Читаем Программирование. Принципы и практика использования C++ Исправленное издание полностью

Каждый раз, выполняя этот цикл, мы создаем два объекта класса Node, причем в процессе их создания возникает и удаляется объект класса Message. Такой фрагмент кода вполне типичен для структур данных, используемых для ввода данных, поступающих от какого-то устройства. Глядя на этот код, можно предположить, что каждый раз при выполнении цикла мы тратим 2*sizeof(Node) байтов памяти (плюс расходы свободной памяти). К сожалению, нет никаких гарантий, что наши затраты памяти ограничатся ожидаемыми и желательными 2*sizeof(Node) байтами. В действительности это маловероятно.

Представим себе простой (хотя и вполне вероятный) механизм управления памятью. Допустим также, что объект класса Message немного больше, чем объект класса Node. Эту ситуацию можно проиллюстрировать следующим образом: темно-серым цветом выделим память, занятую объектом класса Message, светло-серым — память, занятую объектами класса Node, а белым — “дыры” (т.е. неиспользуемую память).

Итак, каждый раз, проходя цикл, мы оставляем неиспользованную память (“дыру”). Эта память может составлять всего несколько байтов, но если мы не можем использовать их, то это равносильно утечке памяти, а даже малая утечка рано или поздно выводит из строя долговременные системы. Разбиение свободной памяти на многочисленные “дыры”, слишком маленькие для того, чтобы в них можно было разместить объекты, называется фрагментацией памяти (memory fragmentation). В конце концов, механизм управления свободной памятью займет все “дыры”, достаточно большие для того, чтобы разместить объекты, используемые программой, оставив только одну “дыру”, слишком маленькую и потому бесполезную. Это серьезная проблема для всех достаточно долго работающих программ, широко использующих операторы new и delete; фрагментация памяти встречается довольно часто. Она сильно увеличивает время, необходимое для выполнения оператора new, поскольку он должен выполнить поиск подходящего места для размещения объектов. Совершенно очевидно, что такое поведение для встроенной системы недопустимо. Это может также создать серьезную проблему в небрежно спроектированной невстроенной системе.

Почему ни язык, ни система не может решить эту проблему? А нельзя ли написать программу, которая вообще не создавала бы “дыр” в памяти? Сначала рассмотрим наиболее очевидное решение проблемы маленьких бесполезных “дыр” в памяти: попробуем переместить все объекты класса Node так, чтобы вся свободная память была компактной непрерывной областью, в которой можно разместить много объектов.

К сожалению, система не может этого сделать. Причина заключается в том, что код на языке С++ непосредственно ссылается на объекты, размещенные в памяти. Например, указатели n1 и n2 содержат реальные адреса ячеек памяти. Если мы переместим объекты, на которые они указывают, то эти адреса станут некорректными. Допустим, что мы (где-то) храним указатели на созданные объекты. Мы могли бы представить соответствующую часть нашей структуры данных следующим образом.

Теперь мы уплотняем память, перемещаем объекты так, чтобы неиспользуемая память стала непрерывным фрагментом.

  К сожалению, переместив объекты и не обновив указатели, которые на них ссылались, мы создали путаницу. Почему же мы не обновили указатели, перемещая объекты? Мы могли бы написать такую программу, только зная детали структуры данных. В принципе система (т.е. система динамической поддержки языка С++) не знает, где хранятся указатели; иначе говоря, если у нас есть объект, то вопрос: “Какие указатели ссылаются на данный объект в данный момент?” не имеет ответа. Но даже если бы эту проблему можно было легко решить, такой подход (известный как уплотняющая сборка мусора (compacting garbage collection)) не всегда оправдывает себя. Например, для того чтобы он хорошо работал, обычно требуется, чтобы свободной памяти было в два раза больше, чем памяти, необходимой системе для отслеживания указателей и перемещения объектов. Этой избыточной памяти во встроенной системе может не оказаться. Кроме того, от эффективного механизма уплотняющей сборки мусора трудно добиться предсказуемости.

Можно, конечно, ответить на вопрос “Где находятся указатели?” для наших структур данных и уплотнить их, но проще вообще избежать фрагментации в начале блока. В данном примере мы могли бы просто разместить оба объекта класса Node до размещения объектов класса Message.

while( ... ) {

  Node* n1 = new Node;

  Node* n2 = new Node;

  Message* p = get_input(dev);

  // ...храним информацию в узлах...

  delete p;

  // ...

}

Перейти на страницу:

Похожие книги

Programming with POSIX® Threads
Programming with POSIX® Threads

With this practical book, you will attain a solid understanding of threads and will discover how to put this powerful mode of programming to work in real-world applications. The primary advantage of threaded programming is that it enables your applications to accomplish more than one task at the same time by using the number-crunching power of multiprocessor parallelism and by automatically exploiting I/O concurrency in your code, even on a single processor machine. The result: applications that are faster, more responsive to users, and often easier to maintain. Threaded programming is particularly well suited to network programming where it helps alleviate the bottleneck of slow network I/O. This book offers an in-depth description of the IEEE operating system interface standard, POSIX (Portable Operating System Interface) threads, commonly called Pthreads. Written for experienced C programmers, but assuming no previous knowledge of threads, the book explains basic concepts such as asynchronous programming, the lifecycle of a thread, and synchronization. You then move to more advanced topics such as attributes objects, thread-specific data, and realtime scheduling. An entire chapter is devoted to "real code," with a look at barriers, read/write locks, the work queue manager, and how to utilize existing libraries. In addition, the book tackles one of the thorniest problems faced by thread programmers-debugging-with valuable suggestions on how to avoid code errors and performance problems from the outset. Numerous annotated examples are used to illustrate real-world concepts. A Pthreads mini-reference and a look at future standardization are also included.

David Butenhof

Программирование, программы, базы данных