匿名内存生命周期

 

前文再接,现在来说说,linux操作系统的内存管理部分. 当然, 这里主要是描述匿名内存部分

内存简介

可能有一种误解,内存申请完之后,在初始化之前是匿名内存,初始化后就不是了。但是对于内核而言,这是错误的。

某位作者

内存映射可以分成两类src匿名内存映射文件内存映射。简单而言,有文件作为备份的内存都是作为文件内存映射,没有则是匿名内存映射。

我们常用的malloc申请的内存显然就是匿名内存。下面主要讲述我们是怎么linux内核交互来获取和释放这些内存的。

申请

对于linux而言,一般都是使用malloc来进行申请。当然也有一些所谓的自己的设计,但是都是通过系统调用do_brk进行内存申请。

当然,这里的”申请“,并不是直接获得内存。而只是打出申请。虽然会通过,但系统不一定给的。只是一张信用不明的支票

do_brk通过扩充申请程序的vma,malloc中是堆空间,或者说是虚地址范围。让程序能够访问这些虚拟地址。意味着当你需要的时候可以去银行找柜员。

初始化

当你尝试第一次访问这些申请好内存的时候,会触发缺页中断,进入linux内核来进行处理。

do_page_fault会首先检查进程对应的mm包含的vma的范围,也就是程序中打好申请的虚地址是否包含当前尝试访问的页。如果发现这是一张”假支票“ 越界访问,将直接报错结束进程,也就是segment fault。

而正常情况下,将构造结构体struct vm_fault然后最终进入handle_pte_fault进行处理。对于我们当前状态,因为还没有初始化,连pte都不存在,自然进入do_anonymous_page进行处理。

里面将申请一个空闲页面并挂接映射,设置pte。这个时候程序就能够正常访问这个内存页了。

退出,告辞。

交换

这里,可以参考上一篇文章里面有一个大概的介绍。

退出

那这个内存怎么返回到系统中呢?

主动调用munmap或者程序退出的时候统一释放。

munmap主要是对vma的范围进行限制,跟do_brk相反。

程序退出,是通过调用do_exit实现的。里面会调用exit_mm最终会遍历vma,对虚地址映射的所有页面进行释放。内存最终回到操作系统。

其他

可能有小伙伴,问了,那具体是怎么进行映射,解除映射,系统怎么分配内存和回收内存呢?

敬请期待后续:

内存映射二三

内存收发

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参考资料

linux-4.11.0代码

《奔跑吧!linux内核》

《计算机体系结构》胡伟武

<think>好的,我现在需要回答用户关于成员函数在线程环境中的生命周期和管理方式的问题,涵盖C++、Java和Python,同时要考虑调用行为、并发和安全性。首先,我需要分别整理这三个语言中成员函数在线程中的处理方式。 对于C++,线程通常使用std::thread创建,成员函数作为线程入口时需要绑定对象实例。要确保对象的生命周期长于线程,避免悬空引用。可以使用智能指针如shared_ptr来管理对象生命周期。此外,thread_local变量和互斥锁(如std::mutex)用于处理线程安全和数据隔离。记得提到detach()和join()的区别,detach后线程在后台运行,主线程不再等待,但需要谨慎使用以免资源泄漏。 在Java中,线程通过实现Runnable或继承Thread类来创建。成员函数作为线程任务时,需注意对象实例的有效性。使用synchronized关键字或Lock接口来保证并发安全。Java的垃圾回收机制会自动管理对象生命周期,但要避免在线程中持有对象的强引用导致无法回收。可以引用用户提供的关于sleep()和wait()方法的区别,特别是wait()会释放锁,而sleep()不会。 Python方面,由于GIL的存在,多线程在CPU密集型任务中效率不高,但在IO密集型任务中有效。使用threading模块创建线程,成员函数作为目标函数时,同样需要注意对象生命周期。由于Python是动态语言,需确保在线程运行期间对象未被意外修改或销毁。并发安全可通过Lock来实现,同时考虑使用队列(Queue)进行线程间通信。需要提到Python解释型语言的执行效率问题,以及可能的优化方法如Cython,引用用户提供的资料[^4]。 接下来要比较各语言的特点:C++需要显式管理对象和线程的生命周期,Java依赖垃圾回收但需注意线程安全,Python受GIL限制但编码简单。并发安全性方面,三者都需要同步机制,但实现方式不同。生命周期管理上,C++更手动,Java和Python更自动,但各有注意事项。 最后生成相关问题,覆盖各语言的生命周期管理、线程安全方法、优缺点比较以及实际应用场景。确保引用用户提供的参考资料,如[^1]关于sleep和wait的区别,[^2]关于detach(),[^3]关于thread_local,[^4]关于Python的执行效率。 检查是否符合用户的要求:使用正确的中文,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,虽然当前问题可能不涉及数学公式,但需注意如果有的话。引用标识是否正确添加,如关于sleep和wait的部分引用,detach()引用,thread_local引用[^3],Python效率引用。确保回答结构清晰,分语言阐述,比较总结,相关问题相关且覆盖不同方面。</think>### 成员函数在线程环境中的生命周期与管理方式 #### 1. C++ 中的实现与行为 在 C++ 中,成员函数作为线程入口时,需通过绑定对象实例来调用。例如: ```cpp class MyClass { public: void memberFunc() { /* 线程任务 */ } }; MyClass obj; std::thread t(&MyClass::memberFunc, &obj); ``` - **生命周期管理**:必须确保对象 `obj` 的生命周期覆盖线程执行时间。若对象被提前销毁,会导致未定义行为。可通过 `std::shared_ptr` 管理对象生命周期[^3]。 - **并发安全性**:需使用互斥锁(如 `std::mutex`)保护共享数据,避免竞态条件。 - **线程局部存储**:通过 `thread_local` 关键字声明变量,每个线程拥有独立副本,适用于线程特定的数据存储[^3]。 #### 2. Java 中的实现与行为 在 Java 中,成员函数通常通过实现 `Runnable` 接口或继承 `Thread` 类来启动线程: ```java class MyRunnable implements Runnable { public void run() { /* 线程任务 */ } } MyRunnable task = new MyRunnable(); Thread thread = new Thread(task); thread.start(); ``` - **生命周期管理**:线程对象的生命周期由 JVM 垃圾回收机制管理,但需注意线程执行期间对象被引用的风险(如匿名内部类隐式持有外部类引用)。 - **并发安全性**:使用 `synchronized` 关键字或 `ReentrantLock` 实现同步。注意 `wait()` 方法会释放锁,而 `sleep()` 不会[^1]。 - **线程分离**:Java 不提供显式的 `detach()` 方法,主线程需通过 `join()` 等待子线程结束。 #### 3. Python 中的实现与行为 在 Python 中,成员函数可通过 `threading` 模块启动线程: ```python import threading class MyClass: def member_func(self): pass obj = MyClass() thread = threading.Thread(target=obj.member_func) thread.start() ``` - **生命周期管理**:Python 的线程生命周期由解释器管理,但需注意全局解释器锁(GIL)对多线程性能的限制,尤其在 CPU 密集型任务中。 - **并发安全性**:使用 `threading.Lock` 保护共享资源,或通过队列(`queue.Queue`)实现线程间通信。 - **执行效率**:Python 线程适用于 I/O 密集型任务,若需高性能计算,可结合多进程或 Cython 优化。 --- ### 语言特性对比 | 特性 | C++ | Java | Python | |---------------------|--------------------------|-------------------------|-------------------------| | **生命周期管理** | 需显式控制对象生命周期 | 依赖垃圾回收机制 | 自动管理,受 GIL 限制 | | **线程安全机制** | `std::mutex`, `atomic` | `synchronized`, `Lock` | `threading.Lock` | | **性能特点** | 高效,手动内存控制 | 平衡,依赖 JVM 优化 | 低效于 CPU 密集型任务 | | **线程局部存储** | `thread_local`[^3] | `ThreadLocal` 类 | `threading.local()` | --- ### 安全性建议 1. **避免悬空引用**(C++):使用智能指针管理对象。 2. **释放锁**(Java):优先用 `wait()` 而非 `sleep()` 以释放锁资源。 3. **分离线程**(C++):谨慎使用 `detach()`,可能导致资源泄漏。 4. **GIL 限制**(Python):多线程适合 I/O 任务,多进程适合计算任务。 ---
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