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专业网站开发哪家好,app制作,工业企业解决方案,用dw做的网页怎么上传到网站一、规格化 内存池类似于一个内存零售商, 从操作系统中申请一整块内存, 然后对其进行合理分割, 将分割后的小内存返回给程序。这里存在3个尺寸: 分割尺寸: 底层内存管理的基本单位, 比如常见的以页为单位分配, 但是页的大小是灵活的;申请尺寸: 内存使用者希望申请到的内存大小…

一、规格化

内存池类似于一个内存零售商, 从操作系统中申请一整块内存, 然后对其进行合理分割, 将分割后的小内存返回给程序。这里存在3个尺寸:

  1. 分割尺寸: 底层内存管理的基本单位, 比如常见的以页为单位分配, 但是页的大小是灵活的;
  2. 申请尺寸: 内存使用者希望申请到的内存大小;
  3. 分配尺寸: 内存池实际分配的内存大小, 存在该尺寸的原因是分配尺寸>=申请尺寸;
    总结来说, 内存规格化就是确定有哪些尺寸的内存, 针对不同的申请尺寸提供对应的分配尺寸。

二、规格化描述7元组

每一种尺寸使用下面的7元组表示| 元组字段以及含义如下

name代码注释个人理解
indexSize class index从0开始的索引
log2GroupLog of group base size (no deltas added)尺寸分组的base
log2DeltaLog of delta to previous size class分组内的增量单位
nDeltaDelta multiplier分组内增量单位的倍数
isMultiPageSize‘yes’ if a multiple of the page size ‘no’ otherwise是否为Page的整倍数
isSubPage‘yes’ if a subpage size class ‘no’ otherwise.是否可能为SubPage
log2DeltaLookupSame as log2Delta if a lookup table size class ‘no’ otherwise.代码中没有使用

三、规格化结果

indexlog2Grouplog2DeltanDeltaisMultiPageSizeisSubPagelog2DeltaLookupsize
044001416
144101432
244201448
344301464
464101480
564201496
6643014112
7644014128
8751015160
9752015192
10753015224
11754015256
12861016320
13862016384
14863016448
15864016512
16971017640
17972017768
18973017896
199740171024
2010810181280
2110820181536
2210830181792
2310840182048
2411910192560
2511920193072
2611930193584
2711940194096
28121010105120
29121020106144
30121030107168
31121041108192
321311101010240
331311201012288
341311301014336
351311411016384
361412101020480
371412211024576
381412301028672
391412410032768
401513110040960
411513210049152
421513310057344
431513410065536
441614110081920
451614210098304
4616143100114688
4716144100131072
4817151100163840
4917152100196608
5017153100229376
5117154100262144
5218161100327680
5318162100393216
5418163100458752
5518164100524288
5619171100655360
5719172100786432
5819173100917504
59191741001048576
60201811001310720
61201821001572864
62201831001835008
63201841002097152
64211911002621440
65211921003145728
66211931003670016
67211941004194304
68222011005242880
69222021006291456
70222031007340032
71222041008388608
722321110010485760
732321210012582912
742321310014680064
752321410016777216

四、相关计算公式

a. 每个内存规格的尺寸计算公式
size = (1 << log2Group) + (1 << log2Delta) * nDelta;
b. 第0组是单独初始化不予考虑, 从第1组开始
log2Group = log2Delta + 2;
c. 通过a,b合并得到
size = 2 ^ log2Delta (4 + nDelta)
d. 从c得到, 自第1组开始组内每个内存大小是logDelta的[ 5,6,7,8 ]倍;

五、结果说明

  1. 最小尺寸16B, 最大尺寸16M;
  2. 尺寸分19组, 每组4个, 共76种尺寸(规格, 颗粒度);
  3. 从第1组开始, 后一组是前一组容量的2倍;
  4. 组内后一个是在前一个的尺寸基础上+log2Delta;
  5. 尺寸>=pageSize(8K)的有40个;
  6. 尺寸小于pageSize(8K)的有36个;
  7. 这种尺寸作为分配的最小颗粒度, 同时也影响了做实际分配时的空间大小以及对应的最小颗粒度(元素)数量;

六、小结

本篇介绍的是Netty4.1.73-Final的内存规格化, 后续的内存分配均以该内存规格为基础进行。整个尺寸要覆盖小尺寸和大尺寸, 平衡分配效率和空间利用率。这里仅仅介绍了其内存规格化的实现结果, 如此设计的原因和历史的演进, 感兴趣的小伙伴可以去进一步研究Jmelloc项目。

http://www.hkea.cn/news/959273/

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