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Memory Management in Open Cascade

eryar
 eryar
发布于 2014/11/23 12:34
字数 2487
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Open Cascade中的内存管理

Memory Management in Open Cascade

eryar@163.com

一、C++中的内存管理 Memory Management in C++

1. 引言

为了表现出多态,在C++中就会用到大量的指针和引用。指针所指的对象是从内存空间中借来的,当然要及时归还。特别是指针在程序中随心所欲地创建,因此,一个指针究竟指向哪个对象,一个对象到底被几个指针所指向,是程序员十分关注的事情。

C++中涉及到的内存管理问题可以归结为两方面:正确地掌握它和有效地使用它。好的程序员会理解这两个问题为什么要以这样的顺序列出。因为执行得再快、体积再小的程序,如果不按所期望的方式去执行也是没什么用处的程序。对于大多数程序员,正确地掌握意味着正确地调用内存分配和释放函数;有效地使用意味着编写自定义版本的内存分配和释放函数。显然,正确地掌握它要重要些。

C中,只要用malloc分配的内存没有用free释放就会产生内存泄露。在C++中肇事者的名字换成了newdelete,但是问题依然存在。当然,有了析构函数情况稍有改观。因为析构函数为所有将被销毁的对象提供了一个方便的调用delete的场所,但这同时又带来了更多的烦恼,因为newdelete是隐式地调用构造函数和析构函数的。而且可以在类中和类外自定义newdelete操作符,这又带来了复杂性,增加出错的机会。

2. 内存分配方式

内存分配有三种方式:

u 从静态存储区域分配。内存在编译时就已经分配好,这块内存在程序的整个运行期间都存在。例如全局变量、static变量;

u 从栈上分配。在执行函数时,函数内的局部变量的存储单元都能在栈上创建,函数执行结束时,这些存储单元自动被释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中,效率很高,但是分配内存容量有限;

u 从堆上分配,亦称动态内存分配。程序在运行时用mallocnew申请任意多少的内存,程序员自己负责在用完时使用freedelete来释放内存。动态内存的生存期由我们决定,使用起来很灵活,但问题也最多。

二、Open Cascade中的内存管理 Memory Management in Open Cascade

在几何建模的过程中,程序创建和删除了大量的对象在动态内存中,也就是堆中。在这种情况下,标准C++的内存管理方式不是很高效,所以Open Cascade在包Standard中专门写了个内存管理程序(Memory Manager)来对内存的分配与删除进行管理。

1. 用法 Usage

为了在C代码中使用Open Cascade提供的内存管理器,只需要将原来使用malloc的地方使用Standard::Allocate来代替,原来使用free的地方使用Standard::Free来代替。另外,原来使用realloc的地方使用Standard::Reallocate来代替即可。

C++中,operator newdelete都重新定义以便使用Open Cascade的内存管理器。定义代码如下所示:

public:
  // Redefined operators new and delete ensure that handles are 
  // allocated using OCC memory manager
  void* operator new(size_t,void* anAddress) 
  {
    return anAddress;
  }

  void* operator new(size_t size) 
  { 
    return Standard::Allocate(size); 
  }

  void  operator delete(void *anAddress, size_t ) 
  { 
    if (anAddress) Standard::Free(anAddress); 
  }
View Code

上述代码是将operator newdeleteplacement new都重新定义了,这样的类的newdelete都将由Open Cascade的内存管理器来管理。

CDL extractor为在其中所有类都采用这种方式来重新定义operator newdelete,这样Open Cascade所有的类(少数除外)都是使用Open Cascade的内存管理器来管理。

2. 配置内存管理器 Configuring memory manager

Open CASCADE内存管理器可以配置,按不同的优化方式来分配内存,主要还是看需要分配内存的大小,或者不使用内存优化而直接使用mallocfree

配置方式为设置如下环境变量的值:

l MMGT_OPT:若设置为1(默认值也是为1),内存管理器将使用内存优化的方式来管理内存;若设置为0,则内存的分配就是直接调用C的函数mallocfree来对内存进行管理,此时,所有其它选项除了MMGT_CLEAR外都将被忽略。若设置为2,则会使用IntelTBB来对内存的分配进行优化,此时需要有TBB的库。

l MMGT_CLEAR:若设置为1(默认值也是为1),分配的内存块将被清零;若设置为0,则内存块将以分配时的值返回。

l MMGT_CELLSIZE:定义了内存池中可分配内存块的最大值。默认值为200

l MMGT_NBPAGES:定义了页面上可分配的小的内存块的数量,默认值为1000

l MMGT_THRESHOLD:定义了循环利用的而不是返回给堆的内存块的数量,默认值为4000

l MMGT_MMAP:若设置为1(默认值也是为1),大内存块的分配将会使用操作系统的内存映射函数。若设置为0,内存的分配将会直接使用malloc直接在堆上分配。

l MMGT_REENTRANT:若设置为1(默认值为0),所有调用内存优化的函数将会被保证安全,即使有多个不同的线程。当在使用内存优化管理(MMGT_OPT=1)内存及多线程的程序时,这个值需要设置为1

注:为了使用Open Cascade在多线程的程序中表现出更好的性能,推荐如下两种设置方式:

l MMGT_OPT=0

l MMGT_OPT=1 and MMGT_REENTRANT=1

3. 程序实现 Implementation details

Standard_MMgrRoot为内存管理器的抽象类,它定义了内存分配的释放的虚函数。通过环境变量MMGT_OPT来选择不同的内存管理类,如下代码所示:

Standard_MMgrFactory::Standard_MMgrFactory() : myFMMgr(0)
{
  char *var;
  Standard_Boolean bClear, bMMap, bReentrant;
  Standard_Integer aCellSize, aNbPages, aThreshold, bOptAlloc;

  //
  bOptAlloc   = atoi((var = getenv("MMGT_OPT"      )) ? var : "1"    ); 
  bClear      = atoi((var = getenv("MMGT_CLEAR"    )) ? var : "1"    );
  bMMap       = atoi((var = getenv("MMGT_MMAP"     )) ? var : "1"    ); 
  aCellSize   = atoi((var = getenv("MMGT_CELLSIZE" )) ? var : "200"  ); 
  aNbPages    = atoi((var = getenv("MMGT_NBPAGES"  )) ? var : "1000" );
  aThreshold  = atoi((var = getenv("MMGT_THRESHOLD")) ? var : "40000");
  bReentrant  = atoi((var = getenv("MMGT_REENTRANT")) ? var : "0"    );
  
  if ( bOptAlloc == 1 ) { 
    myFMMgr = new Standard_MMgrOpt(bClear, bMMap, aCellSize, aNbPages, aThreshold, bReentrant);

  }

  else if ( bOptAlloc == 2 ) {
    myFMMgr = new Standard_MMgrTBBalloc(bClear);
  }
  else {
    myFMMgr = new Standard_MMgrRaw(bClear);
  }

  // Set grobal reentrant flag according to MMGT_REENTRANT environment variable
  if ( ! Standard_IsReentrant )
    Standard_IsReentrant = bReentrant;
}

MMGT_OPT设置为1时,将会使用类Standard_MMgrOpt来对内存的分配与释放进行优化。优化方法如下:

l 小型内存块(小于MMGT_CELLSIZE的内存)不是单独分配。而是分配一个大的内存池(每个内存池的大小是MMGT_NBPAGES),每个新建内存都被安排在当前的内存池中空闲的地方。若当前内存池被占满,则分配另一个内存池。在当前的版本中,内存池不会返回给系统(直到程序结束)。然而,调用函数Standard::Free()被释放的内存块会被free列表记录,以便在下一个相同大小的内存块分配时重新利用(循环使用)。

l 中型内存块(大小在MMGT_CELLSIZEMMGT_THRESHOLD之间的内存块)由C的函数mallocfree直接管理。当这样的内存块被调用函数Standard::Free释放时,它们也像小型内存块那样被循环使用。与小型内存块不同的是,被释放的free列表中包含的中型内存块可以通过函数Standard::Purge,使其返回到堆中。

l 大型内存块(大于MMGT_THRESHOLD的内存块,包含用于管理小型内存块的内存池)的分配取决于MMGT_MMAP的值:若为0,这些内存块在堆中分配;否则,将会使用操作系统的专用的管理内存映射文件的函数来分配。当使用Standard::Free来释放大型内存块时,大型内存块立即返回给系统。

4. 利与弊 Benefits and drawbacks

Open Cascade使用内存管理器的最大好处就是其对小型内存块的循环使用机制。当程序需要对大量小型内存块进行分配与释放时,这种机制使程序速度更快。实践表明,使用这种方式程序的性能可以提高50%以上。

相应的弊端就是循环使的内存在程序运行时不会返回给系统。这就可能导致大量的内存消耗,甚至可能导致内存泄露。为了避免这种情况,应该在大量使内存的操作结束后调用函数Standard::Purge

使用Open Cascade的内存管理器(Memory Manager)导致的所有的内存开销有:

l 分配的每个内存块的大小都会以8个字节向上取整。(看其源代码应该是以的个字节向上取整,源程序如下所示:)

Standard_Address Standard_MMgrRaw::Allocate(const Standard_Size aSize)
{
  // the size is rounded up to 4 since some OCC classes
  // (e.g. TCollection_AsciiString) assume memory to be double word-aligned
  const Standard_Size aRoundSize = (aSize + 3) & ~0x3;
  // we use ?: operator instead of if() since it is faster :-)
  Standard_Address aPtr = ( myClear ? calloc(aRoundSize, sizeof(char)) : malloc(aRoundSize) );

  if ( ! aPtr )
    Standard_OutOfMemory::Raise("Standard_MMgrRaw::Allocate(): malloc failed");
  return aPtr;
}

l 额外的4个字节(在64位的操作系统上是8个字节)将在每个内存块的开始部分分配,用来保存其大小(或用来保存下一个可用的内存块的地址),只在MMGT_OPT1时有效。

所以不管Open Cascade的内存管理器以优化方式还是标准方式来管理内存,内存总的消耗都将会大一些。

 

© 著作权归作者所有

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