内存映射文件、托管映射文件和偏移指针

Question

我对 Boost Library (for windows) 的术语有点困惑。我想做的很简单；在磁盘上创建一个文件（大于 50 GB 的大文件）分别为写入和读取操作做一些映射。

例如，首先映射 1 gb 部分用于写入，然后将其刷新到硬盘驱动器获取一个新部分，依此类推，而读取器应用程序映射文件的不同部分并在不更改任何内容的情况下进行读取操作（无需编辑)。

我正在阅读 boost 的文档（1.47.0 版本，因为我们允许使用这个），但我不明白何时使用 内存映射文件 方法，例如：file_mapping、managed_region和托管地图文件：例如 basic_managed_mapped_file 和 Offset_Ptr。

谁能告诉我内存映射文件和托管映射文件有什么区别以及它们的用途是什么？

如果可能的话，一些示例代码会非常适合这些和 Offset_ptr。

真的谢谢你...

Answer 1

您可以使用managed_mapped_file 从内存映射文件中透明地分配。

这意味着，出于所有实际目的，您通常不需要重新划分内存区域。无论如何，这都是虚拟内存，因此分页负责在所需时间加载正确的位。

显然，如果存在大量碎片或访问“跳来跳去”，则分页可能会成为性能瓶颈。在这种情况下，请考虑细分为池并从中分配。）_

编辑刚刚注意到 Boost IPC 在Segregated storage node allocators 和Adaptive pool node allocators 下对此提供了支持。还有关于这些存储池的实现的注释here。

这是一个简单的起点，它创建一个 50Gb 文件并在其中填充一些数据：

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <iterator>
#include <algorithm>

#include <boost/container/flat_map.hpp>
#include <boost/container/flat_set.hpp>

#include <boost/interprocess/managed_mapped_file.hpp>
#include <boost/container/scoped_allocator.hpp>
#include <boost/interprocess/containers/string.hpp>
#include <boost/interprocess/containers/vector.hpp>
#include <boost/interprocess/sync/named_mutex.hpp>
#include <boost/interprocess/sync/scoped_lock.hpp>

namespace bip = boost::interprocess;
using mutex_type    = bip::named_mutex;

struct X
{
    char buf[100];
    double rate;
    uint32_t samples[1024];
};

template <typename T> using shared_alloc  = bip::allocator<T,bip::managed_mapped_file::segment_manager>;
template <typename T> using shared_vector = boost::container::vector<T, shared_alloc<T> >;
template <typename K, typename V, typename P = std::pair<K,V>, typename Cmp = std::less<K> >
                      using shared_map    = boost::container::flat_map<K, V, Cmp, shared_alloc<P> >;

using shared_string = bip::basic_string<char,std::char_traits<char>,shared_alloc<char> >;
using dataset_t     = shared_map<shared_string, shared_vector<X> >;

struct mutex_remove
{
    mutex_remove() { mutex_type::remove("7FD6D7E8-320B-11DC-82CF-39598D556B0E"); }
    ~mutex_remove(){ mutex_type::remove("7FD6D7E8-320B-11DC-82CF-39598D556B0E"); }
} remover;

static mutex_type mutex(bip::open_or_create,"7FD6D7E8-320B-11DC-82CF-39598D556B0E");

static dataset_t& shared_instance()
{
    bip::scoped_lock<mutex_type> lock(mutex);
    static bip::managed_mapped_file seg(bip::open_or_create,"./demo.db", 50ul<<30); // "50Gb ought to be enough for anyone"

    static dataset_t* _instance = seg.find_or_construct<dataset_t>
        ("DATA")
        (
         std::less<shared_string>(), 
         dataset_t::allocator_type(seg.get_segment_manager())
        );

    static auto capacity = seg.get_free_memory();
    std::cerr << "Free space: " << (capacity>>30) << "g\n";

    return *_instance;
}

int main()
{
    auto& db = shared_instance();

    bip::scoped_lock<mutex_type> lock(mutex);
    auto alloc = db.get_allocator().get_segment_manager();

    std::cout << db.size() << '\n';

    for (int i = 0; i < 1000; ++i)
    {
        std::string key_ = "item" + std::to_string(i);
        shared_string key(alloc);
        key.assign(key_.begin(), key_.end());
        auto value = shared_vector<X>(alloc);
        value.resize(size_t(rand()%(1ul<<9)));
        auto entry = std::make_pair(key, value);

        db.insert(std::make_pair(key, value));
    }
}

注意它写入了一个50G的sparse文件。提交的实际大小取决于那里的一些随机性。我的运行结果大约为 1.1G：

$ du -shc --apparent-size demo.db 
50G demo.db

$ du -shc demo.db 
1,1G    demo.db

希望对你有帮助