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  • 1、为什么需要主动释放vector内存 vector其中一个特点:内存空间只会增长,不会减小,援引C++ Primer:为了支持快速的随机访问,vector容器的元素以连续方式存放,每一个元素都紧挨着前一个元素存储。设想一下,当...

    1、为什么需要主动释放vector内存

    vector其中一个特点:内存空间只会增长,不会减小,援引C++ Primer:为了支持快速的随机访问,vector容器的元素以连续方式存放,每一个元素都紧挨着前一个元素存储。设想一下,当vector添加一个元素时,为了满足连续存放这个特性,都需要重新分配空间、拷贝元素、撤销旧空间,这样性能难以接受。因此STL实现者在对vector进行内存分配时,其实际分配的容量要比当前所需的空间多一些。就是说,vector容器预留了一些额外的存储区,用于存放新添加的元素,这样就不必为每个新元素重新分配整个容器的内存空间。

    在调用push_back时,每次执行push_back操作,相当于底层的数组实现要重新分配大小;这种实现体现到vector实现就是每当push_back一个元素,都要重新分配一个大一个元素的存储,然后将原来的元素拷贝到新的存储,之后在拷贝push_back的元素,最后要析构原有的vector并释放原有的内存。


    2、怎么释放vector的内存

    A、对于数据量不大的vector,没有必要自己主动释放vector,一切都交给操作系统。

    B、但是对于大量数据的vector,在vector里面的数据被删除后,主动去释放vector的内存就变得很有必要了!

    由于vector的内存占用空间只增不减,比如你首先分配了10000个字节,然后erase掉后面9999个,留下一个有效元素,但是内存占用仍为10000个。所有内存空间是在vector析构时候才能被系统回收。empty()用来检测容器是否为空的,clear()可以清空所有元素。但是即使clear(),vector所占用的内存空间依然如故,无法保证内存的回收。如果需要空间动态缩小,可以考虑使用deque。如果vector,可以用swap()来帮助你释放内存。

     

    3、示例代码

    新建一个控制台程序,把代码运行起来看输出,且看代码:

    #include <iostream>
    #include <vector>
    #include <string>
    #include <Windows.h>
    #include <Psapi.h>
    #pragma comment(lib, "Psapi.lib")
    
    using namespace std;
    
    //GetCurPorcessMemory
    bool GetCurProcessMemory(HANDLE handle, std::wstring& workingSize, std::wstring& peakWorkingSize)
    {
    	//HANDLE handle = GetCurrentProcess();
    	PROCESS_MEMORY_COUNTERS pmc;
    	if (GetProcessMemoryInfo(handle, &pmc, sizeof(pmc)))
    	{
    		int size = pmc.WorkingSetSize/1024;
    		wchar_t buf[10] = {0};
    		_ltow(size, buf, 10);
    		workingSize = std::wstring(buf);
    
    		size = pmc.PeakWorkingSetSize/1024;
    		_ltow(size, buf, 10);
    		peakWorkingSize = std::wstring(buf);
    
    		return true;
    	}
    	return false;
    }
    
    int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
    {
    	std::wstring wszWorking, wszPeakWorking;
    	vector<string> ary;
    
    	for (int i=0; i<1000000; i++)
    	{
    		ary.push_back("hello vector");
    	}
    
    	wchar_t wch;
    	wcin >> wch;
    
    	GetCurProcessMemory(GetCurrentProcess(), wszWorking, wszPeakWorking);// 此时检查内存情况
    	wcout << "Working : " << wszWorking.c_str() << " PeakWorking : " << wszPeakWorking.c_str() << endl;
    
    	wcin >> wch;
    
    	//
    	ary.clear();
    	wcout << "vector clear" << endl;
    	wcout << "vector capacity " << ary.capacity() << endl;	
    	GetCurProcessMemory(GetCurrentProcess(), wszWorking, wszPeakWorking);// 此时再次检查
    	wcout << "Working : " << wszWorking.c_str() << " PeakWorking : " << wszPeakWorking.c_str() << endl;
    
    	wcin >> wch;
    	//vector<string>(ary).swap(ary);
    	ary.swap(vector<string>(ary));	
    	wcout << "vector swap" << endl;
    	wcout << "vector capacity " << ary.capacity() << endl;// 此时容量为0	
    	GetCurProcessMemory(GetCurrentProcess(), wszWorking, wszPeakWorking);// 检查内存
    	wcout << "Working : " << wszWorking.c_str() << " PeakWorking : " << wszPeakWorking.c_str() << endl;
    
    	wcout << "vector size : " << ary.size() << endl;//0
    
    	//getchar();
    	system("pause");
    
    	return 0;
    }

     

     

     

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  • 多线程中的wait与sleep到底谁释放了锁 首先,多线程中会使用到两个延迟的函数,wait和sleep。 wait是Object类中的方法,而sleep是Thread类中的方法。 sleep是Thread类中的静态方法。无论是在a线程中调用b的sleep...

    多线程中的wait与sleep到底谁释放了锁

    首先,多线程中会使用到两个延迟的函数,wait和sleep。
    wait是Object类中的方法,而sleep是Thread类中的方法。

    sleep是Thread类中的静态方法。无论是在a线程中调用b的sleep方法,还是b线程中调用a的sleep方法,谁调用,谁睡觉。

    最主要的是sleep方法调用之后,并没有释放锁。使得线程仍然可以同步控制。sleep不会让出系统资源;
    而wait是进入线程等待池中等待,让出系统资源。

    调用wait方法的线程,不会自己唤醒,需要线程调用 notify / notifyAll 方法唤醒等待池中的所有线程,才会进入就绪队列中等待系统分配资源。sleep方法会自动唤醒,如果时间不到,想要唤醒,可以使用interrupt方法强行打断。
    Thread.sleep(0) // 触发操作系统立刻重新进行一次CPU竞争。

    使用范围:
    sleep可以在任何地方使用。而wait,notify,notifyAll只能在同步控制方法或者同步控制块中使用。

    sleep必须捕获异常,而wait,notify,notifyAll的不需要捕获异常。

    参考链接


    释放CPU时间片

    sleep()方法:
    当程序运行到Thread.sleep(100L);时,休眠100毫秒,同时交出CPU时间片,100毫秒后,重新进入可运行状态,等待CPU重新分配时间片,而线程交出时间片时,CPU拿到时间片,由操作系统负责在客运行状态的线程中选中并分配时间片
    wait()方法:程序在运行时,遇到wait()方法,这时线程进入当前对象的等待队列并交出CPU,等待其他线程notifyALL()时,才能重新回到可运行状态,等待OS分配CPU

    参考链接


    java wait()notify释放锁

    调用obj.wait()会立即释放锁,,以便其他线程可以执行obj.notify(),但是notify()不会立刻立刻释放sycronized(obj)中的obj锁,必须要等notify()所在线程执行完synchronized(obj)块中的所有代码才会释放这把锁.

    //而 yield(),sleep()不会释放锁。

    参考链接


    java多线程什么时候释放锁—wait()、notify()

    由于等待一个锁定线程只有在获得这把锁之后,才能恢复运行,所以让持有锁的线程在不需要锁的时候及时释放锁是很重要的。在以下情况下,持有锁的线程会释放锁:
    1. 执行完同步代码块。
    2. 在执行同步代码块的过程中,遇到异常而导致线程终止。
    3. 在执行同步代码块的过程中,执行了锁所属对象的wait()方法,这个线程会释放锁,进行对象的等待池。
    除了以上情况外,只要持有锁的此案吃还没有执行完同步代码块,就不会释放锁。因此在以下情况下,线程不会释放锁:
    1. 在执行同步代码块的过程中,执行了Thread.sleep()方法,当前线程放弃CPU,开始睡眠,在睡眠中不会释放锁。
    2. 在执行同步代码块的过程中,执行了Thread.yield()方法,当前线程放弃CPU,但不会释放锁。
    3. 在执行同步代码块的过程中,其他线程执行了当前对象的suspend()方法,当前线程被暂停,但不会释放锁。但Thread类的suspend()方法已经被废弃。
    避免死锁的一个通用的经验法则是:当几个线程都要访问共享资源A、B和C时,保证使每个线程都按照同样的顺序去访问他们,比如都先访问A,再访问B和C。
    java.lang.Object类中提供了两个用于线程通信的方法:wait()和notify()。需要注意到是,wait()方法必须放在一个循环中,因为在多线程环境中,共享对象的状态随时可能改变。当一个在对象等待池中的线程被唤醒后,并不一定立即恢复运行,等到这个线程获得了锁及CPU才能继续运行,又可能此时对象的状态已经发生了变化。

    # 调用obj的wait(), notify()方法前,必须获得obj锁,也就是必须写在synchronized(obj) {...} 代码段内。
    
    • 1
    • 2

      
      # 调用obj.wait()后,线程A就释放了obj的锁,否则线程B无法获得obj锁,也就无法在synchronized(obj) {…} 代码段内唤醒A。
      
      # 当obj.wait()方法返回后,线程A需要再次获得obj锁,才能继续执行。
      
      # 如果A1,A2,A3都在obj.wait(),则B调用obj.notify()只能唤醒A1,A2,A3中的一个(具体哪一个由JVM决定)。
      
      # obj.notifyAll()则能全部唤醒A1,A2,A3,但是要继续执行obj.wait()的下一条语句,必须获得obj锁,因此,A1,A2,A3只有一个有机会获得锁继续执行,例如A1,其余的需要等待A1释放obj锁之后才能继续执行。
      
      # 当B调用obj.notify/notifyAll的时候,B正持有obj锁,因此,A1,A2,A3虽被唤醒,但是仍无法获得obj锁。直到B退出synchronized块,释放obj锁后,A1,A2,A3中的一个才有机会获得锁继续执行。

      
      wait()/sleep()的区别
      
      前面讲了wait/notify机制,Thread还有一个sleep()静态方法,它也能使线程暂停一段时间。sleep与wait的不同点是:sleep并不释放锁,并且sleep的暂停和wait暂停是不一样的。obj.wait会使线程进入obj对象的等待集合中并等待唤醒。
      
      但是wait()和sleep()都可以通过interrupt()方法打断线程的暂停状态,从而使线程立刻抛出InterruptedException。
      
      如果线程A希望立即结束线程B,则可以对线程B对应的Thread实例调用interrupt方法。如果此刻线程B正在wait/sleep/join,则线程B会立刻抛出InterruptedException,在catch() {} 中直接return即可安全地结束线程。
      
      需要注意的是,InterruptedException是线程自己从内部抛出的,并不是interrupt()方法抛出的。对某一线程调用interrupt()时,如果该线程正在执行普通的代码,那么该线程根本就不会抛出InterruptedException。但是,一旦该线程进入到wait()/sleep()/join()后,就会立刻抛出InterruptedException。

    参考链接

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  • Linux手动释放缓存的方法

    万次阅读 2020-11-07 18:09:47
    Linux手动释放缓存的方法

    Linux手动释放缓存的方法


    1. 错误状态

    这一年为什么文章少了呢,因为开发一直没停过,开发遇到的问题经常让人头大。
    比如今天遇到个问题,启动一个服务去编译文件,直接关机的话,所有编译文件都为空
    真的凉凉,还是有必要记录一下


    2. 解决办法

    有时候写入的数据只是写到了缓冲区,并没有真正写到磁盘(from _ 忘语 _

    于是加上Linux释放内存命令:

    $ sync
    $ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
    

    就完事了


    谢谢

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  • Python内存管理及释放

    万次阅读 多人点赞 2018-01-23 15:51:43
    python话说会自己管理内存,实际上,对于占用很大内存的对象,并不会马上释放。举例,a=range(10000*10000),会发现内存飙升一个多G,del a 或者a=[]都不能将内存降下来。。 del 可以删除多个变量,del a,b,c,d ...

    python话说会自己管理内存,实际上,对于占用很大内存的对象,并不会马上释放。举例,a=range(10000*10000),会发现内存飙升一个多G,del a 或者a=[]都不能将内存降下来。。


    del 可以删除多个变量,del a,b,c,d
    办法:
    import gc (garbage collector)
    del a
    gc.collect()

    马上内存就释放了。


    在IPython中用run运行程序时,都是在独立的运行环境中运行,结束之后才将程序运行环境中的结果复制到IPython环境中,因此不会有变量被重复调用的问题。

    如果你是指在自己的程序中想删除所有全局变量的话,可以自己编写一个clear函数,通过globals()获取全局变量然后将其中不需要的内容删除,例如下面的程序保留函数,类,模块,删除所有其它全局变量:

    def clear():

        for key, value in globals().items():

            if callable(value) or value.__class__.__name__ == "module":

                continue

            del globals()[key]

    不过程序中应该避免这种对全局变量的依赖。你也可以在IPython下用此函数清空全局变量。


    以下参考:http://www.cnblogs.com/CBDoctor/p/3781078.html

    先从较浅的层面来说,Python的内存管理机制可以从三个方面来讲

    (1)垃圾回收

    (2)引用计数

    (3)内存池机制

    一、垃圾回收:

    python不像C++,Java等语言一样,他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲,对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因(这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值)。

    二、引用计数:

    Python采用了类似Windows内核对象一样的方式来对内存进行管理。每一个对象,都维护这一个对指向该对对象的引用的计数。如图所示(图片来自Python核心编程)

    x = 3.14

    y = x

     

    我们首先创建了一个对象3.14, 然后将这个浮点数对象的引用赋值给x,因为x是第一个引用,因此,这个浮点数对象的引用计数为1. 语句y = x创建了一个指向同一个对象的引用别名y,我们发现,并没有为Y创建一个新的对象,而是将Y也指向了x指向的浮点数对象,使其引用计数为2.

    我们可以很容易就证明上述的观点:

     

    变量a 和 变量b的id一致(我们可以将id值想象为C中变量的指针).

    我们援引另一个网址的图片来说明问题:对于C语言来讲,我们创建一个变量A时就会为为该变量申请一个内存空间,并将变量值 放入该空间中,当将该变量赋给另一变量B时会为B申请一个新的内存空间,并将变量值放入到B的内存空间中,这也是为什么A和B的指针不一致的原因。如图:

                  

     int A = 1                       int A = 2

    而Python的情况却不一样,实际上,Python的处理方式和Javascript有点类似,如图所示,变量更像是附在对象上的标签(和引用的定义类似)。当变量被绑定在一个对象上的时候,该变量的引用计数就是1,(还有另外一些情况也会导致变量引用计数的增加),系统会自动维护这些标签,并定时扫描,当某标签的引用计数变为0的时候,该对就会被回收。

                           

          a = 1                         a = 2                         b = a

     

     三、内存池机制

     

    Python的内存机制以金字塔行,-1,-2层主要有操作系统进行操作,

      第0层是C中的malloc,free等内存分配和释放函数进行操作;

      第1层和第2层是内存池,有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现,当对象小于256K时有该层直接分配内存;

      第3层是最上层,也就是我们对Python对象的直接操作;

    在 C 中如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片. Python 在这里主要干的工作有:

      如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc.

      这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.

      经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free 释放掉.以便下次使用.对于简单的Python对象,例如数值、字符串,元组(tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?),也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时,虽然A和B的内存空间仍然相同,但当A的值发生变化时,会重新给A分配空间,A和B的地址变得不再相同

    而对于像字典(dict),列表(List)等,改变一个就会引起另一个的改变,也称之为浅拷贝

    附:

    引用计数增加

    1.对象被创建:x=4

    2.另外的别人被创建:y=x

    3.被作为参数传递给函数:foo(x)

    4.作为容器对象的一个元素:a=[1,x,'33']

    引用计数减少

    1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时,x指向的对象引用减1。

    2.对象的别名被显式的销毁:del x ;或者del y

    3.对象的一个别名被赋值给其他对象:x=789

    4.对象从一个窗口对象中移除:myList.remove(x)

    5.窗口对象本身被销毁:del myList,或者窗口对象本身离开了作用域。

     

    垃圾回收

    1、当内存中有不再使用的部分时,垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象,然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除,还有一种情况也会被垃圾收集器清掉:当两个对象相互引用时,他们本身其他的引用已经为0了。

    2、垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。


    以下摘自vamei:http://www.cnblogs.com/vamei/p/3232088.html

    在Python中,整数和短小的字符,Python都会缓存这些对象,以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时,实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

    a = 1
    b = 1
    
    print(id(a))
    print(id(b))

    上面程序返回

    11246696

    11246696

    可见a和b实际上是指向同一个对象的两个引用。

     

    为了检验两个引用指向同一个对象,我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

    复制代码
    # True
    a = 1
    b = 1
    print(a is b)
    
    # True
    a = "good"
    b = "good"
    print(a is b)
    
    # False
    a = "very good morning"
    b = "very good morning"
    print(a is b)
    
    # False
    a = []
    b = []
    print(a is b)
    复制代码

    上面的注释为相应的运行结果。可以看到,由于Python缓存了整数和短字符串,因此每个对象只存有一份。比如,所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句,也只是创造了新的引用,而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象,可以使用赋值语句创建出新的对象。

     

    在Python中,每个对象都有存有指向该对象的引用总数,即引用计数(reference count)。

    我们可以使用sys包中的getrefcount(),来查看某个对象的引用计数。需要注意的是,当使用某个引用作为参数,传递给getrefcount()时,参数实际上创建了一个临时的引用。因此,getrefcount()所得到的结果,会比期望的多1。

    复制代码
    from sys import getrefcount
    
    a = [1, 2, 3]
    print(getrefcount(a))

    b = a
    print(getrefcount(b))
    复制代码

    由于上述原因,两个getrefcount将返回2和3,而不是期望的1和2。

     

    对象引用对象

    Python的一个容器对象(container),比如表、词典等,可以包含多个对象。实际上,容器对象中包含的并不是元素对象本身,是指向各个元素对象的引用。

    我们也可以自定义一个对象,并引用其它对象:

    复制代码
    class from_obj(object):
        def __init__(self, to_obj):
            self.to_obj = to_obj
    
    b = [1,2,3]
    a = from_obj(b)
    print(id(a.to_obj))
    print(id(b))
    复制代码

    可以看到,a引用了对象b。

     

    对象引用对象,是Python最基本的构成方式。即使是a = 1这一赋值方式,实际上是让词典的一个键值"a"的元素引用整数对象1。该词典对象用于记录所有的全局引用。该词典引用了整数对象1。我们可以通过内置函数globals()来查看该词典。

     

    当一个对象A被另一个对象B引用时,A的引用计数将增加1。

    复制代码
    from sys import getrefcount
    
    a = [1, 2, 3]
    print(getrefcount(a))
    
    b = [a, a]
    print(getrefcount(a))
    复制代码

    由于对象b引用了两次a,a的引用计数增加了2。

    当垃圾回收启动时,Python扫描到这个引用计数为0的对象,就将它所占据的内存清空。

     

    然而,减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时,Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多,就没有必要总启动垃圾回收。所以,Python只会在特定条件下,自动启动垃圾回收。当Python运行时,会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时,垃圾回收才会启动。

    我们可以通过gc模块的get_threshold()方法,查看该阈值:

    import gc
    print(gc.get_threshold())

    返回(700, 10, 10),后面的两个10是与分代回收相关的阈值,后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set_threshold()方法重新设置。

     

    我们也可以手动启动垃圾回收,即使用gc.collect()

     

    分代回收

    Python同时采用了分代(generation)回收的策略。这一策略的基本假设是,存活时间越久的对象,越不可能在后面的程序中变成垃圾。我们的程序往往会产生大量的对象,许多对象很快产生和消失,但也有一些对象长期被使用。出于信任和效率,对于这样一些“长寿”对象,我们相信它们的用处,所以减少在垃圾回收中扫描它们的频率。

     

    小家伙要多检查

     

    Python将所有的对象分为0,1,2三代。所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收,依然存活,那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时,一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收,那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后,那么会启动对0,1,2,即对所有对象进行扫描。

    这两个次数即上面get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的两个10。也就是说,每10次0代垃圾回收,会配合1次1代的垃圾回收;而每10次1代的垃圾回收,才会有1次的2代垃圾回收。

    同样可以用set_threshold()来调整,比如对2代对象进行更频繁的扫描。

    import gc
    gc.set_threshold(700, 10, 5)


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    Linux释放内存的命令:sync echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches drop_caches的值可以是0-3之间的数字,代表不同的含义:0:不释放(系统默认值)1:释放页缓存2:释放dentries和inodes 3:释放所有缓存释放完内存...
  • 在CentOS7上手动释放内存cache和脚本定时释放 前言 总有很多朋友对于Linux的内存管理有疑问,当在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching。这个...
  • linux 释放端口

    千次阅读 2018-08-29 14:32:19
    linux释放端口 lsof -i:6000 kill -9 9416
  • CentOS 释放内存

    千次阅读 2019-01-26 08:50:15
    在Linux系统下,我们一般不需要去释放内存,因为系统已经将内存管理的很好。但是凡事也有例外,有的时候内存会被缓存占用掉,导致系统使用SWAP空间影响性能,此时就需要执行释放内存(清理缓存)的操作了。 Linux...
  • 查看已删除但是未释放空间的文件:lsof | grep deleted 删除已删除但是未释放空间的文件:lsof | grep deleted | awk '{print $2}' | xargs -I {} kill -9 {}
  • iOS 自动释放手动释放混编

    千次阅读 2014-10-13 11:10:59
    当项目为手动释放时,Build Setti
  • GPU释放内存

    千次阅读 2018-09-24 18:06:06
    首先 nvidia-smi 查看PID序号, 然后使用 kill -9 PID 释放内存
  • C++ 对象的动态建立 & 释放

    千次阅读 2021-05-06 11:31:14
    C++ 对象的动态建立 & 释放如何实现以及如何帮助我们提高内存空间的利用率.
  • MySQL内存释放

    千次阅读 2015-08-25 13:32:26
    MySQL内存释放
  • linux手动释放cache

    千次阅读 2019-02-21 12:00:25
    linux手动释放cache
  • android jni 释放资源

    千次阅读 2018-01-16 09:12:21
    今天,简单讲讲android 如何释放在jni新建得 结构体等资源。 因为android里是自动释放资源的,所以之前没有注意这一点,后来查找资料才发现jni需要自己释放资源。这里记录一下。 JNI 编程实现了 native ...
  • fuse hlevel缓存的释放

    千次阅读 2020-12-29 21:38:56
    在hlevel中建立的缓存和lowlevel中fuse_inode是一一对应的,因此他的释放也由内核来决定,释放的时机参看vfs中inode的释放。 使用之前会lookup,如果缓存已经不存在了那么就重建,如何保证释放时,先释放子文件? 不...
  • C/C++申请和释放内存

    万次阅读 2018-01-11 11:39:47
    new 和 delete 是 C++ 用于管理堆内存的两个运算符,对应于C语言中的 malloc 和 free,但是 malloc 和 free ...同样,delete 在释放内存之前,会调用对象的析构函数,而 free 只会释放内存。C++new运算符申请内存:将调

空空如也

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