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惯用手法
《POSA(面向模式的软件架构)》中根据模式粒度把模式分为三类：架构模式、设计模式和惯用手法。其中把分层模式、管道过滤器和微内核模式等归为 架构模式，把代理模式、命令模式和出版-订阅模式等归为设计模式，而把引用计数等归为惯用手法。这三类模式间的界限比较模糊，在特定的情况下，有的设计模 式可以作为架构模式来用，有的把架构模式也作为设计模式来用。
一般来说，我们可以认为架构模式、设计模式和惯用手法，三者的重要性依次递减，毕竟整体决策比局部决策的影响面更大。但是任何整体都是局部组成的， 局部的决策也会影响整体。惯用手法的影响虽然通常是局部的，但其所起的作用仍然很重要。本文介绍几种关于内存使用的惯用手法：
1. 预分配
在前面的学习中，我们已经用到了这种手法。在实现了一个动态数组时，当向其中增加元素时，它会自动扩展(缩减)缓冲区的大小，无需要调用者关心。扩 展缓冲区的过程如下：
o 先分配一块更大的缓冲区。
o 把数据从老的缓冲区拷贝到新的缓冲区。
o 释放老的缓冲区。
如果你使用realloc来实现，内存管理器可能会做些优化：如果老的缓冲区后面有连续的空闲空间，它只需要简单的扩展老的缓冲区，而跳过后面两个 步骤。但在大多数情况下，它都要通过上述三个步骤来完成扩展。
由此可见，扩展缓冲区对调用者来说虽然是透明的，但决不是免费的。它得付出相当大的时间代价，以及由此产生的产生内存碎片问题。如果每次向 vector中增加一个元素，都要扩展缓冲区，显然是不太合适的。
此时我们可以采用预分配机制，每次扩展时，不是需要多大就扩展多大，而是预先分配一大块内存。这一大块可以供后面较长一段时间使用，直到把这块内存 全用完了，再继续用同样的方式扩展。
至于一次应该扩展多大，经验值是现有大小的1.5倍。这个经验值基于这样的假设：现在用得多意味着将来会用得更多。
预分配机制多见于一些带buffer的容器实现中，比如像vector和string等。
2. 对象引用计数
在面向对象的系统中，对象之间的协作关系非常复杂。所谓协作其实就调用对象的函数或者向对象发送消息，但不管调用函数还是发送消息，总是要通过某种 方式知道目标对象才行。而最常见的做法就是保存目标对象的引用（指针）。
对象被别人引用了，但自己可能并不知道。此时麻烦就来了，如果对象被销毁了，对该对象的引用就变成了野针，系统随时可能因此而崩溃。不释放也不行， 因为那样会出现内存泄露。怎么办呢？
此时我们可以采用对象引用计数，对象有一个引用计数器，不管谁要引用这个对象，就要把对象的引用计数器加1，如果不再该引用了，就把对象的引用计数 器减1。当对象的引用计数器被减为0时，说明没有其它对象引用它，该对象就可以安全的销毁了。这样，对象的生命周期就得到了有效的管理。
还有一种引用称为弱引用，它不增加对象的引用计数，只是要求对象在销毁时通知引用者。实现方法是调用者注册一个回调函数，在对象销毁时调用。
对象引用计数运用相当广泛。像在Windows下COM(组件对象模型)和GNOME的glib里，对象引用计数都是作为对象系统的基本设施之一。
3. 写时拷贝(COW)
OS内核创建子进程的过程是最常见而且最有效的写时拷贝(COW) 例子：创建子进程时，子进程要继承父进程内存空间中的数据。但继承之后，两者各自有独立的内存空间，修改各自的数据不会互相影响。
要做到这一点，最简单的办法就是直接把父进程的内存空间拷贝一份。这样做可行，但问题在于拷贝内容太多，无论是时间还是空间上的开销都让人无法接 受。况且，在大多数情况下，子进程只会使用少数继承过来的数据，而且多数是读取，只有少量是修改，也就说大部分拷贝的动作白做了。怎么办呢？
此时可以采用写时拷贝(COW)，COW代表Copy on Write。最初的拷贝只是个假象，并不是真正的拷贝，只是把引用计数加1，并设置适当的标志。如果双方都只是读取这些数据，那好办，直接读就行了。而任 何一方要修改时，为了不影响另外一方，它要把数据拷贝一份，然后修改拷贝的这一份。也就是说在修改数据时，拷贝动作才真正发生。
当然，在真正拷贝的时候，你可以选择拷贝一部分数据或者全部数据。在上面的例子中，由于内存通常是按页面来管理的，拷贝时只拷贝相关的页面，而不是 拷贝整个内存空间。
写时拷贝(COW)对性能上的贡献很大，差不多任何带MMU的OS都会采用。当然它不限于内核空间，在用户空间也可以使用，比如像一些String 类的实现也采用了这种方法。
4. 固定大小分配
频繁的分配大量小块内存是设计内存管理器的挑战之一。
首先是空间利用率上的问题：由于内存管理本身的需要一些辅助内存，假设每块内存需要16字节用作辅助内存，那么即使只要分配4个字节这样的小块内 存，仍然要分配16字节的内存。一块小内存不要紧，若存在大量小块内存，所浪费的空间就可观了。
其次是内存碎片问题：频繁分配大量小块内存，很容易造成内存碎片问题。这不但降低内存管理器的效率，同时由于这些内存不连续，虽然空闲却无法使用。
此时可以采用固定大小分配，这种方式通常也叫做缓冲池(pool)分配。缓冲池(pool)先分配一块或者多块连续的大块内存，把它们分成N块大小 相等的小块内存，然后进行二次分配。由于这些小块内存的大小是固定的，内存管理的开销就非常小了，往往只要一个标识位用于标识该单元是否空闲，或者甚至连 标识位都不需要。
缓冲池(pool)中所有这些小块内存分布在一块或者几块连接内存上，所以不会有内存碎片问题。
固定大小分配手法运用比较广泛，差不多所有的内存管理器都用这种方法来对付小块内存分配，比如glibc、STLPort和linux的slab 等。
5. 会话缓冲池分配(Session Pool)
服务器要长时间运行，内存泄露是它的威胁之一，任何小概率的内存泄露，都可能会累积到具有破坏性的程度。从它们的运行模式来看，它们总是不断的重复 某个过程，而在这个过程中，又要分配大量(次数)内存。
比如像WEB服务器，它不断的处理HTTP请求，我们把一次HTTP请求，称为一次会话。一次会话要经过多个阶段，在这个过程中要做各种处理，要多 次分配内存。由于处理比较复杂，分配内存的地方又比较多，内存泄露可以说防不甚防。
针对这种情况，我们可以采用会话缓冲池分配。它基于多次分配一次释放的策略，在过程开始时创建会话缓冲池(Session Pool)，这个过程中所有内存分配都通过会话缓冲池(Session Pool)来分配，当这个过程完成时，销毁掉会话缓冲池(Session Pool)，即释放这个过程中所分配的全部内存。
因为只需要释放一次，内存泄露的可能大大降低了。会话缓冲池分配并不是太常见，apache采用的这种用法。后来自己用过两次，感觉效果不错。
还有一些关于内存使用的惯用手法，这里不再多说了，有兴趣的读者可以参考相关资料。