当前位置：首页 > news >正文

高并发内存池（二）：项目的整体框架以及Thread_Cache的结构设计

news 来源：原创 2025/8/10 3:16:31

前言

一，项目整体框架设计

二，thread cache结构设计

模拟定长内存池的设计思路

采用一定的对齐规则设计

thread cache大致框架

申请内存Allocate方法

1，thread cache 哈希桶的内存对齐规则

2，内存对齐规则代码实现

3，申请空间Allocate代码

释放内存，还给thread cache管理

前言

现代很多的开发环境都是多核多线程，在申请内存的场景下，必然存在激烈的锁竞争问题。前面也已经提到过，malloc本身就是一种内存池，malloc申请内存资源的方式已经很优秀了。而这个项目的原型tcmalloc就是在高并发场景下更胜一筹。

所以我们的项目主要处理的是在多线程下申请内存资源，我们的线程池需要考虑几个问题：

性能问题
多线程环境下，锁竞争问题。
内存碎片问题

而malloc也是一个内存池，它解决的问题就是1和3，他不考虑在多线程环境下锁的竞争问题。通俗的讲，就是在多线程下，调用malloc时都是需要加锁的。

一，项目整体框架设计

高并发内存池（Concurrent Memory Pool）主要由以下3部分组成：

1，thread cache：每个线程独有的，用于小于256KB大小的内存分配。

如上图所示，每个线程都有一个自己的thread cache，那么在申请内存时，如果对应的thread cache中有内存，则直接分配，并且该过程是不需要加锁的，因为每个线程独享一个thread cache。这也就是这个并发线程池高效的地方。

2，Central Cache：中心缓存，该部分是所有线程共享的。

当thread cache中没有足够的内存时，会向Central Cache进行申请。如果多个thread cache都需要向Central Cache申请，那么此时就会有多个线程来并发的访问Central Cache，此时就会存在线程安全的问题。所以该部分是需要加锁的。
所以在这一层会存在锁竞争的问题，但是后面会讲Central Cache是一个哈希桶的结构，只有当多线程访问同一个桶时，才会需要进行竞争锁的。所以这一层确实会存在锁竞争的问题，但是不会太过激烈，对效率方面影响不大。
同时，这一部分还需要完成回收内存的工作。也就是当thread cache中的内存达到一定条件时，会进行回收。这样做就可以避免，有的线程有过剩的内存空间，有的线程申请不到，通俗的说，就是一个人吃的太饱，一个人没得吃，就是为了解决这个问题。

3，Page Cache：页缓存，是Central Cache的下一级缓存。存储的内存是以页为单位的，并且分配内存的时候也是以页为单位的。在操作系统中，一页代表的内存大小是4KB或者8KB。

同理，当Central Cache没有内存时，会向Page Cache申请内存，Page Cache会以页为单位进行内存分配。那么当Page Cache的内存也使用完后，就会向操作系统申请。
Page Cache同样也会回收 Central Cache的内存，当Page Cache内存达到一定条件时，就会将这部分内存坏给操作系统。

二，thread cache结构设计

thread cache结构，有点类似于我们实现定长内存池的思路。

传送门：高并发内存池（一）：项目简介+定长内存池的实现-CSDN博客

thread cahce是哈希桶结构，每个桶上是一个自由链表。每个线程都有一个thread cache对象，这样每个对象在这里申请对象和释放对象时是无锁的。

模拟定长内存池的设计思路

我们之前实现的定长内存池，它是解决固定内存大小的申请，我们在对内存资源进行管理的时候，使用的是一个自由链表，该自由链表管理的内存块是固定大小的，意思是该自由链表上的内存块要么都是 10字节的，要么都是20字节的等等。

而现在我们实现的高并发内存池，是要支持任意内存大小的申请，借鉴定长内存池的设计思路，我们可以使用多个自由链表来管理，说着太抽象，看图理解：

首先在上面提到过，thread cache的内存分配最大是256KB的，也就是256*1024=262114字节，也就是需要创建26万多个自由链表，然后每个链表管理对应内存块大小的管理。这种方法可行，当我想申请任意大小的内存时，都可以给我，但是可行性不高。

采用一定的对齐规则设计

在实现该部分的时候，可以进行一定的空间浪费，采取一定的对齐规则。比如，当申请1-8字节的内存大小时，都分配8字节的内存大小。这样就会存在一定的空间浪费，这种问题叫做内碎片问题。（内存对齐规则会在下面申请资源部分讲解）

对齐规则的定义：数据在内存中的起始地址必须满足特定数值的整数倍要求，这种约束称为对齐规则。

总结一下：

内碎片问题：比如由于对齐规则，我申请到了16字节，但是我只用12个字节，就会导致剩下的4个自己浪费，这是内碎片问题。
外碎片问题：是一段连续的空间，被切成好多块分出去，只有部分还回来了，但是它们不连续。导致下次再申请的时候，可能申请不成功。

thread cache大致框架

thread cache是一个哈希桶结构，每个桶是一个自由链表。

当一个线程申请内存时，假设申请的内存大小是n字节，首先找到对应的thread cache，然后根据申请的内存大小n找到对应的哈希桶，也就是找到了对应的自由链表，如果自由链表不为空，头删即可；如果为空，找下一层Central Cache申请；
同理，当释放内存时，根据内存大小找到对应的哈希桶，也就是对应的自由链表，头插即可，当该自由链表的长度达到一定条件时，将这部分还给Central Cache；

对于自由链表会频繁的进行头删和头插，我们可以先封装一下，提供push和pop接口，封装好后下一层Central Cache也会使用。

//封装一下
//求一个内存块的前4个或者8个字节
void*& NextObj(void* obj)
{return *(void**)obj;
}//自由链表
class FreeList
{
public://头插void push(void* obj){//让 obj的前4个或者8个字节指向_freelist/**(void**)obj = _freelist;*/NextObj(obj) = _freelist;_freelist = obj;}//头删void* pop(){void* obj = nullptr;//void* next = *(void**)_freelist;//保存_freelist的下一个内存块地址void* next = NextObj(_freelist);obj = _freelist;_freelist = next;return obj;}
private:void* _freelist=nullptr;
};

thread cache大致框架

//thread_cache设计
class threadCache
{
public://申请空间void* Allocate(size_t size);//释放obj，大小为sizevoid Deallocate(void* obj, size_t size);//......private:FreeList _freelists[];
};

申请内存Allocate方法

1，thread cache 哈希桶的内存对齐规则

所谓内存对齐，就是当我申请一个大小为n的空间时，实际分配给我的是空间大小为m，这就是按照m字节对齐。

首先，这个项目最低的内存对齐规则是8，因为我们使用自由链表管理的时候，需要在内存块的头上填充一个指针的大小，指针的大小在32位环境下是4字节，在64位环境下是8字节，所以最低是按照8字节对齐的。

按照8字节对齐的thread cache，如下图。当我想申请的内存小于等于8Byte时，就从第一个桶中获取。如果大于8字节小于等于16字节，就从第二个桶中获取。如果大于16，小于等于24，就从第三个桶中获取。依次类推......
这种方案需要的哈希桶总数：总的字节数256*1024=262114,哈希桶个数262114/8=32768。一共需要3万多个哈希桶，还是太多了。

上面的方案，当申请一块大小为n的内存时，我们是无脑的按照8字节的对齐规则。

为了减少哈希桶的个数，对于申请的内存块大小n，我们可以根据n的范围，按照不同的内存对齐规则。n在某一个区间，采用这个区间的对齐规则。

对齐规则如下：

申请的空间大小对齐规则

【1，128】 8Byte对齐

【128+1，1024】 16Byte对齐

【1024+1，8*1024】 128Byte对齐

【8*1024+1，64*1024】 1024Byte对齐

【64*1024+1,256*1024】 8*1024Byte对齐

申请的空间大小为n，n在[1,128]范围时，采用8字节对齐规则。在[128+1，1024]范围时采用16Byte对齐规则。依次类推......

哈希桶个数的计算：

【1，128】，按照8字节对齐，需要的哈希桶个数128/8=16

【128+1，1024】，按照16字节对齐，需要的哈希桶个数(1024-128)/16=56

【1024+1，8*1024】，按照128字节对齐，需要的哈希桶个数（8*1024-1024）/128=56

【8*1024+1，64*1024】，按照1024字节对齐，需要的哈希桶个数（64*1024-8*1024）/1024=56

【64*1024+1，256*1024】，按照8*1024字节对齐，需要的哈希桶个数（256*1024-64*1024）/（8*1024）=24

综上一共需要16+56+56+56+24=208，只需要208个哈希桶。

这样设计的好处还有一个，就是可以将内存资源的浪费占比控制在10%左右。因为采取一定的对齐规则，就会不可避免的造成内碎片问题，产生内存资源浪费的问题。

浪费占比=浪费的字节数/实际申请的字节数

证明：

对于第一个哈希桶而言，浪费占比肯定很大，但是从第二个桶开始，可以将浪费占比控制在10%左右。

就比如对于【128+1，1024】区间，采用16字节对齐。假设现在想申请129的字节，按照16字节对齐规则，实际会分配144字节，此时会浪费15个字节，那么此时的浪费占比就是15/144=0.10416666，接近10%。

这种情况浪费的字节数是15，是最多的，同时申请的字节数是129，是这个区间最小的一个。意味着如果是其他情况，申请的字节数肯定更多（大于129），浪费的字节数肯定小于等于15，带到公式里就是分子变小，分母变大，那么结果会更小，所以可以将浪费占比控制在10%左右。

所以最终可以得到如下数据，这也就是我们的thread cache的设计规则：

申请的空间大小对齐规则对应的哈希桶

【1，128】 8Byte对齐 _freelist[0,16)

【128+1，1024】 16Byte对齐 _freelist[16,72)

【1024+1，8*1024】 128Byte对齐 _freelist[72,128)

【8*1024+1，64*1024】 1024Byte对齐 _freelist[128,184)

【64*1024+1,256*1024】 8*1024Byte对齐 _freelist[184,208)

2，内存对齐规则代码实现

了解到上述的内存对齐规则后，那么我们现在就需要实现两个方法。

当申请size大小的内存时，我们需要知道该size大小对应的对齐数，以及对应是thread cache的第几个哈希桶。

注意：这里的对齐数不是上面讲的对齐规则。对齐数是实际对齐的字节数。比如我现在想申请大小为12字节的内存，对齐规则是8Byte，实际分配到的是16Byte，对齐数是16字节。以一张图搞定：

实现思路：

//计算对齐数以及第几个哈希桶
struct SizeClass
{//计算对齐数的辅助函数//第一个参数是申请内存的大小//第二个参数是对应的对齐规则static inline size_t _RoundUp(size_t bytes, size_t alginNum){return ((bytes + alginNum - 1) & ~(alginNum - 1));}//计算对齐数static size_t RoundUp(size_t size){if (size <= 128){return _RoundUp(size, 8);}else if(size<=1024){return _RoundUp(size, 16);}else if (size <= 8 * 1024){return _RoundUp(size, 128);}else if (size <= 64 * 1024){return _RoundUp(size, 1024);}else if (size <= 256 * 1024){return _RoundUp(size, 8*1024);}else{assert(false);return -1;}}//版本1 辅助函数//第二个参数是对齐规则//static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t alginNum)//{//	if (bytes % alginNum == 0)//	{//		//这里-1是因为下标从1开始//		return bytes / alginNum - 1;//	}//	else//	{//		return bytes / alginNum;//	}//}//版本2辅助函数//第二个参数是对齐规则的指数static inline size_t _Index(size_t bytes, size_t algin_shift){return ((bytes + (1 << algin_shift) - 1) >> algin_shift) - 1;}//计算对应的哈希桶//也就是计算在 _freelist中的下标//bytes为申请的字节数static size_t Index(size_t bytes){//每个区间有多少链(多少桶)//因为在对某一段区间进行计算的时候，求出对应是第几个桶后//我们求的是下标，需要加上前面区间的长度，所以需要记录前一个区间的长度static int group_array[4] = { 16,56,56,56};//第二个参数是对齐规则的指数if (bytes <= 128){//申请[1，128]字节时，对齐规则是8return _Index(bytes, 3);}else if (bytes <= 1024){return _Index(bytes - 128, 4) + group_array[0];}else if (bytes <= 8 * 1024){return _Index(bytes - 1024, 7) + group_array[0] + group_array[1];}else if (bytes <= 64 * 1024){return _Index(bytes - 8 * 1024, 10) + group_array[0] + group_array[1] + group_array[2];}else if (bytes <= 156 * 1024){return _Index(bytes - 64 * 1024, 13) + group_array[0] + group_array[1] + group_array[2] + group_array[3];}else{assert(false);return -1;}}
};

3，申请空间Allocate代码

//申请空间
void* threadCache::Allocate(size_t size)
{//申请空间的上限是256KBassert(size <= MAX_BYTES);//计算对应的对齐数，以及哈希桶的下标size_t alginSize = SizeClass::RoundUp(size);size_t index = SizeClass::Index(size);//如果对应的哈希桶不为空，则直接从该部分获取if (!_freelists[index].Empty()){//头删即可return _freelists[index].pop();}else{//对应的哈希桶，需要向下一层申请Central Cache//这时候，就需要使用到对齐数alginSize//....return FetchMemoryFromCental(index, alginSize);}
}

释放内存，还给thread cache管理

//释放obj，大小为size
void threadCache::Deallocate(void* obj, size_t size)
{assert(obj);assert(size >0);//找到对应的自由链表，插入即可size_t index = SizeClass::Index(size);_freelists[index].push(obj);
}

本节完！

高并发内存池（二）：项目的整体框架以及Thread_Cache的结构设计

目录前言一，项目整体框架设计二，thread cache结构设计模拟定长内存池的设计思路采用一定的对齐规则设计 thread cache大致框架申请内存Allocate方法 1，thread cache 哈希桶的内存对齐规则 2，内存对齐规则代码实现 …...

编程日记 2025/8/10 3:16:31

K8S扩缩容及滚动更新和回滚

目录： 1、滚动更新1、定义Deployment配置2、应用更新 2、版本回滚1. 使用kubectl rollout undo命令 3、更新暂停与恢复1、暂停更新2、更新镜像（例如，使用kubectl set image命令）3、恢复更新 4、弹性扩缩容1、扩容命令2、缩容命令3…...

编程日记 2025/8/3 10:26:40

K8S - GitLab CI 自动化构建镜像入门

一、引言在现代持续交付（CI/CD）体系中，容器镜像的自动化构建与推送已成为交付链条的重要一环。 GitLab CI/CD 作为 GitLab 平台的原生集成功能，提供了声明式、可扩展的流水线机制，使得开发者可以在代码生命周期内实…...

编程日记 2025/8/3 10:26:38

万兴PDF-PDFelement v11.4.13.3417

万兴PDF专家(Wondershare PDFelement)是一款国产PDF文档全方位解决方案.万兴PDF编辑器软件万兴PDF中文版,专注于PDF的创建,编辑,转换,签名,压缩,合并,比较等功能.万兴PDF专业版PDF编辑软件,以简约风格及强大的功能在国外名声大噪,除了传统功能外,还提供OCR扫描,表格识别,创建笔…...

编程日记 2025/8/8 16:27:03

4.2【LLaMA-Factory实战】金融财报分析系统：从数据到部署的全流程实践

【LLaMA-Factory实战】金融财报分析系统：从数据到部署的全流程实践一、引言在金融领域，财报分析是投资决策的核心环节。传统分析方法面临信息提取效率低、风险识别不全面等挑战。本文基于LLaMA-Factory框架，详细介绍如何构建一个专业的金…...

编程日记 2025/8/10 2:26:54

Vue Router 3 使用详解：从零构建嵌套路由页面

Vue Router 是 Vue.js 官方的路由管理器，常用于构建单页面应用（SPA）。本文将手把手带你完成 vue-router3.6.5 的基本配置，并实现一个带有嵌套路由的页面结构。本文适用于 Vue 2.x 项目一、安装 vue-router3.6.5 npm install vue…...

编程日记 2025/8/3 10:26:32

ChatGPT深度研究功能革新：GitHub直连与强化微调

目录一、ChatGPT深度研究功能迎来革命性更新 1.1 GitHub直连功能详解 1.2 强化微调(RTF)正式发布二、GitHub直连功能深度体验 2.1 实际应用场景演示 2.2 技术实现原理探讨三、强化微调技术解析 3.1 RTF技术核心优势 3.2 适用场景分析四、开发者反馈与行业影响 4…...

编程日记 2025/8/10 3:16:15

【Ansible】模块详解

一、ansible概述 1.1 ansible介绍 Ansible 是一个基于 Python 开发的配置管理和应用部署工具，近年来在自动化管理领域表现突出。它集成了许多传统运维工具的优点，几乎可以实现 Pubbet 和 Saltstack 所具备的功能。 1.2 ansible能做什么批量处理。An…...

编程日记 2025/8/3 10:26:28

深入理解C/C++内存管理：从基础到高级优化实践

一、内存区域划分与基础管理机制栈（Stack） 栈由系统自动管理，用于存储函数调用时的局部变量、参数及返回地址。其特点是高效但空间有限（通常1-8MB），遵循后进先出（LIFO）…...

编程日记 2025/8/10 3:13:40

两台服务器之前共享文件夹

本文环境服务器A:ubuntu24.22系统 IP:10.0.8.1 服务器B:ubuntu24.22系统 IP:10.0.8.10 本操作旨在将服务器B的/opt/files目录共享给服务器A得/opt/files 在 B 服务器上设置共享安装 NFS 服务： sudo apt -y install nfs-kernel-server编辑/etc/exports文件&…...

编程日记 2025/8/10 3:13:29

stm32之USART

目录 1.引入1.1 通信接口1.2 串口 2.USART2.1 简介2.2 框图2.3 基本机构图2.4 数据帧2.5 波特率发生器2.6 数据包2.6.1 数据模式2.6.2 HEX数据包2.6.3 文本数据包2.6.4 HEX数据包接收2.6.5 文本数据包接收 3.结构体和相关API3.1 结构体3.2 API3.2.1 **初始化相关函数**void USA…...

编程日记 2025/8/10 3:16:16

使用 systemd 管理 Linux 服务：配置与自动重启指南

使用 systemd (推荐，适用于大多数 Linux 发行版) systemd 是现代 Linux 系统中最常用的服务管理器。它能可靠地管理进程，并在进程崩溃时自动重启。创建 systemd 服务文件： 创建一个文件，例如 /etc/systemd/system/app.service…...

编程日记 2025/8/10 3:16:15

【计算机视觉】Car-Plate-Detection-OpenCV-TesseractOCR：车牌检测与识别

Car-Plate-Detection-OpenCV-TesseractOCR：车牌检测与识别技术深度解析在计算机视觉领域，车牌检测与识别（License Plate Detection and Recognition, LPDR）是一个极具实用价值的研究方向，广泛应用于智能交通系统、安…...

编程日记 2025/8/10 3:13:31

《Spring Boot 3.0全新特性详解与实战案例》

大家好呀！今天让我们轻松掌握Spring Boot 3.0的所有新特性！🚀 📌 第一章：Spring Boot 3.0简介 1.1 什么是Spring Boot 3.0？ Spring Boot 3.0就像是Java开发者的"超级工具箱"🧰&…...

编程日记 2025/8/9 12:34:12

二叉树的深度

二叉树的深度是指从根节点到叶子节点的最长路径上的节点数。一、最大深度 104. 二叉树的最大深度 - 力扣（LeetCode） 最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 //递归法 /*** Definition for a binary tree node.* public class T…...

编程日记 2025/8/4 3:33:47

科技创业园共享会议室线上预约及智能密码锁系统搭建指南

为科技创业园区的运营管理者，我深知高效利用会议室资源的重要性。2023年第三季度，我们园区启动会议室智能化改造项目，经过三个月的实践，成功将32间共享会议室升级为"线上预约智能门锁"管理模式。现将改造经验分享如下&a…...

编程日记 2025/8/10 3:16:31

自定义prometheus exporter实现监控阿里云RDS

# 自定义 Prometheus Exporter 实现多 RDS 数据采集## 背景1. Prometheus 官网提供的 MySQL Exporter 对于 MySQL 实例只能一个进程监控一个实例，数据库实例很多的情况下，不方便管理。 2. 内部有定制化监控需求，RDS 默认无法实现，…...

编程日记 2025/8/9 11:19:29

LeetCode 3342.到达最后一个房间的最少时间 II：dijkstra算法(和I一样)

【LetMeFly】3342.到达最后一个房间的最少时间 II：dijkstra算法(和I一样) 力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/find-minimum-time-to-reach-last-room-ii/ 有一个地窖，地窖中有 n x m 个房间，它们呈网格状排布。给你一…...

编程日记 2025/8/10 3:13:41

iOS创建Certificate证书、制作p12证书流程

一、创建Certificates 1、第一步得先在苹果电脑上创建一个.certSigningRequest的文件。首先打开钥匙串，使用快捷键【command空格】——输入【钥匙串】回车（找不到就搜一下钥匙串访问使用手册） 2、然后在苹果电脑的左上角菜单栏选择【钥匙串…...

编程日记 2025/8/10 3:13:42

特殊配合力（SCA）作为全基因组关联分析（GWAS）的表型，其生物学意义和应用价值

生物学意义解析非加性遗传效应特殊配合力（SCA）主要反映特定亲本组合的杂交优势，由非加性遗传效应（如显性、超显性、上位性）驱动。显性效应涉及等位基因间的显性互作，上位性效应则涉及不同位点间的基因互作。通过SCA-GWAS，可以定位调控这些非加性效应的关键基因组区域…...

编程日记 2025/8/10 3:13:32

Python实例题：Python快速获取斗图表情

目录 Python实例题题目 python-get-meme-imagesPython 快速获取斗图表情脚本代码解释 get_meme_images 函数： download_images 函数： 主程序： 运行思路注意事项 Python实例题题目 Python快速获取斗图表情 python-get-meme-im…...

编程日记 2025/8/10 3:16:16

探索表访问方法功能：顺序扫描分析

引言在之前的文章中，我们讨论了 PostgreSQL 表访问方法 API 的基础知识以及堆元组（heap tuple）与元组表槽（Tuple Table Slot，简称 TTS）之间的区别。本文将深入探讨 PostgreSQL 核心如何通过特定的 API …...

编程日记 2025/8/4 3:33:33

RISC-V CLINT、PLIC及芯来ECLIC中断机制分析 —— RISC-V中断机制（一）

在长期的嵌入式开发实践中，对中断机制的理解始终停留在表面层次，特别当开发者长期局限于纯软件抽象层面时，对中断机制的理解极易陷入"知其然而不知其所以然"的困境，这种认知的局限更为明显；随着工作需要不断…...

编程日记 2025/8/10 3:13:30

Templates配置配置位置模板案例配置位置 Settings->Editor->File and Code Templates模板案例 #if (${PACKAGE_NAME} && ${PACKAGE_NAME} ! "")package ${PACKAGE_NAME};#endimport com.ktools.common.dataprocess.DataProcess; import com.ktools…...

编程日记 2025/8/4 3:33:28

fakebook

解题方法： 一.用御剑扫描后台，查看robot.txt文件，发现是一个/user.php.bak,备份文件，我们访问这个文件 <?phpclass UserInfo {public $name "";public $age 0;public $blog "";public function __co…...

编程日记 2025/8/5 16:26:25

英伟达Blackwell架构重构未来：AI算力革命背后的技术逻辑与产业变革

——从芯片暴力美学到分布式智能体网络，解析英伟达如何定义AI基础设施新范式开篇：当算力成为“新石油”，英伟达的“炼油厂”如何升级？ 2025年3月，英伟达GTC大会上，黄仁勋身披标志性皮衣，宣布了…...

编程日记 2025/8/4 3:33:24

用 Rust 搭建一个优雅的多线程服务器：从零开始的详细指南

嘿，小伙伴们！今天咱们来聊聊怎么用 Rust 搭建一个牛气哄哄的多线程服务器，还能在需要的时候优雅地关机。为啥要用 Rust 呢？因为 Rust 是个超级靠谱的语言，它能保证内存安全，写并发代码的时候不用担心那些让…...

编程日记 2025/8/4 3:33:22

今日行情明日机会——20250509

上证指数今天缩量，整体跌多涨少，走势处于日线短期的高位~ 深证指数今天缩量小级别震荡，大盘股表现更好~ 2025年5月9日涨停股主要行业方向分析一、核心主线方向服装家纺（消费复苏出口链驱动） • 涨停家数&#xf…...

编程日记 2025/8/4 3:33:20

ESP32开发入门(七)：HTTP开发实践

一、HTTP协议基础 1.1 什么是HTTP？ HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议）是互联网上应用最为广泛的一种网络协议，用于从服务器传输超文本到本地浏览器。它是一种无状态的请求/响应协议，工作…...

编程日记 2025/8/4 3:33:18

【强化学习】强化学习算法 - 马尔可夫决策过程

马尔可夫决策过程 (Markov Decision Process, MDP) 1. MDP 原理介绍马尔可夫决策过程 (MDP) 是强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 中用于对序贯决策 (Sequential Decision Making) 问题进行数学建模的标准框架。它描述了一个智能体 (Agent) 与环境 (Environment) 交互的…...

编程日记 2025/8/7 21:50:10

数据结构【二叉搜索树（BST)】

二叉搜索树 1. 二叉搜索树的概念2. 二叉搜索树的性能分析3.二叉搜索树的插入4. 二叉搜索树的查找5. 二叉搜索树的删除6.二叉搜索树的实现代码7. 二叉搜索树key和key/value使用场景7.1 key搜索场景：7.2 key/value搜索场景： 1. 二叉搜索树的概念二叉搜索…...

编程日记 2025/8/4 3:33:13

振动临近失效状态，怎么频谱会是梳子？

这是一个破坏性试验的终末期振动波形。左边时域，右边频域。这是咋回事，时域看起来原本很正常的冲击信号，怎么频域是那个鬼样子。同一组波形，放大后的频域 - 低频部分： 一个解释：...

编程日记 2025/8/4 3:33:11

橡胶制品行业质检管理的痛点质检LIMS如何重构橡胶制品质检价值链

橡胶制品广泛应用于汽车、医疗、航空等领域，其性能稳定性直接关联终端产品的安全性。从轮胎耐磨性测试到密封件耐腐蚀性验证，每一项检测数据都是企业参与市场竞争的核心筹码。然而，传统实验室管理模式普遍面临设备调度混乱、检测流程追溯断层…...

编程日记 2025/8/6 19:31:35

【CTFSHOW_Web入门】命令执行

文章目录命令执行web29web30web31web32web33web34web35web36web37web38web39web40web41web42web43web44web45web46web47web48web49web50web51web52web53web54web55web56web57web58web59web60web61web62web63web64web65web66web67web68web69web70web71web72web73web74web75web7…...

编程日记 2025/8/4 3:33:06

前言

一，项目整体框架设计

二，thread cache结构设计

模拟定长内存池的设计思路

采用一定的对齐规则设计

thread cache大致框架

申请内存Allocate方法

1，thread cache 哈希桶的内存对齐规则

2，内存对齐规则代码实现

3，申请空间Allocate代码

释放内存，还给thread cache管理

相关文章：