结构体的内存对齐

结构体内存对齐基于平台和性能考虑,确保数据正确访问和提升效率。对齐规则包括成员变量对齐到某个数字的整数倍,结构体大小为最大对齐数的整数倍。在设计结构体时,将小成员集中可节省空间。通过#pragma指令,可以调整默认对齐数以适应不同情况。

结构体内存对齐有两个主要原因

1. 平台原因(移植原因): 不是所有的硬件平台都能访问任意地址上的任意数据的;某些硬件平台只能在某些地址处取某些特定类型的数据,否则抛出硬件异常。

2. 性能原因: 数据结构(尤其是栈)应该尽可能地在自然边界上对齐。 原因在于,为了访问未对齐的内存,处理器需要作两次内存访问;而对齐的内存访问仅需要一次访问。

总体来说,结构体内存对齐是拿空间换时间的做法


那么,如何计算呢?

我们先看内存对齐规则

  • 第一个成员在与结构体变量偏移量为0的地址处。
  • 其他成员变量要对齐到某个数字(对齐数)的整数倍的地址处。 对齐数 = 编译器默认的一个对齐数 与 该成员大小的较小值。 VS中默认的值为8 Linux中没有默认对齐数,对齐数就是成员自身的大小
  • 结构体总大小为最大对齐数(每个成员变量都有一个对齐数)的整数倍
  • 如果嵌套了结构体的情况,嵌套的结构体对齐到自己的最大对齐数的整数倍处,结构体的整 体大小就是所有最大对齐数(含嵌套结构体的对齐数)的整数倍。

 现在我们来看一道题

#include <stdio.h>

struct s1
{
	char c1;
	int c2;
	char c3;
};

int main()
{
	printf("%d\n", sizeof(struct s1));
	return 0;
}

很多人第一次算出来的答案是9,但实际上答案是12

为什么呢?

因为结构体总大小为最大对齐数(每个成员变量都有一个对齐数)的整数倍

在这道题中为4,而一开始算出来的9不符合,故还要浪费掉一点空间才能满足条件。

那在设计结构体的时候,如何做到既要满足对齐,又要节省空间呢?

让占用空间小的成员尽量集中在一起。

 这样同样的三个变量,占用的内存却减少了。


结构在对齐方式不合适的时候,我们可以自己更改默认对齐数

 使用#pragma 这个预处理指令,可以改变我们的默认对齐数。

还是一样的例子,我们将默认对齐数改为1后得到的答案为6。

所以,当我们发现结构在对齐方式不合适的时候,可以修改默认对齐数。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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