内存分析优化总结

本文分享了作者在进行内存分析和优化工作中的几点感悟,包括tcmalloc的使用及其对内存占用的影响、Win7的SuperFetch功能对内存占用的影响、小对象分配对内存管理的重要性以及如何利用工具进行内存分析。

这段时间一直在做内存分析和优化相关的工作。几点感悟,在此记录下,欢迎有经验人士共同探讨

一。有关tcmalloc 
tcmalloc是google出的好东西,不了解的话自行google之。他的最显著作用是提升速度,内部的缓存机制做得相当了得。副作用是,加大了内存占用,而且会隐藏了代码中潜在的bug。用和不用,无非是对空间和时间的权衡取舍。优化内存使用是必然的,但不要等价于节省了程序内存占用。个人强烈建议:即便用它的话,也在项目后期加上。因为前面说过,这货会隐藏代码中潜在的bug,而且缓存的存在极不利于内存占用分析。最后说一点,一开始使用它的时候,很不确定一点:到底起作用没有?到底起作用没有?问百度和google,也没找到方便快捷的方法。其实,这个问题很好解决,把libtcmalloc_minimal.dll删掉,如果程序启动不起来,那自然就起作用了。

二。有关win7 
win7相比xp多了个SuperFetch功能,这是相同程序在win7下比在Xp下占用内存要多不少的主要原因(对我们的游戏来讲,win7普遍比Xp多个两三百M,用tcmalloc比不用tcmalloc也多个几百M)。和前面所讲的tcmalloc类似,占用内存多不代表不好。最简单直观的证明,我们游戏在win7下的启动速度明显快于Xp下的启动速度,用tcmalloc的启动速度明显快于不用tcmalloc的启动速度。所以说,win7这个缓存机制,从原理上来讲,是很类似于tcmalloc的。对开发人员来说,缺点也很明显,不方便分析程序内存占用情况。很多时候你会有这样的感觉:资源该释放的都释放了,但内存降不下来,明明不该占用这么多啊。。看到这,不要再纠结了,是缓冲机制在作怪。

三。有关小对象分配 
缓存机制会增大内存占用,这点在小对象很多,频繁new,delete的时候特别明显。可以想象,“10*1024次new 1个1Kb的对象,然后对应delete” 和 “10次new 1个1M的对象,然后对应delete”,对内存的影响是相当不同的。甚至对于第一种情况来说,“每次new出来,然后马上delete” 和 “全部new出来,然后依次delete”都有很大的不同。内存里面道道多着呢,绝不仅仅是表面上的new,delete,malloc,free这么简单,你要深入了解操作系统底层的知识才可能理解简单的表象背后究竟隐藏了怎样的故事。尽量不要再重复“生成,使用,销毁”这个过程了,建立小对象缓冲池吧。比如,游戏里面的伤血数字,小地图上的坐标图标等等。

四。有关工具的使用 
很多人会推荐建一个基类,重载new,delete操作符,然后程序里面所有需要new和delete的对象都从那个基类继承下来,以此来跟踪内存使用状况。这个可以有,但操作难度有点大,程序维护成本也高。你不能保证组里的所有人在新建一个类(甚至struct)的时候都有那个意识去从那个基类上继承下来。所以,最好的办法是熟练掌握相关工具。这里强烈推荐windbg的!heap扩展命令,以及配套的gflags,DH,UMDH工具。window底下还是自己的windbg最牛叉。Intel的那套工具也很强大,但速度慢,占用内存多,拿它跑我们程序的话,半小时左右才进到大厅,没能进入到PVE场景就因为内存占用过大而退出了。

关于缓存机制的存在会隐藏代码潜在bug的例子见下。感兴趣的同学自己配置tcmalloc试验一下,相信会有一个很直观的感受。 {%highlight c++%} 1 #include 2 #include 3 #include<string.h> 4 using namespace std; 5 6 typedef std::map<int,std::string> MapIntString; 7 MapIntString mMaps; 8 9 int main() 10 { 11 mMaps.clear(); 12 13 for(int i = 0;i < 6;i++) 14 { 15 mMaps.insert(MapIntString::value_type(i,"a")); 16 } 17 MapIntString::iterator it; 18 for(it = mMaps.begin(); it != mMaps.end();it++) 19 { 20 if(it == mMaps.begin()) 21 { 22 mMaps.erase(it); 23 } 24 } 25 system("pause"); 26 return 0; 27 } {%endhighlight%}

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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