C 实现高性能内存池



版权

一、概述
在 C/C 中,内存管理是一个非常棘手的问题,我们在编写一个程序的时候几乎不可避免的要遇到内存的分配逻辑,这时候随之而来的有这样一些问题:是否有足够的内存可供分配? 分配失败了怎么办? 如何管理自身的内存使用情况? 等等一系列问题。在一个高可用的软件中,如果我们仅仅单纯的向操作系统去申请内存,当出现内存不足时就退出软件,是明显不合理的。正确的思路应该是在内存不足的时,考虑如何管理并优化自身已经使用的内存,这样才能使得软件变得更加可用。本次项目我们将实现一个内存池,并使用一个栈结构来测试我们的内存池提供的分配性能。最终,我们要实现的内存池在栈结构中的性能,要远高于使用 std::allocator 和 std::vector,如下图所示:

项目涉及的知识点
C 中的内存分配器 std::allocator
内存池技术
手动实现模板链式栈
链式栈和列表栈的性能比较

内存池简介
内存池是池化技术中的一种形式。通常我们在编写程序的时候回使用 new delete 这些关键字来向操作系统申请内存,而这样造成的后果就是每次申请内存和释放内存的时候,都需要和操作系统的系统调用打交道,从堆中分配所需的内存。如果这样的操作太过频繁,就会找成大量的内存碎片进而降低内存的分配性能,甚至出现内存分配失败的情况。

而内存池就是为了解决这个问题而产生的一种技术。从内存分配的概念上看,内存申请无非就是向内存分配方索要一个指针,当向操作系统申请内存时,操作系统需要进行复杂的内存管理调度之后,才能正确的分配出一个相应的指针。而这个分配的过程中,我们还面临着分配失败的风险。

所以,每一次进行内存分配,就会消耗一次分配内存的时间,设这个时间为 T,那么进行 n 次分配总共消耗的时间就是 nT;如果我们一开始就确定好我们可能需要多少内存,那么在最初的时候就分配好这样的一块内存区域,当我们需要内存的时候,直接从这块已经分配好的内存中使用即可,那么总共需要的分配时间仅仅只有 T。当 n 越大时,节约的时间就越多。

二、主函数设计
我们要设计实现一个高性能的内存池,那么自然避免不了需要对比已有的内存,而比较内存池对内存的分配性能,就需要实现一个需要对内存进行动态分配的结构(比如:链表栈),为此,可以写出如下的代码:

#include    // std::cout, std::endl#include     // assert()#include       // clock()#include      // std::vector#include "MemoryPool.hpp"  // MemoryPool#include "StackAlloc.hpp"  // StackAlloc// 插入元素个数#define ELEMS 10000000// 重复次数#define REPS 100int main()
{clock_t start;    // 使用 STL 默认分配器StackAlloc<int, std::allocator > stackDefault;start = clock();    for (int j = 0; j < REPS; j  ) {assert(stackDefault.empty());        for (int i = 0; i < ELEMS; i  )stackDefault.push(i);        for (int i = 0; i < ELEMS; i  )stackDefault.pop();}    std::cout << "Default Allocator Time: ";    std::cout << (((double)clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC) << "\n\n";    // 使用内存池StackAlloc<int, MemoryPool > stackPool;start = clock();    for (int j = 0; j < REPS; j  ) {assert(stackPool.empty());        for (int i = 0; i < ELEMS; i  )stackPool.push(i);        for (int i = 0; i < ELEMS; i  )stackPool.pop();}    std::cout << "MemoryPool Allocator Time: ";    std::cout << (((double)clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC) << "\n\n";    return 0;
}123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445

在上面的两段代码中,StackAlloc 是一个链表栈,接受两个模板参数,第一个参数是栈中的元素类型,第二个参数就是栈使用的内存分配器。

因此,这个内存分配器的模板参数就是整个比较过程中唯一的变量,使用默认分配器的模板参数为 std::allocator,而使用内存池的模板参数为 MemoryPool。

std::allocator 是 C  标准库中提供的默认分配器,他的特点就在于我们在 使用 new 来申请内存构造新对象的时候,势必要调用类对象的默认构造函数,而使用 std::allocator 则可以将内存分配和对象的构造这两部分逻辑给分离开来,使得分配的内存是原始、未构造的。1

下面我们来实现这个链表栈。

三、模板链表栈

栈的结构非常的简单,没有什么复杂的逻辑操作,其成员函数只需要考虑两个基本的操作:入栈、出栈。为了操作上的方便,我们可能还需要这样一些方法:判断栈是否空、清空栈、获得栈顶元素。

#include template struct StackNode_
{T data;StackNode_* prev;
};// T 为存储的对象类型, Alloc 为使用的分配器, 并默认使用 std::allocator 作为对象的分配器template <typename T, typename Alloc = std::allocator >class StackAlloc
{  public:    // 使用 typedef 简化类型名typedef StackNode_ Node;    typedef typename Alloc::template rebind::other allocator;    // 默认构造StackAlloc() { head_ = 0; }    // 默认析构~StackAlloc() { clear(); }    // 当栈中元素为空时返回 truebool empty() {return (head_ == 0);}    // 释放栈中元素的所有内存void clear();    // 压栈void push(T element);    // 出栈T pop();    // 返回栈顶元素T top() { return (head_->data); }  private:    // allocator allocator_;    // 栈顶Node* head_;
};123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142

简单的逻辑诸如构造、析构、判断栈是否空、返回栈顶元素的逻辑都非常简单,直接在上面的定义中实现了,下面我们来实现 clear(), push() 和 pop() 这三个重要的逻辑:

// 释放栈中元素的所有内存void clear() {Node* curr = head_;  // 依次出栈while (curr != 0){Node* tmp = curr->prev;    // 先析构, 再回收内存allocator_.destroy(curr);allocator_.deallocate(curr, 1);curr = tmp;}head_ = 0;
}// 入栈void push(T element) {  // 为一个节点分配内存Node* newNode = allocator_.allocate(1);  // 调用节点的构造函数allocator_.construct(newNode, Node());  // 入栈操作newNode->data = element;newNode->prev = head_;head_ = newNode;
}// 出栈T pop() {  // 出栈操作 返回出栈元素T result = head_->data;Node* tmp = head_->prev;allocator_.destroy(head_);allocator_.deallocate(head_, 1);head_ = tmp;  return result;
}12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637

至此,我们完成了整个模板链表栈,现在我们可以先注释掉 main() 函数中使用内存池部分的代码来测试这个连表栈的内存分配情况,我们就能够得到这样的结果:

在使用 std::allocator 的默认内存分配器中,在

#define ELEMS 10000000#define REPS 10012

的条件下,总共花费了近一分钟的时间。

如果觉得花费的时间较长,不愿等待,则你尝试可以减小这两个值1

总结

本节我们实现了一个用于测试性能比较的模板链表栈,目前的代码如下。在下一节中,我们开始详细实现我们的高性能内存池。

// StackAlloc.hpp#ifndef STACK_ALLOC_H#define STACK_ALLOC_H#include template struct StackNode_
{T data;StackNode_* prev;
};// T 为存储的对象类型, Alloc 为使用的分配器,// 并默认使用 std::allocator 作为对象的分配器template <class T, class Alloc = std::allocator >class StackAlloc
{  public:    // 使用 typedef 简化类型名typedef StackNode_ Node;    typedef typename Alloc::template rebind::other allocator;    // 默认构造StackAlloc() { head_ = 0; }    // 默认析构~StackAlloc() { clear(); }    // 当栈中元素为空时返回 truebool empty() {return (head_ == 0);}    // 释放栈中元素的所有内存void clear() {Node* curr = head_;      while (curr != 0){Node* tmp = curr->prev;allocator_.destroy(curr);allocator_.deallocate(curr, 1);curr = tmp;}head_ = 0;}    // 入栈void push(T element) {      // 为一个节点分配内存Node* newNode = allocator_.allocate(1);      // 调用节点的构造函数allocator_.construct(newNode, Node());      // 入栈操作newNode->data = element;newNode->prev = head_;head_ = newNode;}    // 出栈T pop() {      // 出栈操作 返回出栈结果T result = head_->data;Node* tmp = head_->prev;allocator_.destroy(head_);allocator_.deallocate(head_, 1);head_ = tmp;      return result;}    // 返回栈顶元素T top() { return (head_->data); }  private:allocator allocator_;Node* head_;
};#endif // STACK_ALLOC_H123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778
// main.cpp#include #include #include #include // #include "MemoryPool.hpp"#include "StackAlloc.hpp"// 根据电脑性能调整这些值// 插入元素个数#define ELEMS 25000000// 重复次数#define REPS 50int main()
{clock_t start;    // 使用默认分配器StackAlloc<int, std::allocator > stackDefault;start = clock();    for (int j = 0; j < REPS; j  ) {assert(stackDefault.empty());        for (int i = 0; i < ELEMS; i  )stackDefault.push(i);        for (int i = 0; i < ELEMS; i  )stackDefault.pop();}    std::cout << "Default Allocator Time: ";    std::cout << (((double)clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC) << "\n\n";    // 使用内存池// StackAlloc<int, MemoryPool > stackPool;// start = clock();// for (int j = 0; j < REPS; j  ) {//     assert(stackPool.empty());//     for (int i = 0; i < ELEMS; i  )//       stackPool.push(i);//     for (int i = 0; i < ELEMS; i  )//       stackPool.pop();// }// std::cout << "MemoryPool Allocator Time: ";// std::cout << (((double)clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC) << "\n\n";return 0;
}123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748

二、设计内存池
在上一节实验中,我们在模板链表栈中使用了默认构造器来管理栈操作中的元素内存,一共涉及到了 rebind::other, allocate(), dealocate(), construct(), destroy()这些关键性的接口。所以为了让代码直接可用,我们同样应该在内存池中设计同样的接口:

#ifndef MEMORY_POOL_HPP#define MEMORY_POOL_HPP#include #include template <typename T, size_t BlockSize = 4096>class MemoryPool
{  public:    // 使用 typedef 简化类型书写typedef T*              pointer;    // 定义 rebind::other 接口template  struct rebind {      typedef MemoryPool other;};    // 默认构造, 初始化所有的槽指针// C  11 使用了 noexcept 来显式的声明此函数不会抛出异常MemoryPool() noexcept {currentBlock_ = nullptr;currentSlot_ = nullptr;lastSlot_ = nullptr;freeSlots_ = nullptr;}    // 销毁一个现有的内存池~MemoryPool() noexcept;    // 同一时间只能分配一个对象, n 和 hint 会被忽略pointer allocate(size_t n = 1, const T* hint = 0);    // 销毁指针 p 指向的内存区块void deallocate(pointer p, size_t n = 1);    // 调用构造函数template <typename U, typename... Args>    void construct(U* p, Args&&... args);    // 销毁内存池中的对象, 即调用对象的析构函数template     void destroy(U* p) {p->~U();}  private:    // 用于存储内存池中的对象槽, // 要么被实例化为一个存放对象的槽, // 要么被实例化为一个指向存放对象槽的槽指针union Slot_ {T element;Slot_* next;};    // 数据指针typedef char* data_pointer_;    // 对象槽typedef Slot_ slot_type_;    // 对象槽指针typedef Slot_* slot_pointer_;    // 指向当前内存区块slot_pointer_ currentBlock_;    // 指向当前内存区块的一个对象槽slot_pointer_ currentSlot_;    // 指向当前内存区块的最后一个对象槽slot_pointer_ lastSlot_;    // 指向当前内存区块中的空闲对象槽slot_pointer_ freeSlots_;    // 检查定义的内存池大小是否过小static_assert(BlockSize >= 2 * sizeof(slot_type_), "BlockSize too small.");
};#endif // MEMORY_POOL_HPP12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576

在上面的类设计中可以看到,在这个内存池中,其实是使用链表来管理整个内存池的内存区块的。内存池首先会定义固定大小的基本内存区块(Block),然后在其中定义了一个可以实例化为存放对象内存槽的对象槽(Slot_)和对象槽指针的一个联合。然后在区块中,定义了四个关键性质的指针,它们的作用分别是:

currentBlock_: 指向当前内存区块的指针
currentSlot_: 指向当前内存区块中的对象槽
lastSlot_: 指向当前内存区块中的最后一个对象槽
freeSlots_: 指向当前内存区块中所有空闲的对象槽
梳理好整个内存池的设计结构之后,我们就可以开始实现关键性的逻辑了。

三、实现

MemoryPool::construct() 实现

MemoryPool::construct() 的逻辑是最简单的,我们需要实现的,仅仅只是调用信件对象的构造函数即可,因此:

// 调用构造函数, 使用 std::forward 转发变参模板
template <typename U, typename... Args>
void construct(U* p, Args&&... args) {new (p) U (std::forward(args)...);
}12345

MemoryPool::deallocate() 实现

MemoryPool::deallocate() 是在对象槽中的对象被析构后才会被调用的,主要目的是销毁内存槽。其逻辑也不复杂:

// 销毁指针 p 指向的内存区块void deallocate(pointer p, size_t n = 1) {  if (p != nullptr) {    // reinterpret_cast 是强制类型转换符// 要访问 next 必须强制将 p 转成 slot_pointer_reinterpret_cast(p)->next = freeSlots_;freeSlots_ = reinterpret_cast(p);}
}123456789

MemoryPool::~MemoryPool() 实现

析构函数负责销毁整个内存池,因此我们需要逐个删除掉最初向操作系统申请的内存块:

// 销毁一个现有的内存池~MemoryPool() noexcept {  // 循环销毁内存池中分配的内存区块slot_pointer_ curr = currentBlock_;  while (curr != nullptr) {slot_pointer_ prev = curr->next;    operator delete(reinterpret_cast(curr));curr = prev;}
}12345678910

MemoryPool::allocate() 实现

MemoryPool::allocate() 毫无疑问是整个内存池的关键所在,但实际上理清了整个内存池的设计之后,其实现并不复杂。具体实现如下:

// 同一时间只能分配一个对象, n 和 hint 会被忽略pointer allocate(size_t n = 1, const T* hint = 0) {  // 如果有空闲的对象槽,那么直接将空闲区域交付出去if (freeSlots_ != nullptr) {pointer result = reinterpret_cast(freeSlots_);freeSlots_ = freeSlots_->next;    return result;} else {    // 如果对象槽不够用了,则分配一个新的内存区块if (currentSlot_ >= lastSlot_) {      // 分配一个新的内存区块,并指向前一个内存区块data_pointer_ newBlock = reinterpret_cast(operator new(BlockSize));      reinterpret_cast(newBlock)->next = currentBlock_;currentBlock_ = reinterpret_cast(newBlock);      // 填补整个区块来满足元素内存区域的对齐要求data_pointer_ body = newBlock   sizeof(slot_pointer_);uintptr_t result = reinterpret_cast(body);size_t bodyPadding = (alignof(slot_type_) - result) % alignof(slot_type_);currentSlot_ = reinterpret_cast(body   bodyPadding);lastSlot_ = reinterpret_cast(newBlock   BlockSize - sizeof(slot_type_)   1);}    return reinterpret_cast(currentSlot_  );}
}123456789101112131415161718192021222324

四、与 std::vector 的性能对比

我们知道,对于栈来说,链栈其实并不是最好的实现方式,因为这种结构的栈不可避免的会涉及到指针相关的操作,同时,还会消耗一定量的空间来存放节点之间的指针。事实上,我们可以使用 std::vector 中的 push_back() 和 pop_back() 这两个操作来模拟一个栈,我们不妨来对比一下这个 std::vector 与我们所实现的内存池在性能上谁高谁低,我们在 主函数中加入如下代码:

// 比较内存池和 std::vector 之间的性能std::vector stackVector;start = clock();    for (int j = 0; j < REPS; j  ) {assert(stackVector.empty());        for (int i = 0; i < ELEMS; i  )stackVector.push_back(i);        for (int i = 0; i < ELEMS; i  )stackVector.pop_back();}    std::cout << "Vector Time: ";    std::cout << (((double)clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC) << "\n\n";123456789101112

这时候,我们重新编译代码,就能够看出这里面的差距了:

首先是使用默认分配器的链表栈速度最慢,其次是使用 std::vector 模拟的栈结构,在链表栈的基础上大幅度削减了时间。

std::vector 的实现方式其实和内存池较为类似,在 std::vector 空间不够用时,会抛弃现在的内存区域重新申请一块更大的区域,并将现在内存区域中的数据整体拷贝一份到新区域中。1

最后,对于我们实现的内存池,消耗的时间最少,即内存分配性能最佳,完成了本项目。

总结

本节中,我们实现了我们上节实验中未实现的内存池,完成了整个项目的目标。 这个内存池不仅精简而且高效,整个内存池的完整代码如下:

#ifndef MEMORY_POOL_HPP#define MEMORY_POOL_HPP#include #include template <typename T, size_t BlockSize = 4096>class MemoryPool
{  public:    // 使用 typedef 简化类型书写typedef T*              pointer;    // 定义 rebind::other 接口template  struct rebind {      typedef MemoryPool other;};    // 默认构造// C  11 使用了 noexcept 来显式的声明此函数不会抛出异常MemoryPool() noexcept {currentBlock_ = nullptr;currentSlot_ = nullptr;lastSlot_ = nullptr;freeSlots_ = nullptr;}    // 销毁一个现有的内存池~MemoryPool() noexcept {      // 循环销毁内存池中分配的内存区块slot_pointer_ curr = currentBlock_;      while (curr != nullptr) {slot_pointer_ prev = curr->next;        operator delete(reinterpret_cast(curr));curr = prev;}}    // 同一时间只能分配一个对象, n 和 hint 会被忽略pointer allocate(size_t n = 1, const T* hint = 0) {      if (freeSlots_ != nullptr) {pointer result = reinterpret_cast(freeSlots_);freeSlots_ = freeSlots_->next;        return result;}      else {        if (currentSlot_ >= lastSlot_) {          // 分配一个内存区块data_pointer_ newBlock = reinterpret_cast(operator new(BlockSize));          reinterpret_cast(newBlock)->next = currentBlock_;currentBlock_ = reinterpret_cast(newBlock);data_pointer_ body = newBlock   sizeof(slot_pointer_);uintptr_t result = reinterpret_cast(body);size_t bodyPadding = (alignof(slot_type_) - result) % alignof(slot_type_);currentSlot_ = reinterpret_cast(body   bodyPadding);lastSlot_ = reinterpret_cast(newBlock   BlockSize - sizeof(slot_type_)   1);}        return reinterpret_cast(currentSlot_  );}}    // 销毁指针 p 指向的内存区块void deallocate(pointer p, size_t n = 1) {      if (p != nullptr) {        reinterpret_cast(p)->next = freeSlots_;freeSlots_ = reinterpret_cast(p);}}    // 调用构造函数, 使用 std::forward 转发变参模板template <typename U, typename... Args>    void construct(U* p, Args&&... args) {      new (p) U (std::forward(args)...);}    // 销毁内存池中的对象, 即调用对象的析构函数template     void destroy(U* p) {p->~U();}  private:    // 用于存储内存池中的对象槽union Slot_ {T element;Slot_* next;};    // 数据指针typedef char* data_pointer_;    // 对象槽typedef Slot_ slot_type_;    // 对象槽指针typedef Slot_* slot_pointer_;    // 指向当前内存区块slot_pointer_ currentBlock_;    // 指向当前内存区块的一个对象槽slot_pointer_ currentSlot_;    // 指向当前内存区块的最后一个对象槽slot_pointer_ lastSlot_;    // 指向当前内存区块中的空闲对象槽slot_pointer_ freeSlots_;    // 检查定义的内存池大小是否过小static_assert(BlockSize >= 2 * sizeof(slot_type_), "BlockSize too small.");
};#endif // MEMORY_POOL_HPP

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象棋子 设计模式今天&#xff0c;我们将借助一个示例来尝试了解策略模式。 我们将考虑的示例是国际象棋游戏。 这里的目的是解释策略模式&#xff0c;而不是构建全面的国际象棋游戏解决方案。 策略模式&#xff1a;策略模式被称为行为模式–用于管理对象之间的算法&#xff0…

入门C语言10问10答

1 如何理解变量与常量?变量与常量相当于数据的可读可写与只读&#xff0c;常量是数据的一种保护机制。在内存分配给程序的内存块中有专门的常量&#xff08;只读&#xff09;存储区。2 整型数据的溢出问题任何一种数据类型的数据在计算机中都有它确定的数值表示范围&#xff0…

mac json格式化工具_简洁好用的工具都是相似的

大家好&#xff0c;我是你们的章鱼猫。不知道大家了不了解 jq 这个工具呢&#xff1f;指的不是 JQuery&#xff0c;而是一个命令行工具。jq 是一个轻量级而且灵活的命令行 JSON 解析器&#xff0c;类似用于 JSON 数据的 sed 工具。我们来看一下使用 jq 处理 json 的基本用法(更…

战神4 幕后花絮 概念艺术_Java 9幕后花絮:新功能从何而来?

战神4 幕后花絮 概念艺术找出Java幕后发生的事情&#xff0c;以及新功能如何实现 在上一篇文章中&#xff0c;我们介绍了即将发布的Java 9版本的新功能和尚待解决的功能&#xff0c;并简要提到了将新功能添加到下一个版本之前要经历的过程。 由于此过程几乎影响了所有Java开发人…

ID生成器 雪花算法

背景&#xff1a;在很多业务场景下&#xff0c;我们都需要一个唯一的 ID 来进行一些数据的交互&#xff0c;那么如何生成这个唯一的 ID 呢&#xff1f;如果在单机的情况下&#xff0c;生成唯一ID&#xff0c;可以利用机器内存的特点&#xff0c;通过内存分配即可。但我们线上的…

python anaconda安装_Python - 安装并配置Anaconda环境

$ py --version # 当前默认python版本 Python 3.7.1 $ conda create --name testpy2 python2.7 pandas # 创建名为testpy2的运行环境&#xff0c;并安装pandas包及其依赖包 Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: D:\DownLoadFiles\anaconda3\en…