【项目日记(九)】项目整体测试,优化以及缺陷分析-LMLPHP

1. 前言

整个项目的代码和框架就已经介绍
完毕了,项目的所有代码在下面的链接:

gitee代码仓库项目源代码


2. 整体项目测试

对本项目的测试无非就是将自己写的
内存池与C语言的malloc做对比,代码如下:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<thread>
#include<mutex>
#include"ConcurrentAlloc.h"
using namespace std;
void BenchmarkMalloc(size_t ntimes, size_t nworks, size_t rounds)//ntime一轮申请和释放内存的次数,round是跑多少轮,nworks是线程数
{
	std::vector<std::thread> vthread(nworks);
	std::atomic<size_t> malloc_costtime = 0;
	std::atomic<size_t> free_costtime = 0;
	for (size_t k = 0; k < nworks; ++k)
	{
		vthread[k] = std::thread([&, k]() {
			std::vector<void*> v;
			v.reserve(ntimes);
			for (size_t j = 0; j < rounds; ++j)
			{
				size_t begin1 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
				{
					//v.push_back(malloc(16));
					v.push_back(malloc((16 + i) % 8192 + 1));
				}
				size_t end1 = clock();
				size_t begin2 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
				{
					free(v[i]);
				}
				size_t end2 = clock();
				v.clear();
				malloc_costtime += (end1 - begin1);
				free_costtime += (end2 - begin2);
			}
			});
	}
	for (auto& t : vthread)
	{
		t.join();
	}
	printf("%u个线程并发执行%u轮次,每轮次malloc %u次: 花费:%u ms\n",
		nworks, rounds, ntimes, malloc_costtime.load());
	printf("%u个线程并发执行%u轮次,每轮次free %u次: 花费:%u ms\n",
		nworks, rounds, ntimes, free_costtime.load());
	printf("%u个线程并发malloc&free %u次,总计花费:%u ms\n",
		nworks, nworks * rounds * ntimes, malloc_costtime.load() + free_costtime.load());
}

// 单轮次申请释放次数 线程数 轮次
void BenchmarkConcurrentMalloc(size_t ntimes, size_t nworks, size_t rounds)
{
	std::vector<std::thread> vthread(nworks);
	std::atomic<size_t> malloc_costtime = 0;
	std::atomic<size_t> free_costtime = 0;
	for (size_t k = 0; k < nworks; ++k)
	{
		vthread[k] = std::thread([&]() {
			std::vector<void*> v;
			v.reserve(ntimes);
			for (size_t j = 0; j < rounds; ++j)
			{
				size_t begin1 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
				{
					//v.push_back(ConcurrentAlloc(16));
					v.push_back(ConcurrentAlloc((16 + i) % 8192 + 1));
				}
				size_t end1 = clock();
				size_t begin2 = clock();
				for (size_t i = 0; i < ntimes; i++)
				{
					ConcurrentFree(v[i]);
				}
				size_t end2 = clock();
				v.clear();
				malloc_costtime += (end1 - begin1);
				free_costtime += (end2 - begin2);
			}
			});
	}
	for (auto& t : vthread)
	{
		t.join();
	}
	printf("%u个线程并发执行%u轮次,每轮次concurrent alloc %u次: 花费:%u ms\n",
		nworks, rounds, ntimes, malloc_costtime.load());
	printf("%u个线程并发执行%u轮次,每轮次concurrent dealloc %u次: 花费:%u ms\n",
		nworks, rounds, ntimes, free_costtime.load());
	printf("%u个线程并发concurrent alloc&dealloc %u次,总计花费:%u ms\n",
		nworks, nworks * rounds * ntimes, malloc_costtime.load() + free_costtime.load());
}
int main()
{
	size_t n = 10000;
	cout << "==========================================================" << endl;
	BenchmarkConcurrentMalloc(n, 10, 10);
	cout << endl << endl;
	BenchmarkMalloc(n, 10, 10);
	cout << "==========================================================" <<endl;
	return 0;
}

本代码是现成的,不用在意细节

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3. 项目的效率上限分析

在vs的调试中有一个性能探测器

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4. 效率上限问题的解决方法

对于上面的问题显然超出了我们的能力范围,对于一个C++的初学者来说,标准库中的容器已经是很优秀的了,如果要抛弃标准库,我们也不能写出更好的,所以这里直接将TCmalloc开源项目中的解决方法给搬过来,谷歌的团队使用了一个叫基数树的结构来完美的解决此问题

基数树的文档说明: 基数树百度百科

#pragma once
#include"shared.h"
// Single-level array
template <int BITS>
class TCMalloc_PageMap1 {
private:
	static const int LENGTH = 1 << BITS;
	void** array_;

public:
	typedef uintptr_t Number;

	//explicit TCMalloc_PageMap1(void* (*allocator)(size_t)) {
	explicit TCMalloc_PageMap1() {
		//array_ = reinterpret_cast<void**>((*allocator)(sizeof(void*) << BITS));
		size_t size = sizeof(void*) << BITS;
		size_t alignSize = AlignmentRule::_AlignUp(size, 1 << PAGE_SHIFT);
		array_ = (void**)SystemAlloc(alignSize >> PAGE_SHIFT);
		memset(array_, 0, sizeof(void*) << BITS);
	}

	// Return the current value for KEY.  Returns NULL if not yet set,
	// or if k is out of range.
	void* get(Number k) const {
		if ((k >> BITS) > 0) {
			return NULL;
		}
		return array_[k];
	}

	// REQUIRES "k" is in range "[0,2^BITS-1]".
	// REQUIRES "k" has been ensured before.
	// Sets the value 'v' for key 'k'.
	void set(Number k, void* v) {
		array_[k] = v;
	}
};

之后将所有使用unordered_map的地方都替换成基数树的get和set函数即可!现在我们再来测试一下整个项目的性能如何:

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5. 项目的缺陷分析

本项目看似每一步都做的天衣无缝,申请
和释放内存一层一层不断递进,但是它有
一个致命的缺陷,那就是内存泄漏问题:

bug出现的情景:

解决bug的方式:

博主本人比较推荐的方式就是在每次使用完内存池后,手动调用一个释放内存的函数对每一个桶进行遍历,来释放还没有被使用的小块儿内存


6. 项目总结

高并发内存池项目到这里就结项了,
三层缓存结构设计的非常之巧妙,做
这个项目为了去解决某个问题,而是
去学习别人的优秀的,先进的思想

02-13 18:54