levelDB源码笔记(4)- SkipList

本文深入探讨了SkipList作为LevelDB memtable底层数据结构的原理及其内存优化技术,包括使用内存池、placement new操作进行高效内存分配,并通过memory barrier实现线程同步。同时解释了在插入操作中使用Barrier的重要性,以及在不同内存模型下的volatile关键字作用。

skipList是LevelDB的memtable实际采用的数据结构.其原理可以自行google

SkipList应用概率保持平衡,可以用来替代平衡树,优点是实现简单。这里每个链表从小到大排列,height=0是所有节点的链表,height越高,链表节点越稀少。

几个tips:

i) 使用内存池和placement new操作内存:

template<typename Key, class Comparator>
typename SkipList<Key,Comparator>::Node*
SkipList<Key,Comparator>::NewNode(const Key& key, int height) {
  char* mem = arena_->AllocateAligned(
      sizeof(Node) + sizeof(port::AtomicPointer) * (height - 1));
  return new (mem) Node(key);
}

ii)memory barrier。

在SkipList的实现中,内部并没有使用到锁,只是用到了AtomicPointer。AtomicPointer可以保存一个void*,利用了memory barrier来实现同步。(似乎说mutex已经带了mb的操作,但是对单个int或者位的操作,不必用到mutex,用mb可以更快?)

inline void MemoryBarrier() {
  // See http://gcc.gnu.org/ml/gcc/2003-04/msg01180.html for a discussion on
  // this idiom. Also see http://en.wikipedia.org/wiki/Memory_ordering.
  __asm__ __volatile__("" : : : "memory");
}

Acquire_Load(){void* result = rep_; MemoryBarrier();return result;}
Release_Store(void* v){MemoryBarrier();rep_ = v;}

An operation has acquire semantics if other processors will always see its effect before any subsequent operation's effect. An operation has release semantics if other processors will see every preceding operation's effect before the effect of the operation itself.

acquire保证其他线程先看到执行当前命令,而后执行后续指令;release保证其他线程先看到其他前序指令执行,而后执行当前指令

我们来分析下如果在Insert中的prev[i]->SetNext(i, x);不使用Barrier会有什么问题?如下两条语句:
x->NoBarrier_SetNext(i, prev[i]->NoBarrier_Next(i));
prev[i]->SetNext(i, x);
实际上等效于如下三句:
x->next=prev[i]->next
MemoryBarrier()
prev[i]->next=x

假设如果没有内存Barrier,可能会出现如下一种情况,另一个并发线程,可能会看到不正确的内存更新顺序,比如它可能看到prev[i]->next已经是x了,但是x的next还未被正确更新,因为x有可能是存在高速缓存中的,还未刷到内存,这样就会有问题。通过Barrier就可以保证,如果用户看到了prev[i]->next=x那么x->next也肯定已经被正确的设置了。

在强内存模型下,(X86-64,AMD64的内存模型都是强内存模型)volatile关键字声明的变量已经具备load acquire和store release的功能了,但在其他如安腾等是弱内存模型,需要另外的实现


参考:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201242491334104/


跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模与分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计与参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环与内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估与改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值