數據結構與算法：多任務下的垃圾收集[3] 數據庫設計
關鍵字：數據庫設計 /** 支持多任務的垃圾收集函數，遍歷哈希表，將所有引用計數為0的內存釋放
@return void——無
*/
void MGC_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的MGC_Collect()函數中，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，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，使得應用程序繼續運行，讓用戶感覺不到垃圾收集在運行。
要實現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。另外還得發揮多任務的優勢，特別是在使用多核CPU時，更應該發揮多任務的優勢，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。
MTASK g_pMTask；
還得在MGC_Init()函數里創建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
@param INT nBucketCount——哈希表的bucket的數量
@return INT——成功返回CAPI_SUCCESS；失敗返回CAPI_FAILED
*/
INT MGC_Init(INT nBucketCount)
{
g_lock = LockCreate()；
if ( g_lock != NULL )
{
g_pMTable = HashTable_Create(nBucketCount)；
if ( g_pMTable != NULL )
{
g_pMTask = MTask_Create()；
if ( g_pMTask != NULL )
{
return CAPI_SUCCESS；
}
else
{
HashTable_Destroy(g_pMTable, NULL)；
LockClose(g_lock)；
}
}
else
{
LockClose(g_lock)；
}
}
return CAPI_FAILED；
}
文章來源于領測軟件測試網 http://www.kjueaiud.com/