } ref;          /* number of allocated blocks    */
    block *freeblock;                   /* pool's free list head         */
    struct pool_header *nextpool;       /* next pool of this size class  */
    struct pool_header *prevpool;       /* previous pool       ""        */
    uint arenaindex;                    /* index into arenas of base adr */
    uint szidx;                         /* block size class index        */
    uint nextoffset;                    /* bytes to virgin block         */
    uint maxnextoffset;                 /* largest valid nextoffset      */
};

pool_header 结构直接位于 4KB 大的内存池头部，其后是内存池的有效区域，头部是专门用于保存内存池相关信息的，不能用作数据区。这些头部信息中，目前我们仅关注 nextoffset、maxnextoffset、freeblock。

图中灰色部分为实际可用的数据区。此时数据区域还是一整块连续区域，小对象的尺寸范围是 [1,512] Bytes，这时就有一个问题，对内存的需要是不可预料的，各种尺寸的小对象会在不确定的时候申请，并在不确定的时候归还到内存池，假设所有内存尺寸都分配在同一个 pool 下，那么经过一段时间内存池看起来会是这样：

在内存池中也出现了碎片化，虽然 wanted size 大小的空间大小小于内存池中 free 的空间总和，但是空闲空间不是连续的，就无法直接完成所需要的内存分配，此时必定需要某种内存整理策略，而已分配的内存又不能直接移动，否则指向这些内存的指针就失效了，问题越来越复杂了！！内存碎片化的问题随之时间推移会越来越严重，如果不妥善处理，一段时间之后，整个内存池甚至连一些很小的连续内存都分配不出来，基本上算是无效内存池。

因此，以何种策略管理第一张图中的数据区域非常重要，Python 的策略是在一个内存池中，数据区域按照特定大小分割成相等的连续 block，每次分配和归还，都只能以单个 block 进行。

由于内存是按照 block 分配，所以即使长时间运行，内存也不会出现碎片化。那么新的问题是这个 block 设置多大合适？前面提到小对象的界限是 512 Bytes，如果将 block 大小设置为 512 Bytes，那么即使很小的对象也需要占用整个 block，造成内存浪费，如果设置为更小的值显然也不合适，较大的对象就无法分配了。Python 的策略是创建一系列内存池，不同内存池的 block 不一样大（上面图中第二个就比第一个内存池的 pool 大一些）。

Python 3.8 中，从最小的 block 尺寸到最大的尺寸有这样的序列：

显然这些 block 的序列是 8 * N，以 8 为基准是为了实现内存对齐。这样创建多种规格的 pool，就可以兼顾空间和时间效率，当申请某个 size 的内存，Python 会将这个 size 向上按 8 取整，在对应的 block 中分配内存。这里也隐含着一个事实，pool 可以按照需要设置 block 的大小，那么一旦确定，这个 pool 的内存都只能按照 block 管理了。不同 pool 中的 block 数量也是不一样的，相当于 (4K - sizeof(pool_header) - sizeof(padding))/ block_size。

内存池的结构搞定了，内存管理的复杂性在于，申请和释放都是随机的，那些归还的 block 还要能回收利用，pool 满了还需要扩容，这些问题会在下一步解决。