上一篇文章探讨了内存块重用顺序对内存消耗的影响,并优化了函数以减少浪费。然而,另一个更严重的问题依然存在:一个巨大的内存块可能会占据多个小块本可利用的空间。例如,分配一大块内存,释放后,再分配两个更小的块:
void *ptr1 = abmalloc(128); void *ptr2 = abmalloc(8); abfree(ptr1); void *ptr3 = abmalloc(8); void *ptr4 = abmalloc(8);
这时,128字节的空闲块无法被8字节的请求利用,导致后续8字节块分配需要再次扩展堆,造成内存利用率低下。
解决这个问题,一种高效但复杂的方法是使用“bins”:按大小分组的块列表。另一种更简单的方案是将大块分割成更小的块。本文采用后者。
代码重构
首先,对代码进行轻微重构。header_new()
函数同时负责分配内存和初始化块头,这不利于代码的可读性和维护性。我们将它拆分成两个函数:
-
header_plug()
:将已初始化的块插入到前一个和下一个块之间。 -
header_init()
:初始化块的元数据(大小和可用性)。
它们分别如下:
void header_init(header *header, size_t size, bool available) { header->size = size; header->available = available; } void header_plug(header *header, header *previous, header *next) { header->previous = previous; if (previous != NULL) { previous->next = header; } header->next = next; if (next != NULL) { next->previous = header; } }
header_new()
函数修改如下:
header *header_new(header *previous, size_t size, bool available) { header *header = sbrk(sizeof(header) size); header_init(header, size, available); header_plug(header, previous, NULL); return header; }
(abmalloc()
函数中 last->previous->next = last;
这行可以删除,因为 header_plug()
现在负责处理此逻辑。)
分割内存块
接下来,实现 header_split()
函数。给定一个块头和所需最小大小,如果原始块足够大,则将其分割成两部分:
- 所需大小的块;
- 剩余部分及其新的块头;
首先,检查块是否足够大:
header *header_split(header *header, size_t size) { size_t original_size = header->size; if (original_size >= size sizeof(header)) {
如果足够大,则分割块。首先,减小当前块的大小:
header->size = original_size - size - sizeof(header);
计算新块的指针:
header *new_header = (header 1) header->size; // Corrected pointer calculation
初始化新块的头:
header_init(new_header, size, true);
将新块连接到链表:
header_plug(new_header, header, header->next);
如果原始块是最后一个块,更新 last
指针:
if (header == last) { last = new_header; }
返回新块:
return new_header; } else { return header; } }
更新 abmalloc()
最后,修改 abmalloc()
函数,在找到可用块后,调用 header_split()
尝试分割它:
if (header->available && (header->size >= size)) { header = header_split(header, size); header->available = false; return (void*)(header 1); // Cast to void* for correct return type }
如果块可以分割,则返回新块;否则,返回原始块。
关于块分割的说明
需要注意的是,新块是在原始块的末尾创建的。虽然也可以在开头创建,但在末尾创建新块可以使新的空闲块更靠近旧块,提高下次 abmalloc()
调用的效率。
分割大块内存是改进内存管理的一步,但它也可能导致小块内存碎片化,从而导致更大的请求需要扩展堆。下一篇文章将探讨如何解决这个问题。
以上是实现 malloc() 和 free() — 分割大块的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

C#适合需要开发效率和类型安全的项目,而C 适合需要高性能和硬件控制的项目。 1)C#提供垃圾回收和LINQ,适用于企业应用和Windows开发。 2)C 以高性能和底层控制着称,广泛用于游戏和系统编程。

C 代码优化可以通过以下策略实现:1.手动管理内存以优化使用;2.编写符合编译器优化规则的代码;3.选择合适的算法和数据结构;4.使用内联函数减少调用开销;5.应用模板元编程在编译时优化;6.避免不必要的拷贝,使用移动语义和引用参数;7.正确使用const帮助编译器优化;8.选择合适的数据结构,如std::vector。

C 中的volatile关键字用于告知编译器变量值可能在代码控制之外被改变,因此不能对其进行优化。1)它常用于读取可能被硬件或中断服务程序修改的变量,如传感器状态。2)volatile不能保证多线程安全,应使用互斥锁或原子操作。3)使用volatile可能导致性能slight下降,但确保程序正确性。

在C 中测量线程性能可以使用标准库中的计时工具、性能分析工具和自定义计时器。1.使用库测量执行时间。2.使用gprof进行性能分析,步骤包括编译时添加-pg选项、运行程序生成gmon.out文件、生成性能报告。3.使用Valgrind的Callgrind模块进行更详细的分析,步骤包括运行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看结果。4.自定义计时器可灵活测量特定代码段的执行时间。这些方法帮助全面了解线程性能,并优化代码。

使用C 中的chrono库可以让你更加精确地控制时间和时间间隔,让我们来探讨一下这个库的魅力所在吧。C 的chrono库是标准库的一部分,它提供了一种现代化的方式来处理时间和时间间隔。对于那些曾经饱受time.h和ctime折磨的程序员来说,chrono无疑是一个福音。它不仅提高了代码的可读性和可维护性,还提供了更高的精度和灵活性。让我们从基础开始,chrono库主要包括以下几个关键组件:std::chrono::system_clock:表示系统时钟,用于获取当前时间。std::chron

C 在实时操作系统(RTOS)编程中表现出色,提供了高效的执行效率和精确的时间管理。1)C 通过直接操作硬件资源和高效的内存管理满足RTOS的需求。2)利用面向对象特性,C 可以设计灵活的任务调度系统。3)C 支持高效的中断处理,但需避免动态内存分配和异常处理以保证实时性。4)模板编程和内联函数有助于性能优化。5)实际应用中,C 可用于实现高效的日志系统。

C 中的ABI兼容性是指不同编译器或版本生成的二进制代码能否在不重新编译的情况下兼容。1.函数调用约定,2.名称修饰,3.虚函数表布局,4.结构体和类的布局是主要涉及的方面。

DMA在C 中是指DirectMemoryAccess,直接内存访问技术,允许硬件设备直接与内存进行数据传输,不需要CPU干预。1)DMA操作高度依赖于硬件设备和驱动程序,实现方式因系统而异。2)直接访问内存可能带来安全风险,需确保代码的正确性和安全性。3)DMA可提高性能,但使用不当可能导致系统性能下降。通过实践和学习,可以掌握DMA的使用技巧,在高速数据传输和实时信号处理等场景中发挥其最大效能。


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