首页 > 系统相关 >内存池(MemPool)技术详解

内存池(MemPool)技术详解

时间:2023-06-11 23:02:06浏览次数:45  
标签:FreeNode nItemSize MemBlock free 详解 内存 MemPool


概述

内存池(MemPool)技术备受推崇。我用google搜索了下,没有找到比较详细的原理性的文章,故此补充一个。另外,补充了boost::pool组件与经典MemPool的差异。同时也描述了MemPool在sgi-stl/stlport中的运用。

经典的内存池技术

经典的内存池(MemPool)技术,是一种用于分配大量大小相同的小对象的技术。通过该技术可以极大加快内存分配/释放过程。下面我们详细解释其中的奥妙。

经典的内存池只涉及两个常量:MemBlockSize、ItemSize(小对象的大小,但不能小于指针的大小,在32位平台也就是不能小于4字节),以及两个指针变量MemBlockHeader、FreeNodeHeader。开始,这两个指针均为空。

class MemPool
 {
private:
     const int m_nMemBlockSize;
     const  int m_nItemSize;       struct _FreeNode {
            _FreeNode* pPrev;
           BYTE data[m_nItemSize - sizeof(_FreeNode*)];
        };

        struct _MemBlock {
            _MemBlock* pPrev;
            _FreeNode data[m_nMemBlockSize/m_nItemSize];
        };

        _MemBlock* m_pMemBlockHeader;
        _FreeNode* m_pFreeNodeHeader;

 public:
       MemPool(int nItemSize, int nMemBlockSize = 2048)
           : m_nItemSize(nItemSize), m_nMemBlockSize(nMemBlockSize),
             m_pMemBlockHeader(NULL), m_pFreeNodeHeader(NULL)
       {
       }
 };

其中指针变量MemBlockHeader是把所有申请的内存块(MemBlock)串成一个链表,以便通过它可以释放所有申请的内存。FreeNodeHeader变量则是把所有自由内存结点(FreeNode)串成一个链。

这段话涉及两个关键概念:内存块(MemBlock)自由内存结点(FreeNode)。内存块大小一般固定为MemBlockSize字节(除去用以建立链表的指针外)。内存块在申请之初就被划分为多个内存结点(Node),每个Node大小为ItemSize(小对象的大小),计MemBlockSize/ItemSize个。这MemBlockSize/ItemSize个内存结点刚开始全部是自由的,他们被串成链表。我们看看申请/释放内存过程,就很容易明白这样做的目的。

申请内存过程

代码如下:

 

void* MemPool::malloc()    // 没有参数
{
     if (m_pFreeNodeHeader == NULL)
        {
        const int nCount  = m_nMemBlockSize/m_nItemSize;
            _MemBlock* pNewBlock = new _MemBlock;
           pNewBlock->data[0].pPrev = NULL;
         for (int i = 1; i < nCount;  ++i)
                pNewBlock->data[i].pPrev = &pNewBlock->data[i-1];
            m_pFreeNodeHeader = &pNewBlock->data[nCount-1];
            pNewBlock->pPrev = m_pMemBlock;
            m_pMemBlock = pNewBlock;
        }
     void* pFreeNode = m_pFreeNodeHeader;
        m_pFreeNodeHeader = m_pFreeNodeHeader->pPrev;
     return pFreeNode;
 }

内存申请过程分为两种情况:

  • 在自由内存结点链表(FreeNodeList)非空。
    在此情况下,Alloc过程只是从链表中摘下一个结点的过程。
        
  • 否则,意味着需要一个新的内存块(MemBlock)。
    这个过程需要将新申请的MemBlock切割成多个Node,并把它们串起来。
    MemPool技术的开销主要在这。
        

释放内存过程

代码如下:

 

void MemPool::free(void* p)
 {
        _FreeNode* pNode = (_FreeNode*)p;
        pNode->pPrev = m_pFreeNodeHeader;
        m_pFreeNodeHeader = pNode;
 }

释放过程极其简单,只是把要释放的结点挂到自由内存链表(FreeNodeList)的开头即可。

性能分析

MemPool技术申请内存/释放内存均极其快(比AutoFreeAlloc慢)。其内存分配过程多数情况下复杂度为O(1),主要开销在FreeNodeList为空需要生成新的MemBlock时。内存释放过程复杂度为O(1)。

boost::pool

boost::pool是内存池技术的变种。主要的变化如下:

  • MemBlock改为非固定长度(MemBlockSize),而是:第1次申请时m_nItemSize*32,第2次申请时m_nItemSize*64,第3次申请时m_nItemSize*128,以此类推。不采用固定的MemBlockSize,而采用这种做法预测模型(是的,这是一种用户内存需求的预测模型,其实std::vector的内存增长亦采用了该模型),是一个细节上的改良。
        
  • 增加了ordered_free(void* p) 函数。ordered_free区别于free的是,free把要释放的结点挂到自由内存链表(FreeNodeList)的开头,ordered_free则假设FreeNodeList是有序的,因此会遍历FreeNodeList把要释放的结点插入到合适的位置。我们已经看到,free的复杂度是O(1),非常快。但请注意ordered_free是比较费的操作,其复杂度是O(N)。这里N是FreeNodeList的大小。对于一个频繁释放/申请的系统,这个N很可能是个大数。这个boost描述得很清楚:http://www.boost.org/libs/pool/doc/interfaces/pool.html

注意:不要认为boost提供ordered_free是多此一举。后文我们会在讨论boost::object_pool时解释这一点。

基于内存池技术的通用内存分配组件

sgi-stl把内存池(MemPool)技术进行发扬光大,用它来实现其最根本的allocator。

其大体的思想是,建立16个MemPool,<=8字节的内存申请由0号MemPool分配,<=16字节的内存申请由1号MemPool分配,<=24字节的内存有2号MemPool分配,以此类推。最后,>128字节的内存申请由普通的malloc分配。

注意

以上代码属于伪代码(struct _FreeNode、_MemBlock编译通不过),并且去除了出错处理

 

标签:FreeNode,nItemSize,MemBlock,free,详解,内存,MemPool
From: https://blog.51cto.com/u_130277/6459269

相关文章

  • C语言-内存管理
    简介 C语言的内存管理,分成两部分。一部分是系统管理的,另一部分是用户手动管理的。系统管理的内存,主要是函数内部的变量(局部变量)。这部分变量在函数运行时进入内存,函数运行结束后自动从内存卸载。这些变量存放的区域称为”栈“(stack),”栈“所在的内存是系统自动管理的。用户手动管......
  • Python 解析配置模块之ConfigParser详解
      yield的英文单词意思是生产,刚接触Python的时候感到非常困惑,一直没弄明白yield的用法。只是粗略的知道yield可以用来为一个函数返回值塞数据,比如下面的例子:defaddlist(alist):foriinalist:yieldi+1取出alist的每一项,然后把i+1塞进去。然后通过......
  • linux sort,uniq,cut,wc命令详解
        sortsort命令对File参数指定的文件中的行排序,并将结果写到标准输出。如果File参数指定多个文件,那么sort命令将这些文件连接起来,并当作一个文件进行排序。sort语法[root@www~]#sort[-fbMnrtuk][fileorstdin]选项与参数:-f:忽略大小写的差异,例如A与......
  • Python内存数据库/引擎(sqlite memlite pydblite)
        1初探在平时的开发工作中,我们可能会有这样的需求:我们希望有一个内存数据库或者数据引擎,用比较Pythonic的方式进行数据库的操作(比如说插入和查询)。举个具体的例子,分别向数据库db中插入两条数据,”a=1,b=1″和“a=1,b=2”,然后想查询a=1的数据可能会使用这样的语句db......
  • Redis之Redisson原理详解
    目录1Redisson1.1简介1.2与其他客户端比较1.3操作使用1.3.1pom.xml1.3.2配置1.3.3启用分布式锁1.4大致操作原理1.5RLock1.5.1RLock如何加锁1.5.2解锁消息1.5.3锁续约1.5.4流程概括1.6公平锁1.6.1java中公平锁1.6.2RedissonFairLock1.6.3公平锁加锁步骤1Redisso......
  • (译)如何优化cocos2d程序的内存使用和程序大小:第一部分
    译者:在我完成第一个游戏项目的时候,我深切地意识到“使用cocos2d来制作游戏的开发者们,他们大多会被cocos2d的内存问题所困扰”。而我刚开始接触cocos2d的时候,社区里面的人们讨论了一个非常有意义的话题:“请简单地讲述你认为新手cocos2d程序员在他开始编码之前,最应该先知道,或者应该关......
  • STL之Stack与queue的模拟实现与duque的底层结构(3千字长文详解)
    STL之Stack与queue的模拟实现与duque的底层结构设计模式的概念设计模式像是古代的兵法,是以前的人总结出来的一些在特定的情况下,某种特定的好用的方法总结STL中迭代器也是一种设计模式——==迭代器模式==STL中stack和queue的实现就是使用了一种设计模式——==适配器模式!==适......
  • STL之优先级队列(堆)的模拟实现与仿函数(8千字长文详解!)
    STL之优先级队列(堆)的模拟实现与仿函数优先级队列的概念优先队列是一种==容器适配器==,根据严格的弱排序标准,==它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的==。本质就是一个堆!此上下文类似于堆,在堆中可以随时插入元素,并且只能检索最大堆元素(优先队列中位于顶部的元素)。......
  • 详解VOLATILE在C++中的作用
    VOLATILE的介绍     volatile类似于大家所熟知的const也是一个类型修饰符。volatile是给编译器的指示来说明对它所修饰的对象不应该执行优化。volatile的作用就是用来进行多线程编程。在单线程中那就是只能起到限制编译器优化的作用。所以单线程的童鞋们就不用浪费精力看下......
  • VC内存泄露检查工具:Visual Leak Detector
    灵活自由是C/C++语言的一大特色,而这也为C/C++程序员出了一个难题。当程序越来越复杂时,内存的管理也会变得越加复杂,稍有不慎就会出现内存问题。内存泄漏是最常见的内存问题之一。内存泄漏如果不是很严重,在短时间内对程序不会有太大的影响,这也使得内存泄漏问题有很强的隐蔽性,不容......