MyTinySTL 简单分析（五）--memory.h heap_algo.h functional.h algo.h

深入学习MyTinySTL：C++STL中的vector与相关算法,
最新推荐文章于 2024-09-22 19:00:58 发布
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#MyTinySTL #stl

本文讲述了作者在学习MyTinySTL过程中对vector和相关头文件如memory.h（智能指针auto_ptr和临时缓冲区）、heap_algo.h（堆排序算法）以及functional.h（函数对象和哈希函数）的探索，展示了C++STL中的关键概念和技术细节。

目前在学习STL，看到一个开源的项目MyTinySTL，非常不错。想着照着这个代码自己敲一遍应该也能有些进步。然后就开始了学习过程。

首先分析的是vector

以下是由vector.h关联的所有头文件

首先分析一下memory.h

该文件定义了两个类，temporary_buffer 和auto_ptr

auto_ptr实现了一个智能指针

temporary_buffer 定义了临时缓冲区的类模板，其中会使用malloc函数来分配空间

这个文件中还定义了一个函数

constexpr Tp* address_of(Tp& value) noexcept

这个函数能返回一个对象的地址，后面用的比较多

heap_algo.h

// 这个头文件包含 heap 的四个算法 : push_heap, pop_heap, sort_heap, make_heap,

//其中 sort_heap 函数接受两个迭代器，表示 heap 容器的首尾，不断执行 pop_heap 操作，直到首尾最多相差1

// 每执行一次 pop_heap，最大的元素都被放到尾部，直到容器最多只有一个元素，完成排序

functional.h

// 这个头文件包含了 mystl 的函数对象与哈希函数

函数对象就是定义了一个类（或结构体），其中重载了()操作符，则定义该类的对象后，对象后面加上括号，就可以表示一个函数，就会调用那个重载的函数。

定义了plus, minus, multiplies, devides, modules, negate，equal_to, not_qual_to,greater, less, greater_queal, less_equal, logic_and, logical_or, logical_not, 证同函数（返回原来的值） 等

另外定义了加法和乘法的证同元素？

这个是什么意思呢？

下面是文心一言上的解释

这段代码是C++模板函数，用于找到加法操作的单位元。单位元在数学中是一个特殊的元素，与任何其他元素相加都不会改变那个元素的值。对于加法来说，单位元通常被定义为0，因为任何数与0相加都等于它自己。

另外还定义了选择函数，投射函数，哈希函数

algo.h

这个文件包含了mystl的一系列算法，包括：

all_of

any_of

none_of

count

count_if

find

find_if

find_if_not

search

search_n

find_end

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Invalid memory configuration - exceeds physical memory. Check the configured values for server.memory.pagecache.size and server.memory.heap.max_size翻译
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<think>好的，我需要帮助用户解决内存配置无效的问题，特别是关于server.memory.pagecache.size和server.memory.heap.max_size的设置超过了物理内存的情况。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以应用。 用户提到了四个引用，其中引用[1]关于slab分配器，这可能与内存管理有关。引用[2]提到sysFree和sysReserve，涉及内存释放和保留。不过更直接相关的是用户提到的pagecache和heap的大小设置超过了物理内存，这显然需要调整这两个参数的总和不超过实际可用内存。 首先，我需要确认这两个参数的含义。server.memory.heap.max_size应该是堆内存的最大值，而pagecache.size是用于页面缓存的内存。两者加起来不能超过物理内存，否则会报错。用户需要合理分配这两部分的内存，确保总和在物理内存范围内。 接下来，根据引用[1]中的slab分配器设计，系统会预分配连续内存区域来高效管理对象，这可能意味着内存分配需要预留足够的空间。如果堆和pagecache设置过大，可能导致系统无法预留足够的内存，从而引发错误。 解决方案可能包括：1. 计算当前物理内存总量，减去系统和其他进程所需的内存，剩下的合理分配给heap和pagecache。例如，如果物理内存是8GB，系统和其他进程需要2GB，那么剩下的6GB可以分配给heap和pagecache，总和不超过6GB。2. 调整配置参数，确保两者的总和不超过可用内存。比如，设置heap.max_size为4GB，pagecache.size为2GB，总和6GB。 此外，引用[4]提到环境信息中的JDK版本和系统版本，可能需要检查Java环境是否兼容，以及是否有其他配置冲突。例如，确保JVM参数没有额外占用过多内存，导致总内存超出限制。 用户可能需要逐步调整这两个参数，进行测试，观察是否仍然报错。同时，监控系统的内存使用情况，使用工具如top、htop或free来查看实际内存占用，确保配置合理。另外，参考引用[2]中的sysFree和sysReserve，可能需要确保内存释放和保留的机制不会干扰到应用程序的内存分配。 最后，建议用户检查是否有其他服务占用过多内存，或者是否存在内存泄漏的情况，这也会导致配置无效的问题。如果所有配置都正确，但问题依旧，可能需要增加物理内存或优化应用程序的内存使用。</think>要解决内存配置无效的问题（`invalid memory configuration exceeds physical memory`），需确保 `server.memory.pagecache.size` 和 `server.memory.heap.max_size` 的总和不超过服务器的可用物理内存。以下是具体步骤和解决方案： --- ### **1. 理解参数含义** - **`server.memory.heap.max_size`**：应用程序堆内存的最大值，用于存储对象实例和运行时数据[^1]。 - **`server.memory.pagecache.size`**：操作系统页缓存（Page Cache）的预留内存，用于加速文件读写等操作[^1]。 - **两者总和**：必须小于或等于服务器的**可用物理内存**（需预留部分内存给系统进程和其他服务）。 --- ### **2. 计算可用内存** 1. 确定服务器的总物理内存（例如 `16GB`）。 2. 预留内存给系统和其他进程（建议至少保留 `20%-30%`）： - 若总内存为 `16GB`，可用内存约为 `16GB × 70% = 11.2GB`。 3. 确保 `heap.max_size + pagecache.size ≤ 可用内存`。 --- ### **3. 调整配置示例** 假设物理内存为 `16GB`： ```plaintext # 配置示例（总和不超过 11.2GB） server.memory.heap.max_size=6G server.memory.pagecache.size=5G ``` - **验证公式**：`6GB（堆） + 5GB（页缓存） = 11GB < 11.2GB`，满足条件。 --- ### **4. 优化建议** - **监控内存使用**：通过 `free -h` 或 `top` 查看实际内存占用，确保未超限。 - **降低堆内存**：如果应用堆内存占用过高，优化代码或调整垃圾回收策略（如调整JVM参数[^4]）。 - **减少页缓存**：如果文件读写需求较低，可适当减少 `pagecache.size`。 - **升级硬件**：若配置无法满足需求，考虑增加物理内存。 --- ### **5. 常见错误场景** - **未预留系统内存**：例如在 `16GB` 服务器中直接配置 `heap=12GB` + `pagecache=4GB`，导致总和 `16GB`，但未给系统预留空间。 - **参数格式错误**：确保使用单位（如 `G`、`M`）且无拼写错误。 --- ### **引用说明** - 内存分配需兼顾堆和页缓存的平衡，类似Slab分配器对内核对象的管理逻辑。 - 配置时需注意对齐限制（如 `sysReserve` 和 `sysFree` 的底层内存操作机制[^2]）。 - 若使用Java应用，需同步检查JVM参数（如 `-Xmx`）与JDK版本兼容性。 ---
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