1.Javaä¸å符串为ä»ä¹ä¸ä»¥\0ç»å°¾
2.STL源码学习(3)- vector详解
3.UE4 多线程源码浅析(2——AsyncTask)
4.RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、空间mmap 设计高效内存分配器 arena ?源码
5.UE4源码剖析:MallocBinned(上)
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0,
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STL源码学习(3)- vector详解
STL源码学习(3)- vector详解
vector的迭代器与数据类型:vector内部的连续存储结构使得任何类型的数据指针都可以作为其迭代器。通过迭代器,空间可以执行诸如指针操作,源码如访问元素值。空间 vector定义了两个迭代器start和finish,源码如风主图源码分别指向元素的空间起始和终止地址,同时还有一个end_of_storage标记空间的源码结束位置。vector的空间容量保证大于等于已分配元素空间,提供了获取空间大小的源码函数,如front和back的空间值以引用返回,更高效。源码 空间配置原理:STL中的空间vector使用SGI STL容器的二级空间配置器。vector头部包含配置信息,源码如data_allocator作为空间配置器的空间别名。简单配置器(simple_alloc)是封装了高级和低级配置器调用的抽象类。 构造函数与内存管理:vector通过空间配置器创建元素。构造函数允许预分配并初始化元素,fill_initialize用于调整空间范围,allocate_and_fill则分配空间并填充。编译hadoop源码包这个过程涉及data_allocator的allocate函数,分配空间并返回起始地址。 vector析构时,调用deallocate函数释放空间。pop_back和erase方法会移除元素并销毁相应空间,clear则清除全部元素。insert操作复杂,根据元素数量和容器状态可能需要扩容。 插入与扩展操作:push_back在末尾插入元素,如果空间不足,可能需要扩容。insert接受三个参数,根据情况处理插入操作,可能抛出异常并销毁部分元素。UE4 多线程源码浅析(2——AsyncTask)
深入探讨虚幻引擎中的多线程系统,本文将重点解析AsyncTask模块,以期对如何在虚幻引擎中高效地运用异步任务有更深的理解。
在学习AsyncTask之前,我们首先需要理解虚幻引擎中的扫雷外挂源码 模块线程池机制。异步任务系统正是基于线程池构建的,了解线程池的运作机制对于理解AsyncTask至关重要。
线程池分为基类FQueuedThreadPool与子类FQueuedThreadPoolBase,后者负责定义线程池的内部数据结构,如等待的任务队列、正在执行任务的线程以及线程池中所有线程等。FQueuedThreadPoolBase类通过实现一些接口,如Create、Destroy、AddQueuedWork等,来控制线程池的创建、销毁与任务的调度。
任务(IQueuedWork)通过继承接口类实现特定功能,包括DoThreadedWork与Abandon等,分别用于执行任务与放弃队列中的任务。任务执行时,线程池中的线程(FQueuedThread)负责调用任务接口,执行具体操作。
在引擎启动时,思乐科技源码虚幻线程池在FEngineLoop::PreInitPreStartupScreen中进行初始化,通过FQueuedThreadPool::Allocate创建三个线程池实例,分别为GThreadPool、GBackgroundPriorityThreadPool与GIOThreadPool,分别用于普通任务、优先级任务与IO操作。
接下来,我们深入探讨线程池的创建、添加任务与线程获取任务的实现细节。线程池的创建通过FQueuedThreadPool::Allocate完成,初始化线程池指定数量的线程。添加任务时,使用AddQueuedWork接口,确保线程池中的线程能够高效地获取与执行任务。线程获取任务的方式则通过ReturnToPoolOrGetNextJob接口实现,确保线程池的高效运行与任务的合理调度。
在理解了线程池机制与任务调度原理后,我们转向AsyncTask的解析。AsyncTask作为IQueuedWork的头像psd素材源码子类,用于实现异步任务的启动与管理。通过FAutoDeleteAsyncTask与FAsyncTask两个类,我们可以更好地理解如何在虚幻引擎中利用异步任务,提升应用性能与用户体验。
AsyncTask的实现细节涉及任务的启动、执行与取消等操作,以及线程池的选择与任务调度策略的优化。了解这些细节将帮助开发者更高效地构建和管理异步任务,实现复杂场景下的性能优化。
本文通过深入解析虚幻引擎中的线程池与AsyncTask模块,旨在为开发者提供一套完整的多线程系统理解框架。了解这些内部机制不仅可以提升代码质量,还能在实际项目开发中实现更高效、更灵活的资源管理与任务调度。
RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?
本文旨在深入剖析RocksDb源码,从内存分配器角度着手。RocksDb内包含MemoryAllocator和Allocator两大类内存分配器。MemoryAllocator作为基类,提供MemkindKmemAllocator和JemallocNodumpAllocator两个子类,分别集成memkind和jemalloc库的功能,实现内存分配与释放。
接着,重点解析Allocator类及其子类Arena的实现。基类Allocator提供两个关键接口:内存分配与对齐。Arena类采用block为单位进行内存分配,先分配一个block大小的内存,后续满足需求时,优先从block中划取,以减少内存浪费。一个block的大小由kBlockSize参数决定。分配策略中,Arena通过两个指针(aligned_alloc_ptr_和unaligned_alloc_ptr_)分别管理对齐与非对齐内存,提高内存利用效率。
分配内存时,Arena通过构造函数初始化成员变量,包括block大小、内存在栈上的分配与mmap机制的使用。构造函数内使用OptimizeBlockSize函数确保block大小合理,减少内存对齐浪费。Arena中的内存管理逻辑清晰,尤其在分配新block时,仅使用new操作,无需额外内存对齐处理。
分配内存流程中,AllocateNewBlock函数直接调用new分配内存,而AllocateFromHugePage和AllocateFallback函数则涉及mmap机制的使用与内存分配策略的统一。这些函数共同构成了Arena内存管理的核心逻辑,实现了灵活高效地内存分配。
此外,Arena还提供AllocateAligned函数,针对特定对齐需求分配内存。这一函数在使用mmap分配内存时,允许用户自定义对齐大小,优化内存使用效率。在处理对齐逻辑时,Arena巧妙地利用位运算优化计算过程,提高了代码效率。
总结而言,RocksDb的内存管理机制通过Arena类实现了高效、灵活的内存分配与管理。通过深入解析其源码,可以深入了解内存对齐、内存分配与多线程安全性的实现细节,为开发者提供宝贵的内存管理实践指导。未来,将深入探讨多线程内存分配器的设计,敬请期待后续更新。
UE4源码剖析:MallocBinned(上)
近期着手UE4项目开发,对UnrealEngine已久仰慕,终于得此机会深入探索。鉴于项目内存性能问题,决定从内存分配器着手,深入研读UE4源码。虽个人水平有限,尚不能全面理解,但愿借此机会揭开源码神秘面纱,让新手朋友们不再感到陌生。
UE4内存分配器位于硬件抽象层HAL(Hardware Abstraction Layer)中。具体装箱内存分配器代码位于VS项目目录:UE4/Source/Runtime/Core/Private/HAL/MallocBinned。
分析从ApplePlatformMemory::BaseAllocator开始,可发现Mac平台的默认分配器为MallocBinned,iOS的默认分配器为MallocAnsi。以下将重点分析MallocBinned。
一、确定对齐方式
FScopeLock用于局部线程锁,确保线程同步。关于Alignment的确定,通常使用默认值。默认值取决于内存对齐方式,此处默认对齐为8字节。
二、确定有足够空间来内存对齐
代码中,SpareBytesCount用于确认空间足够。若分配内存小于8字节,则按Alignment大小匹配箱体;若大于8字节,则按Size + Alignment - sizeof(FFreeMem)匹配箱体。
三、确定箱体大小
根据Size的大小,有三种不同的处理方式。k以下的内存分配采用装箱分配,PoolTable中包含个不同大小的池子。
四、初始化内存池
分析内存池初始化过程,主要工作包括:确定内存大小,分配内存块,设置内存池基本信息。
五、内存装箱
AllocateBlockFromPool从内存池中分配一个Block,实现内存装箱过程。