如何避免内存频繁地申请与释放

本文探讨了如何减少程序中频繁的内存申请与释放操作,提出了四种有效解决方案:静态申请、半自动内存管理、函数模板及函数重载,并分析了各自的优缺点。

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如何避免内存频繁地申请与释放
 
动态内存申请与释放在很大程度上影响着程序的运行效率,如果频繁地进行内存申请与释放,程序极可能出错,同时给程序造成巨大的负担,因此尽量避免这样的操作是很有意义的。本文讨论一下这个问题。
 
问题描述:

我们写了一个核心函数fun,它的大致形式如下:

void fun(int len, datatype/*, 其他参数*/)
{
    
//……

    datatype *tmp = new datatype[len];
    
//……

    delete [] tmp;
    
//……

}

现在要在另一个函数fun_call中,频繁地调用此函数,它的大致形式如下:

void fun_call(int len, datatype/*, …*/)
{
    
//……


    
for(int i=0; i<10000++i)
    
{
    
//    ……

        fun(len/*, …*/);
    
//    ……

    }


    
//……
}

每调用一次 fun_call,就要进行10000次(概数,只是打个比方)地内存申请与释放,我们的目的是将这10000次的内存申请与释放改进为只进行1次。

 

解决方法:

大体而言,避免内存频繁申请与释放有如下方法:

 

1、静态申请

如果能够预知所要申请的内存大小,可以用静态申请的方法,直接给一块足够大的数组,即在函数fun 中,用datatype tmp[MAX_SIZE] 来代替 操作。但这样做存在如缺点:要估计程序中申请内存的大小,有时是难以办到的,就算能够估计到申请的内存大小,当我们程序中申请内存的大小变化范围特别大时(如1bit~1M),这时如果只须申请1bit的空间,而实际上却用了1M的空间(虽然在栈上),我觉得这样不妥。

 

2、用半自动的内存管理方式

重载 ,一次调用系统提供的new申请大块内存,以后的申请就从这块内存中进行分割,不再调用系统的new。这样做可行,效率有待研究。

 

3、用函数模板

将核心函数fun改成如下形式:

template < int size > 
void fun(datatype
/*, …*/
)
{
    
//……


    datatype tmp[size];

    
//……
}

这样做之后,将我们要申请的内存大小作为模板参数传入核心函数 中。它同第1种方法静态申请差不多,但它能缓解1中的内存浪费的缺点,相当于方法1中的MAX_SIZE不是固定的数,而是可变的size。在fun的调用函数fun_call中,调用的形式变为了fun<size>()了,而且模板参数size必须是常的。

 

4、用函数重载

核心函数fun将变为两种形式:

void fun(datatype *media, int len, datatype/*, …*/)
{
    
//……

    datatype *tmp = media;
    
//……

}
void fun(int len, datatype/*, …*/)
{
    datatype 
*tmp = new
 datatype[len];
    fun(tmp, len
/*, …*/
);
    delete [] tmp;
}


然后在调用函数fun_call中,就调用上述第1种定义,其函数形式大致变为:

void fun_call(int len, datatype/*, …*/)
{
    
//……

    Datatype *tmp = new datatype[len]
    
for(int i=0; i<10000++
i)
    
{
    
//    ……

        fun(len, tmp/*, ……*/);
    
//    ……

    }

    Delete [] tmp;
    
//……
}

这样一来,10000次的内存申请释放变为了1次。

 

总结:解决方法还有很多,比如使用全局变量,由于全局变量具有诸多不利因素,因此,本文不考虑全局变量。以上只是一些针对内存频繁动态申请和释放的解决思路,抛砖引玉,希望高手指点。

<think>嗯,用户问的是jemalloc是否能避免频繁申请释放内存。首先,我需要回忆一下jemalloc的基本原理和设计目标。jemalloc是Facebook开发的内存分配器,主要用于替代传统的malloc,比如glibc的malloc,它在处理多线程和高并发场景下表现更好,特别是减少内存碎片和提高性能。 那用户的问题核心是“避免频繁申请释放”,这可能涉及到内存分配器的管理策略,比如是否通过某种缓存机制或者内存池来减少系统调用的次数。我需要先分解问题:jemalloc如何管理内存申请释放?它有没有机制来减少频繁操作带来的开销? 首先,jemalloc的设计中有线程本地缓存(thread-local caches),每个线程有自己的内存缓存,这样在分配和释放小块内存时,不需要每次都加锁,这样可以减少锁竞争,提高效率。这种机制应该能减少频繁申请释放带来的锁开销,但用户的问题可能更关注是否减少系统调用或实际的内存分配次数。 另外,jemalloc采用了多个arena来划分内存区域,不同的线程可能分配到不同的arena,这样可以分散内存请求,减少竞争。同时,arena内部可能维护不同大小的内存块,通过slab分配的方式,预先分配一定大小的内存块,减少碎片。这些机制可能有助于减少频繁申请释放带来的碎片问题,但用户的问题是能否“避免频繁操作,而不是解决其带来的问题。 用户可能是在开发中遇到了性能问题,比如频繁的malloc和free导致性能下降,或者内存碎片,想知道jemalloc是否可以帮助缓解这种情况。需要解释jemalloc如何优化这些情况,比如通过缓存、内存重用、延迟释放等策略,来减少实际的内存申请释放次数,从而降低开销。 另外,需要对比默认的malloc,比如glibc的ptmalloc,在哪些方面jemalloc更优。比如,ptmalloc对于多线程环境可能因为锁竞争导致性能问题,而jemalloc的线程本地缓存可以有效减少这种情况。同时,jemalloc的内存分配策略可能更倾向于减少外部碎片,通过划分不同大小的类别(size classes),从而更高效地重用内存避免频繁向操作系统申请释放内存。 可能还需要提到jemalloc的自动内存整理和垃圾回收机制,比如定期合并空闲内存块,或者通过后台线程来管理内存,从而减少应用程序直接面对的内存管理负担。这些机制是否能够有效减少频繁申请释放的影响。 不过需要注意的是,jemalloc并不能完全避免应用程序层面的频繁申请释放,如果应用本身存在大量的小对象频繁创建和销毁,即使使用jemalloc,也可能无法彻底解决问题。这时候可能需要结合应用层的内存池或对象池技术,但jemalloc可以在底层优化,减少每次操作的开销。 总结来说,jemalloc通过线程本地缓存、多arena机制、细粒度的内存分类和缓存策略,来减少频繁申请释放带来的性能开销和内存碎片,从而在一定程度上避免或缓解这些问题。但具体效果还要看应用场景和使用方式。</think>jemalloc 通过多种机制有效**减少频繁申请释放内存的开销**,但严格来说它并不能完全“避免”这类操作,而是通过优化内存管理策略,**降低其负面影响**(如性能下降、内存碎片等)。以下是其核心优化原理: --- ### **1. 线程本地缓存(Thread-Local Cache)** - **作用**:每个线程维护独立的内存缓存池(称为`tcache`)。 - **优化效果**: - **减少锁竞争**:线程直接从本地缓存分配/释放内存,无需全局锁。 - **降低系统调用频率**:缓存未耗尽时,无需向操作系统申请内存。 - **适用场景**:频繁分配小对象(如多线程高并发服务)。 -- ### **2. 内存分类 Slab 分配** - **内存分级(Size Classes)**: - 将内存按大小划分为多个类别(如 8B、16B、32B ... 到 几KB)。 - 每个类别预分配固定大小的内存块(类似 Slab),直接从缓存分配。 - **优化效果**: - **减少外部碎片**:相同大小的对象集中分配,避免内存浪费。 - **快速重用内存**:释放内存优先放回本地缓存,供后续快速复用。 --- ### **3. 延迟释放(Lazy Free)** - **机制**: - 释放内存不会立即归还操作系统,而是暂存到缓存。 - 缓存达到阈值后,批量归还内存或合并空闲块。 - **优化效果**: - **降低释放开销**:减少频繁释放触发的系统调用(如`munmap`)。 - **合并空闲块**:减少内存碎片,提升后续大块内存分配成功率。 -- ### **4. 多 Arena 分区** - **机制**: - 将内存划分为多个独立管理区域(`arena`),默认数量 CPU 核心数相关。 - 线程按策略绑定到不同 arena,分散内存操作压力。 - **优化效果**: - **减少锁竞争**:分散多线程对同一内存池的争用。 - **降低全局碎片化**:不同 arena 独立管理内存避免全局碎片。 --- ### **5. 对比 glibc 的 malloc(ptmalloc)** | **特性** | **jemalloc** | **glibc malloc (ptmalloc)** | |--|---------------------------------------|--------------------------------------| | 线程缓存 | 每个线程独立缓存(`tcache`) | 仅主线程有独立缓存,其他线程共享 | | 锁竞争 | 低(多 arena + 线程缓存) | 高(全局锁或 arena 锁) | | 内存碎片 | 较少(严格分级 + 延迟释放) | 较高(尤其是长期运行的多线程程序) | | 适用场景 | 高并发、多线程、小对象频繁分配 | 简单场景或单线程程序 | -- ### **6. 实际效果** - **减少频繁操作的开销**: - 对于高频的小内存分配/释放(如网络服务、游戏对象),jemalloc 性能显著优于默认 malloc。 - 测试表明,某些场景下内存分配速度可提升 30%~50%,碎片减少 70% 以上。 - **无法完全避免的操作**: - 若应用代码本身存在**高频次、无复用的小对象分配**(如循环内临时对象),jemalloc 只能优化底层管理,无法消除代码逻辑的开销。此时需结合**对象池**或**内存复用设计**。 --- ### **7. 使用建议** 1. **启用 jemalloc**: ```bash # Linux 程序预加载 jemalloc(需安装 libjemalloc) LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjemalloc.so.1 ./your_program ``` 2. **监控内存**: ```bash jeprof --show_bytes <program> <heap_dump_file> # 分析内存使用 ``` 3. **调参优化**: - 通过环境变量调整缓存大小、arena 数量等(如 `MALLOC_CONF="narenas:4,tcache:true"`)。 --- ### **总结** jemalloc 通过**线程缓存、内存分级、延迟释放**等机制,显著降低频繁申请/释放内存的开销,尤其适合多线程、高并发的场景。但对于代码层面的不合理内存使用(如无复用的小对象分配),仍需结合上层优化(如内存池)才能彻底解决问题。
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