【项目设计】高并发内存池(五)[释放内存流程及调通]

03-02 1373阅读 0评论

🎇C++学习历程：入门

【项目设计】高并发内存池(五)[释放内存流程及调通],【项目设计】高并发内存池(五)[释放内存流程及调通],词库加载错误:未能找到文件“C:\Users\Administrator\Desktop\火车头9.8破解版\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。,使用,我们,管理,第1张
（图片来源网络，侵删）
  • 博客主页：一起去看日落吗
  • 持续分享博主的C++学习历程
  • 博主的能力有限，出现错误希望大家不吝赐教
  • 分享给大家一句我很喜欢的话： 也许你现在做的事情，暂时看不到成果，但不要忘记，树🌿成长之前也要扎根，也要在漫长的时光🌞中沉淀养分。静下来想一想，哪有这么多的天赋异禀，那些让你羡慕的优秀的人也都曾默默地翻山越岭🐾。

    【项目设计】高并发内存池(五)[释放内存流程及调通]

    🍁 🍃 🍂 🌿

    目录

    • 🌿1. threadcache 回收内存
    • 🌿2. centralcache 回收内存
    • 🌿3. pagecache 回收内存
    • 🌿4. 释放内存过程联调

      🌿1. threadcache 回收内存

      当某个线程申请的对象不用了，可以将其释放给thread cache，然后thread cache将该对象插入到对应哈希桶的自由链表当中即可。

      但是随着线程不断的释放，对应自由链表的长度也会越来越长，这些内存堆积在一个thread cache中就是一种浪费，我们应该将这些内存还给central cache，这样一来，这些内存对其他线程来说也是可申请的，因此当thread cache某个桶当中的自由链表太长时我们可以进行一些处理。

      如果thread cache某个桶当中自由链表的长度超过它一次批量向central cache申请的对象个数，那么此时我们就要把该自由链表当中的这些对象还给central cache。

      //释放内存对象
void ThreadCache::Deallocate(void* ptr, size_t size)
{
	assert(ptr);
	assert(size = _freeLists[index].MaxSize())
	{
		ListTooLong(_freeLists[index], size);
	}
}

      当自由链表的长度大于一次批量申请的对象时，我们具体的做法就是，从该自由链表中取出一次批量个数的对象，然后将取出的这些对象还给central cache中对应的span即可。

      【项目设计】高并发内存池(五)[释放内存流程及调通],【项目设计】高并发内存池(五)[释放内存流程及调通],词库加载错误:未能找到文件“C:\Users\Administrator\Desktop\火车头9.8破解版\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。,使用,我们,管理,第3张
      （图片来源网络，侵删）
      //释放对象导致链表过长，回收内存到中心缓存
void ThreadCache::ListTooLong(FreeList& list, size_t size)
{
	void* start = nullptr;
	void* end = nullptr;
	//从list中取出一次批量个数的对象
	list.PopRange(start, end, list.MaxSize());
	
	//将取出的对象还给central cache中对应的span
	CentralCache::GetInstance()->ReleaseListToSpans(start, size);
}

      从上述代码可以看出，FreeList类需要支持用Size函数获取自由链表中对象的个数，还需要支持用PopRange函数从自由链表中取出指定个数的对象。因此我们需要给FreeList类增加一个对应的PopRange函数，然后再增加一个_size成员变量，该成员变量用于记录当前自由链表中对象的个数，当我们向自由链表插入或删除对象时，都应该更新_size的值。

      //管理切分好的小对象的自由链表
class FreeList
{
public:
	//将释放的对象头插到自由链表
	void Push(void* obj)
	{
		assert(obj);
		//头插
		NextObj(obj) = _freeList;
		_freeList = obj;
		_size++;
	}
	//从自由链表头部获取一个对象
	void* Pop()
	{
		assert(_freeList);
		//头删
		void* obj = _freeList;
		_freeList = NextObj(_freeList);
		_size--;
		return obj;
	}
	//插入一段范围的对象到自由链表
	void PushRange(void* start, void* end, size_t n)
	{
		assert(start);
		assert(end);
		//头插
		NextObj(end) = _freeList;
		_freeList = start;
		_size += n;
	}
	//从自由链表获取一段范围的对象
	void PopRange(void*& start, void*& end, size_t n)
	{
		assert(n 
			end = NextObj(end);
		}
		_freeList = NextObj(end); //自由链表指向end的下一个对象
		NextObj(end) = nullptr; //取出的一段链表的表尾置空
		_size -= n;
	}
	bool Empty()
	{
		return _freeList == nullptr;
	}
	size_t& MaxSize()
	{
		return _maxSize;
	}
	size_t Size()
	{
		return _size;
	}
private:
	void* _freeList = nullptr; //自由链表
	size_t _maxSize = 1;
	size_t _size = 0;
};

public:
	//获取从对象到span的映射
	Span* MapObjectToSpan(void* obj);
private:
	std::unordered_map
	assert(k  0 && k _pageId = nSpan->_pageId;
			kSpan->_n = k;
			nSpan->_pageId += k;
			nSpan->_n -= k;
			//将剩下的挂到对应映射的位置
			_spanLists[nSpan->_n].PushFront(nSpan);
			//建立页号与span的映射，方便central cache回收小块内存时查找对应的span
			for (PAGE_ID i = 0; i _n; i++)
			{
				_idSpanMap[kSpan->_pageId + i] = kSpan;
			}
			return kSpan;
		}
	}
	//走到这里说明后面没有大页的span了，这时就向堆申请一个128页的span
	Span* bigSpan = new Span;
	void* ptr = SystemAlloc(NPAGES - 1);
	bigSpan->_pageId = (PAGE_ID)ptr >> PAGE_SHIFT;
	bigSpan->_n = NPAGES - 1;
	_spanLists[bigSpan->_n].PushFront(bigSpan);
	//尽量避免代码重复，递归调用自己
	return NewSpan(k);
}

      此时我们就可以通过对象的地址找到该对象对应的span了，直接将该对象的地址除以页的大小得到页号，然后在unordered_map当中找到其对应的span即可。

      //获取从对象到span的映射
Span* PageCache::MapObjectToSpan(void* obj)
{
	PAGE_ID id = (PAGE_ID)obj >> PAGE_SHIFT; //页号
	auto ret = _idSpanMap.find(id);
	if (ret != _idSpanMap.end())
	{
		return ret->second;
	}
	else
	{
		assert(false);
		return nullptr;
	}
}

      当我们要通过某个页号查找其对应的span时，该页号与其span之间的映射一定是建立过的，如果此时我们没有在unordered_map当中找到，则说明我们之前的代码逻辑有问题，因此当没有找到对应的span时可以直接用断言结束程序，以表明程序逻辑出错。

      • central cache回收内存

        这时当thread cache还对象给central cache时，就可以依次遍历这些对象，将这些对象插入到其对应span的自由链表当中，并且及时更新该span的_usseCount计数即可。

        在thread cache还对象给central cache的过程中，如果central cache中某个span的_useCount减到0时，说明这个span分配出去的对象全部都还回来了，那么此时就可以将这个span再进一步还给page cache。

        //将一定数量的对象还给对应的span
void CentralCache::ReleaseListToSpans(void* start, size_t size)
{
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_spanLists[index]._mtx.lock(); //加锁
	while (start)
	{
		void* next = NextObj(start); //记录下一个
		Span* span = PageCache::GetInstance()->MapObjectToSpan(start);
		//将对象头插到span的自由链表
		NextObj(start) = span->_freeList;
		span->_freeList = start;
		span->_useCount--; //更新被分配给thread cache的计数
		if (span->_useCount == 0) //说明这个span分配出去的对象全部都回来了
		{
			//此时这个span就可以再回收给page cache，page cache可以再尝试去做前后页的合并
			_spanLists[index].Erase(span);
			span->_freeList = nullptr; //自由链表置空
			span->_next = nullptr;
			span->_prev = nullptr;
			//释放span给page cache时，使用page cache的锁就可以了，这时把桶锁解掉
			_spanLists[index]._mtx.unlock(); //解桶锁
			PageCache::GetInstance()->_pageMtx.lock(); //加大锁
			PageCache::GetInstance()->ReleaseSpanToPageCache(span);
			PageCache::GetInstance()->_pageMtx.unlock(); //解大锁
			_spanLists[index]._mtx.lock(); //加桶锁
		}
		start = next;
	}
	_spanLists[index]._mtx.unlock(); //解锁
}

        需要注意，如果要把某个span还给page cache，我们需要先将这个span从central cache对应的双链表中移除，然后再将该span的自由链表置空，因为page cache中的span是不需要切分成一个个的小对象的，以及该span的前后指针也都应该置空，因为之后要将其插入到page cache对应的双链表中。但span当中记录的起始页号以及它管理的页数是不能清除的，否则对应内存块就找不到了。

        并且在central cache还span给page cache时也存在锁的问题，此时需要先将central cache中对应的桶锁解掉，然后再加上page cache的大锁之后才能进入page cache进行相关操作，当处理完毕回到central cache时，除了将page cache的大锁解掉，还需要立刻获得central cache对应的桶锁，然后将还未还完对象继续还给central cache中对应的span。

        🌿3. pagecache 回收内存

        如果central cache中有某个span的_useCount减到0了，那么central cache就需要将这个span还给page cache了。

        这个过程看似是非常简单的，page cache只需将还回来的span挂到对应的哈希桶上就行了。但实际为了缓解内存碎片的问题，page cache还需要尝试将还回来的span与其他空闲的span进行合并。

        • page cache进行前后页的合并

          合并的过程可以分为向前合并和向后合并。如果还回来的span的起始页号是num，该span所管理的页数是n。那么在向前合并时，就需要判断第num-1页对应span是否空闲，如果空闲则可以将其进行合并，并且合并后还需要继续向前尝试进行合并，直到不能进行合并为止。而在向后合并时，就需要判断第num+n页对应的span是否空闲，如果空闲则可以将其进行合并，并且合并后还需要继续向后尝试进行合并，直到不能进行合并为止。

          因此page cache在合并span时，是需要通过页号获取到对应的span的，这就是我们要把页号与span之间的映射关系存储到page cache的原因。

          但需要注意的是，当我们通过页号找到其对应的span时，这个span此时可能挂在page cache，也可能挂在central cache。而在合并时我们只能合并挂在page cache的span，因为挂在central cache的span当中的对象正在被其他线程使用。

          可是我们不能通过span结构当中的_useCount成员，来判断某个span到底是在central cache还是在page cache。因为当central cache刚向page cache申请到一个span时，这个span的_useCount就是等于0的，这时可能当我们正在对该span进行切分的时候，page cache就把这个span拿去进行合并了，这显然是不合理的。

          鉴于此，我们可以在span结构中再增加一个_isUse成员，用于标记这个span是否正在被使用，而当一个span结构被创建时我们默认该span是没有被使用的。

          //管理以页为单位的大块内存
struct Span
{
	PAGE_ID _pageId = 0;        //大块内存起始页的页号
	size_t _n = 0;              //页的数量
	Span* _next = nullptr;      //双链表结构
	Span* _prev = nullptr;
	size_t _useCount = 0;       //切好的小块内存，被分配给thread cache的计数
	void* _freeList = nullptr;  //切好的小块内存的自由链表
	bool _isUse = false;        //是否在被使用
};

          由于在合并page cache当中的span时，需要通过页号找到其对应的span，而一个span是在被分配给central cache时，才建立的各个页号与span之间的映射关系，因此page cache当中的span也需要建立页号与span之间的映射关系。

          与central cache中的span不同的是，在page cache中，只需建立一个span的首尾页号与该span之间的映射关系。因为当一个span在尝试进行合并时，如果是往前合并，那么只需要通过一个span的尾页找到这个span，如果是向后合并，那么只需要通过一个span的首页找到这个span。也就是说，在进行合并时我们只需要用到span与其首尾页之间的映射关系就够了。

          因此当我们申请k页的span时，如果是将n页的span切成了一个k页的span和一个n-k页的span，我们除了需要建立k页span中每个页与该span之间的映射关系之外，还需要建立剩下的n-k页的span与其首尾页之间的映射关系。

          //获取一个k页的span
Span* PageCache::NewSpan(size_t k)
{
	assert(k > 0 && k _pageId = nSpan->_pageId;
			kSpan->_n = k;
			nSpan->_pageId += k;
			nSpan->_n -= k;
			//将剩下的挂到对应映射的位置
			_spanLists[nSpan->_n].PushFront(nSpan);
			//存储nSpan的首尾页号与nSpan之间的映射，方便page cache合并span时进行前后页的查找
			_idSpanMap[nSpan->_pageId] = nSpan;
			_idSpanMap[nSpan->_pageId + nSpan->_n - 1] = nSpan;
			//建立页号与span的映射，方便central cache回收小块内存时查找对应的span
			for (PAGE_ID i = 0; i _n; i++)
			{
				_idSpanMap[kSpan->_pageId + i] = kSpan;
			}
			return kSpan;
		}
	}
	//走到这里说明后面没有大页的span了，这时就向堆申请一个128页的span
	Span* bigSpan = new Span;
	void* ptr = SystemAlloc(NPAGES - 1);
	bigSpan->_pageId = (PAGE_ID)ptr >> PAGE_SHIFT;
	bigSpan->_n = NPAGES - 1;
	_spanLists[bigSpan->_n].PushFront(bigSpan);
	//尽量避免代码重复，递归调用自己
	return NewSpan(k);
}

          此时page cache当中的span就都与其首尾页之间建立了映射关系，现在我们就可以进行span的合并了

          //释放空闲的span回到PageCache，并合并相邻的span
void PageCache::ReleaseSpanToPageCache(Span* span)
{
	//对span的前后页，尝试进行合并，缓解内存碎片问题
	//1、向前合并
	while (1)
	{
		PAGE_ID prevId = span->_pageId - 1;
		auto ret = _idSpanMap.find(prevId);
		//前面的页号没有（还未向系统申请），停止向前合并
		if (ret == _idSpanMap.end())
		{
			break;
		}
		//前面的页号对应的span正在被使用，停止向前合并
		Span* prevSpan = ret->second;
		if (prevSpan->_isUse == true)
		{
			break;
		}
		//合并出超过128页的span无法进行管理，停止向前合并
		if (prevSpan->_n + span->_n > NPAGES - 1)
		{
			break;
		}
		//进行向前合并
		span->_pageId = prevSpan->_pageId;
		span->_n += prevSpan->_n;
		//将prevSpan从对应的双链表中移除
		_spanLists[prevSpan->_n].Erase(prevSpan);
		delete prevSpan;
	}
	//2、向后合并
	while (1)
	{
		PAGE_ID nextId = span->_pageId + span->_n;
		auto ret = _idSpanMap.find(nextId);
		//后面的页号没有（还未向系统申请），停止向后合并
		if (ret == _idSpanMap.end())
		{
			break;
		}
		//后面的页号对应的span正在被使用，停止向后合并
		Span* nextSpan = ret->second;
		if (nextSpan->_isUse == true)
		{
			break;
		}
		//合并出超过128页的span无法进行管理，停止向后合并
		if (nextSpan->_n + span->_n > NPAGES - 1)
		{
			break;
		}
		//进行向后合并
		span->_n += nextSpan->_n;
		//将nextSpan从对应的双链表中移除
		_spanLists[nextSpan->_n].Erase(nextSpan);
		delete nextSpan;
	}
	//将合并后的span挂到对应的双链表当中
	_spanLists[span->_n].PushFront(span);
	//建立该span与其首尾页的映射
	_idSpanMap[span->_pageId] = span;
	_idSpanMap[span->_pageId + span->_n - 1] = span;
	//将该span设置为未被使用的状态
	span->_isUse = false;
}

          需要注意的是，在向前或向后进行合并的过程中：

          • 如果没有通过页号获取到其对应的span，说明对应到该页的内存块还未申请，此时需要停止合并。
          • 如果通过页号获取到了其对应的span，但该span处于被使用的状态，那我们也必须停止合并。
          • 如果合并后大于128页则不能进行本次合并，因为page cache无法对大于128页的span进行管理。

            在合并span时，由于这个span是在page cache的某个哈希桶的双链表当中的，因此在合并后需要将其从对应的双链表中移除，然后再将这个被合并了的span结构进行delete。

            除此之外，在合并结束后，除了将合并后的span挂到page cache对应哈希桶的双链表当中，还需要建立该span与其首位页之间的映射关系，便于此后合并出更大的span。

            🌿4. 释放内存过程联调

            • ConcurrentFree函数

              至此我们将thread cache、central cache以及page cache的释放流程也都写完了，此时我们就可以向外提供一个ConcurrentFree函数，用于释放内存块，释放内存块时每个线程通过自己的thread cache对象，调用thread cache中释放内存对象的接口即可。

              static void ConcurrentFree(void* ptr, size_t size/*暂时*/)
{
	assert(pTLSThreadCache);
	pTLSThreadCache->Deallocate(ptr, size);
}

相关阅读：

1、【微服务】java 规则引擎使用详解

2、C# List使用详解

3、pnpm安装以及管理多个nodejs版本

4、SpringCloudConfig使用ssh方式连接GitHub报错JSchException: Auth fail的解决方案

5、【优质书籍推荐】《像程序员一样使用MySQL》

免责声明
本网站所收集的部分公开资料来源于AI生成和互联网，转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享，并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责，也不构成任何其他建议。
文章版权声明：除非注明，否则均为主机测评原创文章，转载或复制请以超链接形式并注明出处。

相关阅读

发表评论

快捷回复： 表情：
评论列表 （暂无评论，1373人围观）

还没有评论，来说两句吧...

目录[+]