面试题答案
一键面试- 减少内存碎片：MSLAB（MemStore-Local Allocation Buffer）以固定大小的块（chunk）来分配内存，在普通大数据存储场景中，能有效避免因频繁分配和释放不同大小内存块而产生的内存碎片。这使得内存空间的利用更加高效，可连续分配较大内存区域，提升存储效率。
- 提高读写性能：在大数据读写场景下，由于MSLAB将内存分配在本地，减少了不同线程竞争全局内存的开销。读操作时，能更快获取数据所在内存区域；写操作时，数据可快速写入本地MSLAB，然后批量刷写到磁盘，提升了读写的整体性能。
- 降低GC压力：传统内存管理方式频繁的内存分配与回收会导致频繁的垃圾回收（GC）操作。MSLAB的内存分配机制使得内存回收更为有序，减少了短期内存对象的创建和销毁，从而降低了GC频率和压力，让系统能更专注于大数据的存储与读写任务。
- 优化资源利用：MSLAB根据不同数据类型和需求，预先划分好内存区域，使得内存资源能更精准地匹配数据存储需求。在普通大数据存储场景中，不会出现因内存分配不合理导致部分内存闲置或不足的情况，提高了内存资源的整体利用率。