高并发内存池(五):ThreadCache、CentralCache和PageCache的内存回收机制、阶段性代码展示和释放内存过程的调试

news2024/10/2 1:08:35

目录

ThreadCache的内存回收机制

补充内容1

补充内容2

补充内容3

补充内容4

ListTooLong函数的实现

CentralCache的内存回收机制

MapObjectToSpan函数的实现

ReleaseListToSpans函数的实现

PageCache的内存回收机制

补充内容1

补充内容2

ReleaseSpanToPageCache函数的实现

阶段性代码展示

Common.h

ObjectPool.h

ConcurrentAlloc.h

PageCache.h

CentralCache.h

ThreadCache.h

PageCache.cpp

CentralCache.cpp

ThreadCache.cpp

unitTest.cpp

调试过程

新增函数TestConcurrentAlloc2

内存释放流程图


ThreadCache的内存回收机制

补充内容1

在FreeList类中新增PopRange函数,用于一次性删除_maxsize个内存结点

//头删n个内存结点(或者叫剔除,因为这些内存结点只不过是从freelist中拿出来了并未消失)
void PopRange(void*& start, void*& end, size_t n)
{
	assert(n <= _size);//要剔除的结点个数不能大于当前链表中结点的个数
	start = end = _freeList;

	for (size_t i = 0; i < n - 1; ++i)
	{
		end = NextObj(end);
	}
	_freeList = NextObj(end);
	NextObj(end) = nullptr;
	_size -= n;
}

补充内容2

在FreeList类中新增记录当前链表中内存结点个数的变量_size

同时在Pop、Push、PushRange、PopRange函数中增加计数操作


//管理切分好的小对象的自由链表
class FreeList
{
public:
    
    ...

	//返回当前链表中结点的个数
	size_t Size()
	{
		return _size;
	}

private:
	void* _freeList = nullptr;
	size_t _maxSize = 1;//记录当前freelist一次性最多向CentralCache申请多少个内存结点
	size_t _size = 0;//当前链表中结点的个数
};

补充内容3

在Deallocate函数中新增是否向CentralCache返回内存结点的判断

//释放ThreadCache中的内存
void ThreadCache::Deallocate(void* ptr, size_t size)
{
	assert(ptr);
	assert(size <= MAX_BYTES);

	//找对映射的自由链表桶,并将用完的对象插入进去
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_freeLists[index].Push(ptr);

	//当还回来后当前自由链表的内存结点个数大于当前链表一次性可以向CentralCache申请的内存结点个数_maxsize,就将当前自由链表中_maxsize个内存结点归还给CentralCache
	//如果只归还多出的那一小部分内存结点(_size-_maxsize)会导致ThreadCache和CentralCache进行频繁的交互,增加系统调用和锁竞争的次数,从而降低整体性能
	if (_freeLists[index].Size() >= _freeLists[index].MaxSize())
	{
		ListTooLong(_freeLists[index], size);
	}
}

补充内容4

在FetchFromCentralCache函数中调用PushRange函数时新增表示插入结点个数的参数

(actualNum - 1是因为此时有一个已经被申请者使用了,添加是为了_size的计数)

ListTooLong函数的实现

注意事项:记得在ThreadCache类中新增ListTooLong函数的声明

//释放内存结点导致自由链表结点个数过多时,依据当前自由链表一次性最多向CentralCache申请的内存结点的个数,向CentralCache归还这么多的内存结点
void ListTooLong(FreeList& list, size_t size);
//链表结点过多
void ThreadCache::ListTooLong(FreeList& list, size_t size)
{
	//输出型参数
	void* start = nullptr;
	void* end = nullptr;

	list.PopRange(start, end, list.MaxSize());

	CentralCache::GetInstance()->ReleaseListToSpans(start,size);
}

CentralCache的内存回收机制

MapObjectToSpan函数的实现

功能:确定从ThreadCache归还回的内存结点都属于哪个span

注意事项:记得在PageCache类中新增MapObjectToSpan函数的声明

//内存结点的地址->页号->span的映射
Span* PageCache::MapObjectToSpan(void* obj)
{
	size_t id = ((size_t)obj >> PAGE_SHIFT);//页号 = 内存结点的地址 / 页大小 
	auto ret = _idSpanMap.find(id);//在_idSpanMap中寻找对应的span地址
	if (ret != _idSpanMap.end())
	{
		return ret->second;//找到了就返回该span的地址
	}
	else
	{
		assert(false);//找不到就报错
		return nullptr;
	}
}

ReleaseListToSpans函数的实现

注意事项:归还内存结点前先将当前的SpanList上锁,在归还完成后再解锁,每向某个span归还一个内存结点就将该span的_useCount--,再判断该span的_useCount == 0时将该span归还给PageCache,最后记得在CentralCache类中新增ReleaseListToSpans函数的声明

//将从ThreadCache获得内存结点归还给它们所属的span,因为这些内存结点可能是由CentralCache同一桶中的不同span分配的
//前一个span用完了,从后一个span中获取,同时前一个span可能还会接收从ThreadCache归还回来的内存结点,下次分配时可能又可以从前面的span分配了,多线程考虑的有点多
void CentralCache::ReleaseListToSpans(void* start, size_t size)
{
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_spanLists[index]._mtx.lock();

	//start指向的是一串内存结点的头结点
	while (start)
	{
		void* next = NextObj(start);
        //归还的内存结点可能隶属于不同的span,所以每次插入时需要判断
		Span* span = PageCache::GetInstance()->MapObjectToSpan(start);//确定要归还的span
		
		//头插内存结点到span中
		NextObj(start) = span->_freelist;
		span->_freelist = start;

		span->_useCount--;//_useCount--表示有一个分配出去的小块内存回到当前span

		//当前span的_useCount为0表示当前span切分出去的所有小块内存都回来了,直接将整个span还给PageCache,PageCache再尝试进行前后页的合并
		if (span->_useCount == 0)
		{
			_spanLists[index].Erase(span);//将当前的span从CentralCache的某个桶处的SpanList上取下

			//参与到PageCache中进行合并的span不需要自由链表等内容,置空即可
			span->_freelist = nullptr;
			span->_next = nullptr;
			span->_prev = nullptr;

			_spanLists[index]._mtx.unlock();//不用了就解锁,避免对CentralCache中同一桶的锁竞争

			PageCache::GetInstance()->_pageMtx.lock();//为PageCache上锁
			PageCache::GetInstance()->ReleaseSpanToPageCache(span);//尝试合并前后页
			PageCache::GetInstance()->_pageMtx.unlock();//为PageCache解锁

			_spanLists[index]._mtx.lock();//合并完后还要再上锁,为了让当前线程走完ReleaseListToSpans函数		
		}
		start = next;
	}
	_spanLists[index]._mtx.unlock();//当前线程走完ReleaseListToSpans函数,解锁
}

PageCache的内存回收机制

补充内容1

在PageCache类中新增unordered_map类型的成员变量_idSpanMap

在NewSpan分裂span以及从PageCache直接返回span时,填写页号和span的映射关系

解释:我们无法直接通过从Thread Cache中归还的内存结点的地址确定该内存结点要被归还给CentralCache中的哪个span,需要先将该内存结点的地址转换为页号(内存结点都是从页中分配的),再通过页号和span的映射关系确定要归还的span是哪个 

//建立页号和span间得映射关系
std::unordered_map<size_t, Span*> _idSpanMap;

//获取一个非空span
Span* PageCache::NewSpan(size_t k)
{
	assert(k > 0 && k < NPAGES);
	//先检查PageCache的第k个桶中有没有span,有就直接头删并返回
	if (!_spanLists[k].Empty())
	{
		Span* kSpan = _spanLists[k].PopFront();
		//保存页号和span的映射关系
		//因为留在PacgeCache中的span只存放了其首尾页号和其的对应关系,而此时该span要被分配给CentralCache了,在CentralCache要被切分成小内存块,小内存块从ThreadCache归还时需要依据小内存块的地址确定所属span,故要简历该span中所有页号和该span的对应关系
		for (size_t i = 0; i < kSpan->_n; ++i)
		{
			_idSpanMap[kSpan->_PageId + i] = kSpan;
		}
		return kSpan;
	}

	//走到这儿代表k号桶为空,检查后面的桶有没有大的span,分裂一下
	for (size_t i = k + 1; i < NPAGES; ++i)//因为第一个要询问的肯定是k桶的下一个桶所以i = k + 1
	{
		//k页的span返回给CentralCache,i-k页的span挂到i-k号桶中,均需要存储页号和span的映射关系
		if (!_spanLists[i].Empty())
		{
			Span* nSpan = _spanLists[i].PopFront();
			Span* kSpan = _spanPool.New();

			//在nSpan头部切一个k页的span下来
			kSpan->_PageId = nSpan->_PageId;
			kSpan->_n = k;

			nSpan->_PageId += k;//nSpan管理的首页页号变为了i + k
			nSpan->_n -= k;//nSpan管理的页数变为了i - k

			_spanLists[nSpan->_n].PushFront(nSpan);//将nSpan重新挂到PageCache中的第nSpan->_n号桶中,即第i - k号桶

			//存储nSpan的首尾页号跟nSpan的映射关系,便于PageCache回收内存时的合并查找
			_idSpanMap[nSpan->_PageId] = nSpan;
			_idSpanMap[nSpan->_PageId + nSpan->_n - 1] = nSpan;


			//在span分裂后就建立页号和span得映射关系,便于CentralCahe在回收来自ThreadCache的小块内存时,找到那些小内存块所属的span
			for (size_t i = 0; i < kSpan->_n; ++i)
			{
				_idSpanMap[kSpan->_PageId + i] = kSpan;
			}

			return kSpan;
		}
	}

	//走到这里就说明PageCache中没有合适的span了,此时就去找堆申请一个管理128页的span
	Span* bigSpan = _spanPool.New();
	void* ptr = SystemAlloc(NPAGES - 1);//ptr指向从堆分配的内存空间的起始地址

	//计算新span的页号,管理的页数等
	bigSpan->_PageId = (size_t)ptr >> PAGE_SHIFT;//页号 = 起始地址 / 页大小
	bigSpan->_n = NPAGES - 1;

	_spanLists[bigSpan->_n].PushFront(bigSpan);
	return NewSpan(k);//重新调用一次自己,那么此时PageCache中就有一个管理k页的span了,可以从PageCache中直接分配了,在for循环中就会return
	//可以代码复用,且循环只有128次的递归消耗的资源很小
}

补充内容2

在Span类中新增变量_isUse,用于标记当前span的状态

(为true表示在被使用,为false表示未被使用)

在PageCache为CentralCache分配span时将_isUse设为true

(在GetOneSpan函数执行完NewSpan函数后)

CentralCache归还的span在PageCache中挂起后将_isUse设为false(ReleaseSpanToPageCache函数的末尾)

struct Span
{
    ...
    bool _isUse = false;//初始时设为false,因为所有span都是从PageCache中得到的
}

ReleaseSpanToPageCache函数的实现

注意事项: 记得在PageCache类中新增ReleaseSpanToPageCache函数的声明

//接收CentralCache中归还的span,并尝试合并该span的相邻空闲页,使得该span变成一个管理更多页的span
void ReleaseSpanToPageCache(Span* span);

停止合并原则:

  • 前/后页不存在:通过页号查找不到span,表示该span未在PageCache中出现过
  • 前/后页所属的span被占用:该span在PageCache中出现过,但此时被分给了CentralCache
  • 合并后的总页数大于128:查找的span在PageCache中,但和当前span合并后页数大于128
//合并页
void PageCache::ReleaseSpanToPageCache(Span* span)
{	
	//向前合并
	while (1)
	{
		size_t prevId = span->_PageId - 1;//获取前页的页号
		auto ret = _idSpanMap.find(prevId);//由页号确定在哈希表中的位置

		//通过页号查找不到span,表示该span未在PageCache中出现过,不合并
		if (ret == _idSpanMap.end())
		{
			break;
		}

		//该span在PageCache中出现过,但此时被分给了CentralCache,不合并
		Span* prevSpan = ret->second;
		if (prevSpan->_isUse == true)
		{
			break;
		}

		//查找的span在PageCache中,但和当前span合并后页数大于128,不合并
		if (prevSpan->_n + span->_n > NPAGES - 1)
		{
			break;
		}

		_spanLists[prevSpan->_n].Erase(prevSpan);//将PageCache中prevSpan->_n桶处的span进行删除

		span->_PageId = prevSpan->_PageId;
		span->_n += prevSpan->_n;

        delete prevSpan;
	}

	//向后合并
	while (1)
	{
		size_t nextId = span->_PageId + span->_n;//当前span管理的页的后一个span的首页页号
		auto ret = _idSpanMap.find(nextId);//获取页号对应的桶位置

		//通过页号查找不到span,表示该span未在PageCache中出现过,不合并
		if (ret == _idSpanMap.end())
		{
			break;
		}

		//该span在PageCache中出现过,但此时被分给了CentralCache,不合并
		Span* nextSpan = ret->second;
		if (nextSpan->_isUse == true)
		{
			break;
		}

		//查找的span在PageCache中,但和当前span合并后页数大于128,不合并
		if (nextSpan->_n + span->_n > NPAGES - 1)
		{
			break;
		}

		span->_n += nextSpan->_n;

		_spanLists[nextSpan->_n].Erase(nextSpan);
		delete nextSpan;
	}
	_spanLists[span->_n].PushFront(span);//将合并后的span在PageCache中挂起
	
	//重新存放首尾页的映射关系
	_idSpanMap[span->_PageId] = span;
	_idSpanMap[span->_PageId + span->_n - 1] = span;

	span->_isUse = false;//将当前span的_isUse设为false
}

阶段性代码展示

Common.h

#pragma once
#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <unordered_map>
#include <time.h>
#include <assert.h>
#include <Windows.h>
#include <mutex>

using std::cout;
using std::endl;

//static const 和 const static 效果相同,表示当前变量仅会在当前文件中出现

static const size_t MAX_BYTES = 256 * 1024;//规定单次向ThreadCache中申请的内存不超过256KB
static const size_t NFREELIST = 208;	   //规定ThreadCache和CentralCache中哈希桶的数量为208
static const size_t NPAGES = 129;		   //规定PageCache中span存放的最大页数为129
static const size_t PAGE_SHIFT = 13;       //规定一个页的大小为2的13次方字节,即8KB


//Windows环境下通过封装Windows提供的VirtualAlloc函数,直接向堆申请以页为单位的内存,而不使用malloc/new
inline static void* SystemAlloc(size_t kpage)//kpage表示页数
{
#ifdef _WIN32
	void* ptr = VirtualAlloc(0, kpage << PAGE_SHIFT, MEM_COMMIT | MEM_RESERVE, PAGE_READWRITE);
#endif
	if (ptr == nullptr)
		throw std::bad_alloc();//申请失败的抛异常
	return ptr;
}

//调用Winodws提供的VirtualFree函数释放从堆申请的内存,而不使用free/delete
inline static void SystemFree(void* ptr)
{
	VirtualFree(ptr, 0 ,MEM_RELEASE);
}

//获取下一个结点的地址
//static限制NextObj的作用域,防止其它文件使用extern访问NextObj函数,传引用返回减少拷贝消耗
static void*& NextObj(void* obj)
{
	return *(void**)obj;
}


//管理切分好的小对象的自由链表
class FreeList
{
public:
	//头插
	void Push(void* obj)
	{
		assert(obj);
		NextObj(obj) = _freeList;
		_freeList = obj;
		++_size;
	}

	//一次性插入n个结点
	void PushRange(void* start, void* end,size_t n)
	{
		NextObj(end) = _freeList;
		_freeList = start;
		_size += n;
	}

	//头删
	void* Pop()
	{
		assert(_freeList);//当前负责释放内存结点的自由链表不能为空
		void* obj = _freeList;
		_freeList = NextObj(obj);
		--_size;
		return obj;
	}

	//头删n个内存结点(或者叫剔除,因为这些内存结点只不过是从freelist中拿出来了并未消失)
	void PopRange(void*& start, void*& end, size_t n)
	{
		assert(n <= _size);//要剔除的结点个数不能大于当前链表中结点的个数
		start = end = _freeList;

		for (size_t i = 0; i < n - 1; ++i)
		{
			end = NextObj(end);
		}
		_freeList = NextObj(end);
		NextObj(end) = nullptr;
		_size -= n;
	}

	//判空,当前自由链表是否为空
	bool Empty()
	{
		return  _freeList == nullptr;
	}

	//返回当前freelist一次性最多向CentralCache申请多少个内存结点
	size_t& MaxSize()
	{
		return _maxSize;
	}

	//返回当前链表中结点的个数
	size_t Size()
	{
		return _size;
	}

private:
	void* _freeList = nullptr;
	size_t _maxSize = 1;//记录当前freelist一次性最多向CentralCache申请多少个内存结点
	size_t _size = 0;//当前链表中结点的个数
};


//存放常用计算函数的类
class SizeClass
{
public:
	//基本原则:申请的内存越大,所需要的对齐数越大,整体控制在最多10%左右的内碎片浪费(如果要的内存是15byte,那么在1,128范围内按8byte对齐后的内碎片应该为1,1/16=0.0625四舍五入就是百分之十)
	
	//[1,128]                    按8byte对齐			freelist[0,16)     128 / 8  = 16
	//[128+1.1024]				 按16byte对齐			freelist[16,72)    896 / 16 = 56
	//[1024+1,8*1024]			 按128byte对齐			freelist[72,128)	...
	//[8*1024+1,64*1024]		 按1024byte对齐			freelist[128,184)  ...
	//[64*1024+1,256*1024]		 按8*1024byte对齐		freelist[184,208)	...


	//内联函数在程序的编译期间在使用位置展开,一般是简短且频繁使用的函数,减少函数调用产生的消耗,增加代码执行效率
	static inline size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t alignNum)//(申请的内存大小,规定的对齐数)
	{
		size_t alignSize = 0;//对齐后的内存大小
		if (bytes % alignNum != 0)//不能按与之配对的对齐数进行对齐的,就按照与其一起传入的对齐数进行对齐计算
		{
			alignSize = (bytes / alignNum + 1) * alignNum;//bytes = 50 alignNum = 8,对齐后大小就为56
		}
		else//能按与其配对的对齐数进行对齐的,对齐后大小就是传入的申请内存大小
		{
			alignSize = bytes;//bytes = 16 alignNum = 8,对齐后大小就为16
		}
		return alignSize;
	}

	//内存对齐
	static inline size_t RoundUp(size_t size)
	{
		if (size <= 128)
		{
			return _RoundUp(size, 8);
		}
		else if (size <= 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 16);
		}
		else if (size <= 8 * 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 128);
		}
		else if (size <= 64 * 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 1024);
		}
		else if (size <= 256 * 1024)
		{
			return _RoundUp(size, 8 * 1024);
		}
		else
		{
			assert(false);
			return -1;
		}
	}


	static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t align_shift)
	{
		return ((bytes + (1 << align_shift) - 1) >> align_shift) - 1;
	}

	//寻找桶位置
	static inline size_t Index(size_t bytes)
	{
		assert(bytes <= MAX_BYTES);
		static int group_array[4] = { 16,56,56,56 };//提前写出计算好的每个链表的个数
		if (bytes <= 128)
		{
			return _Index(bytes, 3);
		}
		else if (bytes <= 1024)
		{
			return _Index(bytes - 128, 4) + group_array[0];//加上上一个范围内的桶的个数
		}
		else if (bytes <= 8 * 1024)
		{
			return _Index(bytes - 1024, 7) + group_array[0] + group_array[1];
		}
		else if (bytes <= 64 * 1024)
		{
			return _Index(bytes - 8 * 1024, 10) + group_array[0] + group_array[1] + group_array[2];
		}
		else if (bytes <= 256 * 1024)
		{
			return _Index(bytes - 64 * 1024, 13) + group_array[0] + group_array[1] + group_array[2] + group_array[3];
		}
		else
		{
			assert(false);
			return -1;
		}
	}

	//理论上当前自由链表一次性要向CentralCache申请的结点个数
	static size_t NumMoveSize(size_t size)
	{
		assert(size > 0);
		//num∈[2,512]
		int num = MAX_BYTES / size;
		if (num < 2)//最少要給2个
		{
			//num = 256KB / 512KB = 0.5 ≈ 1 个
			//num越小表示单次申请所需的内存越大,而给太少不合适
			num = 2;
		}
		if (num > 512)//最多能给512个
		{
			//num = 256KB / 50Byte ≈ 5242个
			//num越大表示单次申请所需的内存越小,而给太多不合适,会导致分配耗时太大
			num = 512;
		}
		return num;
	}


	//一次性要向堆申请多少个页
	static size_t NumMovePage(size_t size)
	{
		size_t batchnum = NumMoveSize(size);
		size_t npage = (batchnum * size) >> PAGE_SHIFT;//(最多可以分配的内存结点个数 * 单个内存结点的大小) / 每个页的大小
		
		if (npage == 0)//所需页数小于1,就主动给分配一个
			npage = 1;
		return npage;
	}
};


struct Span
{
	size_t _PageId = 0;//当前span管理的连续页的起始页的页号
	size_t _n = 0;//当前span管理的页的数量

	Span* _next = nullptr;
	Span* _prev = nullptr;

	size_t _useCount = 0;//当前span中切好小块内存,被分配给thread cache的数量
	void* _freelist = nullptr; //管理当前span切分好的小块内存的自由链表

	bool _isUse = false;//判断当前span是否在被使用,如果没有则可以在PageCache中合成更大页
};

//管理某个桶下所有span的数据结构(带头双向循环链表)
class SpanList
{
public:
	//构造初始的SpanList
	SpanList()
	{
		_head = new Span;
		_head->_next = _head;
		_head->_prev = _head;
	}

	//返回指向链表头结点的指针
	Span* Begin()
	{
		return _head->_next;
	}

	//返回指向链表尾结点的指针
	Span* End()
	{
		return _head;
	}

	//头插
	void PushFront(Span* span)
	{
		Insert(Begin(), span);
	}

	//在pos位置前插入
	//位置描述:prev newspan pos
	void Insert(Span* pos, Span* newSpan)
	{
		assert(pos && newSpan);
		Span* prev = pos->_prev;
		prev->_next = newSpan;
		newSpan->_prev = prev;
		newSpan->_next = pos;
		pos->_prev = newSpan;
	}

	//头删
	Span* PopFront()
	{
		Span* front = _head->_next;//_head->_next指向的是那个有用的第一个结点而不是哨兵位
		Erase(front);
		return front;//删掉后就要用,所以要返回删掉的那块内存的地址	
	}

	//删除pos位置的span
	//位置描述:prev pos next
	void Erase(Span* pos)
	{
		assert(pos && pos != _head);//指定位置不能为空且删除位置不能是头节点
	
		//暂存一下位置
		Span* prev = pos->_prev;
		Span* next = pos->_next;

		prev->_next = next;
		next->_prev = prev;
	}

	//判断是否为空
	bool Empty()
	{
		return _head->_next == _head;
	}

	std::mutex _mtx; //桶锁
private:
	Span* _head = nullptr;
};

ObjectPool.h

#include "Common.h"
template<class T>//模板参数T
class ObjectPool
{
public: 
    //为T类型的对象构造一大块内存空间
    T* New()
    {
	    T* obj = nullptr;
 
	    if (_freelist != nullptr)
    	{
	    	//头删
	    	void* next = *((void**)_freelist);
	    	obj = _freelist;
	    	_freelist = next;
	    	return obj;
	    }
	    else//自由链表没东西才会去用大块内存
	    {
		    //剩余内存不够一个T对象大小时,重新开大块空间
		    if (_remainBytes < sizeof(T))
		    {
			    _remainBytes = 128 * 1024;
		    	_memory = (char*)SystemAlloc(_remainBytes >> 13);//SystemAlloc替换了原来这里的malloc
		    	if (_memory == nullptr)
		    	{
			    	throw std::bad_alloc();
			    }
		    }
 
		    obj = (T*)_memory;
		    size_t objsize = sizeof(T) < sizeof(void*) ? sizeof(void*) : sizeof(T);
		    _memory += objsize;
	    	_remainBytes -= objsize;
	    }
		
	    //定位new,显示调用T的构造函数初始化
	    new(obj)T;
	    return obj;
    }
 
    //回收内存
    void Delete(T* obj)//obj指向要回收的对象的指针
    {
        //显示调用析构函数清理对象
	    obj->~T();
        
        //头插
        *(void**)obj = _freelist;
        _freelist = obj;
    }
 
private:
    char *_memory = nullptr;//指向申请的大块内存的指针
    size_t _remainBytes = 0;//大块内存中剩余可分配字节数
    void* _freelist = nullptr;//指向存放归还回来内存结点的自由链表
};

ConcurrentAlloc.h

#pragma once
#include "ThreadCache.h"
#include "PageCache.h"
 
//线程局部存储TLS:是一种变量的存储方法,这个变量在它所在的线程内是安全可访问的,但是不能被其它线程访问,这样就保持了数据的线程独立性。
 
//后续代码完成后线程会通过调用本函数进行内存申请,类似于malloc
static void* ConcurrentAlloc(size_t size)
{
 
	//通过TLS方法,每个线程可以无锁的获取自己专属的ThreadCache对象
	if (pTLSThreadCache == nullptr)
	{
		pTLSThreadCache = new ThreadCache;
	}
 
	//获取线程id(检测两个线程是否分到两个不同的pTLSThreadCache)
	cout << std::this_thread::get_id() << ":" << pTLSThreadCache << endl;
 
    //Allocate函数执行时可能会经历很多文件才能返回,返回的结果就是申请到的内存的地址
	return pTLSThreadCache->Allocate(size);
}
 
//线程会调用本函数释放内存,类似于free
static void ConcurrentAlloc(void* ptr,size_t size)
{
	assert(pTLSThreadCache);//理论上释放时pTLSThreadCache不会为空
	pTLSThreadCache->Deallocate(ptr,size);//释放内存结点给ThreadCache
}

PageCache.h

#pragma once
#include "Common.h"
#include "ObjectPool.h"

class PageCache
{
public:
	static PageCache* GetInstance()
	{
		return &_sInst;
	}

	//获取一个管理k页的span,也许获取的是PageCache现存的span,也许是向堆新申请的span
	Span* NewSpan(size_t k);

	//获取从内存结点的地址到span的映射
	Span* MapObjectToSpan(void* obj);
	 
	//接收CentralCache中归还的span,并尝试合并该span的相邻空闲页,使得该span变成一个管理更多页的span
	void ReleaseSpanToPageCache(Span* span);

	std::mutex _pageMtx;//pagecache不能用桶锁,只能用全局锁,因为后面可能会有span的合并和分裂
private:
	SpanList _spanLists[NPAGES];

	std::unordered_map<size_t, Span*> _idSpanMap;//存放页号和span的映射关系

	PageCache() {}
	PageCache(const PageCache&) = delete;

	static PageCache _sInst;
};

CentralCache.h

#pragma once
#include "Common.h"

class CentralCache
{
public:
	//获取实例化好的CnetralCache类型的静态成员对象的地址
	static CentralCache* GetInstance()
	{
		return &_sInst;
	}

	//为ThreadCache分配一定数量的内存结点
	size_t FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t batchNum, size_t size);

	//从SpanList中获取一个非空的span,如果SpanList没有则会去问PageCache申请
	Span* GetOneSpan(SpanList& list, size_t size);


	//将ThreadCache归还的重新挂在CentralCache中的某个span上
	void ReleaseListToSpans(void* start, size_t size);

private:
	SpanList _spanLists[NFREELIST];

	//单例模式的实现方式是构造函数和拷贝构造函数私有化
	CentralCache() {}
	CentralCache(const CentralCache&) = delete;

	static CentralCache _sInst;//静态成员变量在编译时就会被分配内存
};

ThreadCache.h

#pragma once
#include "Common.h"

class ThreadCache
{
public:

	//分配ThreadCache中的内存
	void* Allocate(size_t bytes);

	//释放ThreadCache中的内存
	void Deallocate(void* ptr, size_t size);

	//从CentralCache中获取内存结点
	void* FetchFromCentralCache(size_t index, size_t size);

	//释放内存结点导致自由链表结点个数过多时,依据当前自由链表一次性最多向CentralCache申请的内存结点的个数,向CentralCache归还这么多的内存结点
	void ListTooLong(FreeList& list, size_t size);
private:
	FreeList _freeLists[NFREELIST];//ThreadCache的208个桶下都是自由链表
};

//TLS无锁技术
//static保证该指针只在当前文件可见防止因为多个头文件包含导致的链接时出现多个相同名称的指针
static _declspec(thread) ThreadCache* pTLSThreadCache = nullptr;

PageCache.cpp

#include "PageCache.h"

PageCache PageCache::_sInst;

//int i = 0;//内存申请的测试代码

//从PageCache中获取一个新的非空span
Span* PageCache::NewSpan(size_t k)
{
	assert(k > 0 && k < NPAGES);

	//++i;
	//if (i == 3)
	//{
	//	cout << "获取一个新的span" << endl;
	//}

	//先检查PageCache的第k个桶中有没有span,有就头删
	if (!_spanLists[k].Empty())
	{
		return _spanLists[k].PopFront();
	}

	//检查该桶后面的大桶中是否有span,如果有就进行span分裂
	for (size_t i = k + 1; i < NPAGES; ++i)//因为第一个要询问的肯定是k桶的下一个桶所以i = k + 1
	{
		//后续大桶有span,执行span的分裂
		if (!_spanLists[i].Empty())
		{
			Span* nSpan = _spanLists[i].PopFront();
			Span* kSpan = new Span;

			//在nSpan头部切一个k页的span下来
			kSpan->_PageId = nSpan->_PageId;
			kSpan->_n = k;

			nSpan->_PageId += k;
			nSpan->_n -= k;

			_spanLists[nSpan->_n].PushFront(nSpan);
			//存储nSpan的首尾页号跟nSpan的映射关系,便于PageCache回收内存时的合并查找
			_idSpanMap[nSpan->_PageId] = nSpan;
			_idSpanMap[nSpan->_PageId + nSpan->_n - 1] = nSpan;


		//在span分裂后就建立页号和span得映射关系,便于CentralCahe在回收来自ThreadCache的小块内存时,找到对应的span
		for (size_t i = 0; i < kSpan->_n; ++i)
		{
			_idSpanMap[kSpan->_PageId + i] = kSpan;
		}

			return kSpan;
		}
	}

	//走到这里就说明PageCache中没有合适的span了,此时就去找堆申请一个管理128页的span
	Span* bigSpan = new Span;

	void* ptr = SystemAlloc(NPAGES - 1);//ptr存放堆分配的span的起始地址

	bigSpan->_PageId = (size_t)ptr >> PAGE_SHIFT;//由地址计算页号,页号 = 起始地址 / 页大小,使用位运算更快
	bigSpan->_n = NPAGES - 1;//新的大span中管理的页的数量为128个

	_spanLists[bigSpan->_n].PushFront(bigSpan);
	return NewSpan(k);//重新调用一次自己,那么此时PageCache中就有一个管理k页的span了,可以从PageCache中直接分配了,不需要再考虑该返回什么
	//可以代码复用,递归消耗的资源很小
}

//内存结点的地址->页号->span的映射
Span* PageCache::MapObjectToSpan(void* obj)
{
	size_t id = ((size_t)obj >> PAGE_SHIFT);//页号 = 内存结点的地址 / 页大小 
	auto ret = _idSpanMap.find(id);//在_idSpanMap中寻找对应的span地址
	if (ret != _idSpanMap.end())
	{
		return ret->second;//找到了就返回该span的地址
	}
	else
	{
		assert(false);//找不到就报错
		return nullptr;
	}
}

//合并页
void PageCache::ReleaseSpanToPageCache(Span* span)
{	
	//向前合并
	while (1)
	{
		size_t prevId = span->_PageId - 1;//获取前页的页号
		auto ret = _idSpanMap.find(prevId);//由页号确定在哈希表中的位置

		//通过页号查找不到span,表示该span未在PageCache中出现过,不合并
		if (ret == _idSpanMap.end())
		{
			break;
		}

		//该span在PageCache中出现过,但此时被分给了CentralCache,不合并
		Span* prevSpan = ret->second;
		if (prevSpan->_isUse == true)
		{
			break;
		}

		//查找的span在PageCache中,但和当前span合并后页数大于128,不合并
		if (prevSpan->_n + span->_n > NPAGES - 1)
		{
			break;
		}

		_spanLists[prevSpan->_n].Erase(prevSpan);//将PageCache中prevSpan->_n桶处的span进行删除

		span->_PageId = prevSpan->_PageId;
		span->_n += prevSpan->_n;

        delete prevSpan;
	}

	//向后合并
	while (1)
	{
		size_t nextId = span->_PageId + span->_n;//当前span管理的页的后一个span的首页页号
		auto ret = _idSpanMap.find(nextId);//获取页号对应的桶位置

		//通过页号查找不到span,表示该span未在PageCache中出现过,不合并
		if (ret == _idSpanMap.end())
		{
			break;
		}

		//该span在PageCache中出现过,但此时被分给了CentralCache,不合并
		Span* nextSpan = ret->second;
		if (nextSpan->_isUse == true)
		{
			break;
		}

		//查找的span在PageCache中,但和当前span合并后页数大于128,不合并
		if (nextSpan->_n + span->_n > NPAGES - 1)
		{
			break;
		}

		span->_n += nextSpan->_n;

		_spanLists[nextSpan->_n].Erase(nextSpan);
		delete nextSpan;
	}
	_spanLists[span->_n].PushFront(span);//将合并后的span在PageCache中挂起
	
	//重新存放首尾页的映射关系
	_idSpanMap[span->_PageId] = span;
	_idSpanMap[span->_PageId + span->_n - 1] = span;

	span->_isUse = false;//将当前span的_isUse设为false
}

CentralCache.cpp

#include "CentralCache.h"
#include "PageCache.h"

//定义
CentralCache CentralCache::_sInst;

//实际可以从CentralCache中获取到的内存结点的个数
size_t CentralCache::FetchRangeObj(void*& start, void*& end, size_t batchNum, size_t size)
{
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_spanLists[index]._mtx.lock();//上桶锁
	Span* span = GetOneSpan(_spanLists[index], size);//获取一个非空span

	//span为空或者span管理的空间为空均不行
	assert(span);
	assert(span->_freelist);

	//尝试从span中获取batchNum个对象,若没有这么多对象的话,有多少就给多少
	start = end = span->_freelist;
	size_t actualNum = 1;//已经判断过的自由链表不为空,所以肯定有一个

	size_t i = 0;
	//NextObj(end) != nullptr用于防止actualNum小于bathcNum,循环次数过多时NexeObj(end)中的end为nullptr,导致的报错
	while (i < batchNum - 1 && NextObj(end) != nullptr)
	{
		end = NextObj(end);
		++i;
		++actualNum;
	}
	
	//更新当前span的自由链表中
	span->_freelist = NextObj(end);
	NextObj(end) = nullptr;

	span->_useCount += actualNum;//当前span中有actualNum个内存结点被分配给ThreadCache

	_spanLists[index]._mtx.unlock();//解桶锁
	return actualNum;
}


//获取非空span
Span* CentralCache::GetOneSpan(SpanList& list, size_t size)
{
	//遍历CentralCache当前桶中的SpanList寻找一个非空的span
	Span* it = list.Begin();
	while (it != list.End())
	{
		if (it->_freelist != nullptr) 
		{
			return it;
		}
		else
		{	
			it = it->_next;
		}
	}

	//先把进来GetOneSpan前设置的桶锁解除,避免其它线程释放内存时被阻塞
	list._mtx.unlock();

	size_t k = SizeClass::NumMovePage(size);//SizeClass::NumMovePage(size)计算要向PageCache申请管理多少页的span,即k
	//走到这里证明CentralCache当前桶中的SpanList中没有非空的span对象了,需要向PageCache申请
	PageCache::GetInstance()->_pageMtx.lock();//为PageCache整体上锁
	Span* span = PageCache::GetInstance()->NewSpan(k);
	PageCache::GetInstance()->_pageMtx.unlock();//为PageCache整体解锁

	span->_isUse = true;//修改从PageCache获取到的span的状态为正在使用

	//从PageCache中获取的span是没有进行内存切分的,需要进行切分并挂在其自由链表下

	//1、计算span管理下的大块内存的起始和结尾地址
	//起始地址 = 页号 * 页的大小
	

	char* start = (char*)(span->_PageId << PAGE_SHIFT);//选择char*而不是void*,为了后续+=size的时移动size个字节
	//假设span->_PageId = 5,PAGE_SHIFT = 13,5 >> 13 = 40960(字节)
	//整数值 40960 表示内存中的一个地址位置,通过 (char*) 显示类型转换后,start 就指向了这个内存地址,即span的起始地址

	char* end = (char*)(start + (span->_n << PAGE_SHIFT));//end指向span的结束地址,span管理的内存大小 = span中页的个数 * 页大小 

	//2、将start和end指向的大块内存切成多个小块内存,并尾插至自由链表中(采用尾插,使得即使被切割但在物理上仍为连续空间,加快访问速度)
	
	//①先切下来一块作为头结点,便于尾插
	span->_freelist = start;
	void* tail = start;
	start += size;
	
	//循环尾插
	while(start < end)
	{
		NextObj(tail) = start;//当前tail指向的内存块的前4/8个字节存放下一个结点的起始地址,即start指向的结点的地址
		start += size;//更新start
		tail = NextObj(tail);//更新tail
	}
	
	NextObj(tail) = nullptr;//及时置空

	//向CentralCache中当前的SpanList头插前要上锁,防止其它线程同时访问当前的SpanList
	list._mtx.lock();
	list.PushFront(span);//将获取到的span插入当前桶中的SpanList

	return span;//此时该span已经放在了CentralCache的某个桶的SpanList中了,返回该span的地址即可
}

//将从ThreadCache获得内存结点归还给它们所属的span,因为这些内存结点可能是由CentralCache同一桶中的不同span分配的
//前一个span用完了,从后一个span中获取,同时前一个span可能还会接收从ThreadCache归还回来的内存结点,下次分配时可能又可以从前面的span分配了,多线程考虑的有点多
void CentralCache::ReleaseListToSpans(void* start, size_t size)
{
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_spanLists[index]._mtx.lock();

	//start指向的是一串内存结点的头结点
	while (start)
	{
		void* next = NextObj(start);
		Span* span = PageCache::GetInstance()->MapObjectToSpan(start);//确定要归还的span
		
		//头插内存结点到span中
		NextObj(start) = span->_freelist;
		span->_freelist = start;

		span->_useCount--;//_useCount--表示有一个分配出去的小块内存回到当前span

		//当前span的_useCount为0表示当前span切分出去的所有小块内存都回来了,直接将整个span还给PageCache,PageCache再尝试进行前后页的合并
		if (span->_useCount == 0)
		{
			_spanLists[index].Erase(span);//将当前的span从CentralCache的某个桶处的SpanList上取下

			//参与到PageCache中进行合并的span不需要自由链表等内容,置空即可
			span->_freelist = nullptr;
			span->_next = nullptr;
			span->_prev = nullptr;

			_spanLists[index]._mtx.unlock();//不用了就解锁,避免对CentralCache中同一桶的锁竞争

			PageCache::GetInstance()->_pageMtx.lock();//为PageCache上锁
			PageCache::GetInstance()->ReleaseSpanToPageCache(span);//尝试合并前后页
			PageCache::GetInstance()->_pageMtx.unlock();//为PageCache解锁

			_spanLists[index]._mtx.lock();//合并完后还要再上锁,为了让当前线程走完ReleaseListToSpans函数		
		}
		start = next;
	}
	_spanLists[index]._mtx.unlock();//当前线程走完ReleaseListToSpans函数,解锁
}

ThreadCache.cpp

#include "ThreadCache.h"
#include "CentralCache.h"

//分配ThreadCache中的内存
void* ThreadCache::Allocate(size_t size)
{

	assert(size <= MAX_BYTES);
	size_t allignSize = SizeClass::RoundUp(size);//获取对齐后的大小
	size_t index = SizeClass::Index(size);//确认桶的位置

	if (!_freeLists[index].Empty())
	{
		return _freeLists[index].Pop();//头删符合位置的桶的内存块,表示释放出去一块可以使用的内存
	}
	else//ThreadCache中没有合适的内存空间
	{
		return FetchFromCentralCache(index, allignSize);//向CentralCache的相同位置处申请内存空间
	}
}


//向CentralCache申请内存空间
void* ThreadCache::FetchFromCentralCache(size_t index, size_t size)
{
	//慢调节算法
	size_t batchNum = min(_freeLists[index].MaxSize(), SizeClass::NumMoveSize(size));//bathcNum ∈ [2,512]
	
	if (_freeLists[index].MaxSize() == batchNum)
	{
		_freeLists[index].MaxSize() += 1;
	}

	//上述部分是满调节算法得到的当前理论上一次性要向CentralCache申请的结点个数
	//下面是计算实际一次性可从CentralCache中申请到的结点个数

	//输出型参数,传入FetchRangeObj函数的是它们的引用,会对start和end进行填充
	void* start = nullptr;
	void* end = nullptr;

	//actualNum表示实际上可以从CentralCache中获取到的内存结点的个数
	size_t actualNum = CentralCache::GetInstance()->FetchRangeObj(start, end, batchNum, size);
	assert(actualNum >= 1);//actualNum必定会大于等于1,不可能为0,因为FetchRangeObj还有GetOneSpan函数
	if (actualNum == 1)
	{
		assert(start == end);//此时start和end应该都指向该结点
		return start;//直接返回start指向的结点即可
	}
	else
	{
		//如果从CentralCache中获取了多个内存结点,则将第一个返回给ThreadCache,然后再将剩余的内存挂在ThreadCache的自由链表中
		_freeLists[index].PushRange(NextObj(start), end,actualNum - 1);
		return start;
	}
}


//释放ThreadCache中的内存
void ThreadCache::Deallocate(void* ptr, size_t size)
{
	assert(ptr);
	assert(size <= MAX_BYTES);

	//找对映射的自由链表桶,并将用完的对象插入进去
	size_t index = SizeClass::Index(size);
	_freeLists[index].Push(ptr);

	//当还回来后当前自由链表的内存结点个数大于当前链表一次性可以向CentralCache申请的内存结点个数_maxsize,就将当前自由链表中_maxsize个内存结点归还给CentralCache
	//如果只归还多出的那一小部分内存结点(_size-_maxsize)会导致ThreadCache和CentralCache进行频繁的交互,增加系统调用和锁竞争的次数,从而降低整体性能
	if (_freeLists[index].Size() >= _freeLists[index].MaxSize())
	{
		ListTooLong(_freeLists[index], size);
	}

}

//链表结点过多
void ThreadCache::ListTooLong(FreeList& list, size_t size)
{
	//输出型参数
	void* start = nullptr;
	void* end = nullptr;

	list.PopRange(start, end, list.MaxSize());

	CentralCache::GetInstance()->ReleaseListToSpans(start,size);
}

unitTest.cpp

#include "ObjectPool.h"
#include "ConcurrentAlloc.h"

void Alloc1()
{
	for (size_t i = 0; i < 5; ++i)
	{
		void* ptr = ConcurrentAlloc(6);
	}
}

void Alloc2()
{
	for (size_t i = 0; i < 5; ++i)
	{
		void* ptr = ConcurrentAlloc(7);
	}
}

void TLSTest()
{
	std::thread t1(Alloc1);//创建一个新的线程 t1,并且在这个线程中执行 Alloc1 函数
	std::thread t2(Alloc2);//创建一个新的线程 t2,并且在这个线程中执行 Alloc2 函数

	t1.join();
	t2.join();
}

//申请内存过程的调试
void TestConcurrentAlloc()
{
	//void* p1 = ConcurrentAlloc(6);
	//void* p2 = ConcurrentAlloc(8);
	//void* p3 = ConcurrentAlloc(1);
	//void* p4 = ConcurrentAlloc(7);
	//void* p5 = ConcurrentAlloc(8);

	//cout << p1 << endl;
	//cout << p2 << endl;
	//cout << p3 << endl;
	//cout << p4 << endl;
	//cout << p5 << endl;
	
	//尝试用完一整个span
	for (size_t i = 0; i < 1024; i++)
	{
		void* p1 = ConcurrentAlloc(6);
	}

	//如果用完了一个新的span那么p2指向的地址应该是上一个用完的span的结尾地址
	void* p2 =  ConcurrentAlloc(8);
	cout << p2 <<endl;
}

int main()
{
	//TLSTest();
	//TestConcurrentAlloc()
	TestConcurrentAlloc2();
	return 0;
}

调试过程

新增函数TestConcurrentAlloc2

//释放内存过程的调试(单线程)
void TestConcurrentAlloc2()
{
	//比内存申请时的用例多加两个申请,
    //因为只有这样才能成功使得某个span的_useCount == 0进入PageCache中

	//初始_maxsize = 1
	void* p1 = ConcurrentAlloc(6);//分配一个,_maxsize++ == 2

	void* p2 = ConcurrentAlloc(8);//不够再申请时因为_maxsize == 2,所以分配2个,用一剩一,++_maxsize == 3
	void* p3 = ConcurrentAlloc(1);//用了剩的那个,不用++_maxsize

	void* p4 = ConcurrentAlloc(7);//不够再申请时因为_maxsize == 3,所以分配三个,用一剩二,++_maxsize == 4
	void* p5 = ConcurrentAlloc(8);//用剩余的那两个,不用++_maxsize
	void* p6 = ConcurrentAlloc(6);//用剩余的那两个,不用++_maxsize

	void* p7 = ConcurrentAlloc(8);//不够再申请时因为_maxsize == 4,所以分配4个,用一剩三,++_maxsize == 5
	void* p8 = ConcurrentAlloc(6);//用剩余的三个,不用++_maxsize

	//此时_maxsize == 5,_freeLists[0].size == 2,此时负责分配这10个8字节大小内存结点的span的_useCount == 10,后续调试时可以以此为标准

	//最终代码时不需要传入释放的大小,这里我们先传入
	ConcurrentFree(p1, 6);
	ConcurrentFree(p2, 8);
	ConcurrentFree(p3, 1);
	ConcurrentFree(p4, 7);
	ConcurrentFree(p5, 8);
	ConcurrentFree(p6, 8);
	ConcurrentFree(p7, 8);
	ConcurrentFree(p8, 8);
}

内存释放流程图

流程图有问题的话留下言,我改一下😋 

~over~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2183510.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【Spine】引入PhotoshopToSpine脚本

引入 右键Photoshop图标&#xff0c;选择属性 打开文件所在位置 找到目录下的\Presets\Scripts文件夹。 找到Spine目录下的\scripts\photoshop文件夹下的PhotoshopToSpine.jsx 复制它&#xff0c;丢到Photoshop刚才找的那个目录下。 使用 打开.psd文件&#xff0c;检查不要…

二叉树:总结篇!【需要掌握的二叉树技能都在这里啦】

文章目录 前言二叉树理论基础二叉树理论基础二叉树的遍历方式深度优先遍历广度优先遍历 N叉树的遍历方式求二叉树的属性二叉树&#xff1a;是否对称二叉树&#xff1a;求最大深度二叉树&#xff1a;求最小深度二叉树&#xff1a;求有多少个节点二叉树&#xff1a;是否平衡二叉树…

外贸财务软件精选,提升管理效率与精准度

ZohoBooks、QuickBooks等六款会计软件各具特色&#xff0c;支持多币种、国际化等功能&#xff0c;适合不同规模外贸企业。其中&#xff0c;ZohoBooks功能全面&#xff0c;QuickBooks操作简便&#xff0c;SageIntacct适合复杂业务&#xff0c;用友U8和金蝶K/3面向中大型企业&…

CommandLineRunner 和 ApplicationRunner

CommandLineRunner 和 ApplicationRunner 背景&#xff1a; 项目启动之前&#xff0c;预先加载数据。比如&#xff0c;权限容器、特殊用户数据等。通常我们可以使用监听器、事件来操作。但是&#xff0c;springboot提供了一个简单的方式来实现此类需求&#xff0c;即&#xf…

《Linux从小白到高手》理论篇(九):Linux的资源监控管理

本篇介绍Linux的资源监控管理。 1、CPU 资源管理 进程调度&#xff1a; Linux 采用公平的进程调度算法&#xff0c;确保每个进程都能获得合理的 CPU 时间。调度算法会根据进程的优先级、等待时间等因素来决定哪个进程获得 CPU 使用权。 可以通过调整进程的优先级来影响其获得…

C++继承实例讲解

C类继承的基本概念 base class&#xff0c;基类、父类 derived class&#xff0c;派生类、子类 C中的类可以扩展&#xff0c;创建保留基类特征的新类&#xff0c;这个过程称之为继承。类继承也可以描述为&#xff1a;派生类继承基类的成员&#xff0c;并在其上添加自己的成员…

【hot100-java】【单词搜索】

回溯 回溯可以使用DFS剪枝解决 class Solution {public boolean exist(char[][] board, String word) {char[] wordsword.toCharArray();for(int i0;i<board.length;i){for(int j0;j<board[0].length;j){if(dfs(board,words,i,j,0)) return true;}}return false;}boolean…

关于Elastic Search与MySQL之间的数据同步

目录 前言 思路分析 同步调用 异步通知 监听binlog 选择 实现数据同步 思路 运行项目 声明交换机、队列 1&#xff09;引入依赖 2&#xff09;声明队列交换机名称 3&#xff09;声明队列交换机 发送MQ消息 接收MQ消息 前言 Elastic Search中的酒店数据来自于MyS…

TypeScript 算法手册【插入排序】

文章目录 TypeScript 算法手册 - 插入排序1. 插入排序简介1.1 插入排序定义1.2 插入排序特点 2. 插入排序步骤过程拆解2.1 选择当前元素2.2 寻找插入位置2.3 插入元素 3. 插入排序的优化3.1 二分查找插入排序案例代码和动态图 4. 插入排序的优点5. 插入排序的缺点总结 【 已更新…

48.哀家要长脑子了!

1.376. 摆动序列 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 看问题抓本质 本质&#xff01;&#xff01;识别和追踪数组中元素值的变化趋势。摆动序列是什么&#xff0c;什么是摆动序列&#xff0c;就是差值正负正负的来&#xff0c;最后要求摆动序列的子序列的长度的话&#x…

如何在KEIL的Debug模式下导出数据

我们知道&#xff0c;利用Keil编写程序时&#xff0c;可以实时显示数据的值&#xff0c;如上图所示&#xff0c;实时显示Voltage和fre的值&#xff0c;那如何导出该数据呢&#xff0c;下边进行详细说明。 首先&#xff0c;进入Debug模式&#xff0c;点击调试里边的函数编辑器。…

计算机毕业设计 基于Python的摄影平台交流系统的设计与实现 Python+Django+Vue 前后端分离 附源码 讲解 文档

&#x1f34a;作者&#xff1a;计算机编程-吉哥 &#x1f34a;简介&#xff1a;专业从事JavaWeb程序开发&#xff0c;微信小程序开发&#xff0c;定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事&#xff0c;生活就是快乐的。 &#x1f34a;心愿&#xff1a;点…

GPU、AI、CUDA

文章目录 1.千层面层多层 2. CPU与GPU架构差异3.大规模矩阵操作4.专为并行计算设计的库 1.千层面 神经网络的本质是千层面&#xff0c;由一层一层的线性代数方程组成&#xff0c;每个方程都表示一段数据与另一段数据相关的可能性 层 神经网络的每一次层可以看作是一次线性代…

泰勒图 ——基于相关性与标准差的多模型评价指标可视化比较-XGBoost、sklearn

1、基于相关性与标准差的多模型评价指标可视化比较 # 数据读取并分割 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split plt.rcParams[font.family] = Times New Roman plt.rcParams[axes.unic…

工单管理系统功能解析,企业运营效率提升利器

工单管理系统如ZohoDesk提供工单生成分配、跟踪、数据分析、客户服务管理及移动兼容等功能&#xff0c;提升效率、增强服务、便于监管和降低成本&#xff0c;是现代企业信息化建设的重要部分。 一. 工单管理系统一般有哪些功能 1. 工单生成与分配 工单管理系统的基础功能是创…

Webstorm 中对 Node.js 后端项目进行断点调试

首先&#xff0c;肯定需要有一个启动服务器的命令脚本。 然后&#xff0c;写一个 debug 的配置&#xff1a; 然后&#xff0c;debug 模式 启动项目和 启动调试服务&#xff1a; 最后&#xff0c;发送请求&#xff0c;即可调试&#xff1a; 这几个关键按钮含义&#xff1a; 重启…

8.数据结构与算法-双向链表

双向链表的结构定义 从第二个指针找到下一个元素 从第一个指针找到上一个元素 双向循环列表 从第二个指针找到下一个元素&#xff0c;第二个指针可以往前循环找到链表开头 从第一个指针找到上一个元素&#xff0c;第一个指针可以往前循环昭侯链表结尾 双向链表的插入 双向链…

NLP:BERT的介绍并使用该模型计算文本相似度

1. BERT 1.1 Transformer Transformer架构是一种基于自注意力机制(self-attention)的神经网络架构&#xff0c;它代替了以前流行的循环神经网络和长短期记忆网络&#xff0c;已经应用到多个自然语言处理方向。   Transformer架构由两个主要部分组成&#xff1a;编码器(Encod…

uniapp中实现评分组件,多用于购买商品后,对商品进行评价等场景

前言 uni-rate是uniapp框架中提供的一个评分组件。它可以用于用户评价、打分等场景。uni-rate组件可以根据设定的星星总数&#xff0c;展示用户评分的效果&#xff0c;用户可以通过点击星星或滑动星星的方式进行评分。同时&#xff0c;uni-rate组件也支持自定义星星图标、星星…

关于CSS Grid布局

关于CSS Grid布局 实际效果参考 参考代码 <template><view class"baseInfo"><up-image class"cover" height"160rpx" width"120rpx" :src"bookInfo.cover"><template #error><view style"…