[转] C/C++内存管理详解

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1.内存分配方式 :

在C++中,内存分成5个区,他们分别是堆、栈、自由存储区、全局/静态存储区和常量存储区。

  • :在执行函数时,函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建,函数执行结束时这些存储单元自动被释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中,效率很高,但是分配的内存容量有限。
  • :就是那些由  new 分配的内存块,他们的释放编译器不去管,由我们的应用程序去控制,一般一个new就要对应一个delete。如果程序员没有释放掉,那么在程序结束后,操作系统会自动回收。
  • 自由存储区:就是那些由 malloc 等分配的内存块,和堆是十分相似的,不过它是用free来结束自己的生命的。
  • 全局/静态存储区:全局变量和静态变量被分配到同一块内存中,在以前的C语言中,全局变量又分为初始化的和未初始化的,在C++里面没有这个区分了,他们共同占用同一块内存区。
  • 常量存储区:这是一块比较特殊的存储区,他们里面存放的是常量,不允许修改。
时间: 2024-07-31 12:31:30

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由于cocos2dx我们的使用c++写的,所以内存管理就是一个绕不过去的坎,这个你不懂内存只懂业务逻辑的话,还玩什么c++,今天看了半天这个东西,其实本质上是理解的,但是就是有一个过不去的坎,终于在今天晚上搞定了,于是想给大家分享一下.争取我把网上的优质的精华在经过自己的理解,分享给大家啊. 内存的管理我们一般有两种方式,引用计数和垃圾回收.我们cocos2dx采用的就是引用计数,而很火的java就是垃圾回收.引用计数,垃圾回收详解: 引用计数:通过给每个对象维护一个引用计数器,记录该对象当前被

Apache Spark 内存管理详解

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver

C和C++内存管理详解

主要内容为:malloc.calloc.realloc.new.free/delete 一.malloc - 向系统申请分配指定size个字节的内存空间.返回类型是 void* 类型.void* 表示未确定类型的指针.C/C++规定,void* 类型可以强制转换为任何其它类型的指针. 原型: extern void *malloc(unsigned int num_bytes); 用例: some_type* pointer; pointer = malloc(count * sizeof(*p

【转载】C/C++内存管理详解

转自:http://chenqx.github.io/2014/09/25/Cpp-Memory-Management/ 内存管理是C++最令人切齿痛恨的问题,也是C++最有争议的问题,C++高手从中获得了更好的性能,更大的自由,C++菜鸟的收获则是一遍一遍的检查代码和对C++的痛恨,但内存管理在C++中无处不在,内存泄漏几乎在每个C++程序中都会发生,因此要想成为C++高手,内存管理一关是必须要过的,除非放弃C++,转到Java或者.NET,他们的内存管理基本是自动的,当然你也放弃了自由和对内

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内存管理是C++最令人切齿痛恨的问题,也是C++最有争议的问题,C++高手从中获得了更好的性能,更大的自由,C++菜鸟的收获则是一遍一遍的 检查代码和对C++的痛恨,但内存管理在C++中无处不在,内存泄漏几乎在每个C++程序中都会发生,因此要想成为C++高手,内存管理一关是必须要过 的,除非放弃C++,转到Java或者.NET,他们的内存管理基本是自动的,当然你也放弃了自由和对内存的支配权,还放弃了C++超绝的性能. 伟大的Bill Gates 曾经失言: 640K ought to be en

OC内存管理详解

前言 由于移动设备的内存有限,所以我们需要对内存进行严格的管理,以避免内存泄露造成资源浪费.在OC中,只有对象才属于内存管理范围,例如int.struce等基本数据类型不存在内存管理的概念.在iOS开发中,对内存的管理实际上就是对引用计数器的管理. OC内存管理的三种方式 自动垃圾收集(Automatic Garbage Collection): 手动引用计数器(Manual Reference Counting)和自动释放池: 自动引用计数器(Automatic Reference Count

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