數(shù)據(jù)結構與算法：多任務下的垃圾收集3

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發(fā)表于：2023-09-15來源：：點擊數(shù)：標簽：算法收集數(shù)據(jù)結構垃圾任務

數(shù)據(jù)結構與算法：多任務下的垃圾收集[3]數(shù)據(jù)庫設計關鍵字：數(shù)據(jù)庫設計/**支持多任務的垃圾收集函數(shù)，遍歷哈希表，將所有引用計數(shù)為0的內存釋放@returnvoid——無*/voidMGC_Collect(){void*p；Lock(g_lock)；HashTable_EnumBegin(g_pMTable)；

數(shù)據(jù)結構與算法：多任務下的垃圾收集[3]數(shù)據(jù)庫設計

關鍵字：數(shù)據(jù)庫設計/**支持多任務的垃圾收集函數(shù)，遍歷哈希表，將所有引用計數(shù)為0的內存釋放

@returnvoid——無

*/

voidMGC_Collect()

{

void*p；

Lock(g_lock)；

HashTable_EnumBegin(g_pMTable)；

while((p=HashTable_EnumNext(g_pMTable))!=NULL)

{

INT*pRef=(INT*)((char*)p－INT_LEN)；

if(*pRef==0)

{

HashTable_Delete(g_pMTable,p,HashInt,IntCompare,NULL)；

MGC_Free(p)；

}

}

Unlock(g_lock)；

}

注意：上面定義全局哈希表對象時使用了另外一個g_pMTable變量，主要是有別于支持單任務的哈希表對象，便于采取不同的策略進行管理。

3.使用單獨任務進行垃圾收集

實現(xiàn)多任務支持之后，如何進行垃圾收集呢？可以看出在上面實現(xiàn)的MGC_Collect()函數(shù)中，只是簡單地加鎖，然后收集，再解鎖。這樣做的缺點是當分配的內存數(shù)量比較多時，需要耗費大量的時間進行收集，并且在收集的過程中其他的內存操作全部都會被掛起，直到收集完成解鎖后，其他的內存操作才能繼續(xù)，這就是目前實際應用中使用較多的收集方法。本書前面已經(jīng)介紹了多任務下如何遍歷的問題，所以這里要利用本書的多任務算法來實現(xiàn)更好的垃圾收集功能，使得在進行垃圾收集時不影響其他的內存操作，使得應用程序繼續(xù)運行，讓用戶感覺不到垃圾收集在運行。

要實現(xiàn)收集時不影響內存操作，必須使用支持多任務的哈希表?？紤]到程序效率，就不再像多任務鏈表那樣單獨寫一個多任務哈希表模塊，若寫成單獨模塊，多任務哈希表自己得有一個鎖，加上引用計數(shù)使用的鎖g_lock總共有兩個鎖，需要進行兩次加鎖解鎖操作。而鎖的操作相對于內存讀寫操作是非常耗費時間的，所以還是讓哈希表共用g_lock鎖變量。另外還得發(fā)揮多任務的優(yōu)勢，特別是在使用多核CPU時，更應該發(fā)揮多任務的優(yōu)勢，尤其需要將垃圾回收放到一個單獨的任務里運行。下面我們就來實現(xiàn)用單獨的垃圾收集任務收集垃圾。

要支持多任務，首先必須定義一個多任務變量如下。

MTASKg_pMTask；

還得在MGC_Init()函數(shù)里創(chuàng)建MTASK對象，修改后的編碼如下。

/**多任務下的垃圾內存收集算法的初始化函數(shù)

@paramINTnBucketCount——哈希表的bucket的數(shù)量

@returnINT——成功返回CAPI_SUCCESS；失敗返回CAPI_FAILED

*/

INTMGC_Init(INTnBucketCount)

{

g_lock=LockCreate()；

if(g_lock!=NULL)

{

g_pMTable=HashTable_Create(nBucketCount)；

if(g_pMTable!=NULL)

{

g_pMTask=MTask_Create()；

if(g_pMTask!=NULL)

{

returnCAPI_SUCCESS；

}

else

{

HashTable_Destroy(g_pMTable,NULL)；

LockClose(g_loc