小型内存池

本文探讨了如何通过C++实现内存管理,包括预置类分配器、嵌入式指针优化和静态分配器,以提高内存分配效率,减少系统开销。作者介绍了两种内存管理策略,并展示了如何使用宏简化操作,适用于频繁内存请求的应用场景。

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我们都知道,不管是用new还是用malloc,每次系统分配内存的时候都要占用系统资源的。而且每次我们向操作系统分配内存的时候,得到的都是包含cookie的内存块,其实际大小要大于我们所申请的内存大小。
对于频繁申请内存的情况,我们可以一次向系统申请一大块内存,然后自己管理,这样既能节省系统调用的时间,能节省多个cookie所占用的空间。

pre-class allocator

第一版最简单的实现


#include <cstddef>
#include <iostream>
using namespace std;

class Scree
{
public:
    Screen(int x) : i(x) { };
    int get() { return i; }

    void *operator new(size_t);
    void operator delete(void *);

private:
    Screen *next;
    static Screen *freeStore;
    static const int screenChunk;

private:
    int i;
};

Screen *Screen::freeStore = 0;
const int Screen::screenChunk = 24;

void *Screen::operator new(size_t size)
{
    Screen *p;
    if(!freeStore)
    {
        size_t chunk = screenChunk * size;
        freeStore = p = reinterpret_cast<Screen *>(new char[chunk]);
        
        // 分割内存,转成链表形式使用
        for (; p != &freeStore[screenChunk - 1]; ++p)
            p->next = p + 1;
        p->next = 0;
    }

    p = freeStore;
    freeStore = freeStore->next;
    return p;
}

void Screen::operator delete(void *p)
{
    // freeStore指向下一块未使用的内存
    // 这里将自身设置为下一块未使用,就是删除了
    (static_cast<Screen *>(p))->next = freeStore;
    freeStore = static_cast<Screen *>(p);
}

第二个版本


class Airplane
{
private:
    struct AirplanceRep
    {
        unsigned long miles;
        char type;
    };

private:
    // 这个联合体的用法叫嵌入式指针
    union
    {
        AirplaneRep rep;
        Airplane *next;
    };

public:
    unsigned long getMiles() { return rep.miles; }
    char getType() { return rep.type; }
    void set(unsigned long m, char t)
    {
        rep.miles = m;
        rep.type = t;
    }

public:
    static void *operator new(size_t size);
    static void operator delete(void *deadObject);

private:
    static const int BLOCK_SIZE;
    static Airplane *headOfFreeList;
};

Airplance *Airplane::headOfFreeList;
const int Airplane::BLOCK_SIZE = 512;

void *Airplane::operator new(size_t size)
{
    // 如果是继承的子类,此处可能会有问题,所以需要判断一下
    if(size != sizeof(Airplance))
        return ::operator new(size);

    Airplane *p = headOfFreeList;
    if (p) 
    {
        headOfFreeList = p->next;
    }
    else
    {
        Airplane *newBlock = static_cast<Airplane *>
        (::operator new(BLOCK_SIZE * sizeof(Airplane)));

        // 跳过0,不知道为什么,应该是用第0号元素干些别的事
        for(int i = 1; i < BLOCK_SIZE - 1; ++i)
            newBlock[i].next = &newBlock[i + 1];
        
        newBlock[BLOCK_SIZE - 1].next = 0;
        p = newBlokc;
        headOfFreeList = &newBlock[1];
    }

    return p;
}

void Airplane::operator delete(void *deadObject)
{
    if(deadObject == 0) return;
    if(size != sizeof(Airplane))
    {
        ::operator delete(deadObject);
        return;
    }

    Airplane *carcass = static_cast<Airplane *>(deadObject);
    carcass->next = headOfFreeList;
    headOfFreeList = carcass;
}

与第一版最大的区别是用union中使用了嵌套指针。

static allocator

这个就是对上面内存管理部分给抽象出来,以后可以直接调用


class allocator
{
private:
    // 这个用法类似于内核中链表的用法
    // 把数据域完全从元素中删除,采用数据包裹指针的形式使用链表
    struct obj
    {
        struct obj *next;
    };

public:
    void *allocate(size_t);
    void deallocate(void *);

private:
    obj * freeStore = nullptr;
    const int CHUNK = 5;
};

void *allocator::allocate(size_t size)
{
    obj *p;
    if(freeStore)
    {
        size_t chunk = CHUNK * size;
        freeStore = p = (obj*)malloc(chunk);

        for(int i = 0; i < (CHECK - 1); ++i)
        {
            p->next = (obj *)((char *)p + size);
            p = p->next
        }

        p->next = nullptr;
    }

    p = freeStore;
    freeStore = freeStore->next;
    return = p;
}

void allocator::deallocate(void *p)
{
    ((obj *)p)->next = freeStore;
    freeStore = (obj *)p;
}

// 下面是用法距离

class Foo
{
public:
    long L;
    string str;
    static allocator myAlloc;

public:
    Foo(long l):L(l) { }
    static void *operator new(size_t size)
    {
        return myAlloc.allocate(size);
    }
    static void operator delete(void *p)
    {
        return myAlloc.deallocate(p);
    }
}

allocator Foo::myAlloc;

macro for static allocator

再懒一点,改写成宏


#define DECLARE_POOL_ALLOC() \
public : \
    void *operator new(size_t size) { return myAlloc.allocate(size); } \
    void operator delete(void *p) { myAlloc.deallocate(p); } \
protected: \
    static allocator myAlloc;

#define IMPLEMENT_POOL_ALLOC(class_name) \
allocator class_name::myAlloc;

class Foo
{
    DECLARE_POOL_ALLOC();
public:
    long L;
    string str;
public:
    Foo(long l):L(l) {}
};

IMPLEMENT_POOL_ALLOC(Foo);

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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