tolua中的peer表简单总结

本文详细介绍了tolua如何实现Lua与C++之间的交互,重点解释了peer表的作用及其使用方法。通过tolua.setpeer和tolua.getpeer,可以在Lua环境中对C++对象进行扩展。

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以下的内容均以tolua与c++的交互为例进行说明(tolua与其他语言的交互原理相通)

一、理一下peer表的作用

我们知道lua与其他语言的交互均以表的操作为基础。假如现在lua中有一个已创建好的c++对象c++_obj,我们现在想在lua中对c++_obj进行扩展,具体的扩展细节暂时不考虑,我们只要考虑我们想要扩展的内容放到哪里比较合适。放到c++_obj对应的metatable中显然不太合适,因为metatable中的内容是所有对象都具备的,而我们现在想扩展的内容是c++_obj这个对象独有的。为了解决这个问题,lua中引入了一个专门的表来存放我们在lua中对其他语言的对象的扩展内容,这个表在tolua中就叫做peer表。c++_obj的metatable的__index指向一个c函数,当访问c++_obj中的一个域的时候,会调用这个c函数,这个c函数会去查找各个关联表,来取得我们要访问的域,这其中就包括对peer表的查询。

二、c++对象在lua层的扩展

1、lua5.1中的操作---tolua.setpeer和tolua.getpeer(这两个方法用来是对peer表进行操作的)

a> tolua.setpeer的用法

tolua.setpeer(c++_obj,lua_table),将lua_table设置为c++_obj的peer表。此后,在对应c++_obj进行访问的时候,会先去peer表中查询,然后再去对应的metatable中查询。

b> tolua.getpeer的用法

tolua_getpeer(c++_obj)取得c++_obj的peer表

2、lua5.1之前的操作---userdata+集合的形式(因为没有以上两个方法)

在注册表中设置一个表(tolua_peer),这个表以userdata为key,以我们要扩展的内容为集合。在对c++_obj进行get/set的时候,会先取得userdate对应的集合,然后再去集合中取得对应的域。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/luguoshuai/p/11193690.html

<think>嗯,用户想了解在tolua中配置的内存管理和优化方法。首先,我需要回忆一下tolua框架的基本结构,特别是配置处理的部分。根据引用内容,用户提到了几种优化方案,比如预处理、按需加载和默认值,还有性能检测工具的使用。首先,用户的问题可能涉及如何在tolua中处理配置以减少内存占用。引用[1]提到优化方案B,即按需加载,通过索引文件和流式读取来减少内存使用。但后期遇到问题,比如加载卡顿和部分仍需全加载。这说明按需加载的实现需要注意哪些地方,比如预处理字段可能导致的全部加载,或者缺乏回收机制。然后,引用[2]强调了Lua层的性能问题,可能用户没有意识到Lua的GC机制也需要优化。可能需要建议使用collectgarbage函数(引用[4])来主动管理内存,比如定期调用collect或调整GC参数。另外,引用[3]讨论了C#与Lua之间的数据传递方式,内存对齐和结构体共享可能减少序列化开销。这可能涉及到配置Lua和C#之间的高效传输方法,避免重复数据存储。 接下来,我需要将这些引用中的信息整合成优化方案。例如,按需加载的具体步骤,预处理哪些字段可能导致全加载,如何实现部分全加载而其他按需加载,以及如何设置回收机制。同时,考虑Lua的GC调优,比如调整间歇率和步进倍率,减少GC频率。用户可能还关心如何检测内存使用情况,引用[4]中的collectgarbage("count")可以获取Lua的内存使用量,需要建议在关键节点打印内存信息,帮助定位问题。 还要注意提到的优化方案C,默认值可能用于减少重复数据存储,通过共用默认值来节省内存。需要解释这一点,并建议如何设计配置结构,将公共字段提取到默认中。 可能的问题包括:按需加载如何具体实现?如何避免预处理导致的全加载?如何平衡内存和加载速度?如何监控Lua内存?这些都需要在回答中详细说明,并给出具体的代码示例或步骤。最后,生成的相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如性能分析工具的使用、不同优化方案的适用场景、如何处理热更新中的配置优化等。</think>在tolua框架中,配置的内存管理和优化需要结合Lua特性与Unity资源管理策略,以下是分步解决方案: ### 一、内存问题分析 1. **内存占用来源** - 配置序列化数据常驻内存(如JSON/CSV解析后的Lua) - 跨语言交互产生的中间数据(Lua与C#间的数据转换)[^3] - 未及时回收的临时(如遍历生成的临时数据结构) 2. **关键指标监测** ```lua print("Lua内存:", collectgarbage("count")*1024.." bytes") -- 实时监测内存[^4] ``` ### 二、核心优化方案 #### 方案1:按需加载优化 ```lua -- 创建索引映射 local config_index = { [1001] = {offset=0, length=128}, [1002] = {offset=128, length=64} } function load_config(key) if not cached[key] then local index = config_index[key] file:seek("set", index.offset) local binary = file:read(index.length) cached[key] = deserialize(binary) end return cached[key] end ``` **优化要点**: - 仅加载必要条目,通过`file.seek`精准定位[^1] - 设置缓存淘汰机制(LRU策略) - 分离热数据(频繁访问)与冷数据(低频访问) #### 方案2:数据结构优化 ```lua -- 原始结构 local item = { id = 1001, name = "sword", attack = 100, defense = 50 } -- 优化结构 local defaults = {attack=0, defense=0} -- 公共默认值[^1] local item = { id = 1001, name = "sword", override = {attack=100} -- 仅存储差异值 } ``` #### 方案3:GC策略调优 ```lua -- 初始化时设置GC参数 collectgarbage("setpause", 100) -- 内存增长100%后触发GC[^4] collectgarbage("setstepmul", 200) -- GC步长倍增系数 -- 主动触发GC的时机 function on_scene_change() collectgarbage("collect") -- 场景切换时强制回收[^4] end ``` ### 三、高级优化技巧 1. **内存对齐优化** - 使用`struct.pack`确保Lua与C#数据结构对齐[^3] ```lua local buffer = struct.pack(">i4f", id, x, y, z, w) ``` 2. **预处理优化** ```csharp // C#端预处理工具示例 void PreprocessConfig() { foreach(var field in config.Fields) { if(field.NeedPrecompute) GenerateCacheFile(field); } } ``` 3. **混合加载策略** ```lua -- 根据配置类型选择加载方式 local loader_strategy = { [CONST.ITEM] = full_load, [CONST.SKILL] = lazy_load } ``` ### 四、验证与监控 1. **内存分析工具链** ``` Unity Profiler -> Lua Memory Snapshot -> 自定义内存监控面板 ``` 2. **关键性能指标** - 单配置加载耗时 < 5ms - Lua堆内存波动幅度 < 10MB - GC触发频率 < 1次/30秒
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