开场做物理游戏时，我遇到过一个诡异问题：子弹命中目标瞬间，引擎帧率从 60 直接掉到 15。Profiler 一查，内存分配堆里全是malloc/free，每次射击产生几十上百次PxShape、PxMaterial的创建与销毁。GC 没背锅，C++ 这边却在疯狂调系统分配器——这就是物理引擎在高频对象创建场景下的典型翻车现场。更糟的是，简单把底层换成 jemalloc 后，内存占用反而涨了 30%。后来翻 PhysX 的公开头文件和文档才明白：真正的问题不是分配器不够快，而是分配粒度太细。PhysX 的解法非常朴素也非常有效：自己搞批发，不跟系统零售。一、先搞清楚：零售式 malloc 到底贵在哪在讨论"批发"之前，先得知道"零售"的账单。一次malloc(64)远不止"找块内存"那么简单：锁竞争：glibc 等系统分配器内部有 arena 和锁，多线程同时分配会排队。簿记开销：每个分配块都要带头部元数据（大小、链表指针），64 字节的对象可能实际占 80~96 字节。页错误：新映射的虚拟内存第一次写入时触发 page fault，内核介入，微秒级延迟。缓存不友好：前后两次分配的对象在地址空间上可能隔着几个页面，物理模拟这种"遍历上千个刚体"的访问模式会把 CPU 缓存和 TLB PhysX 块分配器：内存批发模式与子分配原理
开场做物理游戏时，我遇到过一个诡异问题：子弹命中目标瞬间，引擎帧率从 60 直接掉到 15。Profiler 一查，内存分配堆里全是malloc/free，每次射击产生几十上百次PxShape、PxMaterial的创建与销毁。GC 没背锅，C++ 这边却在疯狂调系统分配器——这就是物理引擎在高频对象创建场景下的典型翻车现场。更糟的是，简单把底层换成 jemalloc 后，内存占用反而涨了 30%。后来翻 PhysX 的公开头文件和文档才明白：真正的问题不是分配器不够快，而是分配粒度太细。PhysX 的解法非常朴素也非常有效：自己搞批发，不跟系统零售。一、先搞清楚：零售式 malloc 到底贵在哪在讨论"批发"之前，先得知道"零售"的账单。一次malloc(64)远不止"找块内存"那么简单：锁竞争：glibc 等系统分配器内部有 arena 和锁，多线程同时分配会排队。簿记开销：每个分配块都要带头部元数据（大小、链表指针），64 字节的对象可能实际占 80~96 字节。页错误：新映射的虚拟内存第一次写入时触发 page fault，内核介入，微秒级延迟。缓存不友好：前后两次分配的对象在地址空间上可能隔着几个页面，物理模拟这种"遍历上千个刚体"的访问模式会把 CPU 缓存和 TLB RELATED READING
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